Подключите OpenAI Codex CLI к TokenCode для AI-программирования с использованием любых больших моделей.
OpenAI Codex CLI — это официальный командный инструмент AI-программирования от OpenAI, нативно использующий протокол OpenAI Chat Completions API. Через TokenCode вы можете вызывать модели Claude, Gemini и другие в Codex.
Установите следующие переменные окружения в терминале:
export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://tokencode.dev/v1"
Затем запустите Codex:
codex
Отредактируйте файл конфигурации Codex ~/.codex/config.json:
{
"provider": "openai",
"apiKey": "sk-your-api-key",
"baseURL": "https://tokencode.dev/v1",
"model": "gpt-5.5"
}
Codex поддерживает переключение моделей через параметры или конфигурацию:
# Использование GPT-4o
codex --model gpt-5.5
# Использование Claude Sonnet (автоматическая конвертация протокола)
codex --model claude-sonnet-4-6
# Использование Gemini 2.5 Pro (автоматическая конвертация протокола)
codex --model gemini-2.5-pro
# Использование модели рассуждений o3
codex --model o3
Codex отправляет запросы по протоколу OpenAI. Когда вы вызываете не-OpenAI модели (например, Claude, Gemini) через TokenCode, он автоматически выполняет:
codex --model gpt-5.5 "Hello, проверка подключения"
Если вы получили нормальный ответ, подключение настроено успешно.
| Назначение | Рекомендуемая модель | Описание |
|---|---|---|
| Общее программирование | claude-sonnet-4-6 | Отличное понимание и генерация кода |
| Быстрое дополнение | gpt-5.5-mini | Быстрые ответы, низкая стоимость |
| Глубокие рассуждения | o3 | Подходит для сложной логики и проектирования архитектуры |
| Высокая эффективность | deepseek-chat | Хорошая производительность, низкая цена |
Убедитесь, что URL содержит суффикс /v1: https://tokencode.dev/v1. Codex добавляет пути эндпоинтов (например, /chat/completions) к base URL.
Codex может проверять имена моделей. Если возникает проблема с нераспознанным именем модели, попробуйте использовать стандартное имя модели.
Если ответ прерывается во время генерации длинного кода, это может быть вызвано ограничением max_tokens или ограничением скорости. Попробуйте снизить сложность запроса.