Codex App 安装部署 + kkflow 自定义密钥配置：无需复杂登录，快速解锁插件与模型调用全教程

这篇教程记录一套从零开始的 Codex 接入流程：先准备 kkflow 账号和 API 密钥，再把 Codex 的本地配置指向 kkflow 的 OpenAI 兼容接口，最后通过模型列表、Codex 对话和图片接口完成验证。

示例里的 sk-xxxxxx 都是占位符，不要把真实密钥放进文章、截图或公开仓库。

适合谁看

如果你在国内使用 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI 这类国外 AI 编程工具，大概率会遇到几个很现实的问题：

  • 网络不稳定：接口偶尔连不上，请求超时，体验断断续续。
  • 登录流程麻烦：部分工具需要海外账号、浏览器登录或额外验证，新手很容易卡在第一步。
  • 支付和价格不友好：官方订阅、海外支付、汇率和使用成本都不太透明。
  • 模型分散：文本、代码、图片、不同客户端各配各的，管理起来比较麻烦。
  • API 接入门槛高：Base URL、Key、模型名、客户端配置文件稍微写错一个地方，就容易报错。

kkflow.org 的价值，就是把这些问题尽量收敛到一个统一入口里：用一个 API Key 接入 OpenAI 兼容接口，通过 https://kkflow.org/v1 统一配置 Codex、Cursor、Claude Code、OpenCode 等客户端。对开发者来说，它的优势主要是：

  • 接入简单：按 OpenAI 兼容格式配置 Base URL 和 API Key 即可。
  • 模型集中：文本模型、代码模型、图片模型可以在同一套接口体系下使用。
  • 使用灵活：适合日常问答、代码开发、自动评审、文生图和参考图编辑等场景。
  • 管理方便：账号、余额、API 密钥、可用模型都可以在 kkflow 后台统一查看。
  • 更适合国内用户上手：减少网络、登录、支付和多客户端配置带来的折腾成本。

所以，这篇文章适合两类人：一类是想让 Codex 更稳定地接入模型服务的开发者；另一类是想通过统一 API 网关，把多个 AI 编程工具和图片能力一起管理起来的用户。

最终要完成的事情其实只有三件：

  1. 在 kkflow 创建一个可用的 API 密钥。
  2. 在本机 .codex 目录里写好 auth.json 和 config.toml。
  3. 用 https://kkflow.org/v1 作为 OpenAI 兼容接口地址进行调用。

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一、安装前先检查环境

Codex 可以通过 App 使用，也可以通过 Codex CLI 在终端里使用。对于开发者来说，CLI 方式更方便接入项目目录、运行命令和验证配置，所以建议先把 Node.js / npm 环境准备好。

建议环境：

项目 建议版本
Node.js 20 或更高
npm 10 或更高
网络 能正常访问 npm 和接口地址

先在终端里检查版本：

node -v
npm -v

Windows 用户额外注意：如果直接在原生 Windows 终端里遇到兼容问题，可以考虑使用 Git Bash 或 WSL 环境。新手可以先用 PowerShell / CMD 尝试，遇到问题再切换。

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如果还没有安装 Node.js / npm

npm 会随着 Node.js 一起安装，所以不需要单独下载 npm。只要把 Node.js 安装好，正常情况下 node 和 npm 两个命令都会同时可用。

Windows 安装方式

Windows 用户推荐使用官方安装包，步骤最简单。

  1. 打开 Node.js 官网：
https://nodejs.org/
  1. 下载 LTS 或 Current 版本安装包。

如果你只是为了安装 Codex CLI，建议优先选择官网推荐的稳定版本。Node.js 20 以上、npm 10 以上即可满足本文教程使用。

  1. 双击 .msi 安装包。

安装过程中保持默认选项即可，尤其要注意勾选或保留下面这类选项：

Add to PATH

这个选项会把 Node.js 命令加入系统环境变量。没有加入 PATH 的话，安装完成后终端里可能会提示 node 或 npm 不是可识别命令。

  1. 安装完成后，关闭所有 PowerShell / CMD 窗口，再重新打开一个新的终端。

  2. 输入下面命令验证：

node -v
npm -v

如果能看到类似下面的版本号，就说明安装成功：

v20.x.x 或更高
10.x.x

如果提示找不到命令，通常是 PATH 没有刷新。可以先重启终端；仍然不行，再重启电脑。

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macOS 安装方式

macOS 有两种常见方式：官网安装包和 Homebrew。新手可以用官网安装包，开发者更推荐 Homebrew。

方式一：官网安装包

  1. 打开：
https://nodejs.org/

  1. 下载 macOS 对应的 .pkg 安装包。

  2. 双击安装，按照提示下一步即可。

  3. 安装完成后，打开终端验证：

node -v
npm -v

方式二：Homebrew 安装

如果你已经安装 Homebrew，可以直接执行：

brew install node

安装完成后验证：

node -v
npm -v

如果后面执行全局安装时遇到权限问题，例如安装 Codex CLI 时提示 EACCES，可以先临时使用：

sudo npm install -g @openai/codex

更推荐的长期做法，是使用 nvm 管理 Node.js 版本，这样 npm 全局包会安装在用户目录下，权限问题会少很多。

Linux 安装方式

Linux 用户可以根据发行版选择安装方式。为了避免系统源版本太旧，推荐使用 nvm 安装 Node.js。

方式一：使用 nvm 安装， 推荐。 (windows也推荐nvm安装，方便版本管理)

先安装 nvm。可以到 nvm 官方仓库复制最新安装命令，也可以使用下面这种形式：

curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/master/install.sh | bash

安装完成后，关闭终端重新打开，或者执行页面提示的环境变量加载命令。然后安装 Node.js：

nvm install 20
nvm use 20

验证版本：

node -v
npm -v

方式二：使用系统包管理器

Ubuntu / Debian 可以尝试：

sudo apt update
sudo apt install -y nodejs npm

安装后验证：

node -v
npm -v

如果系统源安装出来的 Node.js 版本低于 20，建议改用 nvm。Codex CLI 对 Node.js 版本有要求，版本过低可能会安装失败或运行异常。

CentOS / Rocky Linux / AlmaLinux 用户可以根据自己的系统源配置安装 nodejs 和 npm，但同样建议优先使用 nvm，版本更可控。

Node.js / npm 安装后的常见问题

问题 1：node 可以用，但 npm 不存在。

可能是安装包不完整，或者 PATH 没有刷新。建议重新打开终端，再执行：

node -v
npm -v

如果仍然没有 npm，建议重新安装 Node.js，或者换用 nvm。

问题 2：版本太低。

如果 node -v 显示的是 v16、v18 等较旧版本，建议升级到 Node.js 20 或更高。使用 nvm 的用户可以执行：

nvm install 20
nvm use 20

问题 3：npm 安装全局包提示权限错误。

macOS / Linux 常见报错是 EACCES。临时处理可以加 sudo，长期建议使用 nvm 管理 Node.js。

问题 4：Windows 安装后仍然提示不是内部或外部命令。

先关闭所有终端重新打开。如果还不行，检查 Node.js 是否安装到了默认目录，并确认环境变量 PATH 中包含 Node.js 安装路径。最简单的处理方式是重新运行安装包，确认保留 Add to PATH 选项。

问题 5：公司网络或代理导致 npm 下载失败。

可以先确认 npm 是否能访问：

npm view @openai/codex version

如果访问失败，说明问题在 npm 网络连接，不在 Codex 或 kkflow 配置。需要检查代理、DNS 或公司网络限制。

二、安装 Codex App 与 Codex CLI

Codex App 更适合图形界面操作，Codex CLI 更适合开发者在项目目录里直接启动。两种方式可以同时安装，配置目录也可以复用。

方式 1：安装 Codex App

  • Windows 用户可以优先在 Microsoft Store 搜索 Codex App。
  • 也可以从 OpenAI 官方 Codex 相关页面下载对应版本。

安装完成后先打开一次，确认客户端能正常启动。后面接入 kkflow 时，主要修改的是本地 .codex 配置文件。

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首次打开选择使用其他方式登录，输入kkflow注册的key点击继续即可

方式 2：安装 Codex CLI

Codex CLI 可以直接在项目目录中启动，例如进入你的代码仓库后运行 codex，让它读取当前项目并协助修改。

Windows 安装示例：

npm install -g @openai/codex
codex --version

macOS 安装示例：

npm install -g @openai/codex
codex --version

如果 macOS 提示权限不足，可以临时使用：

sudo npm install -g @openai/codex

Linux 安装示例：

sudo npm install -g @openai/codex
codex --version

安装完成后，看到版本号就说明 CLI 已经可以被系统识别。

后续更新 Codex CLI 时，可以使用：

npm i -g @openai/codex@latest

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启动方式

进入你的项目目录：

cd your-project-folder
codex

也可以直接带一个初始任务启动：

codex "先扫描这个项目结构，并用中文总结主要目录的作用"

建议第一次使用时，不要马上让 Codex 大范围改文件。可以先让它阅读项目、列计划、说明准备修改哪些文件，再确认是否继续。

三、准备 kkflow 账号和余额

kkflow 的使用入口集中在主站和指南页：

用途 地址
注册账号 https://kkflow.org/register
登录账号 https://kkflow.org/login
使用指南 https://kkflow.org/guide/
OpenAI 兼容接口 https://kkflow.org/v1

新用户可以先完成注册和登录，再进入会员中心查看余额充值、API 密钥和教程文档等功能。

充值时建议从登录后的会员中心进入，不要直接打开之前收藏的支付页链接，避免因为登录态失效导致页面提示未登录。支付完成后，如果订单状态还在处理中，可以稍等几分钟刷新；长时间未到账时，再带订单号联系站点支持。

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四、创建 API 密钥

Codex 接入 kkflow 的关键，是拿到一个可调用的 API Key。

登录 kkflow 后，进入 API 密钥或“使用密钥”相关页面，创建一个新密钥。

这里有几个细节很容易踩坑：

  • 密钥通常以 sk- 开头，复制时不要多带空格、换行。
  • 文章截图一定要打码，尤其是 API Key、余额、订单号。
  • 模型是否可用取决于当前密钥分组，后面配置模型名时要以你账号实际可见的模型为准。
  • 如果接口返回 401 或 403，优先检查密钥是否完整、是否过期、是否有目标模型权限。

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五、找到 Codex 的本地配置目录

Codex 的配置文件一般放在用户目录下的 .codex 文件夹里。

系统 配置目录
Windows %userprofile%\.codex
macOS / Linux ~/.codex

Windows 可以直接把下面这段粘贴到资源管理器地址栏：

%userprofile%\.codex

如果目录不存在，手动新建即可。这个目录里主要用到两个文件：

文件名 作用
auth.json 放 API Key
config.toml 放模型、服务商、Base URL 等配置

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六、写入 auth.json

在 .codex 目录下创建或编辑 auth.json。

内容示例：

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxx"
}

把 sk-xxxxxx 换成你在 kkflow 创建的真实密钥。OPENAI_API_KEY 是 Codex 默认读取的密钥字段名，建议保持不变。

七、写入 config.toml

继续在 .codex 目录下创建或编辑 config.toml。

可以先使用下面这份基础配置。默认模型先用 gpt-5.4，适合日常对话、项目理解和一般代码任务：

# %userprofile%\.codex\config.toml
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://kkflow.org/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

这段配置里最重要的是这些字段：

字段 说明
model Codex 默认使用的模型
review_model 代码评审或审阅场景使用的模型
model_provider 当前选择的模型服务商名称，按官网教程填写 OpenAI
model_reasoning_effort 推理强度，示例中使用 xhigh
disable_response_storage 关闭响应存储
network_access 允许 Codex 使用网络能力
windows_wsl_setup_acknowledged Windows 环境确认项
model_context_window 模型上下文窗口参数
model_auto_compact_token_limit 自动压缩上下文的触发参数
base_url kkflow 的 OpenAI 兼容接口地址
wire_api 使用 Responses 接口协议
requires_openai_auth 启用 OpenAI 兼容认证读取方式

如果改用 gpt-5.5 做编程，请把 config.toml 里的模型和上下文参数改成下面这组：

model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_context_window = 270200
model_auto_compact_token_limit = 244800

亲测上下文压缩很稳

其他 provider 配置可以保持不变。

八、模型怎么选

kkflow 指南中给出了不同模型的使用建议。实际选择时，不用纠结太多，可以按任务类型来：

任务类型 可选模型 使用建议
综合问答、长文整理 gpt-5.4 适合作为通用默认模型
编程、项目修改、Codex 对话 gpt-5.5 更适合代码类任务
轻量任务、快速问答 gpt-5.4-mini 适合低负载的小任务
自动代码评审 codex-auto-review 适合评审类流程
文生图、图片编辑 gpt-image-2 用于图片生成和参考图编辑

模型名不要凭记忆填写。最稳妥的方式，使用上述模型

九、先用 models 接口测一下

配置 Codex 之前，可以先单独测试 kkflow 的接口是否通。

Windows PowerShell 示例：

curl.exe "https://kkflow.org/v1/models" `
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxx"

macOS / Linux 示例：

curl "https://kkflow.org/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxx"

如果返回模型列表，说明 Base URL + API Key 这一层基本没有问题。后面 Codex 调不通时，就重点看 config.toml 的模型名和字段拼写。

常见返回可以这样判断：

返回情况 排查方向
401 密钥无效、复制不完整、Bearer 格式错误
403 密钥权限不足、分组未授权、账号状态异常
404 接口地址或路径写错
请求超时 本机网络、代理或服务连接问题

十、重启 Codex 并验证

两个配置文件保存后，完全退出 Codex App，再重新打开。这样可以避免客户端还在使用旧配置。

验证时可以输入一个简单任务：

请用三句话解释当前项目的目录结构。

或者：

帮我生成一个 README 初稿，说明这个项目的用途、运行方式和目录结构。

如果 Codex 能正常回复，就说明它已经通过 kkflow 的 OpenAI 兼容接口完成调用。

十一、顺手测试图片生成能力

如果你的 kkflow 密钥支持 gpt-image-2，还可以测试图片生成接口。

接口地址：

https://kkflow.org/v1/images/generations

示例请求：

curl "https://kkflow.org/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "生成一张真实感摄影风格图片：一位可爱、清新、成年中国女性，黑色或深棕色自然长发，东方五官，自然妆容，男友视角，像是坐在她对面自然抓拍。场景为温暖明亮的卧室或舒适公寓房间，背景丰富但整洁：浅色床品、抱枕、暖色台灯、窗边柔和阳光、书本、绿植、小摆件、咖啡杯、可爱的生活用品，轻微散景。人物穿着日常舒适的浅色毛衣或家居针织开衫，表情甜美放松，微笑看向镜头，有亲近感但保持健康、自然、不暴露、不性感化。横向 16:9，半身或中近景，真实皮肤质感，自然光，浅景深，photorealistic, cinematic natural light, soft warm tones, rich cozy bedroom details, high detail, DSLR photography, 35mm lens. 避免：未成年人、欧美人脸、暴露服装、性感姿势、低俗暗示、夸张网红脸、塑料皮肤、畸形手指、文字、水印、logo、乱码。",
    "size": "2048x1152",
    "quality": "high",
    "output_format": "png"
  }'

写图片提示词时，建议包含这些信息：

  • 主体：人物年龄段、地域特征、发型、妆容、表情等。
  • 场景：卧室、公寓、咖啡店、书房等，并写清背景元素。
  • 构图：横图、竖图、半身、中近景、男友视角、自然抓拍等。
  • 风格：真实感摄影、自然光、浅景深、暖色调、DSLR 质感等。
  • 限制：不要未成年人、不要暴露、不要低俗暗示、不要水印和乱码。
  • 图片大小：建议不要超过 2K，生成更稳定，也更方便后续上传和发布。

在这里插入图片描述

十二、参考图编辑接口

除了文生图，gpt-image-2 也可以用于参考图编辑。比如上一步已经生成了一张真实感人物图，现在可以把它作为参考图，转换成另一种画风。

本次示例使用的原图：

在这里插入图片描述

编辑后的治愈插画风效果：

在这里插入图片描述

接口地址：

https://kkflow.org/v1/images/edits

不带蒙版的整图风格转换示例：

curl "https://kkflow.org/v1/images/edits" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxx" \
  -F "model=gpt-image-2" \
  -F "prompt=参考原图的人物姿态、构图、镜头距离和卧室生活氛围，将整张图转换为温柔治愈系插画风格。保留成年中国女性的可爱气质、自然微笑、浅色毛衣、卧室里的床品、抱枕、台灯、窗光、书本、绿植、咖啡杯等丰富背景元素；整体变成细腻手绘动画电影质感，柔和暖色调，干净线条，轻微颗粒纸感，温暖自然光，梦幻但真实的生活细节。不要改变人物年龄，不要欧美化，不要增加暴露服装，不要低俗化，不要生成文字、水印、logo 或乱码。" \
  -F "image=@截图26-生成后的图片效果-2048x1152.png" \
  -F "size=2048x1152" \
  -F "quality=high" \
  -F "background=auto" \
  -F "output_format=png" \
  -F "moderation=auto"

上传时注意：

  • image 是必传字段。
  • 支持 png/jpeg/webp。
  • 不带 mask 时，会按整图参考编辑，更适合整体换画风、换氛围。
  • 使用 mask 时，建议蒙版与原图尺寸一致。
  • 蒙版建议使用带透明通道的 PNG。
  • 想保留人物时，提示词里要写清楚“保留人物姿态、构图、年龄感、服装和场景元素”。
  • 输入图片建议不要超过 2K，尺寸过大可能导致上传慢、接口处理失败或返回 413。
  • 文件太大可能返回 413。

十三、常见问题（FAQ）与排查清单

Q1：Codex 没有按新配置走

先退出 Codex App，再重新打开。然后检查：

  • config.toml 是否放在正确的 .codex 目录。
  • model_provider 是否和 [model_providers.OpenAI] 对得上。
  • auth.json 是否存在，并且里面是否写入了 OPENAI_API_KEY。

如果你用的是 Codex CLI，建议关闭当前终端窗口，重新打开后再运行 codex。很多配置没有生效的问题，本质上是旧终端会话还没有重新读取配置。

Q2：接口返回 401，提示未认证怎么办？

通常是密钥问题。重新复制 API Key，确认请求头格式是：

Authorization: Bearer sk-xxxxxx

同时检查 auth.json 是否是标准 JSON 格式：

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxx"
}

常见错误包括：少了双引号、末尾多了逗号、复制密钥时带入空格或换行。

Q3：提示 codex: command not found

说明系统没有找到 Codex CLI，常见原因是 npm 全局安装目录没有加入 PATH，或者安装过程没有成功。可以先重新执行：

npm install -g @openai/codex
codex --version

如果 Windows 终端仍然找不到命令，可以关闭终端重新打开，或者检查 npm 全局 bin 目录是否在 PATH 中。

Q4：Linux / macOS 安装时出现 EACCES 权限错误

这是 npm 全局安装权限问题。临时处理可以使用：

sudo npm install -g @openai/codex

更长期的做法是把 npm 全局安装目录改到当前用户目录下，这属于 Node.js / npm 环境配置问题，不是 kkflow 或 Codex 本身的问题。

Q5：Windows 找不到 .codex 文件夹

.codex 是点开头目录，看起来像隐藏目录。可以直接在资源管理器地址栏输入：

%userprofile%\.codex

如果仍然看不到，可以先在资源管理器里打开“显示隐藏的项目”。目录不存在时，手动新建 .codex 文件夹即可。

Q6：接口返回 403

可能是密钥无权限、分组未授权、账号状态异常，或者当前模型不在可用范围里。优先回 kkflow 后台看密钥状态和模型权限。

Q7：接口返回 404

检查地址是否写成了：

https://kkflow.org/v1

不要把模型列表、图片生成、图片编辑等路径混在 Base URL 里。Codex 的 base_url 只需要填到 /v1。

Q8：一直连不上、超时或网络错误

先检查 base_url 是否完整一致：

https://kkflow.org/v1

如果公司、校园或机房网络有限制，可能需要检查代理、DNS 或网络放行规则。可以先用 curl 测试 models 接口，确认是 Codex 配置问题，还是本机网络问题。

Q9：模型名报错或 model not found

回 kkflow 的模型列表或密钥页面确认模型名。教程里的模型只是示例，最终以你账号实际开放的模型为准。

另外注意：模型名要完整复制，不要自己缩写。比如 gpt-5.5、gpt-5.4-mini、gpt-image-2 都是不同模型名，写错一个字符就可能失败。

Q10：config.toml 写了但好像没生效

最常见原因是服务商名称没有对齐。按 kkflow 官网教程，下面两处必须一致：

model_provider = "OpenAI"

[model_providers.OpenAI]

如果你把上面一处改成了 api，另一处还叫 OpenAI，Codex 就可能读不到对应服务商配置。

修改后记得重启 Codex App 或重新打开终端。

Q11：图片接口失败

常见原因是模型不支持、图片文件太大、格式不符合要求、提示词为空，或者 size / output_format 等参数不匹配。

如果是图片编辑接口，还要检查：

  • image 是否真实存在。
  • 图片格式是否为 png/jpeg/webp。
  • 使用 mask 时，蒙版是否带透明通道。
  • 蒙版尺寸是否和原图一致。

Q12：怎么升级 Codex CLI？

使用 npm 安装的用户，可以执行：

npm i -g @openai/codex@latest

升级后再执行：

codex --version

确认版本号已经变化。

Q13：想看 Codex 支持哪些命令和参数怎么办？

可以先看本地帮助：

codex --help

在 Codex 交互界面里，部分版本支持输入 / 打开 slash 命令菜单，用于查看状态、切换模型、新建会话等。不同版本支持的命令可能略有差异，以本地实际显示为准。

十四、最终配置汇总

auth.json：

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxx"
}

config.toml：

# %userprofile%\.codex\config.toml
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://kkflow.org/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

如果改用 gpt-5.5 做编程，请把模型相关参数改为：

model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_context_window = 270200
model_auto_compact_token_limit = 244800

常用接口：

OpenAI 兼容接口：https://kkflow.org/v1
模型列表：https://kkflow.org/v1/models
图片生成：https://kkflow.org/v1/images/generations
图片编辑：https://kkflow.org/v1/images/edits
Gemini CLI 可用地址：https://kkflow.org/v1beta

结尾

整套流程不复杂，真正要记住的是三组对应关系：

  1. kkflow API Key 写进 auth.json。
  2. config.toml 的 model_provider 对应 [model_providers.OpenAI]。
  3. Codex 的 base_url 指向 https://kkflow.org/v1。

把这三处对齐之后，Codex 就可以通过 kkflow 中转调用对应模型。后面如果要配置 Cursor、Claude Code、OpenCode、Gemini CLI，也基本是同一个思路：填 Base URL、填 API Key、选择当前密钥可用的模型。

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