Mac / Linux 上怎么让 Codex CLI 走第三方 API？

安装 Node.js 20+ 与 Codex CLI 后，在 ~/.codex/ 目录下手动创建 config.toml 与 auth.json 两个文件：config.toml 里配置 model_provider 与 base_url 指向 https://api.lmuai.com，auth.json 里填灵眸后台生成的 sk- 开头密钥。无需任何第三方配置工具，国内直连免代理。

配了 1M 上下文但 /status 显示还是 272K 怎么办？

依次检查：这两行是否写在配置文件顶层（写进 [profiles.xxx] 段不生效）；是否写在用户级 ~/.codex/config.toml（项目级 .codex/config.toml 可能被忽略）；当前模型是否支持 1M（gpt-5.4、gpt-5.5 支持，gpt-5.3-codex 上限为 272K）；最后升级到最新版 npm i -g @openai/codex@latest 再试。部分版本显示约 950K 属正常，是预留的 5% 安全余量。

开启 1M 上下文会更贵吗？

会。上下文越长单次请求消耗的 token 越多，且超过 272K 的部分按长上下文分档计费、单价更高。建议只在超大仓库梳理、长日志分析等确有需要的场景临时开启，不建议常开。

Codex CLI（Mac/Linux）

Q: Codex CLI 怎么开启 1M token 长上下文？

在 ~/.codex/config.toml 的**顶层**（任意 [section] 之前）追加 model_context_window = 1000000 与 model_auto_compact_token_limit = 900000 两行，保存后重新进入 Codex 即生效。第二个值建议设为窗口的 90%，写更大会被 Codex 钳制。

Mac / Linux 下安装并配置 Codex CLI 接入灵眸 API；含 config.toml 开启 1M token 长上下文的方法。

安装 Codex CLI 后，手动创建两份配置文件（config.toml + auth.json）即可接入灵眸 API，无需任何第三方配置工具。

第1步：安装 Node.js

需要 Node.js 20+ 版本，下载地址：https://nodejs.org/en/download

一路点下一步安装完毕后，在终端验证：

node --version
# 显示版本号（如 v23.7.0）表示安装成功

第2步：安装 Codex CLI

npm i -g @openai/codex

如遇网络问题，先切换国内镜像源再安装：

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

验证安装：

codex --version
# 显示版本号表示安装成功

第3步：创建配置文件

配置文件目录为 ~/.codex/（没有就新建，已有旧文件则覆盖）。在该目录下创建/覆盖以下两个文件：

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": "这里填入后台生成的sk-开头的密钥"
}

第4步：启动 Codex CLI

保存配置文件后重新打开终端，输入以下命令启动即可自动登录：

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

或者简写：

codex --yolo

这是免安全审批的启动命令，不需要逐条批准自动执行。

启动成功后，界面显示当前使用模型为 gpt-5.4 xhigh（即 config.toml 中 model 字段指定的模型）。

关于模型切换

如不小心在会话内切换到了其他模型，可修改 ~/.codex/config.toml 中的 model 字段改回 gpt-5.4，重启终端即可恢复。

Codex 启用 1M 上下文（可选）

gpt-5.4 支持 1M token 长上下文窗口（默认仅 272K），适合超大仓库梳理、长日志分析、跨多文件重构等场景。Codex 默认不开启 1M 窗口，需要在 config.toml 中显式声明。

配置方法：config.toml 追加两行

编辑 ~/.codex/config.toml，在文件顶层（任意 [section] 之前，例如紧跟 model = "gpt-5.4" 之后）追加：

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

保存后重新打开终端、重新进入 Codex 即生效。

字段说明

字段	作用
`model_context_window`	声明当前模型可用的上下文窗口 token 数，`1000000` 即 1M；不配置时使用模型默认值（272K）
`model_auto_compact_token_limit`	触发自动压缩历史（auto-compact）的 token 阈值，建议设为窗口的 90%（1M 对应 `900000`）；超过窗口 90% 的取值会被 Codex 钳制，写更大没有意义

验证是否生效

重新进入 Codex 后输入 /status，查看 context window 是否显示为 1M 左右（部分版本显示约 950K，是 Codex 预留了 5% 安全余量）。也可以用 /statusline 把上下文用量加到状态栏实时观察。

使用 CC Switch 的用户

如果你用 CC Switch 管理 Codex 配置，在其 Codex 配置编辑器中加入同样两行并应用即可，效果一致：

CC Switch 中为 Codex 配置 model_context_window = 1000000 与 model_auto_compact_token_limit = 900000 开启 1M token 长上下文

使用注意

必须写在顶层：这两个字段写进 [profiles.xxx] 段不会生效（Codex 已知限制）；也请写在用户级 ~/.codex/config.toml，项目级 .codex/config.toml 可能被忽略
模型支持：gpt-5.4、gpt-5.5 走 API 通道支持 1M；gpt-5.3-codex 等模型窗口上限为 272K，配置写再大也不会突破模型本身的上限
消耗更大：上下文越长，单次请求消耗的 token 越多；超过 272K 的部分按长上下文分档计费、单价更高，非超长任务不建议常开
版本差异：个别新版本 Codex 会优先从模型目录（model catalog）读取窗口大小，若 /status 仍显示旧值，先升级到最新版（npm i -g @openai/codex@latest）再试

最后更新：2026-07-27