# Codex CLI (Mac/Linux)
> Установите и настройте Codex CLI на Mac / Linux для подключения к API LMU AI, включая способ включения длинного контекста в 1M токенов в config.toml.
URL: https://docs.lmuai.com/ru/docs/tools/codex-cli-mac
После установки Codex CLI создайте два файла конфигурации вручную (`config.toml` + `auth.json`), чтобы подключиться к API LMU AI — сторонний инструмент настройки не нужен.
***
## Шаг 1 — Установите Node.js [#шаг-1--установите-nodejs]
Вам нужен **Node.js 20+** — скачать: [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download)
Пройдите по шагам установщика, затем проверьте в терминале:
```bash
node --version
# A version number (e.g. v23.7.0) means it installed correctly
```
## Шаг 2 — Установите Codex CLI [#шаг-2--установите-codex-cli]
```bash
npm i -g @openai/codex
```
Если возникают проблемы с сетью, сначала переключитесь на китайское зеркало:
```bash
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g @openai/codex
```
Проверьте установку:
```bash
codex --version
# A version number means it installed correctly
```
## Шаг 3 — Создайте файлы конфигурации [#шаг-3--создайте-файлы-конфигурации]
Каталог конфигурации — **`~/.codex/`** (создайте его, если отсутствует; перезапишите любые старые файлы). Создайте/перезапишите в нём эти два файла:
### 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"
requires_openai_auth = true
```
### auth.json [#authjson]
```json
{
"OPENAI_API_KEY": "your sk- key generated in the console"
}
```
## Шаг 4 — Запустите Codex CLI [#шаг-4--запустите-codex-cli]
После сохранения файлов конфигурации снова откройте терминал и выполните следующее, чтобы запустить и автоматически войти в систему:
```bash
codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
```
Или короткую форму:
```bash
codex --yolo
```
> Эта команда запуска пропускает проверки безопасности, поэтому вам не нужно подтверждать каждый автоматически выполняемый шаг.
При успешном запуске интерфейс показывает текущую модель как `gpt-5.4 xhigh` (модель, заданную полем `model` в `config.toml`).
Если вы случайно переключились на другую модель в сессии, измените поле `model` в `~/.codex/config.toml` обратно на `gpt-5.4` и перезапустите терминал, чтобы восстановить её.
***
## Включение контекста 1M в Codex (необязательно) [#включение-контекста-1m-в-codex-необязательно]
`gpt-5.4` поддерживает **длинное окно контекста в 1M токенов** (272K по умолчанию), полезное для обзора больших репозиториев, анализа длинных логов и межфайлового рефакторинга. Codex **не** включает окно 1M по умолчанию; вы должны явно объявить его в `config.toml`.
### Как настроить: добавьте две строки в config.toml [#как-настроить-добавьте-две-строки-в-configtoml]
Отредактируйте `~/.codex/config.toml` и добавьте следующее на **верхнем уровне** (перед любой `[секцией]`, например, сразу после `model = "gpt-5.4"`):
```toml
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
```
Сохраните, снова откройте терминал и снова войдите в Codex, чтобы применить это.
**Справка по полям**
| Поле | Назначение |
| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_context_window` | Объявляет используемое окно контекста модели в токенах; `1000000` — это 1M. Если не задано, используется значение модели по умолчанию (272K) |
| `model_auto_compact_token_limit` | Порог в токенах, запускающий автоматическое сжатие истории; задайте его примерно как 90% от окна (`900000` для 1M). Значения выше 90% окна ограничиваются Codex, поэтому большее число бессмысленно |
### Проверьте, что настройка применилась [#проверьте-что-настройка-применилась]
После повторного входа в Codex введите `/status` и проверьте, показывает ли `context window` около 1M (некоторые версии показывают около 950K — зарезервированный запас безопасности в 5% от Codex). Вы также можете использовать `/statusline`, чтобы добавить использование контекста в строку состояния для мониторинга в реальном времени.
### Если вы используете CC Switch [#если-вы-используете-cc-switch]
Если вы управляете конфигурацией Codex с помощью [CC Switch](/ru/docs/tools/cc-switch), добавьте те же две строки в его редактор конфигурации Codex и примените — эффект будет идентичным:
* **Должно быть на верхнем уровне**: эти два поля не действуют внутри секции `[profiles.xxx]` (известное ограничение Codex); также размещайте их в пользовательском `~/.codex/config.toml`, поскольку проектный `.codex/config.toml` может игнорироваться
* **Поддержка моделей**: `gpt-5.4` и `gpt-5.5` поддерживают 1M по каналу API; модели вроде `gpt-5.3-codex` ограничены 272K, и никакое значение конфигурации не может превысить собственный лимит модели
* **Более высокая стоимость**: более длинный контекст использует больше токенов на запрос; часть выше 272K тарифицируется по более высокой ставке длинного контекста, поэтому не оставляйте его включённым ни для чего, кроме очень длинных задач
* **Различия версий**: некоторые новые версии Codex сначала считывают размер окна из каталога моделей; если `/status` всё ещё показывает старое значение, обновитесь до последней версии (`npm i -g @openai/codex@latest`) и повторите попытку