Codex 在 VS Code 中的安装与配置
学习目标
- 了解 OpenAI Codex 的能力边界与适用场景。
- 掌握在 VS Code 中安装 Codex 官方扩展与 CLI。
- 掌握两种鉴权方式:ChatGPT 订阅登录与 API Key(
auth.json+config.toml)。 - 掌握
config.toml自定义模型 Provider 的写法。 - 学会验证安装并开始第一次 Agent 对话。
前置条件
- 已安装 VS Code(参考 section1/02)。
- 已了解订阅方案(参考 00_多模型agent总览与订阅说明)。
- 已准备好任一凭据:
- ChatGPT 订阅账号(Plus / Pro 等);或
- OpenAI 平台 API Key(
sk-...)。
Codex 是什么
OpenAI Codex 是 OpenAI 推出的 Agent 化编程工具,覆盖 CLI、IDE 扩展、Codex Cloud(云端后台运行)与网页端:
- 自主规划并执行多步骤编码任务
- 在沙箱中运行代码与命令
- 支持并行多 Agent、后台长任务
- IDE 扩展深度集成 VS Code 编辑器
与 Claude Code 不同,Codex 没有独立订阅,用量包含在 ChatGPT 套餐中(见订阅章节)。
第 1 步:安装 VS Code 扩展
- 打开 VS Code,按
Ctrl+Shift+X打开扩展面板。 - 搜索 Codex(发行方为
OpenAI,扩展 ID:openai.chatgpt)。 - 点击 安装。
- 安装完成后,活动栏会出现 Codex 图标。
也可以使用终端 CLI:
npm install -g @openai/codex(需 Node.js,安装见 section9/02),或直接使用官方安装脚本。
第 2 步:选择鉴权方式
Codex 的配置(
~/.codex/下的config.toml、auth.json、.env)属于通用设置层,对 CLI、VS Code 扩展、Codex Cloud / 桌面端全部生效——这与 Claude 的~/.claude/通用设置(见 01_claude_code在vscode中的安装与配置 第 2 步)一一对应,换工具无需重新配置。
| 方式 | 适合场景 | 关键配置 |
|---|---|---|
| ChatGPT 登录 | 日常个人使用 | 扩展内登录 ChatGPT 账号(Plus / Pro 套餐) |
| API Key | 按量计费、自动化 | ~/.codex/auth.json + config.toml 的 env_key |
方式 A:ChatGPT 订阅登录(推荐入门)
- 点击 VS Code 活动栏的 Codex 图标。
- 首次使用会提示登录,选择 Sign in with ChatGPT。
- 浏览器打开授权页面,登录你的 ChatGPT 账号并授权。
- 登录成功后即可开始对话,用量计入你的 ChatGPT 套餐。
方式 B:API Key(免网页登录)
Codex CLI(以及复用同一套 Codex 凭据的 VS Code 场景)可以通过 API Key 避免每次走网页登录流程。
第 1 步:创建 auth.json
文件路径:~/.codex/auth.json(Windows 为 %USERPROFILE%\.codex\auth.json):
{
"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"
}建议:
- 避免提交到仓库(加入
.gitignore)。 - 本机权限尽量收紧(仅当前用户可读)。
第 2 步:配置 config.toml
Codex 的全局配置位于 ~/.codex/config.toml。如果你的配置里使用了 env_key,仅写 auth.json 可能仍会报”找不到环境变量”——因为 env_key 读取的是进程环境变量,还需要在 ~/.codex/.env 或系统环境变量中提供同名变量。
# ~/.codex/.env
OPENAI_API_KEY="sk-xxx"第 3 步:校验
在终端运行 codex 或打开 VS Code 扩展,确认不再弹出登录引导。
第 3 步:自定义模型 Provider(config.toml)
Codex 的 config.toml 支持两种自定义方式:
- 使用内置 OpenAI Provider + 自定义
openai_base_url。 - 定义自有
model_provider(推荐,便于多网关切换)。
示例(抽象写法):
model = "gpt-5.4"
model_provider = "myproxy"
[model_providers.myproxy]
name = "My Proxy"
base_url = "https://gateway.example.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "MY_PROXY_API_KEY"要点:
-
base_url通常填到/v1层级,不是完整接口路径。 -
wire_api必须与网关支持的能力匹配:chat(chat/completions)、responses或anthropic(见 section9/01)。 -
env_key表示 Codex 运行时读取同名环境变量,建议在~/.codex/.env中添加:MY_PROXY_API_KEY="sk-xxx" -
如果目标是”免登录 + 走 API Key”,不要使用
requires_openai_auth = true(它更偏向要求 OpenAI 账号认证链路)。
完整参考配置
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
[features]
goals = true
[windows]
sandbox = "elevated"以上为示意配置,字段请以你所用 Codex 版本的官方文档为准。
第 4 步:配置代理(受限网络)
在 ~/.codex/.env 中配置代理变量:
https_proxy="http://127.0.0.1:1081"
http_proxy="http://127.0.0.1:1081"
all_proxy="socks5://127.0.0.1:1080"第 5 步:验证安装
- 打开任意一个文件(如
section12/00_多模型agent总览与订阅说明.md)。 - 打开 Codex 面板,输入
你好,请介绍你自己。 - 如果正确应答,说明安装成功。
- 尝试让它创建一个小脚本,观察其自主执行过程。
常见问题
Q:报错”找不到环境变量 OPENAI_API_KEY”?
A:env_key 读取的是进程环境变量。请在 ~/.codex/.env 或系统环境变量中提供同名 Key,而不仅是写入 auth.json。
Q:wire_api 应该选什么?
A:取决于你的网关/端点支持的协议。通用 OpenAI 兼容网关一般支持 chat 或 responses;不确定时先用 chat(chat/completions)兜底,再验证网关文档。
Q:Codex 用量很快耗尽?
A:Codex 用量按 5 小时滚动窗口 + 每周上限计量(2026-04 起为 token 对齐信用额度)。重度使用建议升级到 Pro 5x / 20x,或使用 API Key 按量计费。
Q:扩展里能看到模型但调用失败?
A:网关列出模型不代表该 endpoint 可用。用目标 endpoint 单独做最小请求测试(见 section9/01)。
练习任务
- 用 ChatGPT 订阅登录完成一次 Codex 对话。
- 配置一个自定义
model_provider并切换到网关模型。 - 在受限网络下配置代理并验证连通。
验收清单
- 已安装 Codex VS Code 扩展并成功登录/鉴权。
- 能说清
auth.json与config.toml中env_key的分工。 - 能编写自定义
model_provider并正确设置wire_api。 - 能在受限网络下通过代理正常使用。