# Codex CLI (Windows)
> Instala y configura la Codex CLI en Windows para conectarte a la API de LMU AI, incluido cómo habilitar el contexto largo de 1M tokens en config.toml.
URL: https://docs.lmuai.com/es/docs/tools/codex-cli-windows
Después de instalar la Codex CLI, crea a mano un único archivo de configuración, `config.toml` (la clave va en un encabezado de solicitud dentro de él), para conectarte a la API de LMU AI — no necesitas ninguna herramienta de configuración de terceros.
***
## Paso 1 — Instalar Windows Terminal [#paso-1--instalar-windows-terminal]
En Windows, recomendamos usar **Windows Terminal** en lugar de CMD para la Codex CLI: admite múltiples ventanas y es más cómodo.
* Descarga desde la nube en China (recomendada, rápida): [https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05](https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05)
* Descarga desde GitHub: [https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0](https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0)
Descarga `Microsoft.WindowsTerminal_1.23.20211.0_x64.zip`, descomprímelo y haz doble clic en `WindowsTerminal.exe` para iniciarlo — conviene crear un acceso directo en el escritorio.
## Paso 2 — Instalar Node.js [#paso-2--instalar-nodejs]
> Si ya está instalado puedes omitir este paso; verifícalo con: `node -v`
Necesitas **Node.js 20+** — descarga: [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download)
Durante la instalación, asegúrate de marcar **"Automatically install the necessary tools"**.
Después de instalar, verifica en la terminal:
```bash
node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly
```
Si `node.js` no está instalado, o lo instalaste antes pero el entorno quedó mal configurado, descárgalo y reinstálalo una vez, luego vuelve a abrir la terminal.
**Si te aparece un error de ejecución de scripts bloqueada, ejecuta el siguiente comando:**
```powershell
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
```
## Paso 3 — Instalar la Codex CLI [#paso-3--instalar-la-codex-cli]
```bash
npm i -g @openai/codex
```
Si tienes problemas de red, cambia primero a un mirror en China y luego instala:
```bash
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g @openai/codex
```
Verifica la instalación:
```bash
codex --version
# A version number means it installed correctly
```
## Paso 4 — Crear los archivos de configuración [#paso-4--crear-los-archivos-de-configuración]
El directorio de configuración es **`C:\users\tu-nombre-de-usuario\.codex\`** (créalo si no existe; sobrescribe cualquier archivo antiguo). Crea/sobrescribe `config.toml` dentro de él:
### 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"
```
* Reemplaza "tu clave sk- generada en la consola" de la última línea con tu clave `sk-`, **manteniendo un espacio entre `Bearer` y la clave**, por ejemplo `Authorization = "Bearer sk-xxxx"`
* Coloca la sección `[model_providers.codex.http_headers]` **al final mismo** del archivo, sin ninguna otra configuración después
* Las versiones nuevas de Codex ya no necesitan `auth.json`. Si creaste uno con la guía anterior, dejarlo no causa problemas, o puedes eliminarlo (consérvalo si usas la [habilidad de generación de imágenes de Codex App](/es/docs/tools/codex-api-image))
* Si tu configuración antigua tiene `requires_openai_auth = true` en la sección `[model_providers.codex]`, simplemente elimina esa línea
## Paso 5 — Iniciar la Codex CLI [#paso-5--iniciar-la-codex-cli]
Después de guardar los archivos de configuración, vuelve a abrir la terminal y ejecuta lo siguiente para iniciar e iniciar sesión automáticamente:
```bash
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
```
O la forma corta:
```bash
codex --yolo
```
> Este comando de inicio omite las aprobaciones de seguridad, por lo que no tienes que aprobar cada paso ejecutado automáticamente.
Cuando el inicio es exitoso, la interfaz muestra el modelo actual como `gpt-5.4 xhigh` (el modelo definido por el campo `model` en `config.toml`).
***
## Habilitar el contexto de 1M en Codex (opcional) [#habilitar-el-contexto-de-1m-en-codex-opcional]
`gpt-5.4` admite una **ventana de contexto largo de 1M tokens** (solo 272K por defecto), útil para revisar repositorios muy grandes, analizar registros largos, refactorizar en varios archivos y tareas similares. Codex **no** habilita la ventana de 1M por defecto; debes declararla explícitamente en `config.toml`.
### Cómo configurarlo: agrega dos líneas a config.toml [#cómo-configurarlo-agrega-dos-líneas-a-configtoml]
Edita `C:\users\tu-nombre-de-usuario\.codex\config.toml` y agrega lo siguiente en el **nivel superior** (antes de cualquier `[section]`, por ejemplo justo después de `model = "gpt-5.4"`):
```toml
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
```
Guarda, vuelve a abrir la terminal y entra de nuevo a Codex para aplicarlo.
**Referencia de campos**
| Campo | Propósito |
| -------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| `model_context_window` | Declara la ventana de contexto utilizable del modelo en tokens; `1000000` equivale a 1M. Si no se define, usa el valor por defecto del modelo (272K) |
| `model_auto_compact_token_limit` | El umbral de tokens que activa la compactación automática del historial (auto-compact); configúralo en alrededor del 90% de la ventana (`900000` para 1M). Los valores superiores al 90% de la ventana son limitados por Codex, así que un número mayor no tiene sentido |
### Verificar que surtió efecto [#verificar-que-surtió-efecto]
Después de volver a entrar a Codex, escribe `/status` y revisa si `context window` muestra cerca de 1M (algunas versiones muestran unos 950K — un margen de seguridad reservado del 5% por parte de Codex). También puedes usar `/statusline` para agregar el uso de contexto a la barra de estado y monitorearlo en vivo.
### Si usas CC Switch [#si-usas-cc-switch]
Si administras la configuración de Codex con [CC Switch](/es/docs/tools/cc-switch), agrega las mismas dos líneas en su editor de configuración de Codex y aplica — el efecto es idéntico:
* **Debe estar en el nivel superior**: estos dos campos no surten efecto dentro de una sección `[profiles.xxx]` (una limitación conocida de Codex); además, colócalos en el `C:\users\tu-nombre-de-usuario\.codex\config.toml` a nivel de usuario, ya que un `.codex\config.toml` a nivel de proyecto puede ser ignorado
* **Compatibilidad de modelos**: `gpt-5.4` y `gpt-5.5` admiten 1M por el canal de la API; modelos como `gpt-5.3-codex` están limitados a 272K, y ningún valor de configuración puede exceder el límite propio del modelo
* **Mayor costo**: cuanto más largo el contexto, más tokens usa cada solicitud; la porción por encima de 272K se cobra en el nivel más alto de contexto largo, así que no lo dejes activado salvo para tareas muy largas
* **Diferencias entre versiones**: algunas versiones nuevas de Codex leen primero el tamaño de la ventana desde el catálogo de modelos; si `/status` todavía muestra el valor anterior, actualiza a la última versión (`npm i -g @openai/codex@latest`) e inténtalo de nuevo