在Claude Code CLI中使用Codex模型

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7 分钟

在Claude Code CLI中使用Codex模型

2026-02-15

Coding

LLM

/

Codex

/

ClaudeCode

/

CLI

/

Proxy

1. 碎碎念#

真不是我不想用Anthropic的Opus模型，只不过A社额度给得低不说，还爱封大陆这边的号，封号是最难以接受的。

国内Kimi2.5，GLM5.0其实做的也还可以，但距离市面上的顶尖模型还是差了一个Level，至于DeepSeek……便宜，傻快就是它的全部优势，我只有做I18n翻译这一块会用到它。

Gemini 3 Pro / Flash也不知道Google在干什么，在2.5 Pro时代俨然算是好用，但上了Version 3 后实在是一言难尽，那个奇怪的注意力机制以及对比别家稀碎的coding能力，也就只有总结文档、审阅小说单章上还行。而且Gemini你可以明显感觉到降智严重，不管是API还是Ai.studio，都不如刚出来时候那会。

还有谁呢？哦，GPT。

其实我对OpenAI的东西一直以来都不太感冒，GPT-5.2-Codex或者5.2，各种思维都用过，感觉在对比Opus4.5上，写前端代码的能力确实远不如A社，但是对于推理来说xhigh的思维一开准确度确实可圈可点，Opus4.5车轱辘来车轱辘去解决不了的问题，用gpt-5.2开个xhigh虽然做的很慢，但它真能搞定。

现在已经迈入了gpt-5.3-codex vs opus-4-6-thinking时代，两家产品都有了明显的进步，哪个好用嘛，网上测评也够多了。

某天我闲着没事干想了想，既然Claude Code CLI能够直接接中转，那我接别的模型行不行呢？

2. 工具链支持#

很多CLI工具链基本只对自家的模型做了匹配，毕竟工具链就是配合自家模型用的，不过令人惊喜的是，OpenAI在这块解开了限制。

既然确认可以做，随之而来的就是报文的解析以及翻译，这又是新的dirty工程了。

在Github搜寻一圈后，找了个更新频繁，支持最全的开源项目CLIProxyAPI。

注意这个工具的文档并不是很实时，使用的过程中需要自己做简单的校验，有一定的上手门槛。

不懂在干什么？其实就是干下面的事情：

Codex -> CLIProxyAPI -> 兼容Anthropic的中转服务 -> Claude Code CLI

这样就达成了使用Claude Code CLI调用Codex干活的目标，不是A家自己的模型调用Codex mcp的玩法，是实实在在的直接让Codex当驾驶员。

3. 实现#

其实CLIProxyAPI项目的文档已经说的很明白，不过你懒得看的话，可以直接往下看。

请注意，当前文章撰写时所在的日期为2026-02-15，CLIProxyAPI最新的版本为6.8.16，请根据自身项目实际情况对配置的有效性做检查。

我是用的Codex是Rightcodes提供的第三方中转服务，比较常见的轮询GPT Team号池，且自家做了缓存命中的一个平台，在节省Token上有一定优势。

不管你是官方还是第三方中转，反正你总得拿到

base_url: 接入的url
api_key: 接入的key

简单地放入CLIProxyAPI项目的配置文件config.yaml中，如下：

1
port: 8317
2
# 如果你有暴露面板在公网的需求，建议你去文档那边了解一下需要提供的配置，走https。
3
tls:
4
  enable: false
5
remote-management:
6
  #开启ui面板
7
  allow-remote: true
8
  # 这玩意儿你改了后它会自己被加密后写回来，是你的面板密码，保障你的面板安全。
9
  secret-key: $2a$10$CTFOJERm23coV4.sE08ww.seVLeNLA29aP/gxrFiSmQ7Zu/G4gqFK
10
  disable-control-panel: false
11
  panel-github-repository: https://github.com/router-for-me/Cli-Proxy-API-Management-Center
12
auth-dir: ~/.cli-proxy-api
13
# 对外提供服务时，允许接入的api_key
14
api-keys:
15
  - sk-1234
16
debug: true
17
codex-api-key:
18
  # 这里填写你 Codex 服务的实际运行地址。
19
  - base-url: "?"
20
    # api_key
21
    api-key: "?"
22
# 这个，其实最好自己去从gemini那边拿一个key过来使用，免费的，后面你就知道为什么了。
23
gemini-api-key:
24
  - api-key: "?" # 填入你从 AI Studio 拿到的 Key
25

26
# 以下是默认配置
20 collapsed lines
27
pprof:
28
  enable: false
29
  addr: 127.0.0.1:8316
30
commercial-mode: false
31
logging-to-file: false
32
logs-max-total-size-mb: 0
33
error-logs-max-files: 10
34
usage-statistics-enabled: false
35
# 如果你有走代理的需求，可以填入（这是Clash Verge Rev的端口），不需要的话注释下面这行即可。
36
proxy-url: socks5://127.0.0.1:7897
37
force-model-prefix: false
38
request-retry: 3
39
max-retry-interval: 30
40
quota-exceeded:
41
  switch-project: true
42
  switch-preview-model: true
43
routing:
44
  strategy: round-robin
45
ws-auth: false
46
nonstream-keepalive-interval: 0

然后开启服务即可，不懂怎么做请参考文档

然后则是配置Claude Code CLI工具链使用CLIProxyAPI中反代出来的服务。

找到settings.json：

还记得之前提到的gemini的api_key么？其实就是翻译A社调用HAIKU模型使用的，这种模型在A社的工具链里面，一般是用于执行获取文件信息、标题提取之类的轻量功能，现在用gemini-2.5-flash-lite来替代。

mcp仅推荐两个，一个是github，做仓库的操作。一个是context7，用于模型实时查阅资料。

有插件需求的，可以考虑everything-claude-code这个开源项目

1
{
2
  "env": {
3
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-1234",
4

5
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://127.0.0.1:8317",
6

7
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "gpt-5.3-codex(xhigh)",
8

9
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "gpt-5.3-codex(high)",
10

11
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "gemini-2.5-flash-lite"
12
  },
13

14
  "permissions": {
15
    "allow": ["Bash(docker info:*)"]
16
  },
17

18
  "model": "claude-opus-4-6",
19

20
  "mcpServers": {
21
    "context7": {
22
      "args": ["dlx", "@context7/mcp-server"],
23

14 collapsed lines
24
      "command": "pnpm"
25
    },
26

27
    "github": {
28
      "args": ["dlx", "@modelcontextprotocol/server-github"],
29

30
      "command": "pnpm",
31

32
      "env": {
33
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN}"
34
      }
35
    }
36
  }
37
}