OpenAI Codex 重磅更新：支持自定义第三方模型提供者，一文教你如何配置（DeepSeek / Ollama / Mistral 接入指南）

OpenAI Codex 重磅更新：支持自定义第三方模型提供者，一文教你如何配置（DeepSeek / Ollama / Mistral 接入指南）

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最近 OpenAI 官方再次更新 Codex，新增了一个非常实用的能力：

支持自定义第三方模型提供者（Custom Model Providers）！

这意味着 Codex 不再局限于 OpenAI 自家的模型，现在开发者可以将 DeepSeek、Ollama、本地大模型、Mistral、Azure OpenAI、Amazon Bedrock 等各种模型无缝接入到 Codex 中使用。

对于国内开发者来说，这无疑是一个重大利好。

什么是 OpenAI Codex？

OpenAI Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程助手，可以直接运行在终端中，通过自然语言完成：

• 代码生成
• Bug 修复
• 项目重构
• 文档编写
• Git 操作
• 自动化开发任务

相比传统 AI 聊天工具，Codex 更像一个真正的 AI 开发助手。

Codex客户端下载

这次更新最大的亮点

官方新增了：

Custom Model Providers（自定义模型提供者）

开发者现在可以在配置文件中自由定义：

• 提供者名称
• API地址
• API Key
• 请求头
• 认证方式

然后让 Codex 直接调用第三方模型。

官方文档原文：

A model provider defines how Codex connects to a model (base URL, wire API, authentication, and optional HTTP headers).

简单理解：

以前：

Codex ↓ OpenAI

现在：

Codex ↓ DeepSeek ↓ Ollama ↓ Mistral ↓ Azure ↓ Bedrock ↓ 任何兼容 OpenAI API 的服务

配置第三方模型

打开：

~/.codex/config.toml

添加配置：

model = "deepseek-chat" model_provider = "deepseek" [model_providers.deepseek] name = "DeepSeek" base_url = "https://api.deepseek.com/v1" env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"

然后配置环境变量：

exportDEEPSEEK_API_KEY=你的Key

即可使用：

codex

Codex 将直接调用 DeepSeek 模型。

接入 Ollama 本地模型

如果你本机安装了 Ollama：

ollama serve

配置如下：

model = "qwen3:30b" model_provider = "local_ollama" [model_providers.local_ollama] name = "Ollama" base_url = "http://localhost:11434/v1"

启动 Codex：

codex

此时所有请求都会发送到本地模型。

实现真正离线 AI 编程。

接入 Mistral

配置示例：

model = "mistral-large-latest" model_provider = "mistral" [model_providers.mistral] name = "Mistral" base_url = "https://api.mistral.ai/v1" env_key = "MISTRAL_API_KEY"

即可让 Codex 使用 Mistral 模型。

官方支持 Azure OpenAI

对于企业用户来说：

Azure OpenAI 也是官方支持的提供者之一。

配置示例：

[model_providers.azure] name = "Azure" base_url = "https://YOUR_PROJECT_NAME.openai.azure.com/openai" env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY" query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" } wire_api = "responses"

适合：

• 企业内网部署
• 私有云
• 数据合规场景

官方支持 Amazon Bedrock

AWS 用户也可以直接接入：

model_provider = "amazon-bedrock" model = "<bedrock-model-id>" [model_providers.amazon-bedrock.aws] profile = "default" region = "eu-central-1"

支持：

• Claude
• Llama
• Mistral
• Amazon Nova

等多个模型系列。

命令行快速切换模型

除了修改配置文件之外。

Codex 还支持命令行覆盖配置。

例如：

codex--modelgpt-5.5

或者：

codex--configmodel='"deepseek-chat"'

甚至：

codex\--configmodel_provider='"deepseek"'

无需修改配置文件即可临时切换模型。

非常适合：

• 多模型对比测试
• 不同项目使用不同模型
• 临时切换推理能力

支持代理和中转服务

如果你已经有 OpenAI 兼容接口：

例如：

• OneAPI
• New API
• FastGPT
• Dify
• OpenRouter
• SiliconFlow
• 火山方舟
• 阿里百炼
• 阶跃星辰

理论上都可以通过自定义 Provider 接入。

例如：

[model_providers.proxy] name = "My API" base_url = "https://api.example.com/v1" env_key = "API_KEY"

这样 Codex 就能调用自己的 AI 平台。

为什么这次更新很重要？

此前很多开发者吐槽：

Codex 只能使用 OpenAI 模型，成本较高。

现在情况完全不同。

更新后的 Codex：

✅ 支持第三方模型

✅ 支持本地模型

✅ 支持企业私有部署

✅ 支持 Azure

✅ 支持 Amazon Bedrock

✅ 支持 OpenAI 兼容接口

✅ 支持命令行快速切换

对于国内开发者而言：

完全可以使用：

• DeepSeek
• Qwen
• GLM
• Kimi
• SiliconFlow

等国产模型来驱动 Codex。

既降低成本，又能保留 Codex 优秀的终端开发体验。

总结

OpenAI 这次为 Codex 增加的Custom Model Providers（自定义模型提供者）功能，可以说是近年来最实用的更新之一。

开发者终于能够摆脱单一模型限制，自由选择：

• OpenAI
• DeepSeek
• Ollama
• Mistral
• Azure OpenAI
• Amazon Bedrock
• 任何兼容 OpenAI API 的服务

未来 Codex 很可能会成为一个真正意义上的「AI 编程统一入口」，开发者只需要更换 Provider，就能快速切换底层模型，而无需改变自己的开发习惯。

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