OpenAI 官宣Codex支持配置第三方模型了？上教程！

大家好，我是小九。

昨天OpenAI 官方发话了，说Codex可以接入第三方模型。

让我来看看，是怎么个事。

翻了一下官方文档，哦确实。

但我们的理解可以再严谨一点：

Codex 也不是随便填一个第三方模型名就能跑。

按官方文档，目前主要有两条路径：

1. 第三方模型服务 / 企业 LLM 网关：走 model_provider，前提是服务兼容 Responses API。
2. 本地开源模型：走 OSS mode，比如 Ollama、LM Studio。

今天文章不讲多的，我们直接上配置教程。

注意！ 这是一份“最小配置教程”，不是覆盖所有 provider 变体的完整官方手册。

路径一：配置兼容 Responses API 的第三方服务 / 企业 LLM 网关

这种方式适合：

• 企业内部 LLM Proxy
• 自建模型网关
• 兼容 Responses API 的第三方模型服务

注意，关键不是模型名字，而是你的服务端接口是否兼容 Responses API。

第一步：找到 Codex 配置文件

provider 配置建议放在用户级配置文件里。

macOS / Linux：

~/.codex/config.toml

Windows：

C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml

如果没有这个文件，可以手动创建。

不要依赖项目级 .codex/config.toml 去新增或重定义 provider，避免配置不生效。

第二步：写入自定义 provider

假设你有一个企业 LLM 网关，地址是：

https://llm-proxy.example.com/v1

可以这样配置：

model = "your-model-name"
model_provider = "company-proxy"

[model_providers.company-proxy]
name = "Company LLM Proxy"
base_url = "https://llm-proxy.example.com/v1"
env_key = "COMPANY_LLM_API_KEY"
wire_api = "responses"

这里几个字段的意思：

• model：你要调用的模型名
• model_provider：告诉 Codex 使用哪个 provider
• base_url：模型服务 API 地址
• env_key：从哪个环境变量读取 API Key
• wire_api：当前应使用 responses

第三步：设置 API Key

不要把 API Key 明文写进 config.toml，用环境变量。

Windows PowerShell：

$env:COMPANY_LLM_API_KEY="你的 API Key"

macOS / Linux：

export COMPANY_LLM_API_KEY="你的 API Key"

注意：上面的命令通常只对当前终端会话生效。重新打开终端后，可能需要重新设置环境变量，或者按你的系统方式设置永久环境变量。

设置后，正常启动 Codex，它会根据：

model_provider = "company-proxy"

使用你配置的后端。

第四步：如果跑不起来，先查这三件事

1. base_url 是否能访问
2. 环境变量里的 API Key 是否生效
3. 服务端是否兼容 Responses API

第三点最容易出问题。很多模型服务商主要提供的是 OpenAI Chat Completions 兼容接口，但这不能默认等同于 Codex 当前可用的 Responses API 接口。

如果服务只支持 Chat Completions，直接接 Codex 自定义 provider 可能会失败。

路径二：本地开源模型走 OSS mode

如果你用的是 Ollama 或 LM Studio，不要把它和上面的 [model_providers] 混在一起。

本地开源模型走的是另一套路径：OSS mode。

第一步：先启动本地模型服务

比如你使用 Ollama，就先确保 Ollama 已经启动，并且本地模型可以正常运行。

这一步不在 Codex 里完成，而是在你的本地模型工具里完成。

第二步：配置 OSS provider

在 Codex 配置里写：

oss_provider = "ollama"

如果你用的是 LM Studio：

oss_provider = "lmstudio"

注意，这里不需要写：

wire_api = "responses"

因为 OSS mode 不是 [model_providers] 自定义 provider 的同一套配置。

第三步：用 --oss 启动 Codex

使用本地开源模型时，通过：

codex --oss

启动。

如果没有特别指定 provider，Codex 会根据配置里的：

oss_provider = "ollama"

或：

oss_provider = "lmstudio"

选择本地后端。

第四步：本地模型排查清单

如果本地模型跑不起来，优先检查：

1. Ollama / LM Studio 是否已经启动
2. 模型是否已经下载并可用
3. 模型名称是否写对
4. 本地服务端口是否可访问
5. 模型是否支持 Codex 需要的代码能力和工具调用能力

本地模型能接入，不代表体验一定和 OpenAI 默认模型一样。

Coding agent 对模型要求很高，尤其是代码理解、工具调用、长上下文和指令遵循。

一句话总结

所以，Codex 支持第三方 / 开源模型这件事，可以这样理解：

• 第三方服务、企业网关：走 model_provider，重点看是否兼容 Responses API。
• Ollama、LM Studio 本地模型：走 OSS mode，用 oss_provider 和 codex --oss。
• 不要把两套配置混用，也不要以为任意模型名填进去就能跑。

这才是这次变化真正值得关注的地方：Codex 本地客户端已经打开了模型后端配置入口。