Codex CLI (Mac/Linux)

Nach der Installation der Codex CLI legst du eine einzige Konfigurationsdatei manuell an, die config.toml (der Key kommt darin in einen Request-Header), um die Verbindung zur LMU AI API herzustellen – ein Konfigurationstool von Drittanbietern ist nicht nötig.

Schritt 1 – Node.js installieren

Du brauchst Node.js 20+ – Download: https://nodejs.org/en/download

Klicke dich durch den Installer und prüfe danach im Terminal:

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

Schritt 2 – Codex CLI installieren

npm i -g @openai/codex

Bei Netzwerkproblemen wechsle zuerst auf einen China-Mirror:

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

Installation prüfen:

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

Schritt 3 – Konfigurationsdateien anlegen

Das Konfigurationsverzeichnis ist ~/.codex/ (bei Bedarf anlegen; alte Dateien überschreiben). Lege darin die config.toml an bzw. überschreibe sie:

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"

Schritt 4 – Codex CLI starten

Öffne nach dem Speichern der Konfigurationsdateien das Terminal neu und führe Folgendes aus, um Codex zu starten und automatisch anzumelden:

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

Oder in der Kurzform:

codex --yolo

Dieser Startbefehl überspringt Sicherheitsbestätigungen, du musst also nicht jeden automatisch ausgeführten Schritt freigeben.

Bei erfolgreichem Start zeigt die Oberfläche das aktuelle Modell als gpt-5.4 xhigh an (das Modell, das über das Feld model in der config.toml gesetzt ist).

1M-Kontext in Codex aktivieren (optional)

gpt-5.4 unterstützt ein 1M-Token-Langkontextfenster (standardmäßig 272K), nützlich für Reviews großer Repositories, die Analyse langer Logs und dateiübergreifende Refactorings. Codex aktiviert das 1M-Fenster nicht standardmäßig; du musst es ausdrücklich in der config.toml deklarieren.

Konfiguration: zwei Zeilen in der config.toml ergänzen

Bearbeite ~/.codex/config.toml und ergänze Folgendes auf der obersten Ebene (vor jedem [Abschnitt], z. B. direkt nach model = "gpt-5.4"):

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Speichern, Terminal neu öffnen und Codex erneut starten, damit die Änderung greift.

Feldübersicht

Prüfen, ob es greift

Gib nach dem Neustart von Codex /status ein und prüfe, ob context window rund 1M anzeigt (manche Versionen zeigen etwa 950K – ein von Codex reservierter Sicherheitsabstand von 5 %). Mit /statusline kannst du die Kontextnutzung außerdem in die Statusleiste einblenden und live mitverfolgen.

Wenn du CC Switch nutzt

Wenn du die Codex-Konfiguration mit CC Switch verwaltest, ergänze die beiden Zeilen im dortigen Codex-Konfigurationseditor und übernimm sie – die Wirkung ist identisch:

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-08

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