Codex 自定义模型接入 LLMEasy 指南

在 Codex 中接入 LLMEasy，需要配置自定义模型提供商和 API Key。base_url 必须填写为 https://www.llmeasy.ru/v1，协议为 OpenAI Responses。

如果你希望在使用第三方 API 的同时保留 Codex App 官方登录态、插件或 Remote Control，请使用保留 Codex 登录态的配置方式。

前置条件

已安装 Node.js
已获取 LLMEasy API Key（注册并获取）

配置前请先清除 OpenAI 相关环境变量，避免它们覆盖 config.toml 中的设置。需要清除的变量包括：

OPENAI_API_KEY
OPENAI_BASE_URL

macOS / Linux 执行：

unset OPENAI_API_KEY
unset OPENAI_BASE_URL

Windows PowerShell 执行：

Remove-Item Env:OPENAI_API_KEY -ErrorAction SilentlyContinue
Remove-Item Env:OPENAI_BASE_URL -ErrorAction SilentlyContinue
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY", $null, "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENAI_BASE_URL", $null, "User")

安装 Codex

npm install -g @openai/codex

配置步骤

自动配置
通过 CC-Switch 配置
手动配置

你可以直接运行 LLMEasy 提供的自动配置脚本。它只负责写入 LLMEasy provider 配置，不替代页面上方的安装前置条件。脚本需要 Node.js。如果你没有显式传入 API Key 或模型，脚本会按工具能力提示你交互输入。按你的操作系统执行对应步骤。你只需要执行其中一项。

如果你使用 macOS / Linux

curl -fsSL https://www.llmeasy.ru/install-codex-provider.sh | bash

如果你使用 Windows

iwr https://www.llmeasy.ru/install-codex-provider.ps1 -OutFile "$env:TEMP\install-codex-provider.ps1"; powershell -ExecutionPolicy Bypass -File "$env:TEMP\install-codex-provider.ps1"

确认默认模型

下方配置默认使用 gpt-5.5，并将 review model 设置为 gpt-5.4。如果你需要切换模型，请从 LLMEasy 模型广场复制 GPT 分组下当前可用的模型 ID。

确认配置文件位置

手动配置需要修改 Codex 的 config.toml。

系统	`config.toml`
macOS / Linux	`~/.codex/config.toml`
Windows	`C:\Users\YOUR_USER\.codex\config.toml`

编辑 Codex 配置文件

打开 config.toml（不存在则新建）。

这里的配置只适用于手动修改 ~/.codex/config.toml。如果你使用 CC Switch 配置 Codex，请严格按照 CC Switch 接入文档操作，不要直接复制这里的信息去替换 CC Switch 管理的配置。

添加以下内容：

model_provider = "custom"
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
windows_wsl_setup_acknowledged = true

[model_providers]
[model_providers.custom]
name = "LLM Easy"
base_url = "https://www.llmeasy.ru/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 8
stream_idle_timeout_ms = 300000
supports_websockets = false

重启终端中的 Codex

修改 config.toml 后，请结束当前 Codex 进程，并在新终端会话中重新启动。

启动 Codex

codex

配置参数说明

Codex 官方配置参考说明，model_provider 指向 model_providers 里的 provider id，自定义 provider 通过 [model_providers.<id>] 定义；wire_api = "responses" 是当前支持的 provider 协议值。

配置	意义	推荐值
`model_provider`	指定 Codex 当前使用哪个模型供应商；值要对应下面的 `[model_providers.custom]`。	`"custom"`
`model`	Codex 默认使用的主模型，日常写代码、改代码、执行任务都会优先用它。	`"gpt-5.5"`
`review_model`	`/review` 代码审查命令使用的模型；不配置时默认使用当前主模型。	`"gpt-5.4"`
`model_reasoning_effort`	控制支持 Responses API 的模型使用多少推理强度；可选值包括 `minimal`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`。	`"high"`
`model_context_window`	告诉 Codex 当前模型可用的上下文窗口大小，单位是 token。	`1000000`
`model_auto_compact_token_limit`	当会话历史达到这个 token 阈值时，自动触发上下文压缩。	`900000`
`windows_wsl_setup_acknowledged`	Windows / WSL 环境下的初始化确认标记；主要用于避免重复提示 Windows onboarding。	`true`
`[model_providers]`	自定义模型供应商配置的父级配置段。	`[model_providers]`
`[model_providers.custom]`	定义一个 id 为 `custom` 的自定义模型供应商；上面的 `model_provider = "custom"` 会引用它。	`[model_providers.custom]`
`name`	供应商显示名称，只影响展示，不影响请求逻辑。	`"LLM Easy"`
`base_url`	API 基础地址，Codex 会向这个地址发起模型请求。	`"https://www.llmeasy.ru/v1"`
`wire_api`	指定 provider 使用的协议；Codex 当前 provider 配置里 `responses` 是支持值，也是默认值。	`"responses"`
`requires_openai_auth`	是否使用 OpenAI 官方认证；这里使用自定义中转 provider，因此关闭 OpenAI auth。	`false`
`request_max_retries`	普通 HTTP 请求失败后的最大重试次数；官方默认值是 `4`。	`4`
`stream_max_retries`	SSE 流式输出中断后的最大重试次数；官方默认值是 `5`，中转链路可以适当提高。	`8`
`stream_idle_timeout_ms`	SSE 流式输出多久没有新内容就判定为空闲超时，单位毫秒；`300000` 等于 5 分钟。	`300000`
`supports_websockets`	是否声明该 provider 支持 Responses API 的 WebSocket 传输。	`false`

补充：gpt-5.5 官方模型页显示它支持 high 推理强度，并且上下文窗口是 1,050,000 tokens，所以这里写 model_context_window = 1000000 是合理的；model_auto_compact_token_limit = 900000 会让上下文较晚才压缩，更适合重度长任务。如果你通过 CC Switch 写入配置，请优先以 CC Switch 生成的配置为准。只有在手动配置或排障时，才建议自行修改这些参数。

验证配置

启动后，向 Codex 发送一条测试消息，确认收到正常回复即表示配置成功。如遇到连接问题，请检查：

base_url 是否填写为 https://www.llmeasy.ru/v1
wire_api 是否保持为 responses
model 是否为从模型广场复制的 GPT 分组模型 ID
model_provider 是否与 [model_providers.custom] 中的 provider id 保持一致
是否有旧的 OPENAI_API_KEY 或 OPENAI_BASE_URL 环境变量在干扰配置

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