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Codex 国内怎么用？接入 API 中转站的完整教程（附实测和常见报错）

鹊桥 API · 2026 年 10 月 16 日 · 用 Codex 0.162.1 在 Windows 11 上实测

Codex 是 OpenAI 出的编程助手，在终端里运行：它能读你的代码、改文件、跑命令和测试，你用中文告诉它要做什么就行。它本身是开源的命令行工具，背后调用的是 OpenAI 的模型。

国内用户卡住的地方通常不在 Codex 本身，而在模型从哪来。这篇文章讲清楚国内怎么把 Codex 用起来，每一步都在本站实际跑过，最后整理了实测中遇到的报错原文和解决办法。

先说结论：4 步就能用上——
  1. 安装 Codex：npm install -g @openai/codex
  2. 在中转站注册、充值，创建一个 API 密钥
  3. 写好 Codex 的配置文件 config.toml，把密钥放进环境变量（也可以用 CC Switch 一键导入）
  4. 打开终端，运行 codex

国内用 Codex 有哪几种方式

  • 用 ChatGPT 账号登录：Codex 默认的方式。OpenAI 的服务不面向中国大陆，需要海外网络和能正常使用的 ChatGPT 账号。
  • 用 OpenAI 官方 API 密钥：同样需要海外网络，充值要用海外信用卡。
  • 用 API 中转站：Codex 支持在配置文件里自定义模型服务商，把请求发到中转站。中转站在国内直连，用支付宝按量付费。

下面讲的是第三种。配置用的是 Codex 官方支持的写法，不需要改 Codex 的代码，也不会影响你原来的 ChatGPT 登录。

第一步：安装 Codex

Codex 通过 npm 安装，需要先装好 Node.js（Codex 要求 16 或更新的版本）。然后在终端里运行：

npm install -g @openai/codex

# 国内下载慢的话，换成 npmmirror 镜像（我们确认过镜像上有最新版）
npm install -g @openai/codex --registry=https://registry.npmmirror.com

# 装好后看一下版本
codex --version

写这篇文章时最新版是 0.162.1。建议用 0.155 或更新的版本，旧版的模型列表里看不到 GPT-6 系列。

第二步：注册并创建 API 密钥

  1. 注册鹊桥 API 账号；
  2. 在钱包页用支付宝充值，10 元起充，通常十几秒内自动到账（充值说明）；
  3. 打开控制台的「API 密钥」页面，创建一个密钥，复制下来（以 sk- 开头）。

第三步：配置 Codex

方法一：CC Switch 一键导入（推荐）

如果你装了 CC Switch，在「API 密钥」页面点密钥右侧的「⋯」，选「一键导入 CC Switch」，选好默认模型和推理强度后导入即可。模型列表、推理强度、上下文窗口、自动压缩都会自动配好。详细步骤见一键导入说明。

方法二：手动写配置文件

Codex 的配置文件在 ~/.codex/config.toml（Windows 是 %USERPROFILE%\.codex\config.toml），没有就新建一个，写入：

model_provider = "queqiao"
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "low"
model_context_window = 872000
model_auto_compact_token_limit = 784800

[model_providers.queqiao]
name = "鹊桥 API"
base_url = "https://queqiaoapi.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "QUEQIAO_API_KEY"
model_catalog_url = "https://queqiaoapi.com/site-assets/codex/models.json"
supports_websockets = false
stream_idle_timeout_ms = 600000
capabilities = { remote_compaction = "unsupported" }

几个关键的地方：env_key 表示密钥从环境变量 QUEQIAO_API_KEY 读，不写在文件里；model_catalog_url 让 Codex 的模型列表只显示本站能用的模型；stream_idle_timeout_ms 放宽到 10 分钟，避免高推理强度长时间思考时被当成断线。每一项的详细说明见使用教程。

然后把密钥存进环境变量：

# Windows（PowerShell 或 CMD），运行后要关掉终端重新打开才生效
setx QUEQIAO_API_KEY "sk-你的密钥"

# macOS / Linux（用 bash 的把 ~/.zshrc 换成 ~/.bashrc）
echo 'export QUEQIAO_API_KEY="sk-你的密钥"' >> ~/.zshrc && source ~/.zshrc

第四步：跑起来，确认接通了

先用非交互模式问一句，最快确认配置对不对：

codex exec --skip-git-repo-check "用一句话解释 Python 的 GIL 是什么。"

我们实测的回答是：“Python 的 GIL（全局解释器锁）是一把确保同一时刻只有一个线程执行 Python 字节码的锁，因此限制了多线程程序的 CPU 并行能力。”能看到类似的回答，就说明接通了。之后进到项目目录运行 codex，就是平常的交互界面；在里面输入 /model 可以换模型和推理强度。

实测：用 Codex 修一个小 bug 花了多少钱

我们准备了一个有 bug 的小函数：average 求平均值，循环从第 2 个数开始算，漏掉了第 1 个数，空列表还会除以零，配套的测试跑不过。然后让 Codex 自己修：

codex exec --skip-git-repo-check -s workspace-write -c model_reasoning_effort='"medium"' \
  "calc.py 里的 average 函数有 bug，找出来修好，然后运行 python test_calc.py 确认测试通过。"

Codex 先读了代码和测试，指出“当前循环漏掉首项，空列表还会除以零”，改好代码后自己运行测试，输出 all tests passed。整个过程的用量（来自本站的使用日志）：

任务请求输入 token
（命中缓存）		输出费用
问一句话
（low）		117,624
（8,960）		45¥0.008
修 bug 并跑测试
（medium）		7128,316
（102,524）		779¥0.031

两点值得注意：

  • 哪怕只问一句话，输入也有一万七千多 token。这是 Codex 每次请求都会带上的系统提示和工具说明，用任何服务商都一样。
  • 缓存让多轮任务很便宜。修 bug 的 7 次请求里，80% 的输入命中了缓存，命中部分按输入价的 5%～10% 计费，所以 12.8 万 token 的输入只花了 3 分钱左右。本站会把同一个会话固定在同一条线路上，缓存才能持续命中。

每次请求从发出到返回大约 2～5 秒。费用按本站当前价格计算，具体单价见模型与价格。

Windows 用户：先把沙箱设置好

Codex 执行命令时会放进沙箱，防止它改到项目目录以外的文件。我们第一次在 Windows 上用非交互模式（codex exec）跑上面的任务时，没有设置沙箱，Codex 想执行的每一条命令都被拒绝了（日志里是 blocked by policy）：它读不了文件也跑不了测试，来回试了 12 次请求、花了约 7 分钱，最后什么也没改成。

在 config.toml 末尾加上下面两行就好了：

[windows]
sandbox = "elevated"

elevated 是 OpenAI 官方推荐的方式，第一次使用需要管理员批准（会弹出 Windows 的确认框）。如果批准不了（比如公司电脑），改成 sandbox = "unelevated"，隔离稍弱一些。我们用 unelevated 重跑，同一个任务就顺利完成了。官方说明见 Codex Windows 沙箱文档。

另外两个 Windows 上常见的小坑：用 setx 设置环境变量后，要关掉终端重新打开才生效；在 Windows PowerShell 5.1 里 curl 不是真正的 curl，测试接口时要写成 curl.exe。

推理强度怎么选

推理强度决定模型回答前“想多久”，本站的模型支持 low、medium、high、xhigh、max 五档。档位越高越慢、输出 token 越多，也就越贵。

  • low：上面配置里的默认值。日常改代码、写小功能、解释代码，速度快、花费少。
  • medium / high：不好定位的 bug、需要想清楚步骤的改动。
  • xhigh / max：复杂的设计和难题，愿意多等一会儿。

我们实测过同一道需要一步步推理的题：low 档几乎不思考，答错了；从 medium 开始就答对了，档位越高推理 token 越多。详细数据见怎么判断你用的大模型是不是满血。在 Codex 里输入 /model 就能随时切换，也可以在命令后面加 -c model_reasoning_effort='"high"' 只对这一次生效。

常见报错和解决办法

下面的报错原文都是我们实测时 Codex 显示的（Codex 遇到网络和服务端错误会先自动重试 5 次，显示 Reconnecting... 1/5，重试都失败才报错）。

ERROR: Missing environment variable: `QUEQIAO_API_KEY`.

没读到密钥。检查环境变量名是不是和配置里的 env_key 一样；Windows 用 setx 设置后要重新打开终端。

unexpected status 401 Unauthorized: 无效的令牌

密钥不对：复制时少了字符、多了空格，或者这个密钥已经删除了。回到「API 密钥」页面重新复制完整的密钥（以 sk- 开头）。

用户额度不足, 剩余额度: ¥…

账户余额不够了，到钱包页充值即可，到账后马上能继续用。

unexpected status 403 Forbidden: token quota is not enough, token remain quota: ¥0.000002, need quota: ¥0.007124

账户里有钱，但这个密钥自己设了额度上限，已经用完了。在「API 密钥」页面编辑这个密钥，调高额度或者设为不限额度。

unexpected status 503 Service Unavailable: 分组 default 下模型 gpt-5 无可用渠道（distributor）

模型名写错了（这里我们故意写了一个本站没有的 gpt-5）。模型名要和价格页上的一致；按上面的配置写了 model_catalog_url，在 /model 里直接选就不会错。

429 … All available accounts are currently rate-limited. Please retry later.

上游这个模型暂时太忙（这条是本站日志里记录的上游原文）。最近 3 天本站记录到的这类报错几乎都出现在 gpt-5.6-luna 上。Codex 会自动重试；一直不行就用 /model 换成 gpt-6.1-sol 或 gpt-5.6-terra。

stream disconnected before completion: …

回答到一半连接断了。先确认配置里写了 stream_idle_timeout_ms = 600000（高推理强度可能要想好几分钟才开始输出）；再检查是不是开着代理软件——本站在国内直连，不需要代理，代理反而容易在长连接上断开。

`model_providers.queqiao.capabilities` is ignored.

启动时的警告，不是报错。较旧的 Codex 不认识这一项（我们在 0.159.3 上看到过，0.162.1 没有），可以忽略，或者升级 Codex。

常见问题

会影响我原来的 ChatGPT 登录吗？

不会。密钥放在单独的环境变量里，不会覆盖 Codex 保存的 ChatGPT 登录。想换回官方，把配置开头的 model_provider 和 model 两行删掉，或者在前面加 # 注释掉即可。

上下文有多长？

本站 GPT 模型的上下文最长 87.2 万 token，上面的配置已经按这个写好，用到 90% 时 Codex 会自动压缩较早的对话。单次请求的输入超过 27.2 万 token 时，这次请求按长上下文价格计费。

除了 Codex，还能用在哪？

本站兼容 OpenAI 接口（Chat Completions 和 Responses）和 Anthropic 接口（Messages），除了 GPT 也能用 Claude 模型。Claude Code、Cherry Studio 以及大多数支持自定义接口的工具都能用，配置方法见使用教程；Claude Code 的完整步骤见Claude Code 国内怎么用。

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