OpenAI突然松口了：Codex可以接第三方模型了？我实测了一下，坑比想象的多

OpenAI啊，那个向来以封闭著称的OpenAI，居然把自定义模型供应商的门给打开了？

要知道，Codex可不是普通的聊天工具。它本质上是个完整的AI工作台——能读文件、写文件、调shell、抓网页、执行命令，还能根据工具返回的结果继续推理，最后直接给你交付成果。

说白了，在Codex里，模型不光要会说话，更重要的是得真能干活。

这么重要的一个产品，OpenAI居然放开了让第三方模型进来？这事儿怎么想都有点不真实。

然后我就去实测了一下。结果发现：确实放开了，但只放了一半。坑，比想象的多得多。

不是填个Key就能用，中间还得加一层翻译器

第一个坑：不是填个Key就能用

这次最容易被误读的，就是"Codex支持第三方模型"这句话。

很多人一看：哦，DeepSeek、Qwen、Kimi这些都有API，而且还号称兼容OpenAI格式，那我把接口地址和Key填进去不就直接能用了？

我一开始也是这么想的。结果呢？第一次接DeepSeek V4 Pro，直接失败。

为啥？因为协议不对。

Codex现在支持的自定义供应商，走的是Responses API这套协议。但DeepSeek这些国产模型，官方API主入口都是Chat Completions。

你可能会说：不都是"兼容OpenAI"吗，怎么还不一样？

还真不一样。同样叫"兼容OpenAI"，里面分好多层。Chat Completions是一套接口，Responses API是另一套接口。普通聊天、工具调用、流式输出、推理块、函数调用回传，这些在不同协议里结构都不完全一样。

对普通用户来说这些差别看不见摸不着，但对Codex这种Agent工作台来说，它们直接决定了任务能不能跑起来。

那最后是怎么跑通的？说出来你可能不信——在本机加了一层轻量"翻译器"。Codex按自己的方式发请求，翻译器转成DeepSeek能懂的格式，DeepSeek返回后，再翻译回Codex能继续执行的形态。

说白了就是：目前DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱这些，没有一个能直接拿API Key接进Codex的，都得靠转接桥。

唯一的例外是阿里百炼，人家直接提供了Responses接口，可以直接接。但价格嘛，200块钱一个月，有刚需的可以试试。

从网页抓取到整理资料再到生成文档，Agent工作流是多步的

实测体验：能用，但没那么丝滑

跑通配置之后，我拿DeepSeek + Codex做了两个实际任务，看看第三方模型跟Codex结合会不会水土不服。

第一个任务：全网搜雷科技的资料，结合官网、文章、展会报道，做一份商务招商文档，输出Markdown。

这个任务看起来像写稿，其实考了好几个Agent能力点：

DeepSeek一开始内置的网页搜索工具不可用，搜索能力也不顺畅。但有意思的是，它直接换了个方式——从本地终端直接抓雷科技官网的一手页面，首页、关于我们、联系我们、历史专题、MWC26专题、AWE2026专题，抓了一大堆。

最后生成了一份320行的Markdown文档，品牌定位、媒体矩阵、用户画像、内容栏目、核心数据、展会报道能力、视频化分发、商务合作模式、合作案例、联系方式，该有的都有了。

虽然页面糙了点，但能用。

从文档到PPT，AI直接生成可交付的HTML文件

第二个任务更进一步：读取上一步生成的招商文档，做一份雷科技2026年度招商报告PPT，输出HTML格式。

这一步考的是连续任务能力。第一步是从网页到Markdown，第二步就是从已有文档到结构化展示。模型得理解上一步文件里的9个章节，再改造成10页slide。

最后输出的是一个单文件HTML，约790行，接近40KB。里面有暗色科技风主题、蓝紫强调色、滚动触发动画、右侧圆点导航、键盘上下翻页、响应式布局，还支持打印导出PDF。

你说它是精修设计稿吧，肯定算不上。但它是一个可打开、可预览、可继续修改的交付物。作为初稿来说，完全够用。

总的来说，DeepSeek在这组轻量任务里是能用的。强项很明显：资料整理快，长文档组织能力不错，遇到工具不可用时会尝试绕路，生成Markdown和HTML这类文本型文件比较顺。

对于"写一份介绍""整理一份资料""根据文档生成展示页"这类任务，它已经可以承担初稿生产了。

两个任务才花7毛多，性价比是真的高

便宜是真便宜，慢也是真慢

但体验上，它还不像官方模型那么成熟。

Codex + GPT 5.5是什么感觉？所有能力都在同一个生态里，模型、工具调用、上下文、视觉能力，一路畅通。但DeepSeek在Codex里跑的链路很长，中间还经过一层转接桥，速度自然比不上"官配"组合。

简单说就是：简单文本和资料整理任务，慢归慢但还能用，但确实不如官方模型来得快。

尤其是进入Codex这种Agent工作流之后，它不是一次性回答完就完事了，要一边调用工具，一边等结果，一边继续推理。链路多了一层本地翻译，工具调用还要来回跑，速度体感上确实会慢一些。

但有一点是真的香——价格。

说出来你可能不信：我给DeepSeek账户充了10块钱，跑完这两个任务，中间还夹着几轮聊天和调试，最后余额还剩9.27元。

也就是说，这一整轮实测，实际只花了7毛多。

DeepSeek真不愧是性价比之王。如果全都是这类型的任务，那确实可以把ChatGPT Plus每月20美元的订阅费给省下来了。

对国产模型来说，这是一次进入成熟工作台的机会

真正赢麻的，可能是国产模型

体验下来我觉得，对于普通用户来说，Codex能不能搞第三方模型，意义其实没那么大。想要简单丝滑的体验，开个Plus会员性价比也不低，毕竟还跟ChatGPT打包在一起。

真正有利的，是那些开源模型，尤其是国产模型。

你想啊，过去国产模型想进入开发者的真实工作流，得自己做多少产品层的东西？发布API只是第一步，后面还有IDE插件、命令行工具、文件权限、工具调用、项目上下文、任务记忆、错误恢复、协作界面、审阅流程……这些都不是模型论文能解决的。

但Codex这类工具的价值是什么？它把工作台先搭好了。它负责和本地文件系统交互，负责执行命令，负责展示工具调用，负责把任务拆成多轮，负责让模型在上下文里持续工作。

第三方模型一旦能接进去，就相当于直接获得了一个成熟的Agent容器。

这对智谱、DeepSeek、Qwen、Kimi们都是机会。

比如智谱，最近上线的GLM-5.2，直接强调1M无损上下文、长程任务能力提升，Coding和长程任务评测达到开源SOTA，复杂系统工程、深度调试里表现更稳。这几天开发者圈对这个模型评价很高，很多人夸它在代码任务和长程Agent场景里性能强。

更有意思的是，智谱的GLM Coding Plan都开始变成稀缺资源了，太火爆抢不到。这其实已经说明，国产模型的竞争不再只是发布一个强模型，而是开始围绕Coding Plan、开发工具接入、Agent工作流额度和真实工程体验展开。

当然，智谱也不是没有自己的Agent工具，人家也在做类似Codex的图形化工作台。但自建工作台和接入Codex这类成熟工作台，并不冲突。自家工具适合展示完整能力和打磨闭环体验；接入Codex，则更像进入一个已经被大量开发者熟悉的工作环境。

用户原本就在Codex里写代码、跑命令、读项目、交付文件，如果国产模型能出现在同一个任务流里，被使用和被比较的机会都会变多。

消息出来之后，智谱的股价一路飙升，盘中一度大涨超22%，股价突破2000港元，市值也站上新高。这已经很能说明问题了。

OpenAI的算盘：模型可以换，但工作台标准还是我定

OpenAI的算盘：开放，但标准还是我定

不过话说回来，OpenAI也不是慈善家。Codex开放provider，不代表OpenAI放弃了控制权。

恰恰相反，工作台标准仍然由它定义。Responses API、模型配置、官方推荐模型、工具调用协议、权限机制，这些关键环节还是围绕OpenAI的体系展开。

OpenAI想要的局面，可能是让Codex成为更通用的AI工作台。官方模型负责最强能力和最佳体验，第三方模型负责扩展场景、降低成本、覆盖更多供应商需求。

用户可以有选择，但选择发生在OpenAI定义的工作台里。这肯定比单纯封闭更聪明。

说到底，这是个双赢的局面：

门开了一条缝，但要真正走进去，还得自己搭桥

最后说几句

但我还是得说一句：目前来说，OpenAI开放得还不够，远远不够。

现在的状态更像是：门开了一条缝，你能看到里面的光，但要真正走进去，还得自己搭个桥、翻个墙。

对于普通用户来说，现在还远远不到"扔掉Plus订阅"的时候。官方模型的体验优势还是很明显的。

但对于整个行业来说，这扇门一旦打开，就再也关不上了。

当Codex成为AI工作台的事实标准，当越来越多的模型能接入同一个工作流，当用户可以在同一个环境里自由切换不同模型……那时候，真正的竞争才刚刚开始。

比的就不再是谁的模型参数更大，而是谁的工作台更好用、谁的生态更开放、谁能让开发者更高效地干活。

从这个角度看，OpenAI今天打开的这扇门，可能比它想象的还要大。