实测DeepSeek V4 Pro接入CodeX，今后CodeX也可以使用Deepseek了。

AGENT ROUTE首先介绍一下CodeX是啥？

如果你知道 OpenClaw，Codex 就是能力追平甚至超过它的同类工具。今天的 Codex 不止会写代码，它有自己的 Computer Use、内嵌浏览器、截图能力、90 多个插件和 Skills、多 Agent 并行、定时任务、Git 管理，最新版本甚至支持你锁屏之后继续干活。

说简单点，它是一个能直接帮你干活的 AI。读文件、跑命令、改代码、搜资料、操作桌面应用，它自己动手，不是你打字它回话。

我日常所有工作都在 Codex 里面。写文章、跑调研、搭工作流、改代码、管项目，全部在这一个地方。所以模型对我来说不是猎奇，是生产工具。

AGENT ROUTE那为啥需要接入DeepSeek呢？

以及之前我一个人让 GPT 扛所有活。但 GPT 贵，而且不是所有任务都需要它那级别的推理。整理素材、搜资料、写初稿、单文件小修改，这些活DeepSeek V4 Pro 完全够用，而且便宜得多。

所以我把 DeepSeek 接进来了。只试了一条方案，走通了。这篇文章告诉你我是怎么接的，接完以后实际发生了什么变化。

你可以把这篇教程和 GitHub 仓库一起发给你的 Codex、Claude 或者 GPT，让它直接帮你完成配置。 文章里踩过的坑都写在明面上了，你的 Agent 读完就能替你填。

AGENT ROUTE为什么不是改个 API 地址就行

很多人看到 DeepSeek 文档里写「OpenAI compatible」，第一反应是把 Codex 的 base_url 改成https://api.deepseek.com，填个 key，选deepseek-v4-pro。

但是这个是没有用的。

问题不在 DeepSeek 能不能用，在于 Codex 这个Agent层面跟模型之间说的是什么话。而Codex 用的是它自己的 Responses API，但是DeepSeek 官方兼容的是 Chat Completions。两边协议不一样，直接改地址等于把英文邮件发到中文客服，对方收到了，但格式对不上，工具调用、流式输出、上下文管理都可能出问题。

所以要接 DeepSeek，真正要做的是在 Codex 和 DeepSeek 之间加一层翻译器。

AGENT ROUTE我的方案：mimo2codex

我试的方案叫 mimo2codex，一个跑在本机的本地代理。当前版本 v0.4.10。

地址在这里

<https://github.com/7as0nch/mimo2codex>

它做的事很简单，在本机起一个服务。Codex 继续用 Responses API 跟它说话，它负责把请求翻译成 DeepSeek 能理解的格式，再把结果翻回来。除了 DeepSeek，它其实还能接 Qwen、GLM、Kimi 这些 Chat Completions 兼容的模型，一个代理可以管多条模型路线，不过这次我只先接了 DeepSeek。

具体的实现链路是这样的。

Codex Desktop →http://127.0.0.1:8788/v1→ mimo2codex →https://api.deepseek.com→ DeepSeek V4 Pro

然后配置的时候要分清三样东西。Codex 看到的是本机代理地址，不是 DeepSeek 的地址。本机代理持有 DeepSeek API key。DeepSeek API 负责真正的模型推理。三者分开，不要混。

AGENT ROUTE怎么装

我的环境是 macOS，Codex CLI 版本 0.133.0，Node 24.15.0。

第一步，备份。 动 Codex 配置之前先把~/.codex/config.toml和~/.codex/auth.json备份到一个安全目录。出了任何问题可以一键恢复。在开始的时候若是没有备份，到后面可能自己的CodeX都运行不了，所以务必备份，简单来说就是复制这个，万一这玩意出错可以直接替换。

第二步，安装 mimo2codex。 用官方安装脚本，一行命令（省事可以直接让 Agent 读取官方的GitHub 页面，让他在本地执行命令）

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/7as0nch/mimo2codex/main/scripts/install.sh | bash

这里我踩了第一个坑。

我终端里npm不在 PATH 里，脚本跑到一半就卡住了。如果你也一样，让 Agent 先找到本机的 npm 路径加进 PATH。另外 GitHub 直连可能超时，和Agent说一声，让他加上代理位置，走本机代理就行。

第三步，初始化 .env 并填 key。 安装完成后执行mimo2codex init，它会生成~/.mimo2codex/.env。把文件权限收紧到 600，然后在里面填你的 DeepSeek key。

DS_API_KEY=sk-你的-key

记得不要在聊天、截图、教程里露出完整 key。因为存在泄露风险。

第四步，构建 admin UI。 如果你打开http://127.0.0.1:8788/admin/提示 UI 没构建，让 Agent 执行npm run web:install && npm run web:build。

第五步，启动代理。 我试过nohup启动，但在某些工具会话里进程会被清理掉。更稳的方式是用 macOS LaunchAgent 托管，设置RunAtLoad和KeepAlive，保证代理一直在后台跑。

启动后在浏览器打开http://127.0.0.1:8788/admin/，能看到 dashboard、模型列表和请求日志。

第六步，验证模型可用。 在 admin UI 里用 probe 功能测试deepseek-v4-pro。如果返回 200 和一个正常的回显，说明 key 能被读取、DeepSeek API 可达、代理翻译正常。

第七步，让 Codex 用上。 打开http://127.0.0.1:8788/admin/，看左侧菜单。日常会用到的就两个页面：「Codex 接入」和「日志」。

先点「Codex 接入」。这个页面上方会显示当前 Codex 正在用什么模型。下面「可启用模型」区域里，DeepSeek 那一栏会显示「已配置 key」，底下有两行：deepseek-v4-pro和deepseek-v4-flash。

每一行右边有三个按钮。

第一个是「探测」，只测试这个模型能不能连上 DeepSeek，不改任何配置。切换前先点这个，确认返回 200 再往下走。

第二个是「写入文件并启用」，这个才是真正切换 Codex 用的。点击之后它会把auth.json和config.toml写成 DeepSeek 路线，同时自动保留原有配置的备份。

第三个是「仅运行时覆盖」，只改 mimo2codex 内部路由，不动 Codex 文件。这个等你已经稳定跑在 mimo2codex 上了再考虑，第一次接入直接用「写入文件并启用」。

所以操作很简单：点deepseek-v4-pro那行的「写入文件并启用」。点完后，完全退出 Codex Desktop 再重新打开。

怎么确认切换真的生效了？看三处。第一处，回到「Codex 接入」页面顶部，当前状态应该显示model=deepseek-v4-pro。

第二处，终端跑codex doctor，看到model deepseek-v4-pro · mimo2codex。第三处，点左侧「日志」，如果 Codex 已经发过请求，会看到 Provider 是 deepseek、状态 200。

这里我踩了第二个坑。mimo2codex 写入的config.toml比较小，如果你原来有 plugins、MCP、项目信任这些配置，需要手动合并回来。不要直接用 Codex Enable 生成的配置替换你原来的完整配置。

怎么切回 GPT？mimo2codex 的「备份与恢复」页面里保留了最早的外部配置备份，点恢复就行。命令方式也简单，把你第一步备份的config.toml和auth.json拷回去，退出重启 Codex Desktop。

Pro 和 Flash 怎么选？我建议deepseek-v4-pro用来跑长材料整理、复杂中文推理、文章大纲和低风险代码草稿；deepseek-v4-flash用来跑快速摘要、格式整理和轻量问答。原则上一句话：DeepSeek 做低成本试验 lane，GPT 和 Codex 专用模型做关键任务和最终交付。

最终我的 Codex 配置是这样的。

model_provider = "mimo2codex" model = "deepseek-v4-pro" model_context_window = 1000000 model_max_output_tokens = 393216 [model_providers.mimo2codex] name = "DeepSeek" base_url = "http://127.0.0.1:8788/v1" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true request_max_retries = 1

第八步，完全退出 Codex Desktop 再重新打开。 Codex Desktop 不会热加载配置，必须完全退出。

跑codex doctor，看到model deepseek-v4-pro · mimo2codex和API route probe ... HTTP 200，就说明通了。

AGENT ROUTE验证：真的能用吗

我先跑了两个最小测试。

只读任务，让 Codex CLI 用 DeepSeek 返回一条指定文本。通过。

写文件任务，让它在临时目录创建一个文件并写入指定内容。文件生成，内容正确。

admin 的请求日志里能看到两条 DeepSeek 请求，状态都是 200。

过程中有一些 warning，比如 Codex 日志里显示「Unknown model deepseek-v4-pro」，这是 Codex 自己的模型元数据表不认识第三方模型，不影响调用。远程插件目录可能会报 401，也不影响 DeepSeek 任务。

这条路跑通了。DeepSeek V4 Pro 能被 Codex CLI 调起来，也能执行工具读写文件。

AGENT ROUTE接完以后，GPT 和 DeepSeek 怎么分工

GPT 现在只管需要深度推理的核心任务。 复杂工程、多文件重构、需要反复试错的长链条，这些 GPT 还是主力。它在这类任务上的稳定性和工具规划我现在还没找到替代。

DeepSeek 负责轻量活。 资料整理、初稿、搜索验证、单文件小修改，这些任务体感上 DeepSeek V4 Pro 完全能接住。中文理解和长上下文都不错，速度也够。

实际的切换发生在具体任务上。比如写文章的时候，GPT 帮我搭框架、做关键判断；DeepSeek 帮我去搜几篇文章、整理成证据卡、检查某段引用是不是准确。两条车道一起跑，不用什么事都堵在 GPT 那一条上。

DeepSeek 的 token 价格比 GPT 便宜很多。对于整理、初稿、搜索这种量大但不复杂的任务，省出来的成本是实打实的。

AGENT ROUTE那么怎么用

最常见的模式是「Plan then Build」。DeepSeek V4 Pro 开思考模式做规划和推理，定好方案之后切 V4 Flash 做执行和写代码。mimo2codex 本身就支持同一代理里按模型名自动路由，切 Pro 还是 Flash 只需要在 admin UI 里点一下。

以及token 焦虑消失了。以前用 GPT 跑大任务，每一轮都在算花了多少钱，用 DeepSeek 之后这个压力基本没了。在社区，有开发者说这比单纯降价更有价值，因为不用再纠结这个搜索值不值得跑，这个测试要不要省略。

但也要诚实说。社区里有反馈，如果配置没对齐或者上下文太大，DeepSeek 偶尔会把工具调用写成普通文本，不是真的去执行。但是，mimo2codex 在 v0.2.3 之后已经修了关键的多轮 reasoning 回传问题，你现在装的 v0.4.10 是当前最新，这种问题已经很少了。如果你遇到工具调用不稳定，先检查 mimo2codex 版本，别直接怪模型。

AGENT ROUTE接完后，哪些 Codex 能力还能用

先说结论：能用的比你想象的多，但不是全部。

读写文件和跑命令这两个基础能力我实测通过了。Skills 和 MCP 插件理论上也能用，它们由 Codex 环境加载，模型只负责决策和输出。Worktree 隔离模式甚至是一个加分项，DeepSeek 在隔离分支里跑试验，不污染主目录。

修改代码要分情况。单文件小修改和补丁生成体感没问题，大项目重构和跨文件连锁改动不建议第一批交给 DeepSeek。

Web search 可用。Automations 定时任务也可以，但只适合模板化、低风险的重复任务，别让它处理删除、发布和认证。

目前不该期待的：Image generation 是 OpenAI 专用内置能力，桥接后没法替代。Computer Use 和浏览器操作我还在验证，多步工具规划对模型要求更高，先别在生产环境让它操作桌面。

AGENT ROUTE给你的结论

能期待的。 成本压力明显下降，中文理解和长上下文体感不错，资料整理、初稿、搜索验证、小代码修改这四类任务可以放心交给 DeepSeek。两条车道跑起来之后，GPT 不用一个人扛所有活。

不要期待的。 DeepSeek 不是 GPT 替身。长程工程、复杂工具规划、多步失败恢复，这些 GPT 目前还是更强。Computer Use 和浏览器操作我也还在验证，别急着在生产环境让它操作桌面。

适合谁。 已经在用 Codex 作为主力工具、想降低普通任务的模型成本、不介意在本机跑一个代理服务的人。

不适合谁。 完全不想碰终端和配置文件的，还有处理敏感客户代码或商业文件的，建议先审查代理日志再决定。

顺带说一句，Deepseek V4 Pro和GPT的运行模式完全不同，使用的操作也完全不同。在运行的时候会看见明显的差异，包括工具调用以及文本书写（DS文本书写能力确实更强。）

Codex Desktop，<https://developers.openai.com/codex>\ mimo2codex，<https://github.com/7as0nch/mimo2codex>\ DeepSeek API，<https://api-docs.deepseek.com>