Codex CLI (Server)
Codex CLI auf einem WSL2- oder SSH-Server bereitstellen und mit der LMU AI API verbinden: Node 20 mit volta installieren, dann config.toml mit einem Befehl schreiben.
Für die Konfiguration der Codex CLI in einer WSL2- oder SSH-Remote-Server-Umgebung.
Konfigurationsschritte
Schritt 1 — Node.js-Umgebung installieren (mit volta)
Führe im Terminal des Servers aus:
curl https://get.volta.sh | bashSchritt 2 — Node 20 installieren
Hinweis
Nachdem volta erfolgreich installiert wurde, musst du ein neues Terminalfenster öffnen, bevor du den folgenden Befehl ausführst:
volta install node@20Schritt 3 — Codex CLI installieren
volta install @openai/codexSchritt 4 — Konfigurationsdateien erstellen
Führe Folgendes im Terminal des Servers aus, um ~/.codex/config.toml in einem Durchgang zu schreiben (denke daran, „dein in der Konsole generierter sk- Key" in der letzten Zeile durch deinen sk--Key zu ersetzen, und behalte dabei das eine Leerzeichen nach Bearer):
mkdir -p ~/.codex
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
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"
EOFDie Konfigurationsinhalte sind identisch mit der Anleitung Codex CLI (Mac/Linux) — du kannst die Datei auch manuell mit vim / nano erstellen. Neuere Codex-Versionen benötigen ~/.codex/auth.json nicht mehr; eine alte Datei, die noch vorhanden ist, richtet keinen Schaden an.
Schritt 5 — Codex CLI starten
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandboxOder:
codex --yolo1M-Kontext aktivieren (optional)
gpt-5.4 unterstützt einen langen Kontext von 1M Token, der standardmäßig jedoch deaktiviert ist. Bearbeite ~/.codex/config.toml, füge zwei Zeilen auf der obersten Ebene der Datei hinzu (vor jeder [section]) und starte Codex neu:
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000Zur Bedeutung der Felder, zur Überprüfung und zu den Einschränkungen siehe 1M-Kontext in Codex aktivieren.
Zuletzt aktualisiert:
Hol dir einen LMU-AI-API-Schlüssel und nutze Claude, Codex und mehr
Kostenlose Registrierung, flexible Tarife. Ein API-Schlüssel für Claude Code, Codex CLI, Cursor, die VS-Code-Erweiterung, OpenCode, Cherry Studio und weitere KI-Tools.
RegistrierenCodex CLI (Windows)
Installieren und konfigurieren Sie die Codex CLI unter Windows für die Verbindung zur LMU AI API, inklusive Aktivierung des 1M-Token-Langkontexts in config.toml.
Codex App (Desktop)
Konfigurieren Sie die Basis-URL und den Schlüssel der LMU AI API im Desktop-Client Codex App — funktioniert sowohl unter Windows als auch unter Mac.