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Codex 国内 API 配置先核对当前 CLI 的 Provider、鉴权与 wire_api，再设置匹配的 base_url、Key 和模型。使用支持所需协议的路由，在独立目录验收文件变更与测试结果，并核对完整任务费用。
资料核对：。已将历史单轮记录与 2026-10-07 Codex CLI 0.162.0-alpha.2 固定仓库任务分开。新案例含读取、修改、测试与匹配账单；结果仅覆盖该客户端、型号和固定任务。
先看答案
原生 Codex 自定义 provider 选择支持 Responses 的型号与分组，Base URL 填 https://api.apizt.com/v1。先用本地 TOML 检查器与当前 CLI 确认配置加载，再完成一个固定任务。CC Switch 走本地路由时，客户端配置由它管理，不再用旧变量覆盖。
原生 Responses 与路由转换分别验证
原生直连需要模型与分组支持 /v1/responses。CC Switch 本地路由可转换部分上游格式，但客户端工具事件、模型选择和完整回路还要实测。仅写“OpenAI 兼容”不能证明所有 Codex 功能。
当前可复现案例：真正读取、修改并测试
2026-10-07，Codex CLI 0.162.0-alpha.2 通过 apizt 的 gpt-6-sol 修复固定 Python 仓库，只修改 clamp.py，独立复跑 5 项原测试通过。材料、diff 与测试输出已公开，不将它扩展为所有仓库、MCP 或远程任务成功率。
费用：缓存属于输入细分，不重复相加
案例输入 132,130 tokens，其中缓存读取 110,080；输出 1,030，其中 reasoning 198。完整账单匹配 6 条消费记录合计 $0.002808，仅为当次账户、通道和任务的观察值。用自己的完整请求和账单判断成本，不直接套用该值。
配置加载与认证，按阶段处理
model_provider 名称必须有对应 provider 表；Key 放在 env_key 指向的启动环境。Codex 0.134.0 起的 --profile 使用独立 <name>.config.toml。静态检查成功后，还要在原客户端验证真实请求和权限。
API 与订阅不共享官方功能和余额
apizt API 余额独立管理。官方云端任务、工作区和其他套餐功能由官方账号权益决定，第三方 Key 不开放这些权限。需要切回订阅时，先结束本地路由，再恢复官方供应商与认证。
先用固定小任务验收，再接入真实项目
备份配置，在新目录使用公开失败仓库。先确认原测试失败，再授权 CLI 读取和修改目标实现，独立复跑原测试并检查 diff。保存完整调用、失败尝试与实扣；如果你的项目需要 MCP、浏览器或多仓库，再增加对应验收。
本次固定任务的证据
完整记录与可下载材料见真实仓库案例；这些数值不作为普遍速度或费用承诺。
- 客户端
- Codex CLI 0.162.0-alpha.2
2026-10-07 记录
- 模型
- gpt-6-sol
当前权限和协议需重新核对
- 结果
- 仅 clamp.py 改动，5 项独立测试通过
- 实际账单
- $0.002808
匹配 6 条消费记录；单任务观察值
从真实仓库任务，整理自己的完整费用
2026-10-07 的公开案例包含 Codex CLI 0.162.0-alpha.2 实际读取、修改与测试，独立复跑 5 项原测试通过；已匹配 6 条控制台消费记录。它覆盖固定 Python 任务，不作为所有仓库成功率或通用单价。
- 记录项
- 客户端与协议
- 怎么核对
- 版本、provider、准确型号和最终端点
- 通过条件
- 当前 CLI 能加载，Responses 返回有效内容
- 记录项
- 工具和文件
- 怎么核对
- 工具事件、原测试与 git diff
- 通过条件
- 确实修改目标实现，原测试未被篡改
- 记录项
- 完整用量
- 怎么核对
- 所有回合、缓存、输出和失败尝试
- 通过条件
- 来源明确，缓存与 reasoning 不重复计数
- 记录项
- 真实账单
- 怎么核对
- 时间窗口、型号、令牌与消费记录
- 通过条件
- 全部调用匹配；未匹配字段不冒充实扣
用同一份仓库验收自己的入口
- 下载独立测试材料，先运行原测试，确认预期失败。记录 commit、客户端版本和当前模型分组。
- 备份配置并检查 TOML，再让原客户端读取、修改目标实现并运行测试；该在线步骤可能收费。完成后独立复跑并人工检查 diff。
- 在任务费用工具粘贴脱敏 usage、填写匹配账单，包含失败请求。估算与实扣分开保存，再决定任务规模。
核验日期与验证范围见各页记录；历史实测保留原日期，示例和空白记录表不等于真实任务结果。
Codex 已验证到哪一步？
2026 年 9 月 28 日，macOS 26.3 上的 Codex CLI 0.158.0-alpha.2.1，通过 apizt 的 Responses 接口与 gpt-6-sol 完成单轮文本请求，返回 tokenba_OK。使用只读模式，未执行工具。
- 已验证
- 该版本 CLI 的单轮流式文本调用。
- 尚未覆盖
- 代码改写、工具执行、MCP、多轮续接、断线恢复、CC Switch 本地代理及桌面接管。
- 费用记录
- 保留了另一次 Responses API 请求的 usage；没有对应实扣账单，不据此声称完成编程任务的费用。
查看另一条 Responses API 的脱敏返回
Python requests 2.33.1；gpt-6-sol；HTTP 200。以下为独立 API 请求，不能当作上面 CLI 会话的用量。输入中的缓存 tokens 是输入总量的子集。
{
"output": "tokenba_OK",
"usage": {
"input_tokens": 4394,
"input_tokens_details": {
"cached_tokens": 3840
},
"output_tokens": 10,
"total_tokens": 4404
}
}模型费用：先看单价，再核对实际账单
下表读取 apizt 当前价格接口，单位为美元 / 每百万 tokens，与首页一致，展示最低分组的输入/输出起价，并列出分组。实际令牌分组、缓存、阶梯及工具费用以完整价格页为准。
| 模型 ID | 输入 / 100 万 tokens | 输出 / 100 万 tokens | 起价分组 | 完整规则 |
|---|---|---|---|---|
| gpt-6-sol | 读取中… | 读取中… | 读取中… | 查看 gpt-6-sol 计费 |
价格不代表你的令牌已获授权；同名模型在不同分组的计费和能力可能不同。
普通文本请求可先按「未缓存输入 × 输入单价 + 输出 × 输出单价」估算，再单独计入缓存等费用；数量以百万 tokens 换算。最终按同一时间、模型、分组的控制台消费记录核对。
打开 API 费用计算器用 CC Switch 接入，再验证自己的任务
- 创建 apizt 令牌，确认所选分组同时支持目标模型与 Responses。
- 在 CC Switch 添加提供商。原生 Responses 直连使用 https://api.apizt.com/v1；启用协议转换时按当前版本路由说明配置。
- 启用提供商并重启 Codex。先完成短文本，再在独立测试仓库验证一次你实际需要的读文件、修改或测试任务。
- 核对客户端输出和控制台日志，再记录完整任务的所有请求及实扣。出现失败时保留脱敏错误，不只统计成功尝试。
- 应用 / 开发工具
选择对应协议，填写 Key 与 Base URL
- apizt 网关
核对模型 ID、令牌分组和可用额度
- 模型返回结果
检查响应正文与后台用量记录
- 响应包含有效结果
- 文本请求有可读取的输出；异步任务需要继续查询到完成状态，不能只把提交成功当作生成成功。
- 日志与请求对得上
- 核对调用时间、模型、令牌分组和用量。界面与账单显示不同货币时，先确认计价口径。
- 原工具中也能重复完成
- 最小示例成功但工具失败，优先检查工具的协议、模型映射和配置生效位置。反馈问题时隐藏完整 Key、Cookie 和个人数据。
常见问题
Codex 中转配置只支持 Chat Completions 可以吗？
要按当前 Codex 版本和 wire_api 要求确认，不能凭普通 Chat 接口成功推定 Responses 可用。检查目标网关支持的端点、工具和流式事件后再运行 CLI。
Codex API 接入怎么确认真的完成代码任务？
记录所用 Provider 和模型，运行小任务后检查文件差异与测试输出，再对照平台请求和费用。终端返回文字或连接成功都不能代替实际代码结果。
有没有真的完成 Codex 仓库任务？
有。2026-10-07 的固定案例包含读取、实现修改、测试和独立复跑，5 项原测试通过。历史单轮文本记录与新任务记录分别保存，不混作同一次实测。
Codex Base URL 为什么带 /v1？
原生 Responses provider 通常填写 https://api.apizt.com/v1，再由客户端拼接 /responses。完整端点不是同一字段；CC Switch 路由模式按它管理的本地地址运行。
API 可以替代 ChatGPT 订阅的全部功能吗？
不能。先核对本地 CLI、IDE 与云端功能的支持范围；API 不共享 ChatGPT 订阅余额，也不提供官方云端工作区权益。
案例费用就是我一次任务的价格吗？
不是。它只说明固定任务当次的实扣。模型、分组、缓存、上下文、失败和回合数都会改变费用，用自己的完整账单计算。
config.toml 检查通过就能调用吗？
只表示静态配置或本地加载通过。环境变量、模型权限、网络与 Responses 仍需实际客户端验收。
把选好的模型，接入你的应用
从 Claude、GPT、Gemini 等模型中选择所需能力。获取 API Key，按工具配置接口地址，再用一个小请求确认结果和费用。
创建 API Key
在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。
填写接入配置
按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。
发起第一次调用
确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。