Connectez OpenAI Codex CLI à TokenCode pour utiliser n'importe quel grand modèle pour la programmation AI.
OpenAI Codex CLI est l'outil de programmation AI en ligne de commande officiel d'OpenAI, qui utilise nativement le protocole OpenAI Chat Completions API. Via TokenCode, vous pouvez appeler d'autres modèles comme Claude ou Gemini depuis Codex.
Définissez les variables d'environnement suivantes dans votre terminal :
export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://tokencode.dev/v1"
Puis lancez Codex :
codex
Éditez le fichier de configuration Codex ~/.codex/config.json :
{
"provider": "openai",
"apiKey": "sk-your-api-key",
"baseURL": "https://tokencode.dev/v1",
"model": "gpt-5.5"
}
Codex prend en charge le changement de modèle via des paramètres ou la configuration :
# Utiliser GPT-4o
codex --model gpt-5.5
# Utiliser Claude Sonnet (conversion automatique de protocole)
codex --model claude-sonnet-4-6
# Utiliser Gemini 2.5 Pro (conversion automatique de protocole)
codex --model gemini-2.5-pro
# Utiliser le modèle de raisonnement o3
codex --model o3
Codex envoie des requêtes via le protocole OpenAI. Lorsque vous appelez un modèle non-OpenAI (comme Claude ou Gemini) via TokenCode, celui-ci effectue automatiquement :
codex --model gpt-5.5 "Bonjour, vérification de connexion"
Si vous recevez une réponse normale, la connexion est correctement configurée.
| Usage | Modèle recommandé | Description |
|---|---|---|
| Programmation générale | claude-sonnet-4-6 | Excellentes capacités de compréhension et de génération de code |
| Complétion rapide | gpt-5.5-mini | Réponse rapide, coût faible |
| Raisonnement approfondi | o3 | Adapté à la logique complexe et à la conception d'architecture |
| Meilleur rapport qualité-prix | deepseek-chat | Bonnes performances, prix bas |
Assurez-vous que l'URL contient le suffixe /v1 : https://tokencode.dev/v1. Codex ajoute les chemins de points de terminaison (comme /chat/completions) après l'URL de base.
Codex peut valider les noms de modèles. Si vous rencontrez un problème de nom de modèle non reconnu, essayez d'utiliser les noms de modèles standards.
Si la réponse est interrompue pendant la génération de code long, cela peut être dû à une limite de max_tokens ou à la limite de débit. Essayez de réduire la complexité de la requête.