# Codex CLI (Windows)

> Установите и настройте Codex CLI в Windows для подключения к API LMU AI, включая включение длинного контекста на 1 млн токенов в config.toml.

URL: https://docs.lmuai.com/ru/docs/tools/codex-cli-windows





После установки Codex CLI создайте вручную два файла конфигурации (`config.toml` + `auth.json`) для подключения к API LMU AI — сторонний инструмент настройки не нужен.

***

## Шаг 1 — Установите Windows Terminal [#шаг-1--установите-windows-terminal]

В Windows для Codex CLI мы рекомендуем использовать **Windows Terminal** вместо CMD — он поддерживает несколько окон и удобнее.

* Загрузка из китайского облачного хранилища (рекомендуется, быстро): [https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05](https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05)
* Загрузка с GitHub: [https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0](https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0)

Скачайте `Microsoft.WindowsTerminal_1.23.20211.0_x64.zip`, распакуйте его и дважды щёлкните по `WindowsTerminal.exe`, чтобы запустить — рекомендуется создать ярлык на рабочем столе.

## Шаг 2 — Установите Node.js [#шаг-2--установите-nodejs]

> Если он уже установлен, этот шаг можно пропустить; проверьте командой: `node -v`

Вам нужен &#x2A;*Node.js 20+** — загрузка: [https://nodejs.org/en/download](https://nodejs.org/en/download)

Во время установки обязательно отметьте &#x2A;*«Automatically install the necessary tools»**.

После установки проверьте в терминале:

```bash
node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly
```

<Callout type="info" title="Особый случай">
  Если `node.js` не установлен, или вы устанавливали его ранее, но окружение настроено неправильно, скачайте и переустановите его один раз, затем заново откройте терминал.
</Callout>

**Если вы столкнулись с ошибкой блокировки выполнения скриптов, выполните следующую команду:**

```powershell
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
```

## Шаг 3 — Установите Codex CLI [#шаг-3--установите-codex-cli]

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

Если возникают проблемы с сетью, сначала переключитесь на китайское зеркало, затем установите:

```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 4 — Создайте файлы конфигурации [#шаг-4--создайте-файлы-конфигурации]

Каталог конфигурации — &#x2A;*`C:\users\your-username\.codex\`** (создайте его, если он 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 5 — Запустите Codex CLI [#шаг-5--запустите-codex-cli]

После сохранения файлов конфигурации заново откройте терминал и выполните следующее, чтобы запустить и автоматически войти:

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

Или короткая форма:

```bash
codex --yolo
```

> Эта команда запуска пропускает подтверждения безопасности, поэтому вам не нужно подтверждать каждый автоматически выполняемый шаг.

При успешном запуске в интерфейсе отображается текущая модель `gpt-5.4 xhigh` (модель, заданная полем `model` в `config.toml`).

***

## Включение контекста 1M в Codex (опционально) [#включение-контекста-1m-в-codex-опционально]

`gpt-5.4` поддерживает **длинное контекстное окно на 1 млн токенов** (по умолчанию только 272K), что полезно для просмотра очень больших репозиториев, анализа длинных логов, рефакторинга по нескольким файлам и подобных задач. Codex **не** включает окно 1M по умолчанию; его нужно явно объявить в `config.toml`.

### Как настроить: добавьте две строки в config.toml [#как-настроить-добавьте-две-строки-в-configtoml]

Отредактируйте `C:\users\your-username\.codex\config.toml` и добавьте следующее на **верхнем уровне** (перед любой `[section]`, например сразу после `model = "gpt-5.4"`):

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

Сохраните, заново откройте терминал и войдите в Codex снова, чтобы применить.

**Справочник по полям**

| Поле                             | Назначение                                                                                                                                                                                                       |
| -------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `model_context_window`           | Объявляет используемое контекстное окно 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 (auto-compact); задайте его примерно в 90% от окна (`900000` для 1M). Значения выше 90% окна ограничиваются Codex, поэтому большее число бессмысленно |

### Проверьте, что настройка вступила в силу [#проверьте-что-настройка-вступила-в-силу]

После повторного входа в Codex введите `/status` и проверьте, показывает ли `context window` около 1M (некоторые версии показывают около 950K — зарезервированный запас 5% от Codex). Вы также можете использовать `/statusline`, чтобы добавить использование контекста в строку состояния для отслеживания 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 редакторе конфигурации Codex и примените — эффект будет идентичным:

<img alt="Настройка model_context_window = 1000000 и model_auto_compact_token_limit = 900000 для конфигурации Codex в CC Switch для включения длинного контекста на 1 млн токенов" src="__img0" />

<Callout type="warn" title="Замечания по использованию">
  * **Должно быть на верхнем уровне**: эти два поля не действуют внутри секции `[profiles.xxx]` (известное ограничение Codex); также размещайте их в пользовательском файле `C:\users\your-username\.codex\config.toml`, поскольку проектный `.codex\config.toml` может быть проигнорирован
  * **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**: чем длиннее контекст, тем больше токенов использует каждый запрос; часть выше 272K тарифицируется по более высокому уровню длинного контекста, поэтому не оставляйте его включённым, кроме как для 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
</Callout>
