Codex CLI 接入国产大模型完全指南：从 Responses API 到桥接方案

AI指南

OpenAI Codex CLI 是 2025-2026 年最受关注的 AI 编程终端之一。它原生绑定 ChatGPT 账号，但自 2026 年初正式开放第三方模型支持以来，接入国产大模型的需求急剧上升——原因很简单：DeepSeek V4 Flash 的输出价格仅为 GPT-5.3-codex 的 1/50，而 Qwen3-Coder 在中文代码场景下表现甚至优于同参数级别的海外模型。

但接入过程并不平顺。核心障碍在于：Codex CLI 使用的是 OpenAI Responses API 协议，而绝大多数国产模型平台只实现了 Chat Completions API。这篇指南将从协议层面开始，覆盖四条可行的接入路径，并给出各平台的参考配置。

一、核心问题：Responses API 不是 Chat Completions

Codex CLI 的 wire_api 在 2026 年起只支持一个值："responses"。这不是向后兼容 Chat Completions 的协议。Responses API 是 OpenAI 为 Agent 场景重新设计的协议，支持工具调用、多模态输入、流式输出、状态管理等特性，而 Chat Completions 是传统补全接口。

这意味着：即使模型本身是 OpenAI-compatible 的，如果平台只实现了 Chat Completions 端点，Codex 发出的请求会返回 404。

接入国产模型有四种方案，按推荐优先级排列：

  1. 直连：平台原生支持 Responses API → 零中介，最稳定
  2. 算力聚合平台：通过百炼/千帆间接调用不支持 Responses 的模型
  3. 桥接代理服务：第三方云服务做协议转换
  4. 本地代理：自建协议转换层

二、前置准备：配置结构

Codex 的配置文件位于 ~/.codex/ 目录：

~/.codex/
├── config.toml    # 主配置：模型、提供商、功能开关
└── auth.json      # 认证：API Key

一个标准的自定义提供商配置块（6 行即可）：

model_provider = "my-provider"
model = "my-model"

[model_providers.my-provider]
name = "My Provider"
base_url = "https://api.example.com/v1"
env_key = "MY_API_KEY"
wire_api = "responses"

wire_api 在 2026 年可以省略不写——"responses" 已经是默认值。

认证有三种方式：env_key（推荐，安全）、experimental_bearer_token（不推荐）、[auth] 命令式令牌（用于短时凭证）。

三、方案 A：直连——原生支持 Responses API 的平台

以下平台已原生支持 Responses API，可以直接在 Codex 中配置。

3.1 阿里云百炼（Qwen 系列）

百炼是国内最早支持 Responses API 的平台，功能最完整：内置联网搜索、代码解释器、Web 抓取工具，支持 Session 缓存和五档推理控制。

auth.json：

{
  "DASHSCOPE_API_KEY": "你的百炼API Key"
}

config.toml：

model_provider = "dashscope"
model = "qwen3-coder-plus"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 262144
model_auto_compact_token_limit = 200000

[model_providers.dashscope]
name = "DashScope"
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
env_key = "DASHSCOPE_API_KEY"

推荐模型：qwen3-coder-plus（代码专用最强）、qwen3.7-plus（通用推理最强）

百炼独有优势：

  • 内置工具直接启用（web_search、code_interpreter）
  • Session 缓存：Header 加 x-dashscope-session-cache: enable，自动缓存上下文（最少 1024 Token，有效期 5 分钟）
  • 五档推理控制：none / minimal / low / medium / high
  • 多地域部署：中国、新加坡、美国、德国可选

3.2 百度千帆（DeepSeek / GLM / Qwen 系列）

千帆是算力聚合平台，最大的价值是让你通过 DeepSeek 等没有原生 Responses API 的模型，绕道千帆获得兼容支持。

auth.json：

{
  "QIANFAN_API_KEY": "bce-v3/你的千帆API Key"
}

以 DeepSeek-v4-pro 为例的 config.toml：

model_provider = "qianfan"
model = "deepseek-v4-pro"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 131072
model_auto_compact_token_limit = 100000

[model_providers.qianfan]
name = "Qianfan"
base_url = "https://qianfan.baidubce.com/v2"
env_key = "QIANFAN_API_KEY"

千帆独有优势：

  • MCP 协议支持：通过 tools 参数直接指定 MCP Server，模型可自动调用百度 AI 搜索等外部工具
  • 跨模型统一接入：一个端点覆盖 DeepSeek、GLM、Qwen 三大系列
  • Function Calling + 结构化输出完整支持

千帆支持的模型：DeepSeek-v4-pro / DeepSeek-v4-flash / DeepSeek-v3.2（含 think 模式）、GLM-5.1 / GLM-5、Qwen3-coder-480b / Qwen3-235b 等

3.3 阶跃星辰（StepFun）

阶跃的 Responses API 属于起步阶段，但多模态能力（图片+视频）和推理控制已到位。

config.toml：

model_provider = "stepfun"
model = "step-3.7-flash"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 256000
model_auto_compact_token_limit = 200000
model_reasoning_summary = "none"
model_supports_reasoning_summaries = false
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.stepfun]
name = "StepFun"
base_url = "https://api.stepfun.com/v1"

注意：阶跃不支持 reasoning summary 参数，必须显式关闭 model_reasoning_summary = "none" 和 model_supports_reasoning_summaries = false。

3.4 MiniMax

MiniMax 是目前唯一将 /v1/responses 作为主接口的国产模型平台，接入最省心。

config.toml：

model_provider = "minimax"
model = "MiniMax-M3"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 1048576
model_auto_compact_token_limit = 800000

[model_providers.minimax]
name = "MiniMax"
base_url = "https://api.minimaxi.com/v1"

MiniMax M3 支持 1M 超长上下文，适合大型仓库的代码 Review。

3.5 火山方舟（豆包系列）

auth.json：

{
  "ARK_API_KEY": "你的火山方舟API Key"
}

config.toml：

model_provider = "volcark"
model = "你的接入点ID"
model_reasoning_effort = "high"
model_context_window = 32768
model_auto_compact_token_limit = 25000

[model_providers.volcark]
name = "VolcanoArk"
base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
env_key = "ARK_API_KEY"

特别提醒：火山方舟的 model 填的是控制台创建的接入点 ID（如 ep-20250xxx），不是模型名称本身。

四、方案 B & 方案 C：桥接——让不支持 Responses 的模型也能用

DeepSeek 官方 API、Kimi、智谱 GLM、硅基流动等平台目前只支持 Chat Completions 格式，无法直连 Codex。这是两种变通方案。

4.1 桥接代理服务：NovAI

NovAI（aiapi-pro.com）是目前唯一提供 Responses API 桥接的第三方平台，自动将 Responses 请求转译为 Chat Completions。

model_provider = "novai"
model = "glm-5"

[model_providers.novai]
name = "NovAI"
base_url = "https://aiapi-pro.com/v1"
env_key = "NOVAI_API_KEY"

auth.json：

{
  "NOVAI_API_KEY": "nvai-你的NovAI API Key"
}

覆盖模型包括 GLM-5、GLM-5-Turbo、MiniMax-Text-01 等，注册赠送 $2 信用额度。

4.2 本地代理：codex-cn-bridge

开源项目，适合不想依赖第三方云服务的开发者：

# 安装并运行本地代理（转发到任意 Chat Completions 端点）
npx codex-cn-bridge --port 8080 --target https://api.deepseek.com/v1

对应的 Codex 配置：

model_provider = "local-deepseek"
model = "deepseek-chat"

[model_providers.local-deepseek]
name = "Local DeepSeek"
base_url = "http://localhost:8080/v1"

这种方式完全透明——Codex 以为自己在和 Responses API 端点对话，实际上请求被翻译后发给了 DeepSeek 的 Chat Completions 接口。

五、方案 C（替代）：OpenRouter / LiteLLM 网关

除了专门为国产模型设计的方案，也可以使用通用网关：

  • OpenRouter：已兼容 Responses API，一个 Key 访问数百个模型，统一计费
  • LiteLLM：开源网关，可自建协议转换层，支持几乎所有国产模型
  • 4SAPI：国内聚合网关，专为国产模型场景设计，内置多模型调度和密钥管理

六、各方案定位对比

方案延迟成本模型选择运维成本推荐场景
百炼直连低中等Qwen 系列为主无首选，Qwen 生态重度用户
千帆直连低中等DeepSeek+GLM+Qwen无需要 DeepSeek 或 GLM 的首选
MiniMax 直连低中等MiniMax M3无超大上下文场景
火山方舟直连低中等豆包系列低字节生态深度绑定
NovAI 桥接中低较广无零配置桥接，一站覆盖
本地代理低最低任意 Chat 格式模型中深度定制、隐私敏感
LiteLLM / OpenRouter中可变极广中团队级多模型治理

七、实战：用 Codex 做代码 Review

配置好之后，日常操作和原生没有任何区别：

# 审查未提交的改动
codex review --uncommitted

# 审查特定文件
codex review --uncommitted src/utils.ts

# 非交互模式输出到文件
codex exec -o review.md "review 当前未提交的代码改动，列出潜在 bug、可读性问题和改进建议"

验证是否接通：

codex exec "你是哪个模型？"

如果 CLI 顶部显示正确的 model 和 provider 信息，说明已成功接入。

八、成本参考

2026 年 7 月的价格对比（按 1M token 输出计）：

  • GPT-5.3-codex：$14/M（经 API Key）
  • ChatGPT Plus：$20/月，但 5 小时窗口内仅 20-100 条消息
  • DeepSeek V4 Flash（经千帆）：~$0.28/M 输出
  • Qwen3-Coder-Plus（经百炼）：约 $0.80/M 输出
  • MiniMax M3：$1.20/M 输出
  • 本地 Ollama：$0（硬件成本另计）

粗活用国产模型、规划/调试用 ChatGPT Plus 限额，这个组合是目前性价比最高的 Codex 使用策略。

总结

Codex 接入国产大模型的本质就是一个协议适配问题。原生支持 Responses API 的平台优先选择（百炼 / 千帆 / MiniMax / 阶跃 / 火山方舟），不支持的选择桥接方案（NovAI 或本地代理）。

配置本身只需要 6 行 TOML + 一个 API Key，一旦跑通，后续体验与原生 ChatGPT 模式完全一致，但成本可以降到十分之一甚至五十分之一。

对于国内开发者而言，这不是替代方案——这是更好的方案：更低延迟、更低成本、对中文理解更精确，而且完全不需要翻墙。

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