Codex CLI
Codex 是OpenAI 推出的一系列人工智能编码工具，通过将任务委托给强大的云端和本地编码代理，帮助开发人员提升工作效率。支持原生终端、vscode插件、cursor插件等场景使用。
官网网站 https://openai.com/codex/
系统要求
| 系统要求 | 细节 |
|---|---|
| 操作系统 | macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+ 或通过 WSL2 的Windows 11 |
| Git（可选，推荐） | 2.23+ 内置 PR 助手 |
| 内存 | 最低 4 GB（建议 8 GB） |
| Node版本 | 需要Node 22+ |
步骤一：安装Codex CLI
选择一种安装方式即可。
npm（通用）
npm i -g @openai/codex
# 或在有时需要的原生包名：
# npm i -g @openai/codex@native
codex --versionHomebrew（macos系统推荐）
brew update
brew install codex
codex --version如遇 codex 无法执行或 Node 版本过旧，请升级 Node（常见需要 Node 22+），或改用 Homebrew 安装。
Codex配置
安装后，我们开始配置codex才能通过apikey方式接入我们的API。如果你是通过openai plus会员来使用codex，可跳过后续教程，codex中直接登录plus账号即可使用。
1.在v-api平台注册并充值
进入网站 https://api.v3.cm 进行注册并充值，然后在“令牌管理”页面，复制apikey，后续需要用到。
2.codex配置文件config.toml
Codex 启动时会在~/.codex/ 读取config.toml文件。若不存在就新建：
mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml在config.toml中加入如下配置，根据需求修改：
model_provider = "vapi" # 设置API供应商
model = "gpt-5.5" # 填写支持codex的模型即可
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "low" # 思考级别 low、medium（默认）、high、minimal，不需要可以#注释掉整行
network_access = "enabled"
# 供应商设置
[model_providers.vapi]
name = "VAPI"
base_url = "https://api.v3.cm/v1"
wire_api = "responses" # 使用 /v1/responses 端点
requires_openai_auth = true
query_params = {}
request_max_retries = 3 # 失败最大重试次数
stream_max_retries = 6 # 流中断后最大重试次数
# 可选：定义一个 profile，便于命令行快速切换
[profiles.vapi]
model_provider = "vapi"
model = "gpt-5.5"
approval_policy = "on-request" # 需要时再询问是否执行
sandbox_mode = "workspace-write" # 允许在当前工程写文件，依旧禁网关键点：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| model_provider | 使用的服务商 |
| model | 使用模型 |
| base_url | API 网关地址 |
| wire_api | 必须是 responses |
3.codex配置文件auth.json
编辑配置文件~/.codex/auth.json 若不存在就新建：
填写配置本站生成的sk开头的apikey，然后保存。
{
"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
}注意⚠️：保存配置后要重启IDE和终端，这是很多人配置不成功的原因。
启动命令
Codex CLI原生命令
# 直接提问
codex "你好"
# 选择提供商并提问(如果有多个提供商的话)
codex --profile vapi "你好"vscode中使用Codex插件
如果是在vscode中使用codex插件，我们配置好后需要完全退出vscode重新启动才能生效。
Codex高级使用技巧指南
CLI 参考
| 命令 | 目的 | 例子 |
|---|---|---|
| codex | 交互式TUI | codex |
| codex "..." | 交互式 TUI 的初始提示 | codex "fix lint errors" |
| codex exec "..." | 非交互式"自动化模式" | codex exec "explain utils.ts" |
非交互/CI模式
在管道中以无头方式运行 Codex。示例 GitHub Action 步骤：
- name: Update changelog via Codex
run: |
npm install -g @openai/codex
export OPENAI_API_KEY="${{ secrets.OPENAI_KEY }}"
codex exec --full-auto "update CHANGELOG for next release"模型上下文协议（MCP）
通过在~/.codex/config.toml中定义一个mcp_servers部分，可以将 Codex CLI 配置为使用 MCP 服务器。它旨在反映 Claude 和 Cursor 等工具在其各自的 JSON 配置文件中的 mcpServers 定义方式，尽管 Codex 的格式略有不同，因为它使用的是 TOML 而不是 JSON，例如：
# IMPORTANT: the top-level key is `mcp_servers` rather than `mcpServers`.
[mcp_servers.server-name]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-server"]
env = { "API_KEY" = "value" }Slash 命令（隐藏高效技巧）
在交互界面输入 /
常用命令：
| 命令 | 功能 |
|---|---|
| /status | 查看当前配置 |
| /new | 新会话 |
| /model | 切换模型 |
| /init | 初始化 |