Codex CLI (Windows)

Nach der Installation der Codex CLI erstellen Sie zwei Konfigurationsdateien von Hand (config.toml + auth.json), um sich mit der LMU-AI-API zu verbinden — kein Konfigurationstool von Drittanbietern erforderlich.

Schritt 1 — Windows Terminal installieren

Unter Windows empfehlen wir für die Codex CLI die Verwendung von Windows Terminal anstelle von CMD — es unterstützt mehrere Fenster und ist praktischer.

• Download über China-Cloud-Drive (empfohlen, schnell): https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05
• GitHub-Download: https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0

Laden Sie Microsoft.WindowsTerminal_1.23.20211.0_x64.zip herunter, entpacken Sie es und doppelklicken Sie auf WindowsTerminal.exe, um es zu starten — es ist ratsam, eine Desktop-Verknüpfung zu erstellen.

Schritt 2 — Node.js installieren

Wenn es bereits installiert ist, können Sie diesen Schritt überspringen; prüfen Sie mit: node -v

Sie benötigen Node.js 20+ — Download: https://nodejs.org/en/download

Achten Sie während der Installation darauf, „Automatically install the necessary tools" zu aktivieren.

Überprüfen Sie nach der Installation im Terminal:

node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly

Falls Sie auf einen Fehler „Skriptausführung blockiert" stoßen, führen Sie den folgenden Befehl aus:

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Schritt 3 — Die Codex CLI installieren

npm i -g @openai/codex

Bei Netzwerkproblemen wechseln Sie zunächst zu einem China-Mirror und installieren dann:

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

Überprüfen Sie die Installation:

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

Schritt 4 — Die Konfigurationsdateien erstellen

Das Konfigurationsverzeichnis ist C:\users\ihr-benutzername\.codex\ (erstellen Sie es, falls es fehlt; überschreiben Sie alte Dateien). Erstellen/überschreiben Sie darin diese beiden Dateien:

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"
requires_openai_auth = true

auth.json

{
  "OPENAI_API_KEY": "your sk- key generated in the console"
}

Schritt 5 — Die Codex CLI starten

Öffnen Sie nach dem Speichern der Konfigurationsdateien das Terminal erneut und führen Sie Folgendes aus, um sie zu starten und sich automatisch anzumelden:

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

Oder die Kurzform:

codex --yolo

Dieser Startbefehl überspringt Sicherheitsfreigaben, sodass Sie nicht jeden automatisch ausgeführten Schritt bestätigen müssen.

Bei einem erfolgreichen Start zeigt die Oberfläche das aktuelle Modell als gpt-5.4 xhigh an (das im Feld model in config.toml festgelegte Modell).

Den 1M-Kontext in Codex aktivieren (optional)

gpt-5.4 unterstützt ein 1M-Token-Langkontextfenster (standardmäßig nur 272K), nützlich für die Überprüfung sehr großer Repos, die Analyse langer Logs, dateiübergreifendes Refactoring und ähnliche Aufgaben. Codex aktiviert das 1M-Fenster nicht standardmäßig; Sie müssen es explizit in config.toml deklarieren.

So konfigurieren Sie es: zwei Zeilen zu config.toml hinzufügen

Bearbeiten Sie C:\users\ihr-benutzername\.codex\config.toml und fügen Sie Folgendes auf der obersten Ebene hinzu (vor jedem [section], z. B. direkt nach model = "gpt-5.4"):

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Speichern, das Terminal erneut öffnen und Codex erneut aufrufen, um es anzuwenden.

Feldreferenz

Überprüfen, ob es wirksam wurde

Geben Sie nach dem erneuten Aufrufen von Codex /status ein und prüfen Sie, ob context window etwa 1M anzeigt (einige Versionen zeigen etwa 950K — ein von Codex reservierter Sicherheitsspielraum von 5 %). Sie können auch /statusline verwenden, um die Kontextnutzung zur Statusleiste hinzuzufügen und sie live zu überwachen.

Wenn Sie CC Switch verwenden

Wenn Sie die Codex-Konfiguration mit CC Switch verwalten, fügen Sie dieselben zwei Zeilen im Codex-Konfigurationseditor hinzu und wenden Sie sie an — der Effekt ist identisch:

Zuletzt aktualisiert: 2026-09-10