企业官网建设流程全解析

1. 先分清认证方式：ChatGPT 登录和 API Key 到底差在哪

Codex 里同时存在两条完全独立的鉴权路径，很多人把它们混在一起看，结果一看到"GPT-5.4 退出 Codex"的提醒就开始慌。我先把这两条路径拆开讲清楚，你对照自己的情况判断该改哪一处。

ChatGPT 账号登录这条路径，走的是 OAuth 授权。你在终端执行codex后选择用 ChatGPT 账号登录，浏览器会拉起授权页面，登录成功后 Codex 拿到的是一个会话凭证，这个凭证绑定的是你的 ChatGPT 订阅权益。模型能不能用、用哪个模型，由 ChatGPT 侧的订阅策略决定。官方公告里说的"GPT-5.4 和 GPT-5.4 mini 将在 2026 年 8 月 31 日退出 Codex"，限定的就是这条路径。

API Key 这条路径，走的是标准的 Bearer Token 鉴权。你在~/.codex/config.toml里配置model_provider，通过env_key读取环境变量里的 Key，请求直接打到你自己指定的 Base URL。这条路径下，模型是否可用取决于服务端实际开放的模型列表，跟 ChatGPT 订阅侧的模型调整没有直接关系。

两条路径的差异可以这样对照：

关键点在于：auth.json里存的是 ChatGPT 登录态，而 API Key 路径根本不读这个文件。如果你用的是 API Key，删auth.json不会解决任何问题，反而可能把登录态搞乱。反过来，如果你用的是 ChatGPT 登录，改config.toml里的model_provider也不会生效，因为登录态路径不走自定义 provider。

我见过最常见的误操作是：看到 GPT-5.4 要退出，直接把config.toml里的模型名改成gpt-5.6-terra，但自己其实是 ChatGPT 登录用户，改完发现模型选择器里还是旧的。原因就是 ChatGPT 登录路径的模型选择不完全由config.toml决定，会话内的模型选择优先级更高。

所以第一步不是改配置，而是确认自己走的是哪条路径。判断方法很简单：打开~/.codex/auth.json，如果里面有 ChatGPT 相关的 token 字段，说明你至少登录过 ChatGPT 路径；再看config.toml里有没有model_provider和model_providers段，如果有且env_key指向的环境变量已设置，说明你在用 API Key 路径。两条路径可以同时存在，Codex 会根据当前会话的配置决定用哪条。

对于使用 Terra/Luna 模型的开发者来说，这次调整的核心影响是：ChatGPT 登录用户必须在 8 月 31 日前把 GPT-5.4 切到 Terra、GPT-5.4 mini 切到 Luna；API Key 用户则要确认自己服务端的模型列表里有没有这两个新模型 ID，有的话改config.toml即可，没有的话需要等服务端开放或换服务。

2. TaoToken 前置：Base URL 和 Key 怎么准备

如果你决定走 API Key 路径来接入 Terra/Luna，需要先准备好两样东西：Base URL 和 API Key。这里以 TaoToken 为例说明配置方式，你可以对照自己的服务端调整。

TaoToken 的 API 地址是https://taotoken.net/api，这个地址作为 Base URL 使用。注意不要写成完整的/responses地址，Codex 客户端会自己拼接路径。如果你写成https://taotoken.net/api/responses，最终请求可能变成/api/responses/responses，直接 404。

API Key 需要到控制台创建。访问https://taotoken.net/console登录后，在 API Keys 页面生成一个新的 Key。生成后立即复制保存，页面刷新后就不再完整显示。这个 Key 就是后面env_key要读取的值。

模型 ID 方面，Terra 和 Luna 对应的 ID 需要以服务端/v1/models实际返回为准。不同服务端的命名可能有差异，有的用gpt-5.6-terra，有的可能用别名。不要根据展示名称猜测，先查列表再填配置。

准备好之后，你的配置结构应该是这样：Base URL 填https://taotoken.net/api，Key 通过环境变量传入，模型 ID 从/v1/models返回里选。这三样凑齐，才能进入下一步写配置。

如果你还想在配置前先验证模型对话是否正常，可以访问https://taotoken.net/models查看可用模型列表，或者直接用模型对话页面测试 Terra/Luna 的响应。这一步能帮你确认服务端确实开放了这两个模型，避免配置写完才发现模型不存在。

对于长期做编码和 Agent 任务的开发者，如果不想每次手动管理 Key 和模型切换，可以了解 Coding Plan 方案，它把模型接入和额度管理打包在一起，适合需要稳定跑 Codex 的场景。具体可以看https://taotoken.net/coding-plan。

需要提醒的是，API Key 不要明文写进config.toml。正确做法是config.toml里写env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"，然后在终端里export TAOTOKEN_API_KEY="你的Key"。这样配置文件可以安全地提交到版本库或分享给团队，Key 本身不泄露。

3. 可复制配置：auth.json 与 config.toml 怎么写

这一节给出完整的可复制配置片段。先说明auth.json和config.toml的分工：auth.json存 ChatGPT 登录态，API Key 路径不读它；config.toml存模型和 provider 配置，两条路径都会读，但 API Key 路径读的是model_providers段。

如果你是从 ChatGPT 登录路径迁移，先检查~/.codex/auth.json。这个文件通常长这样：

{ "OPENAI_API_KEY": null, "tokens": { "id_token": "eyJ...", "access_token": "eyJ...", "refresh_token": "rt_...", "account_id": "acc_..." }, "last_refresh": "2026-08-20T10:00:00Z" }

如果你决定继续用 ChatGPT 登录，不需要动auth.json，只需要在config.toml里改模型名。但要注意，ChatGPT 登录路径下model_provider不应该指向自定义 provider，否则会走 API Key 鉴权。

如果你决定切到 API Key 路径，auth.json可以保留不动（它不影响 API Key 路径），重点改config.toml。用户级配置文件位置：

• macOS/Linux：~/.codex/config.toml
• Windows：%USERPROFILE%\.codex\config.toml

完整配置如下：

model = "gpt-5.6-terra" model_provider = "taotoken" model_reasoning_effort = "medium" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "responses"

如果你原来用的是 GPT-5.4 mini 做轻量任务，把model改成gpt-5.6-luna，model_reasoning_effort可以降到low：

model = "gpt-5.6-luna" model_provider = "taotoken" model_reasoning_effort = "low" [model_providers.taotoken] name = "TaoToken" base_url = "https://taotoken.net/api" env_key = "TAOTOKEN_API_KEY" wire_api = "responses"

设置环境变量。macOS/Linux：

export TAOTOKEN_API_KEY="你的Key"

PowerShell：

$env:TAOTOKEN_API_KEY="你的Key"

然后从同一个终端启动 Codex：

codex

这里有两个容易出错的细节。第一，base_url填https://taotoken.net/api，不要带/responses后缀，Codex 会自己拼。第二，model_provider和model_providers必须写在用户级配置里，项目目录下的.codex/config.toml不能覆盖这两个字段。如果你在项目里也放了config.toml，它只能覆盖model和model_reasoning_effort这类字段，provider 配置以用户级为准。

如果你用的是 Codex 的 OAuth 登录但想临时切到 API Key，可以在启动时指定 profile，或者直接改用户级config.toml的model_provider。切换后 Codex 会优先读model_providers段，不再走auth.json里的登录态。

4. 验证请求：确认 Terra/Luna 真的生效

配置写完不代表生效，必须发请求验证。验证分三步：查模型列表、测非流式响应、测流式响应。三步都过，才能确认 Codex 里能正常用。

第一步，查模型列表。设置好环境变量后执行：

export API_BASE="https://taotoken.net/api" export API_KEY="你的Key" curl -sS "$API_BASE/models" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json"

返回的 JSON 里找gpt-5.6-terra和gpt-5.6-luna。如果返回 401，说明 Key 无效或没带上；如果返回的列表里没有这两个 ID，说明服务端还没开放，需要换模型或等服务端更新。注意模型 ID 以接口实际返回为准，不要根据展示名称猜。

第二步，测非流式 Responses API。Codex 自定义 provider 用的是 Responses API，不是 Chat Completions，所以必须测/responses端点：

export MODEL="gpt-5.6-terra" curl -i --max-time 60 \ -X POST "$API_BASE/responses" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data "{\"model\":\"$MODEL\",\"input\":\"Reply with exactly OK\"}"

成功的标志：HTTP 状态码 200，返回 JSON 而不是 HTML，响应体里有response对象结构，没有unknown model或model not found错误。如果返回的是网站首页 HTML，说明 Base URL 配错了，请求没打到 API 层。

第三步，测流式响应。Codex 的 Agent 任务依赖 SSE 流式返回，这一步必须单独验证：

curl -N -i --max-time 120 \ -X POST "$API_BASE/responses" \ -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Accept: text/event-stream" \ --data "{\"model\":\"$MODEL\",\"input\":\"Reply with exactly OK\",\"stream\":true}"

成功的标志：返回Content-Type: text/event-stream，事件流正常结束，最后有完成事件。如果只返回第一段文本就断开，Codex 里会出现stream disconnected before completion或response.failed event received。这种情况通常是服务端 SSE 支持不完整或中间有缓冲，不是模型本身的问题。

三步都通过后，回到 Codex 里跑一个真实任务验证。启动codex，输入一个简单的代码问题，看是否正常返回。如果 Codex 里报错但 curl 正常，检查config.toml的wire_api是否设为responses，以及env_key指向的环境变量是否在当前终端已设置。

验证 Terra 和 Luna 时，可以对比同一个任务的响应。Terra 在mediumeffort 下适合日常开发，Luna 在loweffort 下适合轻量任务。如果 Luna 返回质量不够，把 effort 提到medium再试，但要注意 Token 消耗会上升。

5. 常见报错排查：401、404、stream disconnected 怎么解

迁移过程中最容易撞上四类报错，我按实际遇到的频率排一下，每个给出排查顺序。

401 Unauthorized。这个报错说明鉴权没通过。先确认env_key指向的环境变量在当前终端已设置，用echo $TAOTOKEN_API_KEY检查。如果为空，说明环境变量没导出，或者 Codex 不是从设置变量的终端启动的。VS Code、终端、桌面应用可能继承不同的环境变量，设置后要彻底退出旧进程再重开。如果环境变量有值但仍 401，检查 Key 是否过期或被撤销，到控制台重新生成一个。

404 Not Found。这个通常是路径拼接错误。检查base_url是否写成了https://taotoken.net/api/responses，正确写法是https://taotoken.net/api。Codex 会自己拼/responses，你多写一层就变成/api/responses/responses。另外确认服务端真的支持 Responses API，有些服务只支持/v1/chat/completions，那 Codex 的wire_api = "responses"就会 404，需要换支持 Responses API 的服务端。

Model not found。模型 ID 不存在或账号没权限。先查/v1/models确认 ID 拼写，再核对控制台权限分组。有些服务端用别名映射，展示名和实际 ID 不一样，必须以接口返回为准。如果列表里有但调用报 not found，可能是账号分组没开通这个模型，需要联系服务端确认。

stream disconnected before completion。流式调用中途断开。先确认 curl 流式测试是否正常，如果 curl 也断，说明服务端 SSE 支持有问题或中间有缓冲。如果 curl 正常但 Codex 断，检查是否有代理层缓冲了 SSE 事件。另外长时间 Agent 任务对空闲超时敏感，可以调大--max-time或检查服务端的超时设置。不要一看到流中断就换模型，协议不兼容时换任何模型都会重复失败。

还有一个容易忽略的报错是Missing environment variable。这个说明env_key指向的变量没设置。检查config.toml里env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"和终端里export TAOTOKEN_API_KEY=...是否一致，大小写敏感。设置后从同一个终端启动 Codex，不要用已经打开的旧终端。

排查顺序建议：先 curl 验证接口层，再检查config.toml，最后看 Codex 日志。接口层通了再查配置，配置对了再查客户端，这样能快速定位问题在哪一层。

6. 迁移检查清单与后续接入

8 月 31 日前，按这个清单逐项确认：

确认自己走的是 ChatGPT 登录还是 API Key 路径。ChatGPT 登录用户把 GPT-5.4 切到 Terra、GPT-5.4 mini 切到 Luna；API Key 用户先查/v1/models确认 Terra/Luna 可用。

搜索脚本、CI/CD、自动化任务、Agent 配置里硬编码的旧模型名。这些地方经常被忽略，改完config.toml但脚本里还写着gpt-5.4，跑起来还是旧模型。

API Key 用户验证非流式和流式/responses都正常。只测非流式不够，Codex 的 Agent 任务依赖流式。

把第三方 provider 写进用户级~/.codex/config.toml，不要写在项目目录。model_provider和model_providers字段项目级配置覆盖不了。

用env_key读取密钥，不要把真实 Key 明文写进配置文件。配置文件可以提交到版本库，Key 通过环境变量注入。

用真实项目任务对比迁移前后的质量、延迟和 Token 消耗。Terra 和 Luna 的 effort 设置可以调，找到适合自己任务的平衡点。

保留可快速切回的旧配置备份，但备份里不要包含明文 Key。

如果你还没接入 API Key 路径，需要先创建 Key。访问https://taotoken.net/api-keys生成，然后按第 3 节的配置写入config.toml。接入文档在https://taotoken.net/doc，里面有 Responses API 的详细说明和示例。

对于 Claude Code 用户，如果想用 Anthropic 兼容的方式接入，可以参考https://taotoken.net/claudecode-anthropic的配置说明。Codex 和 Claude Code 的配置结构不同，不要混用。

迁移完成后，建议跑一个真实的小任务做回归测试。比如让 Codex 改一个函数、加一段注释、跑一次测试。确认 Terra 在mediumeffort 下的响应质量和原来 GPT-5.4 相当，Luna 在loweffort 下能满足轻量任务需求。如果质量有差距，先调 effort 再考虑换模型。

最后提醒一点：GPT-5.4 退出 Codex 限定的是 ChatGPT 登录侧，不是所有 API Key 工作流同时失效。先分清认证方式，再验证接口能力，比盲目换模型、换 Key 或重装 Codex 更有效。