OpenAI Codex 开放第三方模型：改个配置就能接 DeepSeek 和本地 Ollama

过去大家用 AI 辅助写代码，最怕的就是被一家服务彻底绑死。你想用某家丝滑的终端交互，就必须捏着鼻子咽下他们家昂贵的 API 账单。

6 月 17 日，OpenAI 开发者 Tibo 在 X 上提了个醒：旗下的 Codex 已经支持接入任意第三方模型，不局限于自家的 GPT 系列。开发者只要改动几行配置，就能让 Codex 跑在 DeepSeek 或者本地离线的 Ollama 上。

换句话说，OpenAI 这次并没有开源自家的核心大模型，而是把 Codex 的底座改成了可插拔的「模型接入层」。

改个 TOML 文件，把 DeepSeek 和本地模型拽进来

要让 Codex 换脑子并不复杂。Codex 的模型调度现在完全由一个 config.toml 配置文件打理，支持用户目录、项目目录以及命令行参数多层覆盖。

开发者只需要在配置里注册一个 model_providers 项，填好 API 端点地址（base_url）、环境变量密钥（env_key）以及通信协议（wire_api）即可。配置完成后，终端里敲一行带 provider 和 model 参数的命令，就能让任务直接走第三方服务。

需要留心的一个细节是，Codex 从 2026 年 2 月起就移除了对旧版 Chat Completions API 的支持，现在的第三方服务必须兼容 OpenAI 的 Responses API。目前包括 DeepSeek、月之暗面 Kimi、智谱 GLM、阿里 Qwen，以及本地运行的 Ollama 和 LM Studio 都能顺利接入。

开发者 Wei 还分享了一个偷懒技巧：你甚至不用自己手动改文件，直接在终端里吩咐 Codex 读取 config.toml，让它按照格式把新模型补进去，几秒钟就能搞定。

除了配置本身，Codex 工具本身的底子也很扎实。它是用 Rust 写的，以单个二进制文件分发，在 GitHub 上已经拿到超过 9.1 万颗星，经历了 800 多个版本迭代。轻量加上跨平台，让它在极客群体里积累了很厚的基础。

隔壁还在封堵，OpenAI 怎么突然大度了？

有意思的是，OpenAI 的开放和隔壁 Anthropic 形成了极鲜明的反差。

Anthropic 的 Claude Code 依然死守自家生态，官方只允许调用 Opus 和 Sonnet。虽然社区此前靠修改环境变量强行转发到第三方模型，但最新版本的 Claude Code 桌面端已经传出加入了白名单机制，正在逐步堵死这条路。

正是因为官方设卡，社区里甚至孵化出了像 CC Switch 这样专门管理多模型切换的第三方工具，狂揽 10 万颗星。而 OpenAI 这次索性在官方层面把门彻底打开，把主动权交还给开发者。

为什么重要

我们认为，OpenAI 这一步走得相当精明。

对于开发者来说，最直接的好处是成本与隐私的自由。日常写单元测试或小重构，可以直接调用 DeepSeek 这类极具性价比的模型；涉及公司核心机密代码，拔掉网线换成本地 Ollama 就能跑；遇到真正复杂的架构重构，再随时切回前沿大模型。你不需要为了换个模型就重新习惯一套全新的命令行交互。

对行业而言，Codex 的角色已经从一个「卖 OpenAI API 的专用客户端」，悄悄进化成「模型中立的编码代理底座」。AI 编程的竞争焦点，正从单一模型的推理能力，逐渐外延到工作流、代理架构和终端工具链的体验上。

看似 OpenAI 把 API 收入分流给了 DeepSeek 等竞争对手，但它保住了开发者桌面和终端最宝贵的入口。只要开发者每天依然在敲 codex 这一串命令，OpenAI 就掌握了人机交互的真正主导权。