Codex 国内使用教程：无需复杂环境，配置 API Key 即可接入多模型

专职八阿哥

324人浏览 · 2026-06-23 22:54:26

专职八阿哥 · 2026-06-23 22:54:26 发布

最近 AI 编程工具越来越火，很多开发者开始用 Codex、Cursor、Claude Code 这类工具来辅助写代码、改 Bug、分析项目、生成页面和重构代码。

其中 Codex 是一个非常适合开发者使用的终端 AI 编程工具。它可以在本地项目目录中运行，读取项目上下文，然后根据自然语言指令帮你完成代码分析、代码修改、功能开发等任务。

但是很多国内普通用户第一次使用 Codex 时，经常会卡在几个地方：

Codex 去哪里下载安装？
API Key 从哪里获取？
Base URL 应该怎么填？
国内网络环境下怎么更方便使用？
怎么配置自定义 API？
怎么接入 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等多模型？
为什么会出现 401 Unauthorized？
为什么会出现 model not found？
配置好了以后怎么确认能正常使用？

这篇文章就整理一份完整的 Codex 国内使用教程，重点讲清楚如何通过 OpenAI-compatible API 的方式，配置自定义 API Key 和 Base URL，让 Codex 可以更方便地接入多模型 API 平台。

本文以「TransAI API 平台」为例演示。

平台地址：

https://transitai.chat/

Codex 配置里使用的 Base URL：

https://transitai.chat

一、Codex 是什么？

Codex 可以理解成一个运行在终端里的 AI 编程助手。

它不是普通聊天机器人，而是更偏向开发者工作流，可以结合本地项目文件进行分析和修改。

常见使用场景包括：

1. 分析项目结构
2. 阅读和解释代码
3. 生成前端页面
4. 修改 Bug
5. 重构代码
6. 编写接口逻辑
7. 生成测试用例
8. 辅助代码审查
9. 生成 README 或技术文档
10. 根据需求修改已有项目

比如你可以在项目目录里输入：

codex "帮我分析这个项目的目录结构，并告诉我前端入口文件在哪里"

也可以让它生成页面：

codex "帮我写一个 React 登录页面，包含手机号、验证码和登录按钮"

还可以让它辅助排查问题：

codex "帮我检查这个接口为什么会返回 500，并给出可能原因"

对于经常做项目开发的人来说，Codex 的优势是可以结合项目上下文，不只是单纯回答问题。

二、为什么国内用户适合使用自定义 API 方案？

很多国内用户不是不会用 Codex，而是卡在账号、Key、网络环境、充值、模型配置这些环节。

常见问题包括：

官方 API Key 获取不方便
网络环境不稳定
不知道 Base URL 怎么填
不知道模型名称怎么写
多个模型平台来回切换很麻烦
想先测试但不想一开始就充值很多
使用 Cursor、Claude Code、Dify 时还要重复配置

所以对国内普通用户来说，更简单的方式是使用一个支持 OpenAI-compatible API 的多模型平台。

这种方式只需要准备三个东西：

1. API Key
2. Base URL
3. 模型名称

然后把它们填到 Codex 配置文件里，就可以开始使用。

本文使用的 TransAI API 平台支持 OpenAI-compatible API，可以用于 Codex、Cursor、Claude Code、Dify、Open WebUI、Cherry Studio 等工具接入。

平台地址：

https://transitai.chat/

它的主要特点是：

1. 注册后可以生成 API Key
2. 可以统一管理余额和消耗
3. 支持多个模型接入
4. 兼容 OpenAI API 格式
5. 适合国内普通用户测试使用
6. 不需要复杂环境，配置好 Key 和 Base URL 即可使用
7. 同一个 Key 后续还能用于 Cursor、Claude Code、Dify 等工具

三、Codex 官方地址

Codex官方地址：

https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/

Codex GitHub 项目地址：

https://github.com/openai/codex

如果你想查看最新安装方式、更新日志、配置说明，可以优先看官方文档和 GitHub 项目页。

四、安装 Codex

Codex 有多种安装方式，可以根据自己的系统选择。

方式一：macOS / Linux 官方安装脚本

macOS 或 Linux 用户可以使用官方安装脚本：

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

安装完成后，查看版本：

codex --version

如果能正常输出版本号，说明安装成功。

方式二：Windows PowerShell 安装

Windows 用户可以使用 PowerShell 安装：

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

安装完成后，重新打开 PowerShell 或终端，执行：

codex --version

如果能看到版本号，说明安装成功。

方式三：npm 安装

如果你本地已经安装了 Node.js 和 npm，也可以通过 npm 安装：

npm install -g @openai/codex

安装完成后执行：

codex --version

如果提示找不到 codex 命令，可以检查 npm 全局安装目录是否已经加入系统 PATH。

方式四：Homebrew 安装

macOS 用户也可以使用 Homebrew 安装：

brew install --cask codex

安装完成后执行：

codex --version

系统支持情况
macOS、Linux：官方主流支持，体验最佳。
Windows：目前为实验性支持。建议优先使用 WSL 或直接安装 Codex App / VS Code 扩展。
Windows 用户推荐方案：

方案 A：直接安装 Codex App（最稳）。
方案 B：在 WSL 中安装 Node.js + npm 后再装 CLI。
方案 C：在 VS Code 中安装 Codex 扩展。

五、注册 TransAI 并创建 API Key

打开平台地址：

https://transitai.chat/

注册并登录账号。

进入用户后台后，找到类似下面的功能入口：

API Key 管理
令牌管理
余额
充值
模型列表
调用记录
用户中心

进入 API Key 管理页面，点击创建新的 API Key。

创建后会得到类似下面格式的密钥：

sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

这个 Key 后面要用于 Codex 配置。

注意：

1. API Key 不要公开给别人
2. 不要把真实 Key 发到文章、评论区或群里
3. 如果 Key 泄露，建议立即删除旧 Key，重新创建新 Key
4. 文章里展示时可以用 sk-xxxxxxxx 代替

登录codex：

我们使用OpenAI API Key 登录

六、确认 Codex 使用的 Base URL

本文使用的 Codex 配置方式里，Base URL 填写：

https://transitai.chat

注意这里不要写错。

本文配置示例中使用的是：

base_url = "https://transitai.chat"

不是：

base_url = "https://transitai.chat/v1"

不同工具的 Base URL 规则可能不一样。

例如有些 OpenAI-compatible 工具里需要填写：

https://transitai.chat/v1

但是在本文这个 Codex 配置方式中，按照实际测试使用方式填写：

https://transitai.chat

如果 Base URL 填错，可能会出现：

404
接口路径错误
请求失败
无法连接模型服务

所以建议直接复制本文的配置。

七、配置 Codex 的 config.toml

Codex 的配置文件一般在：

~/.codex/config.toml

如果没有这个文件，可以手动创建。

macOS / Linux 可以执行：

mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml

Windows 用户可以在用户目录下找到或创建：

C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml

如果 .codex 文件夹不存在，可以手动新建。

八、完整 Codex 配置示例

下面是本文推荐的完整配置。

直接复制到：

~/.codex/config.toml

或者 Windows 的：

C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml

配置内容如下：

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://transitai.chat"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[features]
goals = true

这个配置里几个关键字段说明一下。

九、配置字段说明

1. model_provider

model_provider = "OpenAI"

表示当前使用的模型供应商配置名称。

下面这一段：

[model_providers.OpenAI]

要和上面的 OpenAI 对应。

2. model

model = "gpt-5.5"

表示 Codex 默认使用的模型。

这里填写的是：

gpt-5.5

实际使用时，以平台支持的模型名为准。

3. review_model

review_model = "gpt-5.5"

表示代码 review 或相关能力使用的模型。

这里同样填写：

gpt-5.5

4. model_reasoning_effort

model_reasoning_effort = "xhigh"

表示推理强度。

如果你希望模型在处理代码任务时更认真，可以使用较高推理强度。

5. disable_response_storage

disable_response_storage = true

表示禁用响应存储。

这个配置更偏向隐私和数据控制。

6. network_access

network_access = "enabled"

表示允许网络访问。

如果你的任务需要 Codex 访问网络、安装依赖、查询文档或执行相关命令，这个配置会更方便。

7. windows_wsl_setup_acknowledged

windows_wsl_setup_acknowledged = true

Windows 用户常见相关配置，用于确认 WSL 相关提示。

如果你在 Windows 上使用 Codex，这个配置可以保留。

8. base_url

base_url = "https://transitai.chat"

这是最重要的配置之一。

表示 Codex 请求模型服务时使用的接口地址。

本文使用：

https://transitai.chat

9. wire_api

wire_api = "responses"

表示使用 responses 接口格式。

10. requires_openai_auth

requires_openai_auth = true

表示使用 OpenAI 认证方式。

这个配置配合当前 provider 使用。

十、登录或配置 API Key

配置文件写好后，需要让 Codex 能读取到你的 API Key。

如果你使用的是 API Key 方式，可以在终端中设置环境变量。

macOS / Linux：

export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

Windows PowerShell：

$env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

把里面的：

sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

替换成你在 TransAI 后台生成的真实 API Key。

如果你不想每次打开终端都重新设置，可以把环境变量写入系统环境变量，或者写入 shell 配置文件。

macOS / Linux 可以写入：

~/.zshrc

或：

~/.bashrc

例如：

export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

保存后执行：

source ~/.zshrc

或者：

source ~/.bashrc

Windows 用户可以在系统环境变量中添加：

OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

十一、不要先 curl，直接用 Codex 真实测试

很多教程会先用 curl 测接口，但对普通用户来说，curl 不一定直观。

既然我们最终是为了使用 Codex，那最直接的测试方式就是：配置好以后直接运行 Codex，让它处理一个真实但简单的任务。

如果想更直观的看到效果可以下载客户端直接在app页面对话看效果

下面是在终端中使用的教程

进入一个测试项目目录：

cd your-project

如果你只是想测试，也可以新建一个空文件夹：

mkdir codex-test
cd codex-test

然后运行：

codex

进入 Codex 后，先输入一个简单任务：

请用一句话回复我：Codex 已经可以正常工作。

如果能正常返回，说明基础调用已经成功。

然后可以继续测试一个代码任务：

帮我创建一个简单的 HTML 页面，包含标题、输入框和按钮。

或者：

帮我生成一个 Vite + React 的登录页面示例，包含手机号、验证码和登录按钮。

如果 Codex 能正常生成代码或给出修改建议，就说明配置基本成功。

十二、在真实项目中测试 Codex

确认基础调用没问题后，可以进入你的真实项目目录。

例如：

cd my-project

然后运行：

codex

可以先让 Codex 做分析，不要一上来就让它改代码。

推荐第一个测试问题：

先不要修改代码，请分析当前项目结构，并告诉我这个项目主要使用了哪些技术栈。

如果它能正确分析项目结构，说明 Codex 已经可以读取当前项目上下文。

然后可以继续测试：

请帮我找到项目的前端入口文件和路由配置文件。

再进一步：

请分析登录页面相关代码，但先不要修改，只给出修改建议。

确认它分析准确后，再让它进行修改：

请在不影响现有功能的前提下，帮我优化登录页面的表单布局。

这种测试方式比直接 curl 更接近真实使用场景。

十三、模型名称怎么选择？

本文配置中使用：

model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"

模型名称一定要以平台后台实际展示为准。

如果平台后台支持的是：

gpt-5.5

那么配置里就写：

model = "gpt-5.5"

不要自己随便改成：

gpt5.5
GPT-5.5
gpt-5
gpt-4o

模型名称不一致，容易出现：

model not found

或者：

如果你不确定当前账号支持哪些模型，可以进入 TransAI 后台查看模型列表。

十四、常见报错和解决方法

1. 401 Unauthorized

这个通常是 API Key 或认证问题。

常见原因：

API Key 填错
API Key 复制不完整
API Key 前后多了空格
OPENAI_API_KEY 没有设置成功
终端没有读取到环境变量
Key 已经被删除或禁用

解决方法：

macOS / Linux 检查环境变量：

echo $OPENAI_API_KEY

Windows PowerShell 检查：

echo $env:OPENAI_API_KEY

如果没有输出，说明环境变量没有生效。

重新设置：

export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

Windows PowerShell：

$env:OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

2. 404 或 model not found

这个通常是模型名或 Base URL 问题。

重点检查：

1. model 是否写成了平台支持的模型名
2. review_model 是否写成了平台支持的模型名
3. base_url 是否写成 https://transitai.chat
4. model_provider 和 [model_providers.OpenAI] 是否对应

本文示例中：

model_provider = "OpenAI"

[model_providers.OpenAI]
base_url = "https://transitai.chat"

这两个 OpenAI 名称要对应。

3. 配置文件不生效

常见原因：

config.toml 路径放错
文件名写错
TOML 格式错误
配置项缩进或引号错误
Codex 没有重新启动

解决方法：

确认文件路径：

~/.codex/config.toml

Windows：

C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml

修改配置后，关闭当前 Codex，重新启动。

4. 请求很慢

Codex 在分析项目时可能会读取很多文件和上下文。

请求慢可能有这些原因：

项目太大
上下文太长
模型推理强度较高
网络延迟
上游模型繁忙
当前任务太复杂

可以先测试简单任务：

请回复 1

如果简单任务能正常返回，说明接口基本没问题。

复杂任务慢一些属于正常情况。

5. 余额不足

如果提示余额不足，说明账号没有可用额度，或者测试额度已经用完。

可以进入 TransAI 后台查看余额和调用记录。

如果只是初次测试，建议先让 Codex 做简单任务，不要一开始就分析大型项目。

6. Windows 下命令不可用

如果 Windows 下安装后提示：

codex 不是内部或外部命令

可能是 npm 全局路径没有加入 PATH，或者安装脚本没有完成。

可以尝试：

npm install -g @openai/codex

然后重新打开终端。

如果还是不行，检查 npm 全局目录：

npm config get prefix

确认对应目录已经加入系统环境变量 PATH。

十五、新手推荐测试流程

如果你是第一次使用 Codex，建议按下面流程来：

第一步：安装 Codex
第二步：注册 TransAI
第三步：创建 API Key
第四步：设置 OPENAI_API_KEY
第五步：创建 ~/.codex/config.toml
第六步：复制本文配置
第七步：运行 codex
第八步：先问一句简单问题
第九步：新建测试目录让它生成简单页面
第十步：进入真实项目，让它先分析，不要直接修改
第十一步：确认分析准确后，再让它修改代码

这种方式最稳。

不要一开始就让它直接改大型项目，否则一旦出错，不好判断是配置问题、模型问题，还是项目上下文太复杂。

十六、Codex 适合哪些场景？

Codex 比较适合这些开发场景：

1. 分析已有项目结构
2. 快速理解陌生代码
3. 生成页面或组件
4. 修改简单 Bug
5. 重构函数或组件
6. 生成接口调用代码
7. 编写 README
8. 辅助写测试用例
9. 根据报错分析原因
10. 辅助完成重复性代码任务

例如：

帮我分析这个项目使用了哪些技术栈

帮我找到用户登录逻辑在哪个文件里

帮我给当前项目补一个充值记录页面

帮我把这个 Vue2 页面改成 Vue3 写法

帮我检查为什么这个接口返回 500

帮我优化移动端页面布局

十七、国内普通用户使用建议

如果你只是普通用户，或者刚开始接触 AI 编程工具，不建议一开始就折腾很多模型和复杂配置。

推荐先这样做：

1. 使用本文配置跑通 Codex
2. 先用一个测试项目验证
3. 确认能正常回复后再进入真实项目
4. 先让 Codex 分析，不要直接修改
5. 熟悉后再让它生成代码或改 Bug

模型方面，建议先固定一个模型测试，例如：

gpt-5.5

等熟悉以后，再根据需要切换其他模型。

十八、总结

Codex 国内使用的核心其实就是几件事：

1. 安装 Codex
2. 获取 API Key
3. 配置 config.toml
4. 填好 Base URL
5. 选择正确模型
6. 直接用 Codex 做真实任务测试

本文使用的 TransAI API 平台：

https://transitai.chat/

Codex 配置中的 Base URL：

https://transitai.chat

完整配置示例：

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://transitai.chat"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[features]
goals = true

对于国内普通用户来说，这种方式比较方便：注册平台、生成 API Key、复制配置、运行 Codex，就可以开始测试。