直接答案
模型名称不是请求地址;provider 同时定义端点、协议和认证要求,二者必须匹配才能稳定工作。
这篇内容解决什么问题
为 Codex CLI 选择模型并配置 OpenAI 兼容 provider
模型、provider 与协议是三个层次
model 是发给服务端的模型标识;model_provider 选择一组连接设置;wire_api 决定 Codex 使用的请求协议。只改模型名不会自动切换服务端。
兼容服务可能只实现协议的一部分。应以实际验证的工具调用、流式输出和错误行为为准,不要把“可以返回文本”等同于完整兼容。
CodeNodex 当前 Codex 配置
CodeNodex CLI 当前为 Codex 写入 OpenAI Responses 兼容 provider,并将主模型与审查模型设置为 gpt-5.6-sol。base_url 使用公开 API 地址,Key 单独写入认证文件。
手工复制配置容易遗漏认证或覆盖现有字段,生产使用优先运行 codenodex setup。下面片段用于理解结构,不包含秘密。
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-sol"
review_model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "xhigh"
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://token.codenodex.com/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
[features]
goals = true使用 CLI 同步 provider 与认证
自动配置会先获取公开 base URL、验证所选 Key,再合并 config.toml 和 auth.json。现有 TOML 无法解析时直接中止,避免静默覆盖。
普通 Codex 与 WebSocket 变体的 provider transport 配置不同。当前 WebSocket 变体只使用 supports_websockets,不再启用已移除的 responses_websockets_v2 feature。
codenodex login -o https://token.codenodex.com
codenodex setup --client codex
codex doctor --summary持久默认与单次模型选择
稳定默认值放在 config.toml,临时比较使用 -m。不要在团队脚本中依赖交互选择模型,否则执行结果难以复现。
reasoning effort 会影响延迟、消耗与任务表现。高难度分析可以提高 effort,小范围机械任务未必需要最高设置。具体可用值以当前配置参考为准。
codex -m gpt-5.6-sol "分析这个竞态条件,先不要修改。"
codex -m gpt-5.6-sol -c model_reasoning_effort=high "为已确认根因设计最小修复。"单独管理审查模型
review_model 允许审查工作使用独立默认模型。它仍必须属于当前 provider 能识别的模型集合;主模型可用不代表审查模型配置一定正确。
评估审查质量时固定基线分支、提示词和代码样本,记录发现的真实缺陷与误报,而不是只比较回答长度。
codex review --uncommitted
codex review --base main "重点检查行为回归、错误处理、秘密泄漏和缺失测试。"用分层诊断定位 provider 错误
401 通常指向凭据或认证头,404 可能是 base URL 路径错误,未知模型说明连接已到服务但模型名不匹配,协议字段错误则可能表现为解析或流式响应异常。
先用 doctor 和 CodeNodex Key 验证确定本地状态,再保存不含密钥的 provider 片段与错误码。不要用关闭 TLS 校验或打印完整请求头的方式排查。
codex doctor --summary
codenodex keys
codenodex setup --client codex
codex -s read-only "只报告当前模型和 provider 名称,不要输出认证信息。"官方来源与核验范围
本文以公开官方文档为事实依据;命令和配置可能随客户端版本变化,执行前请同时核对对应来源。
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