Codex CLI (Mac/Linux)

Après avoir installé le Codex CLI, créez manuellement un seul fichier de configuration, config.toml (la clé y est placée dans un en-tête de requête), pour vous connecter à l'API LMU AI — aucun outil de configuration tiers n'est nécessaire.

Étape 1 — Installer Node.js

Vous avez besoin de Node.js 20+ — téléchargement : https://nodejs.org/en/download

Suivez les étapes de l'installateur, puis vérifiez dans le terminal :

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

Étape 2 — Installer le Codex CLI

npm i -g @openai/codex

En cas de problème réseau, basculez d'abord sur un miroir chinois :

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

Vérifiez l'installation :

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

Étape 3 — Créer les fichiers de configuration

Le répertoire de configuration est ~/.codex/ (créez-le s'il est absent ; écrasez les anciens fichiers). Créez/écrasez-y config.toml :

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"

Étape 4 — Lancer le Codex CLI

Après avoir enregistré les fichiers de configuration, rouvrez le terminal et exécutez la commande suivante pour lancer et vous connecter automatiquement :

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

Ou la forme courte :

codex --yolo

Cette commande de lancement ignore les approbations de sécurité, vous n'avez donc pas à approuver chaque étape exécutée automatiquement.

En cas de lancement réussi, l'interface affiche le modèle courant gpt-5.4 xhigh (le modèle défini par le champ model dans config.toml).

Activer le contexte 1M dans Codex (optionnel)

gpt-5.4 prend en charge une fenêtre de contexte long de 1M tokens (272K par défaut), utile pour la revue de gros dépôts, l'analyse de longs journaux et les refactorisations multi-fichiers. Codex n'active pas la fenêtre 1M par défaut ; vous devez la déclarer explicitement dans config.toml.

Comment configurer : ajouter deux lignes à config.toml

Modifiez ~/.codex/config.toml et ajoutez ce qui suit au niveau racine (avant toute [section], par ex. juste après model = "gpt-5.4") :

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

Enregistrez, rouvrez le terminal et relancez Codex pour appliquer.

Référence des champs

Vérifier la prise en compte

Après être revenu dans Codex, tapez /status et vérifiez si context window affiche environ 1M (certaines versions affichent environ 950K — une marge de sécurité de 5 % réservée par Codex). Vous pouvez aussi utiliser /statusline pour ajouter l'utilisation du contexte à la barre d'état et la suivre en direct.

Si vous utilisez CC Switch

Si vous gérez la configuration Codex avec CC Switch, ajoutez les deux mêmes lignes dans son éditeur de configuration Codex puis appliquez — l'effet est identique :

Dernière mise à jour : 2026-10-08

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