Codex 最新更新：支持接入第三方模型，配置一次全端生效

发布日期：2026-06-18 | 话题：AI 编程工具 | 适用人群：开发者、AI 工程师

OpenAI Codex 在 0.138~0.141 系列版本中持续扩展第三方模型接入能力：0.140.0 新增 Amazon Bedrock 托管 API Key 认证，0.138.0 支持 /app 命令将 CLI 线程直接切换到桌面版，配置文件 ~/.codex/config.toml 的 [model_providers] 机制在桌面版、CLI、IDE 插件三端共用，一次配置全端生效。通过该机制，Codex 可接入 CC Switch、Fenno、OpenRouter 等兼容 OpenAI 格式的第三方服务，无需官方 ChatGPT 账号。本文梳理近期关键更新内容，以及第三方模型接入的完整配置方法。

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近期关键更新（0.138 ~ 0.141）

v0.141.0（最新）——远程执行与加密通道

• 远程执行加密：Remote executor 现使用端对端加密 Noise relay 通道，跨平台远程执行保留各平台原生工作目录和 Shell
• 插件 MCP 按线程激活：选中的 executor 插件可在单个线程内激活其 stdio MCP 服务器
• TUI 超时自动解析：输入提示支持在无操作后自动确认，带倒计时并在交互时暂停
• 性能优化：工具搜索结果缓存、消除重复请求/历史副本，大型工具密集会话延迟和内存占用显著降低

v0.140.0——Bedrock 接入 + Claude Code 导入

• Amazon Bedrock API Key 托管认证：新增 Bedrock 官方认证支持，附加本地加密存储 CLI 和 MCP OAuth 凭证
• /import 命令：可从 Claude Code 选择性导入配置、项目设置和近期对话记录，两个工具间迁移成本大幅降低
• /usage 视图：新增日、周、累计账号 Token 用量统计
• /delete 永久删除：支持通过命令彻底删除会话，含二次确认和子 Agent 清理

v0.138.0——CLI 与桌面版无缝切换

• /app 命令：在 macOS 和 Windows 上，CLI 线程可通过 /app 直接切换到 Codex 桌面版继续工作，反向也支持
• 推理强度更灵活：TUI 新增终端 Alt 绑定回退快捷键，模型定义的 effort 级别按模型广播顺序流转
• 图片附件路径暴露：本地图片附件和图片生成结果现将保存路径告知模型，后续引用和编辑更可靠

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第三方模型接入：核心机制

Codex 通过 ~/.codex/config.toml 的 [model_providers] 块接入任意兼容 OpenAI Chat Completions 格式的服务。桌面版、CLI、IDE 插件共用同一配置文件，修改一次，三端同步生效。

基础配置结构：

# 指定当前使用的模型和 provider
model = "目标模型 ID"
model_provider = "myprovider"   # 对应下方 [model_providers.myprovider]

[model_providers.myprovider]
name = "服务名称"
base_url = "https://服务端点/v1"
env_key = "MY_API_KEY"          # 对应本地环境变量名

export MY_API_KEY="你的 API Key"

兼容要求： 目标服务须实现 /v1/chat/completions，支持 Streaming。

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各平台接入配置示例

CC Switch（专项适配 Codex）

CC Switch 官网明确列出 Codex CLI / 桌面版为支持工具，一个 Key 调用 Claude、ChatGPT、Gemini 等主流模型。

model = "codex-mini-latest"
model_provider = "ccswitch"

[model_providers.ccswitch]
name = "CC Switch"
base_url = "https://api.ccswitch.cc/v1"
env_key = "CCSWITCH_API_KEY"

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Fenno（月度套餐，国内直接访问）

Fenno 提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 统一接入，有 ¥9.9 起的 Coding Plan 月度套餐，适合用量稳定的个人开发者。

model = "codex-mini-latest"
model_provider = "fenno"

[model_providers.fenno]
name = "Fenno"
base_url = "https://api.fenno.ai"
env_key = "FENNO_API_KEY"

前往 Fenno Coding Plan 获取 API Key。

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Amazon Bedrock（v0.140.0 新增原生支持）

v0.140.0 起 Codex 内置 Bedrock 托管认证，凭证本地加密存储：

model = "us.anthropic.claude-sonnet-4-6"
model_provider = "bedrock"

[model_providers.bedrock]
name = "Amazon Bedrock"
base_url = "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com"
env_key = "AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK"

或直接设置环境变量走官方 Bedrock 认证链：

export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1

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OpenRouter（400+ 模型覆盖最广）

model = "anthropic/claude-opus-4.8"
model_provider = "openrouter"

[model_providers.openrouter]
name = "OpenRouter"
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"
env_key = "OPENROUTER_API_KEY"

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Ollama / LM Studio（本地模型，内置支持）

ollama 和 lmstudio 是 Codex 保留 provider ID，无需定义 [model_providers] 块，直接启用：

model = "qwen2.5-coder:32b"
model_provider = "ollama"

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多 Profile 按需切换（v0.134+ 支持）

v0.134.0 起 --profile 机制支持按场景叠加不同配置，切换成本极低：

# ~/.codex/fenno.config.toml —— 日常轻量场景
model = "codex-mini-latest"
model_provider = "fenno"

# ~/.codex/deep.config.toml —— 深度代码审查场景
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "on-request"

codex                          # 使用默认配置
codex --profile fenno          # 切换到 Fenno 接入
codex --profile deep           # 切换到深度推理模式

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常见问题 FAQ

Q1：v0.140.0 的 /import 能把 Claude Code 的配置直接迁移到 Codex 吗？
可以部分迁移。/import 支持选择性导入 Claude Code 的项目配置（CLAUDE.md 等）和近期对话记录，但两者的 API Key 和 model_provider 配置格式不同，仍需手动在 config.toml 中补充 Codex 专属的 provider 块。

Q2：model_provider 和 openai_base_url 有什么区别？
openai_base_url 是快捷方式，只修改内置 openai provider 的端点，不能切换 Key；model_providers 块支持完整的 Key、Headers、重试策略等自定义，适合多 provider 并存和按 profile 切换的场景。

Q3：Bedrock 接入和自定义 provider 接入可以同时配置吗？
可以。config.toml 中可同时存在 Bedrock 块和其他自定义 provider 块，通过修改顶层 model_provider 字段或 --profile 切换哪个生效。

Q4：接入第三方平台后，Codex 的 Skills 和 MCP 功能还能用吗？
Skills 和本地 MCP Server 完全可用，它们运行在本地不依赖 OpenAI 账号。远程 MCP 服务器和部分 Plugin 功能依赖官方账号认证，第三方 Key 模式下不可用。

Q5：如何确认当前 Codex 使用的是哪个 provider？
CLI 模式运行 codex --version 确认版本，然后执行任意指令时查看 ~/Library/Logs/com.openai.codex/ 下当天日志，搜索 base_url 字段确认请求目标；或直接用 codex --config model_provider='"fenno"' "你好" 临时覆盖测试。

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小结

Codex 0.138~0.141 版本在第三方模型接入方面持续完善：Bedrock 原生认证（v0.140）、CLI-桌面版无缝切换（v0.138）、多 Profile 按场景切换（v0.134+）构成了完整的多 provider 管理体系。配置核心是 ~/.codex/config.toml 的 [model_providers] 块，填入兼容平台的 base_url 和 Key 即可，桌面版、CLI、IDE 插件三端共用，配置一次全端生效。本文配置示例基于 Codex 官方文档（developers.openai.com/codex）及 GitHub Releases（github.com/openai/codex），2026-06-18。

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参考来源：

• Codex GitHub Releases：v0.141.0 / v0.140.0 / v0.138.0（github.com/openai/codex/releases）
• Codex 官方文档：高级配置与自定义 Provider（developers.openai.com/codex/config-advanced）
• CC Switch 官网（ccswitch.cc）
• Fenno 官网：AI 编程套餐