Codex 配置
本页适用于 Codex CLI 和 VS Code 中的 Codex 插件。ChatGPT 桌面端请阅读独立的 ChatGPT 配置教程。
Codex CLI 需要 Node.js；如果尚未安装，请先阅读 Node.js 环境安装教程。
Codex 需要读取两个配置文件：
config.toml：设置模型、APINebula 服务地址和请求协议auth.json：保存 APINebula API Key
视频教程：Codex CLI 配置
如果你更习惯跟着视频操作，可以先观看下面的 Codex CLI 配置教程，再按本页对应系统的文字步骤完成配置。
- Windows
- macOS
- Linux
Windows 教程
第一步：安装 Codex CLI
打开 PowerShell：按下 Win+R，输入 powershell，然后按回车。
在 PowerShell 中执行：
npm install -g @openai/codex@latest
这个命令会从 npm 官方仓库下载并安装最新版本的 Codex。
验证安装
codex --version
如果可以正常输出版本号，说明 Codex 已安装成功。
第二步：配置 APINebula
配置 config.toml
Codex 的配置目录是 $HOME\.codex，通常对应 C:\Users\你的用户名\.codex。无需手动打开该目录，直接在 PowerShell 中执行下面的命令。命令会自动创建目录；如果 config.toml 已存在，会直接用记事本打开；如果不存在，记事本会在保存时创建它：
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.codex" | Out-Null
notepad "$HOME\.codex\config.toml"
config.toml 是 Codex 的主要配置文件，用来设置模型、中转服务和 MCP 等内容。
删除 config.toml 中的原有内容，将以下内容完整粘贴并保存：
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "codex"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://apinebula.ai/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
可在数据看板的「API 信息」模块查看服务器地址；若后续提供多个服务器，替换 base_url 中的域名即可。注意：base_url 必须保留 /v1。
配置 auth.json
回到 PowerShell，执行下面的命令。如果 auth.json 已存在，会直接用记事本打开；如果不存在， 记事本会在保存时创建它：
notepad "$HOME\.codex\auth.json"
删除 auth.json 中的原有内容，仅保留以下内容并保存。这里先不要把 你的API_KEY 当作真实 Key 使用，下一小节会说明如何复制并替换它：
{
"OPENAI_API_KEY": "你的API_KEY"
}
创建 API 令牌
打开 创建 API 令牌，选择 CODEX 分组并提交。回到令牌列表后，在密钥栏直接复制完整 API Key；再回到 auth.json，只选中 你的API_KEY 并粘贴替换。
创建令牌时，建议将 模型可用列表 留空。填写后，若列表中不包含当前使用的模型，请求可能返回 403。
macOS 教程
第一步：安装 Codex CLI
打开“终端”：按下 Command+Space 打开聚焦搜索，输入“终端”或 Terminal，然后按回车。下面本节中的命令都要在这个终端窗口中输入并执行。
在终端中执行：
npm install -g @openai/codex@latest
如果遇到权限不足，请输入 sudo npm install -g @openai/codex@latest，然后按提示输入密码。
验证安装
在终端中执行：
codex --version
如果可以正常输出版本号，说明 Codex 已安装成功。
第二步：配置 APINebula
配置 config.toml
Codex 的配置目录是 ~/.codex。无需手动打开该目录，直接在终端中执行下面的命令。命令会自动创建目录；如果 config.toml 已存在，会直接用“文本编辑”打开；如果不存在，会先创建文件再打开：
mkdir -p ~/.codex
touch ~/.codex/config.toml
open -e ~/.codex/config.toml
config.toml 是 Codex 的主要配置文件，用来设置模型、中转服务和 MCP 等内容。
删除 config.toml 中的原有内容，将以下内容完整粘贴并保存：
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "codex"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://apinebula.ai/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
可在数据看板的「API 信息」模块查看服务器地址；若后续提供多个服务器，替换 base_url 中的域名即可。注意：base_url 必须保留 /v1。
配置 auth.json
回到终端，执行下面的命令。如果 auth.json 已存在，会直接用“文本编辑”打开；如果不存在，会先创建文件 再打开：
touch ~/.codex/auth.json
open -e ~/.codex/auth.json
删除 auth.json 中的原有内容，仅保留以下内容并保存。这里先不要把 你的API_KEY 当作真实 Key 使用，下一小节会说明如何复制并替换它：
{
"OPENAI_API_KEY": "你的API_KEY"
}
创建 API 令牌
打开 创建 API 令牌，选择 CODEX 分组并提交。回到令牌列表后，在密钥栏直接复制完整 API Key；再回到 auth.json，只选中 你的API_KEY 并粘贴替换。
创建令牌时，建议将 模型可用列表 留空。填写后，若列表中不包含当前使用的模型，请求可能返回 403。
Linux 教程
第一步：安装 Codex CLI
打开终端，在终端中执行：
npm install -g @openai/codex@latest
如果遇到权限不足，请输入 sudo npm install -g @openai/codex@latest，然后按提示输入密码。
验证安装
codex --version
如果可以正常输出版本号，说明 Codex 已安装成功。
第二步：配置 APINebula
配置 config.toml
Codex 的配置目录是 ~/.codex。无需手动打开该目录，直接在终端中执行下面的命令。命令会自动创建目录；如果 config.toml 已存在，会直接用 nano 打开；如果不存在，保存时会创建它：
mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml
config.toml 是 Codex 的主要配置文件，用来设置模型、中转服务和 MCP 等内容。
删除 config.toml 中的原有内容，将以下内容完整粘贴并保存：
model = "gpt-6-astra"
model_provider = "codex"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://apinebula.ai/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
粘贴完成后，按 Ctrl+O 保存，回车确认文件名，再按 Ctrl+X 退出。
可在数据看板的「API 信息」模块查看服务器地址；若后续提供多个服务器，替换 base_url 中的域名即可。注意：base_url 必须保留 /v1。
配置 auth.json
回到终端，执行下面的命令。如果 auth.json 已存在，会直接用 nano 打开；如果不存在，保存时会创建它：
nano ~/.codex/auth.json
删除 auth.json 中的原有内容，仅保留以下内容并保存。这里先不要把 你的API_KEY 当作真实 Key 使用，下一小节会说明如何复制并替换它：
{
"OPENAI_API_KEY": "你的API_KEY"
}
粘贴完成后，按 Ctrl+O 保存，回车确认文件名，再按 Ctrl+X 退出。
创建 API 令牌
打开 创建 API 令牌，选择 CODEX 分组并提交。回到令牌列表后，在密钥栏直接复制完整 API Key；再回到 auth.json，只选中 你的API_KEY 并粘贴替换。
创建令牌时，建议将 模型可用列表 留空。填写后，若列表中不包含当前使用的模型，请求可能返回 403。
上方的 gpt-6-astra 是当前配置示例。请前往 模型广场 确认 CODEX 分组实际可用的模型名称后再填写。
如何在 Codex 中使用 image2.5 生图
如果需要让 Codex 通过 Skill 调用图片模型，请查看Auto 分组令牌：Codex + image2.5 Skill 生图。该示例会说明如何创建同时包含 CODEX 和图片分组的 Auto 令牌、配置 IMAGE25_API_KEY，以及使用优化后的生图提示词。
第三步：启动测试
VS Code 插件
如果使用的是 VS Code 中的 Codex 插件，请打开 VS Code，在 Codex 面板中发送：
你好
如果插件可以正常返回内容，就说明配置成功。
Codex CLI
如果使用的是 Codex CLI，请在终端执行：
codex
如果可以正常进入 Codex 对话界面，并且能够正常发起请求或收到回复，就说明配置成功。
