【LLM】Codex CLI 接入第三方大模型实践：实现 GLM / GPT 等多模型切换

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1. 背景 ฅʕ•̫͡•

作为一名预算有限的前端开发er，在实际工作中，我们常常面临以下痛点ฅʕ•̫͡•：

GPT 成本较高：频繁调用 OpenAI 的 GPT 模型会产生不小的开销。
希望使用国内模型：出于网络、合规性或成本考虑，有时更倾向于使用国内的 AI 模型。
不同任务需要不同模型：并非所有场景都需要最强的模型，根据任务复杂度选择合适的模型可以优化成本与效率。

Soooooooo! ✧ ʕ̢̣̣̣̣̩̩̩̩·͡˔· Ɂ̡̣̣̣̣̩̩̩̩✧

针对不同的开发场景，我们可以参考以下模型选择策略：

场景	推荐模型
日常代码编写	GLM / Claude
大型架构分析	GPT
图片、多模态任务	GPT
简单代码补全	Flash 类模型

因此，我期望构建一个解决方案，其核心流程如下：

复制代码

Codex CLI
    |
    ↓
CLIProxyAPI
    |
    ↓
第三方模型

2. 整体架构

( ᵒ̴̶̷̤ꈊ˂̶̤̀ )✧

2.1 为什么需要 CLIProxyAPI？

Codex CLI 默认调用：OpenAI Responses API

而很多第三方模型提供：Chat Completions API

两者协议不同，因此增加代理层：

text 复制代码

┌─────────────┐
│  Codex CLI  │
└──────┬──────┘
       │
       │ Responses API
       ↓

┌───────────────┐
│ CLIProxyAPI   │
│               │
│ 协议转换       │
│ 模型路由       │
│ Key管理        │
└──────┬────────┘

       │
       │ Chat API
       ↓

┌─────────────┐
│   GLM/GPT   │
└─────────────┘

2.2 CLIProxyAPI 主要负责

接收 Codex 请求
转换 API 协议
根据模型名称选择目标模型
转发到对应服务

3. 环境准备

3.1 安装要求

支持平台：

bash 复制代码

macOS
Linux
Windows

依赖环境：

bash 复制代码

node >= 22
npm

环境检查：

bash 复制代码

node -v
npm -v

4. 安装 Codex CLI

4.1 安装步骤

安装命令：

bash 复制代码

npm install -g @openai/codex@latest

验证安装：

bash 复制代码

codex --version

安装成功提示：

bash 复制代码

codex-cli x.x.x

5. 安装 CLIProxyAPI

CLIProxyAPI 是专门用于 Codex / Claude Code 等 CLI 工具的 API 协议转换工具。

5.1 创建目录并下载

下载 macOS Apple Silicon 版本：

bash 复制代码

mkdir -p ~/.codex

bash 复制代码

curl -L \
  -o /tmp/cliproxy.tar.gz \
  https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI/releases/latest/download/CLIProxyAPI_darwin_arm64.tar.gz

其他版本下载：

下载地址：CLIProxyAPI Releases，请下载对应平台的版本。

解压文件：

bash 复制代码

cd /tmp
tar -xzf cliproxy.tar.gz

复制文件：

bash 复制代码

cp cli-proxy-api ~/.codex/
chmod +x ~/.codex/cli-proxy-api

验证安装：

bash 复制代码

~/.codex/cli-proxy-api --help

6. 配置 CLIProxyAPI

注：我这里配的是免费版的glm，如果有需要也可以改为你对应的版本

创建：

bash 复制代码

vim ~/.codex/cliproxy-config.yaml

示例：

shell 复制代码

host: "127.0.0.1"
port: 8317
debug: false
api-keys:
  - "sk-codex-local"

openai-compatibility:
  - name: "glm"
    base-url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4"
    api-key-entries:
      - api-key: "YOUR_GLM_KEY"
    models:
      - name: "glm-4.7-flash"
        alias: "glm-4.7-flash"

说明

api-keys

这是：Codex → CLIProxyAPI认证使用。

例如：

复制代码

api-keys:

 - sk-codex-local

api-key

这是：CLIProxyAPI → GLM真实 API Key。

两者不要混淆。

7. 启动 CLIProxyAPI

前台启动

bash 复制代码

~/.codex/cli-proxy-api \
-config ~/.codex/cliproxy-config.yaml

用于调试。

后台启动

bash 复制代码

nohup ~/.codex/cli-proxy-api \
-config ~/.codex/cliproxy-config.yaml \
> ~/.codex/proxy.log 2>&1 &

查看日志：

bash 复制代码

tail -f ~/.codex/proxy.log

检查：

bash 复制代码

lsof -i:8317

8. 配置 Codex

配置文件：

bash 复制代码

~/.codex/config.toml

示例：

bash 复制代码

model_provider = "glm-proxy"

model = "glm-4.7-flash"

[model_providers.glm-proxy]

name = "GLM via CLIProxyAPI"


base_url = "http://127.0.0.1:8317/v1"


env_key = "CODEX_GLM_KEY"


wire_api = "responses"

9. 配置环境变量

添加：

bash 复制代码

echo '

export CODEX_GLM_KEY="sk-codex-local"

' >> ~/.zshrc

生效：

bash 复制代码

source ~/.zshrc

检查：

bash 复制代码

echo $CODEX_GLM_KEY

10. 验证模型

查看代理模型：

bash 复制代码

curl \
http://127.0.0.1:8317/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $CODEX_GLM_KEY"

json 复制代码

{
 "data":[
   {
    "id":"glm-4.7-flash"
   }
 ]
}

说明：

CLIProxyAPI 正常；
Key 正常；
模型注册成功。
使用 Codex

启动：

bash 复制代码

codex

例如：

bash 复制代码

分析当前项目架构

或者：

bash 复制代码

codex "优化这个函数"

自动修改：

bash 复制代码

codex --full-auto \
"修复这个bug"

(⸝⸝•‧̫•⸝⸝)

12. 模型切换方式

12.1 修改默认模型

编辑：

bash 复制代码

~/.codex/config.toml

例如：

bash 复制代码

GLM：

model="glm-4.7-flash"

GPT：

model="gpt-5.5"

修改后重新启动 Codex。

12.2 临时指定模型

不修改配置：

bash 复制代码

codex --model glm-4.7-flash

例如：

bash 复制代码

codex --model gpt-5.5

适合临时测试。

12.3 多 Provider 配置

推荐方式：

同时保留多个模型。

例如：

bash 复制代码

model_provider="openai"

model="gpt-5.5"



[model_providers.glm-proxy]

name="GLM"


base_url="http://127.0.0.1:8317/v1"


env_key="CODEX_GLM_KEY"


wire_api="responses"

效果：

复制代码

默认：

Codex
 ↓
GPT

指定：

codex --model glm-4.7-flash

 ↓

GLM

13. CLI 与 ChatGPT Desktop 的区别

这是实际使用中最容易踩坑的地方。

Codex CLI

读取：

复制代码

~/.codex/config.toml

可以：

复制代码

Codex CLI
 ↓
CLIProxyAPI
 ↓
GLM

适合：

编码
重构
Debug

桌面端 Codex 通常使用：

ChatGPT Account,而不是完全依赖config.toml

因此，可以使用 GPT 官方模型；不一定支持第三方 Provider；多模态能力依赖官方模型。

例如：

复制代码

GPT
支持：
√ 图片
√ Pet
√ 多模态

GLM：

复制代码

可能只支持文本

14. 常见问题

ʕ•̫͡• ʔ•̫͡•ཻʕ•̫͡•ʔ•͓͡•ʔʕ•̫͡• ʔ•̫͡•ཻʕ•̫͡•ʔ•͓͡•ʔʕ•̫͡• ʔ•̫͡•ཻʕ•̫͡•ʔ•͓͡•ʔʕ•̫͡• ʔ•̫͡•ཻʕ•̫͡•ʔ

14.1 Missing CODEX_GLM_KEY

原因：环境变量不存在。

解决：

bash 复制代码

source ~/.zshrc

14.2 429 Too Many Requests

例如：

json 复制代码

{
"code":"1113",
"message":"余额不足或无可用资源包"
}

说明不是 Codex 问题。

检查：

bash 复制代码

curl /v1/responses

确认GLM 余额；套餐；API Key。

14.3 模型不存在

例如：

bash 复制代码

model glm-xxx not found

检查：

bash 复制代码

curl /v1/models

确认代理暴露模型。

15. 推荐开发环境方案

方案一：低成本开发

复制代码

Codex CLI

↓

CLIProxyAPI

↓

GLM-4.7-Flash

适合：

日常开发
代码阅读
Bug修复

方案二：高级能力

复制代码

ChatGPT Desktop

↓

GPT模型

适合：

图片
多模态
Agent能力
总结

通过 CLIProxyAPI，可以让 Codex CLI 接入第三方大模型。

核心流程：

复制代码

安装 Codex CLI

↓

安装 CLIProxyAPI

↓

配置模型 Provider

↓

启动代理

↓

配置 config.toml

↓

选择模型

最终实现：

一个 Codex,多个模型按场景切换

◔.̮◔✧