by smallnest

使用 CLIProxyAPI， 让最新的 Codex 能够支持国内的各大模型

第一部分：CLIProxyAPI

cover

简介

CLIProxyAPI 是一个轻量级 AI API 代理服务器，核心功能是在 OpenAI Responses API 和 Chat Completions API 之间做双向格式转换。它使得仅支持 Responses API 的客户端（如 OpenAI Codex CLI）能够访问仅提供 Chat Completions API 的模型（DeepSeek、GLM、Kimi 等）。

工作原理

工作原理

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Codex CLI
   │  POST /v1/responses  (Responses API)
   ▼
CLIProxyAPI  ← 自动格式转换
   │  POST /v1/chat/completions  (Chat Completions API)

   ▼
DeepSeek / GLM / Kimi / ...
  • 请求方向：Responses → Chat Completions（instructions → system message，input → messages）
  • 响应方向：Chat Completions 响应/流式 SSE → Responses 响应/流式 SSE
  • 支持流式和非流式两种模式

安装

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cd ~/ai/codex-proxy
git clone https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI.git
cd CLIProxyAPI
go build -o cliproxyapi ./cmd/server/

启动与停止

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cd ~/ai/codex-proxy/CLIProxyAPI
./start.sh          # 启动
./start.sh stop     # 停止
./start.sh status   # 查看状态

代理默认运行在 http://127.0.0.1:8317

配置文件

配置架构

配置文件位于 ~/ai/codex-proxy/CLIProxyAPI/config.yaml，修改后代理会自动热加载，无需重启。

当前配置

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host: "127.0.0.1"
port: 8317
debug: false
api-keys:
  - "sk-codex-proxy"             # 客户端认证 key
request-retry: 2

openai-compatibility:
  # Provider 1: oneapi-comate (百度内部网关)
  - name: "oneapi-comate"
    prefix: "comate"
    base-url: "https://oneapi-comate.baidu-int.com/v1"
    api-key-entries:
      - api-key: "sk-xxxxxxxxxxx"
    models:
      - name: "DeepSeek-V4-Flash"
        alias: "deepseek-v4-flash"
      # ... 更多模型

  # Provider 2: 智谱 GLM 官方直连
  - name: "glm-direct"
    prefix: "glm-direct"
    base-url: "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
    api-key-entries:
      - api-key: "xxxxxxxxxxxxx"
    models:
      - name: "glm-5.1"
        alias: "glm-5.1"
      # ... 更多模型

添加新 Provider

在 openai-compatibility 下新增一段：

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openai-compatibility:
  - name: "my-provider"                # provider 名称
    prefix: "my"                       # 前缀路由，用 model my/xxx 访问
    base-url: "https://api.example.com/v1"
    api-key-entries:
      - api-key: "sk-xxxxx"           # API Key
    models:
      - name: "upstream-model-name"    # 上游真实模型名
        alias: "my-model"             # 客户端使用的别名

添加新模型到已有 Provider

在对应 provider 的 models 下追加：

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models:
  - name: "New-Model-Name"      # 上游模型名（需与 provider 端一致）
    alias: "new-model"          # 客户端使用的别名

选择 Provider

当配置了多个 provider 时，有两种方式指定使用哪个：

方式1：prefix 前缀路由（显式指定）

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comate/deepseek-v4-flash    # 走 oneapi-comate
glm-direct/glm-5.1          # 走 glm-direct

方式2：alias 自动路由（省略 prefix）

当 alias 在所有 provider 中唯一时，可省略 prefix：

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deepseek-v4-flash           # 自动匹配到 comate
glm-5.1                     # alias 重名时需加 prefix 消歧

如果多个 provider 有相同 alias（如 glm-5.1 同时在 comate 和 glm-direct 中存在），必须用 prefix 显式指定，否则路由不确定。

关键配置项

配置项 说明 默认值
host 绑定地址，127.0.0.1 仅本地 空（所有接口）
port 端口 8317
api-keys 客户端认证 key 列表 无
request-retry 请求失败重试次数 2
debug 调试日志 false
proxy-url 全局代理（支持 socks5/http/https） 空

可用模型

Provider: oneapi-comate（百度内部网关，prefix: comate）

alias 上游模型名 说明
deepseek-v4-flash DeepSeek-V4-Flash DeepSeek 快速
deepseek-v4-pro DeepSeek-V4-Pro DeepSeek 推理
glm-5 GLM-5 智谱 GLM-5
glm-5-turbo GLM-5-Turbo 智谱 GLM-5 快速
glm-5.1 GLM-5.1 智谱 GLM-5.1
kimi-k2.5 Kimi-K2.5 月之暗面 Kimi
kimi-k2.6 Kimi-K2.6 月之暗面 Kimi
minimax-m2-stable MiniMax-M2-Stable MiniMax 稳定版
minimax-m2.1 MiniMax-M2.1 MiniMax
minimax-m2.7 MiniMax-M2.7 MiniMax
claude-sonnet-4.5 Claude Sonnet 4.5 Claude (中转)
claude-sonnet-4.6 Claude Sonnet 4.6 Claude (中转)
claude-opus-4.6 Claude Opus 4.6 Claude (中转)
claude-haiku-4.5 Claude Haiku 4.5 Claude (中转)

Provider: glm-direct（智谱官方直连，prefix: glm-direct）

alias 上游模型名 说明
glm-5.1 glm-5.1 智谱官方直连
glm-5-turbo glm-5-turbo 智谱官方直连

验证与调试

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# 查看所有可用模型
curl http://127.0.0.1:8317/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex-proxy"

# 测试 Responses API 桥接（非流式）
curl http://127.0.0.1:8317/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex-proxy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-flash","input":"你好"}'

# 测试流式
curl http://127.0.0.1:8317/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex-proxy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-flash","input":"你好","stream":true}'

# 测试 Chat Completions 直通（不走 Responses 转换）
curl http://127.0.0.1:8317/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-codex-proxy" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'

如果你嫌自己配置麻烦，你还可以将 https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI/ 扔给智能体如Claude, 让它帮你按照和配置。

第二部分：Codex CLI 配置

为什么要使用 CLIProxyAPI z做一层代理呢，原因是 codex CLI 自 0.84.0 版本后就不再支持 Chat Completions 格式，而只支持 OpenAI 的 Responses API。因此，CLIProxyAPI 充当了一个中间层，将 Codex 的 Chat Completions 请求转换为 Responses API 格式。

codex这个影响还是巨大的，如果你使用智谱、Minimax、Kimi、Deeepseek 等模型，必须使用 CLIProxyAPI 才能正常使用 最新版的 codex CLI, 而一些新特性比如/goal斜杠命令只能在最新版的codex CLI 中才支持。

还好厂内的同学给我推荐了CLIProxyAPI, 解决了最近一直困扰我的问题。

前提

  • CLIProxyAPI 已启动（参见第一部分）
  • 代理运行在 http://127.0.0.1:8317

配置文件

Codex配置流程

我以厂内的大模型服务为例，演示如何使用CLIProxyAPI的代理服务配置codex。

编辑 ~/.codex/config.toml：

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model_provider = "oneapi"
model = "comate/deepseek-v4-pro"
disable_response_storage = true
model_reasoning_effort = "xhigh"
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

[model_providers.oneapi]
name = "oneapi"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
base_url = "http://127.0.0.1:8317/v1"

配置项说明

顶层配置

配置项 值 说明
model_provider "oneapi" 使用下方 [model_providers.oneapi] 定义的 provider
model "comate/deepseek-v4-pro" 默认模型，可随时通过 --model 切换
disable_response_storage true 不在 OpenAI 端存储响应（通过代理时无意义）
model_reasoning_effort "xhigh" 推理努力程度：low / medium / high / xhigh
model_context_window 1000000 上下文窗口大小（token 数）
model_auto_compact_token_limit 900000 自动压缩上下文的阈值

Provider 配置

配置项 值 说明
name "oneapi" provider 名称，需与 model_provider 一致
wire_api "responses" 必须设为 responses。这是桥接的核心——让 Codex 发出 Responses API 格式请求，由 CLIProxyAPI 转换为 Chat Completions
requires_openai_auth false 不需要 OpenAI 官方认证，代理用自己的 api-key
base_url "http://127.0.0.1:8317/v1" 指向本地 CLIProxyAPI 代理地址

环境变量

Codex 需要 API key 做认证，值需与 CLIProxyAPI 的 config.yaml 中 api-keys 列表里的某一项一致：

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echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-codex-proxy"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

或者配置 ~/.codex/auth.json:

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{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-codex-proxy"
}

切换模型

临时切换（单次会话）：

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codex --model deepseek-v4-flash
codex --model glm-5-turbo
codex --model comate/claude-sonnet-4.6

永久切换：修改 ~/.codex/config.toml 中的 model 字段，例如：

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model = "glm-direct/glm-5.1"

常见问题

常见问题

Q: Codex 报 model not found？
A: 检查 CLIProxyAPI 的 config.yaml 中是否为该模型配置了 alias，且 alias 与 Codex 传入的 --model 参数一致。

Q: 两个 provider 有同名 alias 怎么办？
A: 使用 prefix 前缀消歧：comate/glm-5.1 vs glm-direct/glm-5.1。或者给其中一个换一个不同的 alias。

Q: Codex 连接代理报认证错误？
A: 确保 config.toml 中 requires_openai_auth = false，并设置环境变量 export OPENAI_API_KEY="sk-codex-proxy"。

Q: wire_api 设为 chat 还是用 responses？
A: 必须设为 "responses"。CLIProxyAPI 的工作方式就是接收 Responses API 请求再转为 Chat Completions，如果 Codex 直接发 Chat Completions 格式就不需要这个代理了。

Q: 如何开启调试日志？
A: 将 CLIProxyAPI 的 config.yaml 中 debug 改为 true，代理会自动热加载。

Q: 如何通过代理访问外网 API？
A: 在 CLIProxyAPI 的 config.yaml 中设置 proxy-url: "socks5://127.0.0.1:1080"，或在单个 api-key-entry 上设置 proxy-url。

Q: 配置修改后需要重启吗？
A: CLIProxyAPI 的 config.yaml 修改后自动热加载，无需重启。Codex 的 config.toml 修改后下次启动 Codex 生效。

start.sh

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#!/bin/bash
# CLIProxyAPI 启动脚本
# 使用方法: ./start.sh [stop|status]

SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "$0")" && pwd)"
PID_FILE="$SCRIPT_DIR/cliproxyapi.pid"
CONFIG_FILE="$SCRIPT_DIR/config.yaml"
BINARY="$SCRIPT_DIR/cliproxyapi"

case "${1:-start}" in
  start)
    if [ -f "$PID_FILE" ] && kill -0 "$(cat "$PID_FILE")" 2>/dev/null; then
      echo "CLIProxyAPI already running (PID $(cat "$PID_FILE"))"
      exit 0
    fi
    echo "Starting CLIProxyAPI on http://127.0.0.1:8317 ..."
    "$BINARY" -config "$CONFIG_FILE" &
    echo $! > "$PID_FILE"
    sleep 2
    if kill -0 "$(cat "$PID_FILE")" 2>/dev/null; then
      echo "Started successfully (PID $(cat "$PID_FILE"))"
    else
      echo "Failed to start, check config.yaml"
      rm -f "$PID_FILE"
      exit 1
    fi
    ;;
  stop)
    if [ -f "$PID_FILE" ]; then
      kill "$(cat "$PID_FILE")" 2>/dev/null
      rm -f "$PID_FILE"
      echo "Stopped"
    else
      echo "Not running"
    fi
    ;;
  status)
    if [ -f "$PID_FILE" ] && kill -0 "$(cat "$PID_FILE")" 2>/dev/null; then
      echo "Running (PID $(cat "$PID_FILE"))"
    else
      echo "Not running"
      rm -f "$PID_FILE"
    fi
    ;;
  *)
    echo "Usage: $0 [start|stop|status]"
    ;;
esac