Codex 免登录/免魔法接入 DeepSeek V4 和 Qwen 3.7:完整踩坑指南!

1 TL;DR

先说一个可能让你失望的结论：Codex 可以接第三方模型，但得不到完整的官方体验。

我自己折腾了两天，翻了六十多份资料和 Codex 的源代码，得出的结论很简单：接入第三方模型后，写代码够用，但高级功能就别想了。

内置浏览器，批注网页、Computer Use、Chrome 扩展：这些东西不是模型 API 自带的，是 Codex App 宿主环境里的特权能力，跟账号体系、运行时权限、授权策略绑得很深。

例如，API Key 模式下，Browser Use 会直接报没有权限，Computer Use 也类似。

要完整原生体验，请老老实实搞官方账号。

要少一点网络麻烦、不想折腾账号、让代码和 Agent 先跑起来，这篇文章会给你一个完整方案：以 DeepSeek V4 Pro 和 Qwen 3.6/3.7 为例，在 Mac 和 Windows 上，让 Codex 免登录，免魔法，接入第三方模型。

2 Codex 架构

Codex 的 Harness 架构有三层。第一层是模型 API，负责生成回答。第二层是工具调用，负责让模型说清楚它要读哪个文件、跑哪个命令、改哪段代码。第三层是执行环境，负责真的去控制电脑，查询 DOM，做批注，等等。

第三方模型通常只能替换第一层，第二层要看模型和接口是否支持工具调用。

第三层很多时候根本不归模型管。

更关键的是协议。Codex 只认 OpenAI Responses API，这是专为 Agent 设计的，能承载工具调用、推理参数、状态追踪和更复杂的返回结构。

而大部分国内模型平台只提供兼容 Chat Completions 的接口。

所以直接用你的 GLM / MiniMax / 火山 / DeepSeek 的官方 Coding Plan 或 API，是没法接入 Codex 的。

要直接接入 Codex，你需要一个支持 Responses API 的模型，我以 Qwen 为例来说明。

3. Qwen 直连

阿里的百炼直接提供了 OpenAI Responses 接口，不需要桥接层，协议天然匹配。

千问 3.6 / 3.7 有 100 万 token 免费额度，支持图片输入，先薅了再说。

Mac 配置

第一步，拿 Key。登录阿里云百炼控制台，在模型用量页面找到或创建 API Key。

第二步，设环境变量。编辑 ~/.zshrc，加上：

export QWEN_API_KEY="sk-你的key"

保存后执行 source ~/.zshrc，或者重开终端。

第三步，写配置文件 “~/.codex/config.toml”：注意要放在原配置 notify 下面，第一个分组之前。

model = "qwen3.7-max"model_provider = "qwen"disable_response_storage = false[model_providers.qwen]name = "Qwen"base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"env_key = "QWEN_API_KEY"supports_websockets = false

第四步，验证。必须要重启桌面版 Codex App，进去后随便问一句：“打印你的模型配置”。能通就说明链路没问题。

如果想用其他千问模型，把 model 换成 qwen3.6-plus 等即可，以百炼控制台里的模型名为准。

Windows 配置

第一步，同样先去百炼控制台拿 API Key。

第二步，设环境变量。打开 PowerShell：

$env:QWEN_API_KEY=”sk-你的key”

这只是临时设置，当前终端有效。要持久化，用：

setx QWEN_API_KEY “sk-你的key”

注意：setx 之后必须重启终端，Codex App 也要重新打开才能读到新变量。

第三步，写配置文件。

用记事本或 VS Code 打开 “%USERPROFILE%.codex\config.toml”（完整路径通常是 “C:\Users\你的用户名.codex\config.toml”）：注意要放在原配置 notify 下面，第一个分组之前。

model = "qwen3.7-max"model_provider = "qwen"disable_response_storage = false[model_providers.qwen]name = "Qwen"base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"env_key = "QWEN_API_KEY"supports_websockets = false

内容和 Mac 完全一样，只是文件路径不同。

4. DeepSeek + Moon Bridge 桥接

如果你的模型并不支持 Responses API，例如 DeepSeek V4 / GLM 5.1 / Minimax 2.7，所以不能直接把 base_url 改成你的 API 地址，而是需要一个桥接层做协议翻译。

DeepSeek 官方文档里推荐的是 Moon Bridge。

它的角色就像一个插头转换器：Codex 发 Responses 格式的请求给它，它转成 DeepSeek 能处理的格式，拿到回复再转回 Responses 格式还给 Codex。

Mac 配置

第一步，确认环境。Moon Bridge 依赖 Node.js 和 Go，先检查：

node --version # 需要 Node.js 18+go version # 需要 Go 1.21+

没有的话先去官网装。

第二步，获取 DeepSeek API Key。去 DeepSeek 开放平台注册充值，拿到 Key。新用户通常有赠送额度。

第三步，克隆并启动 Moon Bridge：

git clone https://github.com/ZhiYi-R/moon-bridge.gitcd moon-bridgecp .env.example .env

编辑 .env 文件，填入你的 DeepSeek Key：

DEEPSEEK_API_KEY="你的 DeepSeek API Key"

然后启动：

npm installnpm run buildnpm start

默认会在 “http://localhost:3000” 启动一个本地服务。启动成功后终端会显示服务地址。

第四步，生成 Codex 配置。

手动配置 “~/.codex/config.toml”，注意下面的内容要放在原配置 notify 下面，第一个分组之前：

model = "deepseek-chat"model_provider = "moonbridge"disable_response_storage = false[model_providers.moonbridge]name = "Moon Bridge"base_url = "http://localhost:3000/v1"env_key = "MOON_BRIDGE_API_KEY"supports_websockets = false

环境变量设成 Moon Bridge 本地服务的 Key：

export MOON_BRIDGE_API_KEY="your-bridge-key"

第五步，验证。先确保 Moon Bridge 在后台跑着，再重启桌面版 Codex App，测试链路。

每次使用前都需要先启动 Moon Bridge。嫌麻烦可以把它配成 launchd 服务开机自启，这里不展开了。

Windows 配置

第一步，同样确认 Node.js 和 Go 环境：

node --versiongo version

没装的去官网下载 Windows 安装包。

第二步，去 DeepSeek 开放平台拿 API Key。

第三步，克隆并配置 Moon Bridge。在 PowerShell 里：

git clone https://github.com/ZhiYi-R/moon-bridge.gitcd moon-bridgecopy .env.example .env

用记事本编辑 “.env”，填入 DeepSeek Key：

DEEPSEEK_API_KEY=你的 DeepSeek API Key

然后启动：

npm installnpm run buildnpm start

看到服务启动的提示后，Moon Bridge 就在 http://localhost:3000 跑起来了。保持这个终端窗口开着。

第四步，生成 Codex 配置。

把下面的内容，写到 %USERPROFILE%\.codex\config.toml 中，注意要放在原配置 notify 下面，第一个分组之前。

model = "deepseek-chat"model_provider = "moon-bridge"disable_response_storage = false[model_providers.moon-bridge]name = "Moon Bridge"base_url = "http://localhost:3000/v1"env_key = "MOON_BRIDGE_API_KEY"supports_websockets = false

环境变量在 PowerShell 里设：

$env:MOON_BRIDGE_API_KEY="your-bridge-key"

持久化用 “setx”，记得重启终端。

第五步，验证。保持 Moon Bridge 终端开着，重启桌面版 Codex App，测试链路。

桥接方案的代价

Moon Bridge 不是一劳永逸的方案。每次用 Codex 之前要先启动它，多一个常驻进程，偶尔需要更新。

社区有人反馈工具调用偶尔会停住，建议把项目的 AGENTS.md 写好，能显著降低模型不按格式执行的几率。

另外，图片输入走桥接层目前还不稳定，DeepSeek V4 目前也不支持图片输入。

除了 Moon Bridge，也有 CCX 等同类工具，原理类似，可以根据自己的偏好选。

5. 其他路线

第三类是在线网关，如 OpenRouter。把很多模型放进一个入口，可以换模型、看用量、做失败切换，团队还能统一治理。代价是 Key 和代码上下文经过第三方，公司项目要先看是否合规。

第四类是本地模型，Ollama 或 LM Studio。最大好处是隐私和零成本，最大限制是硬件。代码 Agent 不是普通聊天，小模型能跑不代表好用。配置一般的电脑先试小项目，别一上来让它重构大仓库。

6. 取舍

这件事没有绝对最优解，只有适合你工作流的解。

想省事，用官方账号。

如果只能用第三方模型，动手能力强的优先 DeepSeek V4，刚刚宣布永久打 2.5 折，划算。

否则就接一个支持 Responses API 的模型吧。