# 没有ChatGPT订阅也能用Codex：接国内大模型完整实操指南
**作者**: Suu
**日期**: 2026-05-31T04:13:23.000Z
**来源**: [https://x.com/Suu766/status/2060937661288980961](https://x.com/Suu766/status/2060937661288980961)
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这段时间我把云端 GitHub、IDE 插件、国内模型这几个部分完整跑了一遍
下面全是实测里我认为最实用、也最容易踩坑的内容，整理出来分享给大家
# 一、云端版：接上 GitHub，关机也能跑
它跟本地版的区别
本地 Codex 操作当前机器上的文件，云端的对象是你 GitHub 仓库里的代码
你在网页上让它改，它直接往远程仓库里交
怎么接
本地项目先 git init，顺手做一次有意义的提交
在 GitHub 上建同名仓库，本地执行：
```
git remote add origin https://github.com/你的用户名/test.git
git branch -M main
git push -u origin main
```
打开 chatgpt.com/codex/ ，授权 GitHub，选仓库，点 Install & Authorize
连上之后先问一句 “这是个什么项目” ，它能答对，就说明仓库上下文已经读通了
我的实测体验
我自己用云端版，主要就两个场景：大规模重构，和给存量项目批量补注释。这两种放在本地跑，一个耗资源，一个时间太长
云端丢上去，关电脑睡觉，第二天起来改动已经提交好了，很爽
不过有两个点得提前有心理准备：
响应比本地慢
不是网络慢，是它要走完整的远端环境拉起、代码分析再回来，一般几十秒起步，复杂的几分钟
授权权限要收着点给
第一次连 GitHub 时，会请求仓库读写权限
我的建议是：
只开你当前需要用到的那个仓库，别为了方便点 所有仓库
这个不是信不信任 Codex，而是任何第三方工具都别开过大的权限面，安全意识得有
# 二、IDE 插件：让它变成写代码时的肌肉记忆
VS Code 扩展商店搜 Codex ，装完重启
CLI 适合派完整任务，比如「把这个模块改成异步的，补上测试」；插件更适合边写边问的细碎场景
我刚装上那时候，其实觉得它就是内置了个对话框而已，没用出区别
后来才慢慢抓到正确用法——问题得具体，别泛泛而谈：
「这个文件在干嘛」→ 用来快速看懂老项目
「选中这段代码，帮我重构一下，把循环改成列表推导式，同时保持可读性」→ 明确指令比「帮我优化一下」靠谱十倍
「把这段报错信息贴给你，帮我定位」→ 很多时候比自己去搜 stack trace 还快
「给这个函数写个 pytest 用例，覆盖边界情况」→ 测试这种的事情给它就行
慢慢用习惯后，它就成了写代码时的肌肉记忆，基本不用再去浏览器搜问题了
# 三、AGENTS.md：给项目写一份协作说明书
为什么需要它
跟 Codex 合作同一个项目久了，最烦的就是每次新开对话都要把项目规矩再重新说一遍：
Python 版本、命名风格、删除操作要不要先问我……如果不写下来，它会忘，你会累
AGENTS.md 丢在项目根目录里，Codex 会自动读
这份文件本质上就是你和 AI 协作的项目约定
分享一个直接能用的模板：
```
# AGENTS.md
## 项目说明
这是一个 Python 项目，主要用于练习小游戏开发。
## 开发规范
- 使用 Python 3.11+
- 代码保持简单，优先考虑可读性
- 新增功能时同步更新 README
- 修改代码后尽量运行测试或启动程序验证
## 交互偏好
- 先解释修改思路，再动代码
- 涉及删除文件、重构目录、安装依赖时先询问
- 回复使用中文
## Codex 特定配置
- 权限模式：自动审查（关键操作需确认）
- 默认模型：qwen3.6-plus（或 gpt-5.5）
```
一个容易被忽视的点
交互偏好这里，我刚开始没当回事，觉得“先问再改”、“用中文回复这种提示太基础了”
结果有次它直接删了一个我以为无用的文件，后面回滚半天
从那以后，任何涉及删除、重命名、动目录结构的行为，必须在 AGENTS.md 里写明“先询问”
这一点写进去，能挡掉不少心惊肉跳的时刻
# 四、权限模式：拿捏好「帮忙」和「乱来」的边界
Codex 有三种权限模式：
- 默认（只给建议）：
只读参谋，安全但效率低
- 自动审查（推荐）：
能改文件，但删文件、装依赖、push 代码等敏感操作会弹窗让你确认
- 完全访问：
它直接干活，不用问你
我自己的亲身体验：
一开始我直接开了完全访问，觉得信任codex就完了，结果它一次删掉了一个还在引用的工具函数，因为它判断“未被直接调用”
虽然代码有 git 兜底，但那种瞬间窒息感记忆深刻
后来所有项目一律切到「自动审查」，配合 AGENTS.md 的规则，既能自动修改，又能在关键节点踩一脚刹车
建议新手的配置：
日常用「自动审查」；
删除、安装依赖、推送这三类操作，永远设置为手动确认；
完全访问等熟悉 Codex 行为边界后再开，而且最好在非主分支上试
# 五、接国内大模型：不用 ChatGPT 订阅也能稳定跑
前提先说清楚
新版 Codex 依赖 OpenAI 的 Responses API，很多国内平台只兼容 Chat Completions 接口，接上去会直接报错
我试过几个，目前适配最省心的是阿里百炼，原生支持 Responses
配置步骤
1.改 config.toml：
```
model = "qwen3.6-plus"
model_provider = "bailian"
[model_providers.bailian]
name = "bailian"
env_key = "BAILIAN_API_KEY"
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
```
2.设环境变量 BAILIAN_API_KEY，值是你的百炼 API Key
Windows 在系统环境变量里加，Mac/Linux 写到 .zshrc 或 .bashrc
3.完全退出 Codex 再重启
不是最小化，是彻底关掉
验证：
```
codex "用中文写一个Python脚本，打印'Hello 国内大模型'，然后运行它"
```
能自动生成并跑通，就说明接上了
## 实际使用感受（和 GPT-5.5 的差距）
一个提醒：
环境变量不生效是新手第一道坎，我帮不少人排查过，最后发现都是“改了配置没有完全退出 Codex”
重启一次如果还不生效，可以重启电脑，Windows 下环境变量刷新有时候就那么倔
另外新版本已经不支持 wire_api = "chat" 这种旧写法，遇到相关教程直接忽略
# 六、常见报错及处理
# 最后
Codex 真正好用的地方，不是它能一次写出多牛的系统，而是能把那些重复、琐碎却又不得不做的脏活累活接过去
但用得越深，你就越需要把三件事管好：AGENTS.md 的规则、权限边界、模型选择
这三者决定了它到底是帮你省心，还是给你添乱
如果刚开始，我建议从小任务练起，把需求说清楚，慢慢磨合，它就能成为你手边最趁手的那把刀
## 相关链接
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