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Codex

Codex 接入 菜ai 教程

Codex 是一款强大的编码 Agent 工具，支持在终端 (CLI) 或 VS Code 中读取、修改并运行项目代码。

本文将引导你通过自定义 Provider 和兼容 OpenAI Responses 的方式，将 Codex 的底层模型无缝切换为 菜ai。

一、接入前准备（核心 3 要素）​

在开始配置前，请先明确以下 3 个核心参数，后续配置将高频使用：

配置项推荐填写内容注意事项
API Keysk-xxxxxxxxxxxxxxxx请直接填写纯文本密钥
Base URLhttps://cloud.ai.liandxu.cn/v1包含 /v1。
模型名称例如 gpt-5 或 claude-sonnet-4-6填写 菜ai 实际支持且你账号有权限调用的模型。

二、快速接入指南​

第 1 步：安装 Codex CLI​

请确保你的电脑已安装 Node.js。

打开终端，运行以下命令进行全局安装：

npm install -g @openai/codex

第 2 步：创建配置文件 (config.toml)​

Codex 官方推荐通过 config.toml 文件来定义自定义 Provider。

  1. 找到或创建配置目录：

    • Windows: C:\Users\你的用户名.codex

    • macOS / Linux: ~/.codex

  2. 在该目录下新建一个名为 config.toml 的文件。

  3. 将以下内容完整粘贴进去，并保存：

# 基础配置
model_provider = "dataeyes"
model = "请替换为 菜ai 实际支持的模型名"
preferred_auth_method = "apikey"
disable_response_storage = true

# 菜ai 自定义 Provider 配置
[model_providers.dataeyes]
name = "菜ai"
base_url = "https://cloud.ai.liandxu.cn/v1"
env_key = "CAIAI_API_KEY"
wire_api = "responses"

参数释义： 这套配置直接指定了接口大门 (base_url)，并告诉 Codex 去系统的 CAIAI_API_KEY 环境变量里拿密码。

第 3 步：配置 API Key 环境变量​

为了安全，请不要把 API Key 直接写在配置文件中。请根据你的操作系统，在终端中运行以下命令注入环境变量：

Windows PowerShell（当前窗口临时生效）：

$env:CAIAI_API_KEY="sk-你的菜ai密钥"

Windows PowerShell（永久写入用户变量，需重启终端）：

[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("CAIAI_API_KEY", "sk-你的菜ai密钥", "User")

macOS / Linux：

export CAIAI_API_KEY="sk-你的菜ai密钥"

第 4 步：启动并测试​

配置完成后，使用终端进入你的任意项目代码目录，运行：

codex

启动后，尝试输入一个简单的只读分析指令，例如：请总结一下当前仓库的主要模块结构。如果 Codex 能够正常响应并输出结果，恭喜你，菜ai 接入彻底成功！

三、在 VS Code 中使用扩展​

Codex 的 CLI 终端版本与 IDE 扩展共享同一套底层配置。

只要你完成了上述的 config.toml 和环境变量配置，你可以直接在 VS Code 的扩展商店中搜索并安装 Codex 插件，开箱即用，无需在 VS Code 里进行额外的繁琐配置。

四、常见问题排查 (FAQ)​

Q1：启动后提示认证失败 (Authentication Failed)？

  • 检查你的终端环境变量 CAIAI_API_KEY 是否真的设置成功。如果你使用的是 Windows 的永久写入命令，必须完全关闭并重新打开终端才能生效。

  • 检查你填写的 Key 是否不小心加上了 Bearer 前缀。

Q2：启动后提示模型不存在 (Model not found)？

  • config.toml 文件中的 model 字段不能随便填。请严格对照 菜ai 控制台提供的可用模型列表，填写一字不差的完整名称。

Q3：连接通了，但体验不稳定、时不时报错？

  • Codex 的 Provider 强依赖 responses 接口形式。如果在高并发或特殊网络环境下出现不稳定，请确保 config.toml 中的 wire_api = "responses" 没有拼写错误，并检查当前所选模型是否完全兼容 OpenAI 的 Responses 规范。