الأدوات

Codex CLI (Mac/Linux)

تثبيت وإعداد Codex CLI على Mac / Linux للاتصال بواجهة LMU AI البرمجية، بما في ذلك طريقة تمكين السياق الطويل بسعة مليون Token في config.toml.

بعد تثبيت Codex CLI، أنشئ ملف إعداد واحد يدويًا، وهو config.toml (ويوضع المفتاح داخله في ترويسة طلب)، للاتصال بواجهة LMU AI البرمجية — دون الحاجة إلى أي أداة إعداد من طرف ثالث.


الخطوة 1 — تثبيت Node.js

تحتاج إلى Node.js 20+ — التنزيل: https://nodejs.org/en/download

أكمل خطوات المُثبّت، ثم تحقّق في الطرفية:

node --version
# A version number (e.g. v23.7.0) means it installed correctly

الخطوة 2 — تثبيت Codex CLI

npm i -g @openai/codex

إذا واجهت مشكلات في الشبكة، فانتقل أولًا إلى مرآة صينية:

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g @openai/codex

تحقّق من التثبيت:

codex --version
# A version number means it installed correctly

الخطوة 3 — إنشاء ملفات الإعداد

مجلد الإعداد هو ~/.codex/ (أنشئه إن لم يكن موجودًا؛ واستبدل أي ملفات قديمة). أنشئ أو استبدل ملف config.toml داخله:

config.toml

model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
sandbox_mode = "danger-full-access"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
approval_policy = "never"
file_opener = "vscode"
model_provider = "codex"
web_search = "cached"
suppress_unstable_features_warning = true

[history]
persistence = "save-all"

[tui]
notifications = true

[shell_environment_policy]
inherit = "all"
ignore_default_excludes = false

[sandbox_workspace_write]
network_access = true

[features]
plan_tool = true
apply_patch_freeform = true
view_image_tool = true
unified_exec = false
streamable_shell = false
rmcp_client = true
elevated_windows_sandbox = true

[profiles.auto-max]
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

[profiles.review]
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

[notice]
hide_gpt5_1_migration_prompt = true

[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://api.lmuai.com"
wire_api = "responses"

[model_providers.codex.http_headers]
Authorization = "Bearer your sk- key generated in the console"

يوضع المفتاح في ترويسة طلب

  • استبدل عبارة "your sk- key generated in the console" في السطر الأخير بمفتاح sk- الخاص بك، مع الحفاظ على مسافة واحدة بين Bearer والمفتاح، مثل Authorization = "Bearer sk-xxxx"
  • ضع قسم [model_providers.codex.http_headers] في آخر الملف تمامًا، دون أي إعدادات بعده
  • لم تعد إصدارات Codex الأحدث بحاجة إلى auth.json. إن كنت قد أنشأته وفق الدليل القديم فلا ضرر في تركه، ويمكنك حذفه (أبقِه إن كنت تستخدم مهارة توليد الصور في تطبيق Codex)
  • إذا كان إعدادك القديم يحتوي على requires_openai_auth = true في قسم [model_providers.codex]، فاحذف هذا السطر فقط

الخطوة 4 — تشغيل Codex CLI

بعد حفظ ملفات الإعداد، أعد فتح الطرفية ونفّذ ما يلي للتشغيل وتسجيل الدخول تلقائيًا:

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

أو الصيغة المختصرة:

codex --yolo

أمر التشغيل هذا يتخطّى موافقات الأمان، فلا تحتاج إلى الموافقة على كل خطوة تُنفَّذ تلقائيًا.

عند التشغيل بنجاح، تُظهر الواجهة النموذج الحالي بصيغة gpt-5.4 xhigh (وهو النموذج المحدّد في حقل model داخل config.toml).

بشأن تبديل النماذج

إذا بدّلت إلى نموذج آخر بالخطأ أثناء جلسة ما، فأعِد حقل model في ~/.codex/config.toml إلى gpt-5.4 ثم أعد تشغيل الطرفية لاستعادته.


تمكين سياق المليون في Codex (اختياري)

يدعم gpt-5.4 نافذة سياق طويل بسعة مليون Token (272K افتراضيًا)، وهي مفيدة لمراجعة المستودعات الكبيرة وتحليل السجلات الطويلة وإعادة الهيكلة عبر ملفات متعددة. لا يفعّل Codex نافذة المليون افتراضيًا؛ عليك الإعلان عنها صراحةً في config.toml.

طريقة الإعداد: أضف سطرين إلى config.toml

حرّر ~/.codex/config.toml وأضف ما يلي في المستوى الأعلى (قبل أي [section]، مثلًا بعد model = "gpt-5.4" مباشرة):

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

احفظ الملف، وأعد فتح الطرفية، ثم أعد الدخول إلى Codex لتطبيق التغيير.

مرجع الحقول

الحقلالوظيفة
model_context_windowيُعلن نافذة السياق القابلة للاستخدام للنموذج بالـ Token؛ القيمة 1000000 تعني مليونًا. وإن لم تُحدَّد، يُستخدم الافتراضي للنموذج (272K)
model_auto_compact_token_limitعدد الـ Token الذي يُشغّل الضغط التلقائي للمحفوظات؛ اضبطه على نحو 90% من حجم النافذة (900000 للمليون). والقيم التي تتجاوز 90% من النافذة يقيّدها Codex، فلا جدوى من رقم أكبر

التحقّق من سريان الإعداد

بعد إعادة الدخول إلى Codex، اكتب /status وتحقّق مما إذا كان context window يُظهر نحو مليون (تُظهر بعض الإصدارات نحو 950K — وهو هامش أمان محفوظ بنسبة 5% من Codex). ويمكنك أيضًا استخدام /statusline لإضافة استهلاك السياق إلى شريط الحالة لمتابعته مباشرة.

إذا كنت تستخدم CC Switch

إن كنت تدير إعداد Codex عبر CC Switch، فأضف السطرين نفسيهما في محرّر إعداد Codex الخاص به ثم طبّق — والنتيجة مماثلة:

ضبط model_context_window = 1000000 و model_auto_compact_token_limit = 900000 لإعداد Codex في CC Switch لتمكين السياق الطويل بسعة مليون Token

ملاحظات الاستخدام

  • يجب أن يكونا في المستوى الأعلى: لا يعمل هذان الحقلان داخل قسم [profiles.xxx] (قيد معروف في Codex)؛ وضعهما كذلك في ملف المستخدم ~/.codex/config.toml، لأن ملف المشروع .codex/config.toml قد يُتجاهل
  • دعم النماذج: يدعم gpt-5.4 وgpt-5.5 سعة المليون عبر قناة الـ API؛ أما نماذج مثل gpt-5.3-codex فمحدودة بـ 272K، ولا يمكن لأي قيمة إعداد أن تتجاوز حد النموذج نفسه
  • تكلفة أعلى: السياق الأطول يستهلك عددًا أكبر من الـ Token في كل طلب؛ والجزء الذي يتجاوز 272K يُحسب بسعر الطبقة الأعلى للسياق الطويل، فلا تتركه مفعّلًا إلا للمهام الطويلة جدًا
  • اختلافات الإصدارات: تقرأ بعض إصدارات Codex الأحدث حجم النافذة من كتالوج النماذج أولًا؛ فإذا كان /status لا يزال يُظهر القيمة القديمة، فحدّث إلى الأحدث (npm i -g @openai/codex@latest) وأعد المحاولة

آخر تحديث:

京ICP备2020034311号-7

في هذه الصفحة