Codex 配置第三方 API

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2026 年 7 月 12 日前后，应用商店中的 Codex 桌面端入口已显示为 ChatGPT。如果你在应用商店里搜索 Codex 找不到对应应用，可以直接搜索 ChatGPT，并认准 OpenAI 官方发布的应用。

安装 ChatGPT（原 Codex）

Windows / macOS 用户都可以先在系统应用商店搜索并安装 ChatGPT。最新版 Codex 桌面端入口已经更名为 ChatGPT，但下面的配置目录仍然使用 .codex 文件夹。

Windows：打开 Microsoft Store，搜索 ChatGPT 或 Codex，安装 OpenAI 官方应用。
macOS：打开 App Store，搜索 ChatGPT，安装 OpenAI 官方应用。

配置文件位置说明

config.toml 和 auth.json 都放在当前电脑用户目录下的 .codex 文件夹里。以 Windows 为例：

text

C:\Users\xp\.codex
C:\Users\xp\.codex\config.toml
C:\Users\xp\.codex\auth.json

这里的 xp 是我这台电脑的 Windows 用户名文件夹。你自己的电脑用户名是什么，就进入对应的用户文件夹，例如 C:\Users\你的用户名\.codex。

macOS / Linux 用户对应路径一般为：

text

~/.codex/config.toml
~/.codex/auth.json

如果你想在 Codex / ChatGPT（原 Codex）中通过 iToo AI 使用第三方 API，调用 Codex 5.4、Codex 5.5、ChatGPT 5.4、ChatGPT 5.5 等模型，需要完成两处配置：

配置 config.toml
配置 auth.json

全部配置完成后，重启 ChatGPT（原 Codex）即可生效。

第一步：配置 `config.toml`

请先找到 Codex 的配置文件：

macOS / Linux：~/.codex/config.toml
Windows：%userprofile%\.codex\config.toml，例如 C:\Users\xp\.codex\config.toml

如果这个文件不存在，就先创建一个；如果已经存在，将文件内容编辑为：

toml

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.itoo.me"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

[features]
goals = true

配置说明：

model 与 review_model 改成你想使用的模型名称
model_reasoning_effort 改成你要使用的思考强度
可选档位有：minimal、low、medium、high、xhigh
不是所有模型都支持所有档位，例如 gpt-5.1-codex 不支持 xhigh

如果你不确定怎么选，可以先保持：

model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"

第二步：配置 `auth.json`

接着找到认证文件：

macOS / Linux：~/.codex/auth.json
Windows：%userprofile%\.codex\auth.json，例如 C:\Users\xp\.codex\auth.json

如果文件不存在，就新建一个；如果已经存在，将文件内容编辑为：

json

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxxxxx"
}

请将 OPENAI_API_KEY 的值替换为你在平台获取到的真实 Key。

第三步：重启 Codex

在以上两个文件都配置完毕后，重启 ChatGPT（原 Codex）。

如果重启后仍未生效，请优先检查这几项：

base_url 是否为 https://api.itoo.me
OPENAI_API_KEY 是否填写正确
模型名称是否与你的 Key 权限匹配
model_reasoning_effort 是否被当前模型支持