codex下载与配置
⚙️ 准备工作：请确保基础环境达标
安装Codex CLI前，请检查系统环境并确保以下要求：
· Node.js版本：最低要求为18.0+，但强烈推荐使用最新的v22.x LTS版本。
· 包管理工具：确保npm也已安装（版本建议9.x以上）。
· 操作系统：支持macOS、Linux和Windows（推荐使用WSL2环境，原生支持为实验性）。
· Git（可选但推荐）：以便Codex更好地与版本控制系统协作。
📦 安装方式：三选一
CLI
· 适用平台：macOS / Linux / Windows (WSL2)
· 安装命令/步骤：npm install -g @openai/codex (首选)，国内用户可使用淘宝镜像加速安装；或通过 Homebrew 安装：brew install --cask codex。
· 启动方式/验证命令：codex --version
IDE 插件
· 适用平台：VS Code / JetBrains 等
· 安装命令/步骤：在IDE插件市场搜索"OpenAI Codex"或"AI Code Assistant"，找到官方或高评分插件安装即可。
· 启动方式/验证命令：安装完成后，IDE中会出现AI助手图标或侧边栏。
桌面应用
· 适用平台：Windows / macOS
· 安装命令/步骤：通过Microsoft Store或从OpenAI官网下载安装包，按向导完成安装即可。
· 启动方式/验证命令：在系统应用列表中找到Codex图标启动。
📝 核心配置（必做）
1. 账号与认证：如果你拥有有效的ChatGPT Plus/Pro订阅，大多数情况下codex login命令会引导你通过浏览器完成授权。
2. 配置文件：Codex的核心配置文件是~/.codex/config.toml（Windows通常在C:\Users\<你的用户名>\.codex\）。
3. 基础配置示例：
```toml
# 定义默认使用的模型
model = "gpt-5-codex" # 或其他模型，如 "o3"[reference:16]
# 定义沙盒模式，控制Codex对文件系统的访问权限
sandbox_mode = "workspace-write" # 允许读写当前项目目录[reference:17]
# 定义审批策略，控制命令执行的自动程度
approval_policy = "on-request" # 对于不确定的操作会请求用户确认[reference:18]
```
🇨🇳 国内用户的专属配置
Codex CLI默认调用OpenAI官方API (api.openai.com)，国内用户可通过修改配置将API指向国内中转服务，即可直接使用。国内用户核心操作只需三步：
1️⃣ 获取国内中转API Key
注册并登录一个提供OpenAI兼容API的国内中转服务平台（如七牛云AI等），获取一个API Key。
2️⃣ 配置API端点
编辑~/.codex/config.toml，将openai_base_url指向国内兼容端点，并指定模型：
```toml
openai_base_url = "https://api.qnaigc.com/v1" # 国内兼容端点示例，请替换成你的服务提供商的地址
model = "deepseek-v4-pro" # 模型名称以服务提供商实际支持的为准
web_search = "disabled" # 建议关闭联网搜索，避免不必要的网络问题
```
3️⃣ 设置API Key环境变量
将获取的API Key设置为环境变量：
```bash
export OPENAI_API_KEY="你的API_Key"
```
🚀 使用入门：你的第一个任务
配置完成后，就可以在终端使用Codex了。
· 启动交互式会话：在项目目录下输入codex，即可进入对话。
· 发送一次性请求：直接向Codex提问，如codex "解释一下这个项目的README"。
使用建议：用自然语言清晰地描述你想要完成的任务，Codex会自主完成一系列操作，并在必要时向你请求确认（如删除文件、安装依赖等）。
🤔 常见问题
如果你在安装或配置过程中遇到问题，可以参考以下几点：
· 版本及验证问题：严格遵循node -v、npm -v检查，确保Node.js >= v22，npm >= 10，并用codex --version验证安装是否成功。
· 网络与权限问题：国内环境务必配置国内中转API端点，并通过codex doctor验证；同时确保项目目录有写入权限。
· WSL环境问题：Windows用户若用WSL2，注意避免跨文件系统操作，尽量将代码项目放在Linux文件系统内（如~/目录下），以规避I/O性能差等问题。
· 问题诊断：可用codex doctor或codex --debug命令快速检测配置和网络状况。