企业官网建设流程全解析

本文所有命令和输出，都是 2026-09-28 在 Codex CLI 0.158.0（当前最新版）上实测的原样结果。网上 4 到 6 月写的教程有几处已经对不上新版了，文中会标出来。

先说 4 件老教程里没写的事

1. config.toml里写[profiles.xxx]的老写法，新版直接报错，要改成单独的配置文件（第 5 节）
2. GPT-6 系列（gpt-6-sol / gpt-6-astra / gpt-6-luna）已经进了 Codex 自带的模型目录，不用再手动补；DeepSeek 这类第三方模型还需要补（第 3 节）
3. 接第三方服务商时，启动信息里的思考强度显示是none，写代码建议手动调高（第 4 节）
4. 出错时会先重试 5 次，屏幕上一直刷Reconnecting... 1/5，很容易被当成网络问题，真正的原因在 5/5 之后那一行（第 7 节）

1. 安装

Codex CLI 是一个 npm 包，装好 Node.js（16 以上）就行：

npm install -g @openai/codex codex --version

输出：

codex-cli 0.158.0

已经装过的，升级也是这一句，后面加@latest：

npm install -g @openai/codex@latest

2. 国内怎么用：接一个 OpenAI 兼容的服务商

Codex 不一定要登录 ChatGPT 账号，它可以接任何支持 Responses 接口的 OpenAI 兼容服务商。国内用法就三步：拿到服务商的 API key 和接口地址 → 写进配置文件 → 用 key 登录。

2.1 配置文件在哪

• macOS / Linux：~/.codex/config.toml
• Windows：C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml

没有这个文件就新建一个。

2.2 写配置

本文以 wanapis 为例，换成你用的服务商地址即可：

model_provider = "wanapis" model = "gpt-6-sol" [model_providers.wanapis] name = "wanapis" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true base_url = "https://api.wanapis.com/v1"

每个字段是什么意思：

wire_api写成"chat"的话，一启动就是这个报错：

Error loading config.toml: `wire_api = "chat"` is no longer supported. How to fix: set `wire_api = "responses"` in your provider config. in `model_providers.wanapis.wire_api`

所以只提供 Chat Completions 接口、没有 Responses 接口的服务商，新版 Codex 接不了。

2.3 用 key 登录

printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key

--with-api-key从标准输入读 key，所以先export OPENAI_API_KEY=你的key，再用上面这句登录。成功会显示：

Successfully logged in

Windows 在 PowerShell 里也一样，用管道把 key 传给codex login --with-api-key。

2.4 跑一下，看通没通

codex exec "只回复两个字母：ok"

输出里看这几行：

OpenAI Codex v0.158.0 -------- workdir: /你的项目目录 model: gpt-6-sol provider: wanapis ... -------- user 只回复两个字母：ok codex ok tokens used 2,776

provider是你配的服务商、最后回了ok，就通了。

如果当前目录不是 git 仓库，会报：

Not inside a trusted directory and --skip-git-repo-check was not specified.

在项目目录里跑，或者加上--skip-git-repo-check。

3. 接 DeepSeek 等国产模型

同一个服务商下，换模型只要加-m：

codex exec -m deepseek-v4.1-flash "只回复两个字母：ok"

能跑通，但会多一行警告：

warning: Model metadata for `deepseek-v4.1-flash` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.

意思是 Codex 自带的模型目录里没有这个模型，只能用一套默认参数。消掉它要自己补一份模型目录，三步：

第一步，导出 Codex 自带的目录：

codex debug models --bundled > ~/.codex/models.json

0.158 自带 10 个模型，里面已经有 gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna、gpt-5.6-sol，所以用 GPT-6 的不用做这一节。

第二步，打开~/.codex/models.json，在models数组里把gpt-6-sol那一整条复制一份，slug改成deepseek-v4.1-flash，display_name顺手改成DeepSeek V4.1 Flash。

第三步，在config.toml最上面加一行，写绝对路径：

model_catalog_json = "/Users/你的用户名/.codex/models.json"

注意这一行要放在所有[xxx]小节的前面，放到[model_providers.wanapis]下面就成了那个小节的字段，不生效。

再跑-m deepseek-v4.1-flash，警告就没了。

4. 思考强度：第三方服务商默认是 none

接第三方服务商时，启动信息里有一行：

reasoning effort: none

而 Codex 自带目录里，gpt-6-sol 的默认值是 medium，gpt-6-astra 是 low。写代码建议在config.toml里显式写上：

model_reasoning_effort = "high"

重新启动就变成：

reasoning effort: high

可选值有 low / medium / high / xhigh / max / ultra，越往后想得越久、越慢、token 越多。日常写功能 medium 或 high 就够了。

5. 多套配置来回切：profile 的新写法

老教程教的是在config.toml里加一段[profiles.ds]，新版直接报错：

Error loading config.toml: --profile `ds` cannot be used while ~/.codex/config.toml contains legacy `profile = "ds"` or `[profiles.ds]` config; move those settings into ~/.codex/ds.config.toml and remove the legacy profile selector/table. See https://developers.openai.com/codex/config-advanced#profiles for more information.

新写法：每个 profile 单独一个文件，放在~/.codex/下，文件名是名字.config.toml，里面只写要改的项。比如建一个用 DeepSeek 的：

echo 'model = "deepseek-v4.1-flash"' > ~/.codex/ds.config.toml codex -p ds

启动信息里就是：

model: deepseek-v4.1-flash provider: wanapis

记得把config.toml里老的[profiles.xxx]段删掉，留着的话，-p用到同名的 profile 就会报上面那个错。

我自己是这么分的：默认 gpt-6-sol 写功能、做 review；codex -p ds用 DeepSeek 跑测试、查资料、改格式这种不费脑子的活，它出字快。

6. 同一个会话里换模型

不用开新会话，恢复会话时加-m就行：

codex resume --last -m gpt-6-sol

非交互模式对应的是：

codex exec resume --last -m gpt-6-sol "接着刚才的，review 一下改动"

上下文、改过的文件、跑过的命令都还在，只会多一行提醒：

warning: This session was recorded with model `deepseek-v4.1-flash` but is resuming with `gpt-6-sol`. Consider switching back to `deepseek-v4.1-flash` as it may affect Codex performance.

这只是提醒，不影响干活。我实测：先用 DeepSeek 跑一轮，让它记住「蓝莓」这个词；再resume --last -m gpt-6-sol问它刚才记住了什么，Sol 答出了「蓝莓」。上下文确实带过去了。

我最常用它做交叉审查：一个模型改完代码，换另一个模型带着完整上下文来审。同一个模型审自己写的代码，基本都觉得没问题。有一次 DeepSeek 修完一个价格解析的 bug，切到 Sol 一审，挑出了"¥1,,299"、"¥12,34"这种会被悄悄吞掉的输入。

7. 报错速查（0.158 实测原文）

先说一个行为：出错时 Codex 会先自动重试 5 次，屏幕上一直刷：

ERROR: Reconnecting... 1/5 ERROR: Reconnecting... 2/5 ERROR: Reconnecting... 3/5

很多人看到这个就以为是网络问题，去换梯子。其实要等到 5/5 之后，下面那一行才是真正的原因：

base_url漏/v1这一条，不同服务商报的不一样：有的直接说「少了 /v1」，有的会返回一个网页，Codex 那边就只剩一句stream disconnected before completion，和网络不稳长得一模一样，最难往地址上想。

其它几个常见的：

8. 一份完整的配置

~/.codex/config.toml：

model_catalog_json = "/Users/你的用户名/.codex/models.json" model_provider = "wanapis" model = "gpt-6-sol" model_reasoning_effort = "high" [model_providers.wanapis] name = "wanapis" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true base_url = "https://api.wanapis.com/v1"

~/.codex/ds.config.toml：

model = "deepseek-v4.1-flash"

日常用法：

• codex：默认 gpt-6-sol
• codex -p ds：用 DeepSeek
• codex resume --last -m 模型名：会话中途换模型，上下文不丢

以上基于 Codex CLI 0.158.0，2026-09-28 实测。Codex 更新很快，遇到和本文对不上的地方，先codex --version看一下版本。