Codex CLI

Codex CLI 是 OpenAI 官方的终端编程工具。接入 MaomaoToken 后，你只需一个 API Key 就能在终端里调用并自由切换 GLM、Claude、Gemini、DeepSeek 等各家模型，无需绑定单一厂商。

本文覆盖两种接入方式：基础方式（profile + 固定单模型，最快上手）与自定义模型方式（用 model_catalog_json 目录文件，在 /model 列表里随时切换）。

安装

官网下载（macOS）

命令行安装

npm install -g @openai/codex

环境变量配置

使用配置文件配置

修改 ~/.codex/config.toml，增加如下配置：

profile = "maomaotoken"

[model_providers.maomaotoken]
name = "maomaotoken"
base_url = "https://api.maomaotoken.com/v1"
personality = "pragmatic"
wire_api = "responses"

[profiles.maomaotoken]
model = "gpt-5.2"
model_provider = "maomaotoken"
model_reasoning_effort = "high"

修改 ~/.codex/auth.json：

{
  "OPENAI_API_KEY": "YOUR_MAOMAO_API_KEY"
}

将 YOUR_MAOMAO_API_KEY 替换为你在 MaomaoToken 控制台生成的真实密钥。

通过 CC Switch 配置

运行 CC Switch，添加供应商
在预设列表中选择「MaomaoToken」
在「API Key」栏填写你的密钥并点击「添加」保存设置
返回首页，在供应商列表中选择「MaomaoToken」，点击「启用」即可使用

使用 Codex

在终端中使用

进入你的项目目录，运行：

cd /你的项目路径
codex

启动后根据需求设置权限、选择模型，输入自然语言指令，若正常响应说明配置成功。

在 Codex 桌面端使用

打开 Codex 桌面端，选择工作目录
在输入框输入任务，若正常响应说明配置成功

实用命令参考

codex -h   # 显示帮助信息

完整命令选项：

Usage
  $ codex [options] <prompt>

Options
  -h, --help                 显示帮助信息并退出
  -m, --model <model>        指定使用的模型 (默认: codex-mini-latest)
  -i, --image <path>         包含图像输入的文件路径
  -v, --view <rollout>       查看之前保存的会话记录
  -q, --quiet                非交互模式，仅打印助手的最终输出
  -a, --approval-mode <mode> 覆盖审批策略: 'suggest', 'auto-edit', 或 'full-auto'
  --auto-edit                自动批准文件编辑；仍会提示确认命令
  --full-auto                自动批准沙箱环境中的编辑和命令
  --no-project-doc           不自动包含仓库中的 'codex.md' 文件
  --project-doc <file>       包含指定的 Markdown 文件作为上下文
  --full-stdout              不截断命令输出的 stdout/stderr
  -f, --full-context         以"完整上下文"模式启动，将整个仓库加载到上下文中

示例
  $ codex "编写并运行一个打印 ASCII 艺术的 Python 程序"
  $ codex -q "修复构建问题"

在 Codex 中使用自定义模型

Codex 默认只在 /model 列表里展示 OpenAI 官方模型。如果你想直接从列表中选择 MaomaoToken 上的任意模型（GLM、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen……），可以用官方支持的「自定义模型」机制：通过一个本地 JSON 文件（model_catalog_json）声明可选模型。

两种接入方式对比：

	基础方式（profile + 单模型）	自定义模型方式
配置内容	在 `config.toml` 里写死 `model = "xxx"`	额外维护一个 `model_catalog_json` 目录文件
切换模型	改配置文件后重启	直接在 `/model` 列表里点选
适合场景	长期固定用某一个模型	多个模型间频繁对比/切换
复杂度	低	中

整体流程：生成目录文件 → 改 config.toml → 设环境变量 → 重启选模型。

第 1 步：生成模型目录文件

目录文件格式为 { "models": [ ... ] }，每个条目描述一个可在 /model 里选择的模型。

下面是已验证可被 Codex 解析的最小完整条目：

{
  "models": [
    {
      "slug": "glm-5.2",
      "display_name": "GLM 5.2",
      "description": "GLM 5.2 (via MaomaoToken)",
      "context_window": 1000000,
      "max_context_window": 1000000,
      "supported_reasoning_levels": [
        { "effort": "low",    "description": "Fast responses" },
        { "effort": "medium", "description": "Balanced" },
        { "effort": "high",   "description": "Deeper reasoning" }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 0,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent.",
      "supports_reasoning_summaries": true,
      "support_verbosity": false,
      "default_verbosity": null,
      "apply_patch_tool_type": null,
      "truncation_policy": { "mode": "tokens", "limit": 10000 },
      "supports_parallel_tool_calls": true,
      "experimental_supported_tools": []
    }
  ]
}

常用字段说明：

字段	作用
`slug`	模型 ID，必须与接口返回的 `model_id` 一致
`display_name`	`/model` 列表里显示的名字
`context_window` / `max_context_window`	上下文窗口，不填会回退到很小的保守默认值
`visibility`	设为 `list` 才会出现在选择器中
`priority`	列表排序，数字越小越靠前

mkdir -p ~/.codex/model-catalogs

# 取内置模型当模板（自带所有必填字段）
codex debug models --bundled > /tmp/_tpl.json

# 拉 MaomaoToken 模型列表
curl -s "https://api.maomaotoken.com/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MAOMAO_API_KEY" > /tmp/_maomao.json

# 克隆模板逐个生成条目
python3 - <<'PY' > ~/.codex/model-catalogs/custom-models.json
import json, sys
tpl = json.load(open("/tmp/_tpl.json"))["models"][0]
api = json.load(open("/tmp/_maomao.json"))["data"]
api = [m for m in api if "image_generation" not in (m.get("types") or "")][:30]
out = []
for i, m in enumerate(api):
    e = dict(tpl)
    mid = m.get("id") or m.get("model_id") or ""
    ctx = m.get("context_window") or m.get("context_length") or 200000
    e["slug"] = mid
    e["display_name"] = m.get("name") or m.get("model_name") or mid
    e["description"] = (m.get("name") or mid) + " (via MaomaoToken)"
    e["context_window"] = ctx
    e["max_context_window"] = ctx
    e["visibility"] = "list"
    e["supported_in_api"] = True
    e["priority"] = i
    e["availability_nux"] = None
    e["upgrade"] = None
    out.append(e)
json.dump({"models": out}, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
PY

第 2 步：修改 `config.toml`

# model_catalog_json 必须写在根级别，不能放进 [model_providers.*] 段里
model = "glm-5.2"
model_provider = "maomaotoken"
model_catalog_json = "~/.codex/model-catalogs/custom-models.json"
model_reasoning_effort = "high"

[model_providers.maomaotoken]
name = "MaomaoToken"
base_url = "https://api.maomaotoken.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "MAOMAO_API_KEY"

第 3 步：设置环境变量

export MAOMAO_API_KEY=sk-xxx

建议写进 ~/.zshrc / ~/.bashrc 持久化。

第 4 步：重启并选择模型

重启 Codex，然后在交互界面输入 /model 即可看到目录里声明的全部模型并切换。

第 5 步：验证是否生效

输入 /model，确认能看到并切换到自定义模型
随便提一个问题验证链路打通

Codex CLI

On this page