夜雨聆风事情是这样的。
最近这两个月，Codex 实在是太火了。不管是推特上还是朋友圈里，到处都有人在晒 Codex 写的代码、做的项目、搭的应用。我在的十几个技术群里，每天至少有三个人在问同一句话，「国内怎么装 Codex？」
这个问题，问的人多，讲清楚的人少。
我自己也是折腾了两天才完全跑通。踩了不少坑，也搞明白了为什么很多人照着网上的教程装完就是跑不起来。怎么说呢，网上的教程大部分是海外博主写的，他们不需要考虑镜像源、不需要考虑代理、不需要考虑国内网络环境的各种奇奇怪怪的问题。所以同样一段命令，他们跑得飞起，你跑就是报错。
今天我把自己从头到尾的完整流程写下来，包括每一步具体怎么操作、可能会遇到什么问题、踩了坑怎么爬出来。
你如果也想在国内用上 Codex + DeepSeek V4 Pro，看完这篇照着做就行。
先说说 Codex 到底是什么。
Codex 是 OpenAI 出的一个终端 AI 编程助手，你可以把它理解成「能直接在终端里帮你写代码、改代码、部署项目」的 AI 搭档。跟 Claude Code 是一类东西，但 Codex 的定位更偏向「全栈自主开发」，它不只是给你代码片段，而是能自己读文件、写文件、运行命令、调试错误，一整条链路自己走完。
但问题来了。
Codex 在国内用，有两个卡点。第一个，Codex 默认走的是 OpenAI 官方接口，你在国内直接装完是没有办法用的，因为 OpenAI 不对中国大陆提供服务。第二个，就算你搞到了 OpenAI 的 API，那个价格。。。你用一次就知道了，是真的不便宜。
所以现在国内最主流的玩法是，Codex 装好之后，不走 OpenAI，走 DeepSeek。
DeepSeek V4 Pro 的能力大家也都知道，在编程场景下已经非常能打了，而且价格跟 OpenAI 比起来，基本就是一顿外卖的钱能写一个月。1M 的上下文窗口，写大项目完全够用，不用担心聊着聊着就忘记了前面干了什么。
但直接对接是不行的。Codex 默认调用的是 OpenAI 的 Responses API，DeepSeek 提供的是 Chat Completions 兼容接口，两者虽然在同一个大框架下，但具体的请求格式、流式返回结构、接口路径都不一样。你如果手动去改 Codex 的配置文件，把 base_url 指向 DeepSeek，大概率会报 404 或者格式错误。
所以还需要一个中间层来做协议转换，这就是 CC Switch 的角色。它不是给 Codex 加功能的，是帮 Codex 把话说成 DeepSeek 能听懂的样子。
所以我用下来总体感觉就是，国内的网络环境，一套 npm 镜像源 + 一个 CC Switch，基本就能抹平所有障碍了。说真的，体验跟海外用户几乎一模一样。
好了，废话不多说，直接开始。
第一步，把 Node.js 环境准备好
Codex CLI 是通过 npm 安装的，所以你得先有 Node.js。
如果你电脑上已经装了 Node.js，版本在 18 以上就行。没装的话，去 nodejs.org 下载 LTS 版本，一路下一步装完。
装完之后，有一个非常关键的步骤，直接决定你国内能不能顺利把 Codex 装下来。
把 npm 的源切到国内镜像。
npm 默认是从 npmjs.com 拉包的，这个网站在国内的速度……你懂的。不切源的话，你可能会卡在 npm install 那一步，进度条一动不动，然后超时报错。
打开终端，执行这两条命令，
npm config set registry https://registry.npmmirror.com npm config set prefix F:\npm-global 第一条是把源切到淘宝的 npmmirror 镜像，第二条是把全局安装路径设到一个不需要管理员权限的目录，避免后面装包的时候弹 UAC 权限确认。
切好之后你可以验证一下，
npm config get registry 如果返回的是 https://registry.npmmirror.com，就说明切成功了。
[图片：npm 镜像源配置截图]
第二步，安装 Codex CLI
环境准备好之后，安装本身其实就一行命令。
npm install -g @openai/codex 但这行命令背后有几个细节要注意。
我当时的 Node 版本是 22.22.2，npm 版本 10.9.7，装的是 Codex 0.137.0 版本。你装的时候版本号可能更新，但不影响。
装完之后，在终端输入 codex --version，如果能正常输出版本号，就说明安装成功了。
[Codex CLI 安装完成截图]
如果你执行完 codex --version 提示找不到命令，大概率是因为 npm 全局路径没有加到系统的 PATH 里。去环境变量里把 npm 的 prefix 路径加进去就行。
装好之后，先打开一次 Codex。这一步非常重要，因为 Codex 首次启动的时候会生成本地配置目录 ~/.codex，里面会有 config.toml 这样的配置文件。如果一次都没跑过，后面 CC Switch 接管配置的时候会出问题。
打开终端，输入 codex，会进入首次设置流程。这里你会看到两种登录方式，用 ChatGPT 账号登录，或者用 API Key 登录。
如果你有 ChatGPT 账号，直接登录就行，浏览器插件功能也会跟着解锁。如果你没有，选「其他方式登录」，随便输一个 sk 开头的 key，比如 sk-1234，也能进去。插件功能会被锁定，但不影响后面用 DeepSeek。
进去之后随便试试，确认 Codex 能跑起来。然后就可以关掉了。反正后面都会走 DeepSeek。
第三步，安装 CC Switch
Codex 装好了，但它默认只能连 OpenAI。想让 Codex 走 DeepSeek，需要一个中间人来做「协议转换」。
为什么要转换呢。Codex 用的是 OpenAI Responses API 的格式，DeepSeek 提供的是 Chat Completions 的兼容格式。虽然都是 OpenAI 风格的接口，但请求体的结构、流式返回的格式、接口路径都不一样。如果你直接把 DeepSeek 的接口填到 Codex 配置里，大概率会报 404 或者返回格式错误，根本用不了。
所以需要一个本地代理层，Codex 继续按它熟悉的方式发请求，代理在本地把请求转成 DeepSeek 能收的格式，DeepSeek 返回之后再转回 Codex 能读的格式。这个代理就是 CC Switch。
CC Switch 是一个免费开源的工具，支持 Windows、macOS 和 Linux。
下载地址在 GitHub，https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/latest
打开之后拉到页面最下面，找到 Assets 区域，Windows 下载 .msi 安装包，macOS 下载 .dmg，Linux 根据发行版选 .deb、.rpm 或者 .AppImage。
[CC Switch GitHub Release 页面截图]
注意，版本一定要 3.16.0 以上，低版本不支持 Codex 的接入。我装的时候最新版是 3.16.1。
下载完双击安装，一路默认就行。装好之后 CC Switch 会出现在系统托盘里，双击打开主界面。
第一次打开的时候，CC Switch 会让你确认几个设置项。代理开关确认打开，使用须知过一遍就行，语言可以选中文。这些都是一次性的，后面不用再管。
CC Switch 的主界面分两块，上面是应用切换栏，Claude Code、Codex、Gemini 三个入口，下面是供应商管理区。逻辑很清晰，你选哪个应用，就给哪个应用配置供应商。
[CC Switch 主界面截图]
第四步，获取 DeepSeek API Key
安装和配置的间隙，先去把 DeepSeek 的 API Key 拿到。
打开 https://platform.deepseek.com/api_keys，注册登录之后，在 API Keys 页面创建一个新的 Key。Copy 下来，是一串 sk 开头的字符，备用。
[DeepSeek 开放平台 API Keys ]
这个 Key 就是后面要填到 CC Switch 里的，也是让 Codex 能调 DeepSeek 的凭证。保存好，别到处乱贴就行。
新注册的话，DeepSeek 一般会送一些免费额度，可以先用来测试，确定跑通了再充值。
第五步，在 CC Switch 里配置 DeepSeek
好了，现在 CC Switch 装好了，API Key 也拿到了，开始关键配置。
打开 CC Switch，在顶部的应用切换栏里，点一下 Codex。这个切换栏有三个主要入口 Claude Code、Codex 和 Gemini，你需要切到 Codex 面板。
[CC Switch 切换 Codex 面板]
切过来之后，点右上角的 + 按钮添加供应商。
这里你会看到一个预设列表，直接搜 DeepSeek，选择内置的 DeepSeek 预设。这个预设已经把接口基址、默认模型、本地路由这些关键参数都配好了，你只需要填一个东西，API Key。
把上一步从 DeepSeek 平台复制过来的 sk 开头的 Key 填进去。
默认模型这里，建议选 deepseek-v4-pro。Pro 版本能力最强，复杂任务比如大型重构、多文件改动、架构设计，都用它。日常的小任务可以切到 flash，速度更快成本更低。两个都在 CC Switch 里随时可以切换。
[CC Switch 添加 DeepSeek 供应商]
保存之后，还有一个不能跳过的步骤。
开启本地路由。
CC Switch 的所有转换能力都在本地路由上。进入设置，点左侧的「路由」菜单，确保两个开关都打开了，本地路由主开关和 Codex 的路由开关。
[CC Switch 路由设置]
路由开启之后，CC Switch 会在你本机启动一个代理服务，地址是 127.0.0.1:15721。Codex 的请求不会直接打到 DeepSeek 服务器，而是先经过这个本地代理，由代理完成格式转换之后再转发。听着好像挺复杂，其实你啥都不用管，开关打开就行。
这样做还有一个好处，你的 API Key 只保存在 CC Switch 的本地数据库里，不会暴露在 Codex 的配置文件里。安全性上好很多，真的，这个很重要。
路由开好之后，回到 DeepSeek 的供应商卡片，点一下「启用」。
第六步，验证
配置做完了，但这时候 Codex 里可能还看不到 DeepSeek 的模型。别慌，重启一下 Codex 就好。
关闭当前终端，重新打开，输入 codex 进去。
进去之后，先输入 /model，看看模型列表。
这里有一个小坑需要说一下。新版 Codex 的模型列表是通过 /models 端点动态拉取的，CC Switch 当前版本对这块的适配还在完善中，所以你在 /model 里看到的可能还是 GPT 系列的名字，而不是 DeepSeek。
这不代表你没配置成功。实际上 Codex 已经在走 DeepSeek 了。
怎么确认呢。两个方法。第一个，去 DeepSeek 开放平台看你的消费记录，如果有新产生的扣费，就说明调用成功了。第二个，在 CC Switch 的请求日志里看，如果能看到来自 Codex 的请求被路由到了 DeepSeek，而且返回了 200，那也说明跑通了。CC Switch 的日志做得很详细，每个请求的模型、Token 消耗、花费、延迟，全部列得清清楚楚，看着特别有安全感。
发一个简单请求试一下，让它帮你解释一段代码，或者整理一个小文件。如果能正常返回结果，就说明整条链路没问题了。
坦率的讲，我第一次配置完也是各种不确定，模型列表对不上，心里直打鼓。直到在 DeepSeek 后台看到了消费记录，而且 CC Switch 的日志里清清楚楚写着 deepseek-v4-pro，悬着的心才放下来。所以配置完之后别急着删，先跑两天看看，确定一切正常了再说。
[图片：Codex 终端模型验证截图]
第七步，日常使用的几个小建议
配置打通之后，有几个使用上的细节值得注意。这些是我自己用了一段时间之后总结出来的，不是什么官方建议，但确实能让你少踩坑。
模型怎么选。 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash 在 CC Switch 的供应商编辑界面可以直接切换，改了之后立即生效，不用重启 Codex。Pro 的能力确实强，复杂重构、多文件改动、架构设计，用它完全够。Flash 的速度快很多，日常写个小功能、改个 bug、问个问题，用 flash 就够了，成本也更低。我自己是日常用 flash，遇到大活切 pro。
关于上下文。 DeepSeek V4 Pro 支持 1M 上下文窗口，这在目前所有模型里都是顶级的。你不用担心聊着聊着它就忘了之前的代码。但如果你在 Codex 里频繁切模型或者重新开会话，之前的上下文还是会丢，这个不是模型的问题，是 Codex 会话机制的问题。所以建议你一个项目一个会话，别来回切。
关于插件。 如果你是用 ChatGPT 账号登录的 Codex，浏览器插件功能是正常的，不受影响。如果你是用纯 API Key 登录的，插件会被锁定，但这不影响通过 CC Switch 用 DeepSeek 写代码。插件本身也不是必需的，写代码的核心能力都在终端里。
关于回官方。 如果有一天你想切回 OpenAI 官方接口，直接在 CC Switch 里关掉 DeepSeek 的启用开关，或者切换到官方 OpenAI 供应商就行，Codex 会自动回到原始配置。不需要重新安装，不需要改任何文件，非常方便。
关于成本。 我用了大概两周，DeepSeek 的账单总共不到几块钱。同样的工作量如果走 OpenAI，可能已经上百了。说真的，这个差价大到我一开始都不太敢信。不是哥们，几块钱写两周的代码，你敢信？？？
以上就是我从零到跑通的全过程。
说实话，整个过程里最花时间的其实不是配置本身，而是搞清楚「为什么需要 CC Switch」这件事。一旦理解了协议转换和本地路由的作用，后面的操作其实就四步，装 Codex、装 CC Switch、填 Key、开路由。十分钟搞定。
我自己感受最深的是，当你第一次在终端里看到 Codex 真的在帮你写代码，而且是用了 DeepSeek 的模型，那种感觉还是很奇妙的。它读你的文件，理解你的项目结构，然后自己决定怎么改、改哪里、跑什么命令验证，一整条链路都不用你操心。
可能很多朋友会问，这东西到底能干啥。我给你说个我自己的真实场景。前几天我想把一个旧项目从 JavaScript 重构到 TypeScript，大概十几个文件，互相引用关系还挺复杂。搁以前我肯定是手动一个个改，改完一个测一个，半天起步。那天我把项目扔给 Codex，跟它说了一句「帮我把这个项目迁移到 TypeScript」，然后我就去倒水了。回来的时候它已经把类型定义加好了，引用关系理清楚了，编译也过了。我当时就愣住了。
不是因为它多智能，是因为它真的在干活。不是一个建议器，是一个执行者。
这大概就是 Codex 跟之前那些 AI 编程工具最大的区别。它不只是回答你问题，它是真的动手帮你把事情做了。
当然，它也会犯错。有时候改着改着就跑偏了，有时候自信满满地写了一段根本跑不通的代码。你需要盯着点，该打断的时候打断，该纠正的时候纠正。它不是替你写代码，是跟你一起写代码。这个心态很重要。
大时代啊，朋友们。
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