Codex

Codex 是 OpenAI 的 AI coding assistant，提供命令行工具和 VS Code extension。您可以将 Codex 连接到 siflow endpoint，并使用算秩模型完成编码任务。 CLI 和 extension 共用同一个 config.toml。配置存放在 Codex home 目录下的 config.toml 中，通常是 ~/.codex/config.toml。完整配置项请参考 Codex Configuration Reference。支持的模型包括 glm-5.2 和 kimi-k2.6。完整模型列表和价格请参考模型广场。

配置

1. 安装 Codex

CLI 可以通过 npm 或 Homebrew 安装：

npm install -g @openai/codex
# or
brew install codex

其他安装方式请参考官方安装指南。对于 VS Code extension：

在 VS Code 中打开 Extensions（Ctrl+Shift+X / Cmd+Shift+X）。
搜索 Codex 并安装官方 extension。
单击编辑器右上角的 Codex 图标，打开 CODEX panel。

2. 配置模型

在 API 密钥页面创建 API Key，然后选择以下两种方式之一提供密钥。

请不要将 API Key 和其他 secrets 提交到 Git。建议使用环境变量，或使用已被版本控制忽略的本地 .env 文件。

方式 1：使用环境变量

编辑 ~/.codex/config.toml，通过 env_key 指向一个环境变量：

model = "glm-5.2"
model_provider = "siflow"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

[model_providers.siflow]
name = "siflow"
base_url = "https://api.siflow.cn/model-api"
env_key = "SIFLOW_API_KEY"
wire_api = "responses"

启动 Codex 前设置密钥：

export SIFLOW_API_KEY="<Your API Key>"
code .

方式 2：将 token 存入 `config.toml`

如果不想使用环境变量，可以在 config.toml 中使用 experimental_bearer_token 直接写入密钥，替代 env_key。

model = "glm-5.2"
model_provider = "siflow"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.siflow]
name = "siflow"
base_url = "https://api.siflow.cn/model-api"
experimental_bearer_token = "<YOUR_API_KEY>"
wire_api = "responses"

参数说明

无论使用哪种方式，配置后的模型都会在 Codex 中可用。

字段	说明
`model`	来自模型广场的模型 ID，例如 `glm-5.2`。
`model_provider`	必须与 `[model_providers.<name>]` section 匹配。这里使用 `siflow`。
`approval_policy`	`never` 表示不弹出 approval prompts；`on-request` 或 `untrusted` 可提供更多控制。
`sandbox_mode`	`workspace-write` 表示可在 workspace 内读取和编辑；`read-only` 表示只读。
`base_url`	siflow API endpoint：`https://api.siflow.cn/model-api`。
`wire_api`	最新 Codex 版本使用 `responses`。
`env_key`	对应方式 1。保存 API Key 的环境变量。
`experimental_bearer_token`	对应方式 2。直接嵌入的算秩 API Key，而不是通过 `env_key` 读取。
`model_reasoning_effort`	模型 reasoning depth，例如 `low`、`medium` 或 `high`。

MCP Servers

某些内置 tool types，例如 web_search，可能在这些模型上不可用。您可以通过 MCP（Model Context Protocol）servers 增加这些能力。在 config.toml 的 [mcp_servers.<name>] 下配置 search MCP server 后，当需要 web search 时 Codex 会调用它。MCP server 配置详情请参考 Codex Configuration Reference。

开始使用

模型

用量

API 指南

工具集成

配置

1. 安装 Codex

2. 配置模型

方式 1：使用环境变量

方式 2：将 token 存入 `config.toml`

参数说明

MCP Servers

​配置

​1. 安装 Codex

​2. 配置模型

​方式 1：使用环境变量

​方式 2：将 token 存入 config.toml

​参数说明

​MCP Servers

配置

1. 安装 Codex

2. 配置模型

方式 1：使用环境变量

方式 2：将 token 存入 `config.toml`

参数说明

MCP Servers