# Codex CLI (Mac/Linux)

> تثبيت وإعداد Codex CLI على Mac / Linux للاتصال بواجهة LMU AI البرمجية، بما في ذلك طريقة تمكين السياق الطويل بسعة مليون Token في config.toml.

URL: https://docs.lmuai.com/ar/docs/tools/codex-cli-mac





بعد تثبيت Codex CLI، أنشئ ملف إعداد واحد يدويًا، وهو `config.toml` (ويوضع المفتاح داخله في ترويسة طلب)، للاتصال بواجهة LMU AI البرمجية — دون الحاجة إلى أي أداة إعداد من طرف ثالث.

***

## الخطوة 1 — تثبيت Node.js [#الخطوة-1--تثبيت-nodejs]

تحتاج إلى **Node.js 20+** — التنزيل: [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download)

أكمل خطوات المُثبّت، ثم تحقّق في الطرفية:

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

## الخطوة 2 — تثبيت Codex CLI [#الخطوة-2--تثبيت-codex-cli]

```bash
npm i -g @openai/codex
```

إذا واجهت مشكلات في الشبكة، فانتقل أولًا إلى مرآة صينية:

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

تحقّق من التثبيت:

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

## الخطوة 3 — إنشاء ملفات الإعداد [#الخطوة-3--إنشاء-ملفات-الإعداد]

مجلد الإعداد هو **`~/.codex/`** (أنشئه إن لم يكن موجودًا؛ واستبدل أي ملفات قديمة). أنشئ أو استبدل ملف `config.toml` داخله:

### config.toml [#configtoml]

```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"
```

<Callout type="warn" title="يوضع المفتاح في ترويسة طلب">
  * استبدل عبارة "your sk- key generated in the console" في السطر الأخير بمفتاح `sk-` الخاص بك، **مع الحفاظ على مسافة واحدة بين `Bearer` والمفتاح**، مثل `Authorization = "Bearer sk-xxxx"`
  * ضع قسم `[model_providers.codex.http_headers]` في **آخر** الملف تمامًا، دون أي إعدادات بعده
  * لم تعد إصدارات Codex الأحدث بحاجة إلى `auth.json`. إن كنت قد أنشأته وفق الدليل القديم فلا ضرر في تركه، ويمكنك حذفه (أبقِه إن كنت تستخدم [مهارة توليد الصور في تطبيق Codex](/ar/docs/tools/codex-api-image))
  * إذا كان إعدادك القديم يحتوي على `requires_openai_auth = true` في قسم `[model_providers.codex]`، فاحذف هذا السطر فقط
</Callout>

## الخطوة 4 — تشغيل Codex CLI [#الخطوة-4--تشغيل-codex-cli]

بعد حفظ ملفات الإعداد، أعد فتح الطرفية ونفّذ ما يلي للتشغيل وتسجيل الدخول تلقائيًا:

```bash
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
```

أو الصيغة المختصرة:

```bash
codex --yolo
```

> أمر التشغيل هذا يتخطّى موافقات الأمان، فلا تحتاج إلى الموافقة على كل خطوة تُنفَّذ تلقائيًا.

عند التشغيل بنجاح، تُظهر الواجهة النموذج الحالي بصيغة `gpt-5.4 xhigh` (وهو النموذج المحدّد في حقل `model` داخل `config.toml`).

<Callout type="info" title="بشأن تبديل النماذج">
  إذا بدّلت إلى نموذج آخر بالخطأ أثناء جلسة ما، فأعِد حقل `model` في `~/.codex/config.toml` إلى `gpt-5.4` ثم أعد تشغيل الطرفية لاستعادته.
</Callout>

***

## تمكين سياق المليون في Codex (اختياري) [#تمكين-سياق-المليون-في-codex-اختياري]

يدعم `gpt-5.4` **نافذة سياق طويل بسعة مليون Token** (272K افتراضيًا)، وهي مفيدة لمراجعة المستودعات الكبيرة وتحليل السجلات الطويلة وإعادة الهيكلة عبر ملفات متعددة. لا يفعّل Codex نافذة المليون **افتراضيًا**؛ عليك الإعلان عنها صراحةً في `config.toml`.

### طريقة الإعداد: أضف سطرين إلى config.toml [#طريقة-الإعداد-أضف-سطرين-إلى-configtoml]

حرّر `~/.codex/config.toml` وأضف ما يلي في **المستوى الأعلى** (قبل أي `[section]`، مثلًا بعد `model = "gpt-5.4"` مباشرة):

```toml
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
```

احفظ الملف، وأعد فتح الطرفية، ثم أعد الدخول إلى Codex لتطبيق التغيير.

**مرجع الحقول**

| الحقل                            | الوظيفة                                                                                                                                                                        |
| -------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `model_context_window`           | يُعلن نافذة السياق القابلة للاستخدام للنموذج بالـ Token؛ القيمة `1000000` تعني مليونًا. وإن لم تُحدَّد، يُستخدم الافتراضي للنموذج (272K)                                       |
| `model_auto_compact_token_limit` | عدد الـ Token الذي يُشغّل الضغط التلقائي للمحفوظات؛ اضبطه على نحو 90% من حجم النافذة (`900000` للمليون). والقيم التي تتجاوز 90% من النافذة يقيّدها Codex، فلا جدوى من رقم أكبر |

### التحقّق من سريان الإعداد [#التحقّق-من-سريان-الإعداد]

بعد إعادة الدخول إلى Codex، اكتب `/status` وتحقّق مما إذا كان `context window` يُظهر نحو مليون (تُظهر بعض الإصدارات نحو 950K — وهو هامش أمان محفوظ بنسبة 5% من Codex). ويمكنك أيضًا استخدام `/statusline` لإضافة استهلاك السياق إلى شريط الحالة لمتابعته مباشرة.

### إذا كنت تستخدم CC Switch [#إذا-كنت-تستخدم-cc-switch]

إن كنت تدير إعداد Codex عبر [CC Switch](/ar/docs/tools/cc-switch)، فأضف السطرين نفسيهما في محرّر إعداد Codex الخاص به ثم طبّق — والنتيجة مماثلة:

<img alt="ضبط model_context_window = 1000000 و model_auto_compact_token_limit = 900000 لإعداد Codex في CC Switch لتمكين السياق الطويل بسعة مليون Token" src="__img0" />

<Callout type="warn" title="ملاحظات الاستخدام">
  * **يجب أن يكونا في المستوى الأعلى**: لا يعمل هذان الحقلان داخل قسم `[profiles.xxx]` (قيد معروف في Codex)؛ وضعهما كذلك في ملف المستخدم `~/.codex/config.toml`، لأن ملف المشروع `.codex/config.toml` قد يُتجاهل
  * **دعم النماذج**: يدعم `gpt-5.4` و`gpt-5.5` سعة المليون عبر قناة الـ API؛ أما نماذج مثل `gpt-5.3-codex` فمحدودة بـ 272K، ولا يمكن لأي قيمة إعداد أن تتجاوز حد النموذج نفسه
  * **تكلفة أعلى**: السياق الأطول يستهلك عددًا أكبر من الـ Token في كل طلب؛ والجزء الذي يتجاوز 272K يُحسب بسعر الطبقة الأعلى للسياق الطويل، فلا تتركه مفعّلًا إلا للمهام الطويلة جدًا
  * **اختلافات الإصدارات**: تقرأ بعض إصدارات Codex الأحدث حجم النافذة من كتالوج النماذج أولًا؛ فإذا كان `/status` لا يزال يُظهر القيمة القديمة، فحدّث إلى الأحدث (`npm i -g @openai/codex@latest`) وأعد المحاولة
</Callout>