【图文】Codex接入Kimi K2/GLM-4.5 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)

Codex接入Kimi K2/GLM-4.5 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)

本指南将引导您完成安装 Codex ，并通过API方式配置 Kimi K2、GLM-4.5 模型，以更实惠的方式来AI编程。

1、安装 Node.js

在开始之前，您的系统需要安装好 Node.js。

下载与安装 ：请前往 Node.js 官方网站下载并安装最新版本的 Node.js（建议使用 v18 或更高版本）。根据您的操作系统下载对应的安装包。
验证安装：安装完成后，打开您的终端（Terminal）或命令提示符（CMD），运行以下命令来验证。
bash 复制代码
```
node -v
```
如果成功安装，将会显示 Node.js 的版本号(如图绿框中的)。

2、安装 Codex

接下来，我们将全局安装 Codex NPM 包。此步骤在不同操作系统下的主要区别在于是否需要管理员权限。

注意：为了获得最佳的安装体验，建议连接稳定的网络环境（例如使用科学上网）运行安装命令。

2.1、Windows

1. 以 管理员身份 打开您的 命令提示符（CMD） 或 PowerShell。
1. 输入并运行以下安装命令：
  bash 复制代码
```
npm install -g @openai/codex
```

2.2、macOS / Ubuntu

1. 打开您的 终端（Terminal）。
1. 由于全局安装 npm 包需要系统权限，您需要在命令前加上 sudo。
1. 输入并运行以下安装命令（过程中会提示您输入电脑的登录密码）：
  bash 复制代码
```
sudo npm install -g @openai/codex
```

2.3、验证安装 (所有系统通用)

安装完成后，在 新的终端窗口 中运行以下命令来验证。(旧的窗口也许可以，建议新的哈)。
bash 复制代码
```
codex--version
```
如果终端成功返回版本号，则代表 Codex 已成功安装(绿框中的)。

3、获取API Key

Codex 安装成功，这时它还不能工作，因为需要登录官方或者其他模型厂商才可以。

我没有订阅GPT，因为太贵了，所以我选择了 Kimi K2和GLM-4.5的 API 来驱动Codex。

因此我们先去获取Kimi K2和GLM-4.5 的 API Key来登录。

你可以把这个API Key理解成访问密码，访问模型时需要用到这个密码哦。

3.1、获取GLM-4.5 API Key

前往智谱AI开放平台 ：智谱AI开放平台
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登录后按顺序点击 ：右上角的头像 -> API key -> 添加新的API key -> 输入一个名字来标识这个key -> 确定。
申请成功后点击一下API key的复制按钮，把key复制到剪贴板中给后续使用。

3.2、获取Kimi K2 API Key

前往 Moonshot AI开放平台 ： Moonshot AI开放平台。
注册与登录：如果您没有账户，请先注册一个新账户并登录。
创建 API Key：在平台仪表盘中，找到创建 API Key 的选项。
- 重要提示 ：API Key 在创建后只会显示一次，请务必立即复制并妥善保存。
关于费用：
- 新用户通常会获赠少量免费额度（例如 15 元）供测试使用。
- 若要长期或高频率使用，建议充值至少 50 元，以解锁更高的请求速率（RPM），从而获得更流畅的体验。

4、配置环境变量

万事俱备，只欠东风！为了让 Codex 能够成功连接到 Kimi K2和GLM-4.5，我们需要配置环境变量到Codex。

4.1、Windows

您可以选择以下任一方法进行配置：

方法一：使用命令提示符

打开命令提示符（无需管理员），并执行以下两条命令。请确保将 "你的GLM_API_Key" 、 "你的Kimi_API_Key" 替换为您真实的 API Key。替换后重启一下终端。
bash 复制代码
```
setx GLM_API_KEY "你的GLM_API_Key"
setx KIMI_API_KEY "你的Kimi_API_Key"
```
注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。
注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。
注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。
方法二：使用系统属性面板
1. 在 Windows 搜索栏中输入"环境变量"，并选择"编辑系统环境变量"。
2. 在"系统属性"窗口中，点击"环境变量..."。
3. 在"系统变量"区域，点击"新建..."，并添加两个新变量。

4.2、macOS / Ubuntu

在 macOS 和 Ubuntu 系统中，环境变量通常配置在 Shell 的配置文件中。

确定您的 Shell 类型

在终端中运行 echo $SHELL。
- 如果输出包含 zsh，您的配置文件是 ~/.zshrc。
- 如果输出包含 bash，您的配置文件是 ~/.bashrc。
编辑配置文件

使用您喜欢的文本编辑器打开对应的文件。这里以 nano 为例（一个对新手友好的终端编辑器）。
bash 复制代码
```
# 如果您使用 Zsh (macOS 默认)
nano ~/.zshrc

# 如果您使用 Bash
nano ~/.bashrc
```
添加环境变量

在文件的末尾，添加以下两行。请将 你的Kimi_API_Key 替换为您真实的 API Key。
bash 复制代码
```
export GLM_API_KEY="你的GLM_API_Key"
export KIMI_API_KEY="你的Kimi_API_Key"
```
添加后，按下 Ctrl + O 保存文件，然后按 Ctrl + X 退出编辑器。
使配置生效

运行以下命令让配置立即生效（或直接重启终端）。
bash 复制代码
```
# 如果您修改了 .zshrc
source ~/.zshrc

# 如果您修改了 .bashrc
source ~/.bashrc
```

5、运行并配置 Codex

好，到此所有准备工作已经完成！让我们启动 Codex 吧！

打开一个新的终端窗口。
输入codex 命令，你会看到让你选择登录方式，我们这里需要按方向键切换到2. Provide your own API key，回车确认：
bash 复制代码
```
codex
```
紧接着让你输入API Key，注意这里是输入的GPT官方的API Key，我们胡乱输一个确认即可：

然后打开~/.codex/config.toml文件（windows在C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml），这里我使用vscode来打开并编辑，直接复制粘贴以下内容并保存，这里我使用GLM-4.5的模型，你要用kimi的话就把glm注释掉，然后把kimi打开:

复制代码

model_provider = "glm"
model = "glm-4.5"

# model_provider = "kimi"
# model = "kimi-k2-0905-preview"


[model_providers.glm]
name = "zai"
base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
env_key = "GLM_API_KEY"


[model_providers.kimi]
name = "kimi"
base_url = "https://api.moonshot.cn/v1"
env_key = "KIMI_API_KEY"

接着退出Codex，重新进入一下。一定要退出重进，因为我们刚改了配置嘛，需要让Codex重新加载~再次进入Codex，可以看到模型是GLM-4.5了：
我们让他自我介绍一下，如果收到回复，就证明配置正确了（如图绿色框的回复）。

6、FAQ

6.1、登录报错

可能在第4步配置环境变量出错，需要注意windows命令行需要全部关闭，后续新开的才会生效。
文章示例的GLM-4.5使用的是包月计划对应的base_url，如果你没有订阅包月套餐就会报错，可以点击这个链接包月：GLM 编程神器包月套餐·限时优惠-10%
如果你只是想试用GLM-4.5，可以把Codex的配置文件中glm的base_url改为：
复制代码
```
https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
```

6.2、使用KIMI K2对话报错或警告

使用KIMI模型时，向AI发送消息后，Codex会提示一些错误或警告, 比如这样：

这个原因是你没有氪金，Kimi官方赠送的免费额度每秒只能访问3次，而 Codex 会根据内置策略来多次调用api，很容易就超过每秒3次。

解决方案也很简单，氪金50块钱可以解决，哈哈哈哈。自己抉择吧~！

6.3、其他模型可以通过API接入吗

可以，类似glm和kimi，比如deepseek，你可以去deepseek官网申请对应的api key并氪金，然后按照这篇教程配置进来。deepseek传送门：DeepSeek 开方平台。

6.4、官方的配置文档参考

config配置：https://github.com/openai/codex/blob/main/docs/config.md
mcp配置：https://github.com/openai/codex/blob/main/docs/advanced.md#model-context-protocol-mcp