如果你已经习惯了在 Codex App 里让 AI 帮你读代码、跑命令、改工程文件下一步很自然的问题就是能不能把更多模型接进来比如 DeepSeek答案是可以。关键不是让 Codex App 直接适配每一家模型厂商而是在本机放一个足够聪明的中间层CodexSwitch。CodexSwitch 会在电脑上启动一个本地代理端点http://127.0.0.1:12785/v1Codex App 只需要像访问 OpenAI Responses API 一样访问这个本地端点真正到上游时CodexSwitch 再把请求路由到 DeepSeek并完成协议转换、模型映射、流式输出转换和本地用量统计。简单说Codex App - CodexSwitch 本地代理 - DeepSeek OpenAI 兼容接口这样Codex App 的使用体验不变但底层模型可以切换到 DeepSeek。为什么需要 CodexSwitch很多模型服务都兼容 OpenAI Chat Completions但 Codex App 的工作方式更接近 Responses 风格。两边并不是完全同一种协议。CodexSwitch 做的事情就是把这层差异收起来Codex App 继续使用本地 Responses 风格入口DeepSeek 继续使用自己的 OpenAI 兼容 Chat 接口CodexSwitch 在中间做模型路由、请求转换和流式事件转换每次请求的 token、成本估算、供应商统计都会落到本地仪表盘。对于日常开发来说这个体验会非常顺不用反复改 Codex 配置也不用在不同模型客户端之间来回切。第一步启动 CodexSwitch打开 CodexSwitch 后左侧可以看到本地服务状态右上角会显示当前本地端点。只要看到服务正在运行Codex App 就可以访问这个本地代理。首页除了服务状态还会展示实时请求数、总成本、token 统计和趋势图。对于经常跑大型仓库分析、长上下文任务的人来说这个本地用量面板很实用你可以直观看到到底是哪一个模型、哪一次请求消耗得最多。第二步选择 DeepSeek 提供商CodexSwitch 内置了 DeepSeek 模板。进入「提供商」页面可以直接看到 DeepSeek 这一项协议显示为OpenAiChat默认模型示例为deepseek-v4-flashAPI 请求地址是https://api.deepseek.com/v1如果只想确认 DeepSeek 是否已经在列表里也可以看这一行第三步填入 DeepSeek API Key点击 DeepSeek 右侧的编辑按钮进入提供商配置页。这里主要确认四件事供应商名称DeepSeekDefault model按你的 DeepSeek 平台可用模型填写API 请求地址https://api.deepseek.com/v1API key填入你自己的 DeepSeek API Key。保存后CodexSwitch 会立即更新本地配置。只要把 DeepSeek 设置为当前使用中的提供商后续 Codex App 发来的请求就会由 CodexSwitch 转发到 DeepSeek。第四步让 Codex App 使用本地代理这一点是 CodexSwitch 最省心的地方它会自动写入受管理的 Codex 配置把 Codex App 的模型入口指向本机http://127.0.0.1:12785/v1也就是说Codex App 仍然以熟悉的方式工作只是它背后访问的模型提供商已经由 CodexSwitch 接管。如果你还依赖 Codex App 里的 ChatGPT 登录态或插件能力可以先在 Codex App 中登录 ChatGPT再到 CodexSwitch 设置里开启“保留 Codex App 的 ChatGPT 登录以支持插件”。这样 CodexSwitch 会继续管理config.toml但不会覆盖原来的auth.json登录态。实际使用时是什么感觉最大的变化是你不需要改变使用 Codex App 的习惯。你仍然可以让 Codex App 做这些事分析一个仓库的代码结构修改某个模块跑测试、看失败原因做重构方案生成说明文档。不同的是模型请求会先进入 CodexSwitch再由它转给 DeepSeek。你可以随时切回 OpenAI、Anthropic、RoutinAI 或其他自定义供应商也可以在 CodexSwitch 的日志里追踪每次请求的成本和 token。这对团队和个人开发者都很有价值模型可以灵活切换配置集中管理用量也有迹可查。适合谁用如果你有下面任意一种需求CodexSwitch DeepSeek 会很适合想在 Codex App 中尝试 DeepSeek而不是换一个全新的开发工具希望不同模型供应商之间可以一键切换想把模型调用、成本估算、用量趋势放在一个本地面板里需要同时维护 Codex App 配置和多家模型 API Key经常处理大仓库希望把模型选择变成一个可控的工作流。一句话总结CodexSwitch 让 Codex App 不再绑定单一模型入口。你可以继续使用熟悉的 Codex App 工作流同时把 DeepSeek 作为上游模型接入进来本地代理负责协议转换提供商页面负责模型切换仪表盘负责用量统计。对于想把 DeepSeek 带进真实开发工作流的人来说这不是“再装一个聊天窗口”而是把 DeepSeek 接到 Codex App 的工程化入口上。项目地址https://github.com/AIDotNet/CodexSwitch如果你正在用 Codex App 做代码开发不妨试试 CodexSwitch把 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等模型放进同一个本地工作台让模型选择真正变成开发流程的一部分。
DeepSeek接入codex app使用
发布时间：2026/5/25 1:04:53
如果你已经习惯了在 Codex App 里让 AI 帮你读代码、跑命令、改工程文件下一步很自然的问题就是能不能把更多模型接进来比如 DeepSeek答案是可以。关键不是让 Codex App 直接适配每一家模型厂商而是在本机放一个足够聪明的中间层CodexSwitch。CodexSwitch 会在电脑上启动一个本地代理端点http://127.0.0.1:12785/v1Codex App 只需要像访问 OpenAI Responses API 一样访问这个本地端点真正到上游时CodexSwitch 再把请求路由到 DeepSeek并完成协议转换、模型映射、流式输出转换和本地用量统计。简单说Codex App - CodexSwitch 本地代理 - DeepSeek OpenAI 兼容接口这样Codex App 的使用体验不变但底层模型可以切换到 DeepSeek。为什么需要 CodexSwitch很多模型服务都兼容 OpenAI Chat Completions但 Codex App 的工作方式更接近 Responses 风格。两边并不是完全同一种协议。CodexSwitch 做的事情就是把这层差异收起来Codex App 继续使用本地 Responses 风格入口DeepSeek 继续使用自己的 OpenAI 兼容 Chat 接口CodexSwitch 在中间做模型路由、请求转换和流式事件转换每次请求的 token、成本估算、供应商统计都会落到本地仪表盘。对于日常开发来说这个体验会非常顺不用反复改 Codex 配置也不用在不同模型客户端之间来回切。第一步启动 CodexSwitch打开 CodexSwitch 后左侧可以看到本地服务状态右上角会显示当前本地端点。只要看到服务正在运行Codex App 就可以访问这个本地代理。首页除了服务状态还会展示实时请求数、总成本、token 统计和趋势图。对于经常跑大型仓库分析、长上下文任务的人来说这个本地用量面板很实用你可以直观看到到底是哪一个模型、哪一次请求消耗得最多。第二步选择 DeepSeek 提供商CodexSwitch 内置了 DeepSeek 模板。进入「提供商」页面可以直接看到 DeepSeek 这一项协议显示为OpenAiChat默认模型示例为deepseek-v4-flashAPI 请求地址是https://api.deepseek.com/v1如果只想确认 DeepSeek 是否已经在列表里也可以看这一行第三步填入 DeepSeek API Key点击 DeepSeek 右侧的编辑按钮进入提供商配置页。这里主要确认四件事供应商名称DeepSeekDefault model按你的 DeepSeek 平台可用模型填写API 请求地址https://api.deepseek.com/v1API key填入你自己的 DeepSeek API Key。保存后CodexSwitch 会立即更新本地配置。只要把 DeepSeek 设置为当前使用中的提供商后续 Codex App 发来的请求就会由 CodexSwitch 转发到 DeepSeek。第四步让 Codex App 使用本地代理这一点是 CodexSwitch 最省心的地方它会自动写入受管理的 Codex 配置把 Codex App 的模型入口指向本机http://127.0.0.1:12785/v1也就是说Codex App 仍然以熟悉的方式工作只是它背后访问的模型提供商已经由 CodexSwitch 接管。如果你还依赖 Codex App 里的 ChatGPT 登录态或插件能力可以先在 Codex App 中登录 ChatGPT再到 CodexSwitch 设置里开启“保留 Codex App 的 ChatGPT 登录以支持插件”。这样 CodexSwitch 会继续管理config.toml但不会覆盖原来的auth.json登录态。实际使用时是什么感觉最大的变化是你不需要改变使用 Codex App 的习惯。你仍然可以让 Codex App 做这些事分析一个仓库的代码结构修改某个模块跑测试、看失败原因做重构方案生成说明文档。不同的是模型请求会先进入 CodexSwitch再由它转给 DeepSeek。你可以随时切回 OpenAI、Anthropic、RoutinAI 或其他自定义供应商也可以在 CodexSwitch 的日志里追踪每次请求的成本和 token。这对团队和个人开发者都很有价值模型可以灵活切换配置集中管理用量也有迹可查。适合谁用如果你有下面任意一种需求CodexSwitch DeepSeek 会很适合想在 Codex App 中尝试 DeepSeek而不是换一个全新的开发工具希望不同模型供应商之间可以一键切换想把模型调用、成本估算、用量趋势放在一个本地面板里需要同时维护 Codex App 配置和多家模型 API Key经常处理大仓库希望把模型选择变成一个可控的工作流。一句话总结CodexSwitch 让 Codex App 不再绑定单一模型入口。你可以继续使用熟悉的 Codex App 工作流同时把 DeepSeek 作为上游模型接入进来本地代理负责协议转换提供商页面负责模型切换仪表盘负责用量统计。对于想把 DeepSeek 带进真实开发工作流的人来说这不是“再装一个聊天窗口”而是把 DeepSeek 接到 Codex App 的工程化入口上。项目地址https://github.com/AIDotNet/CodexSwitch如果你正在用 Codex App 做代码开发不妨试试 CodexSwitch把 DeepSeek、OpenAI、Anthropic 等模型放进同一个本地工作台让模型选择真正变成开发流程的一部分。
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