Codex API 整合：完整設定指南

Kimi Open Platform 原生支援 Codex 使用的 Responses API，因此 Codex 可直接使用 Kimi 模型，無需通訊協定轉換或本機代理。本指南將帶你在 macOS 與 Windows 上完成完整設定。

Codex 是 OpenAI 用於處理程式碼儲存庫和終端機工作的 coding agent。它可以：

• 撰寫程式碼：建立函式、測試、指令碼和專注的功能。

• 理解不熟悉的程式碼庫：搜尋檔案、追蹤呼叫關係並說明元件。

• 審查程式碼：找出可能的缺陷、風險假設、缺少的測試和安全疑慮。

• 偵錯並修正問題：重現錯誤、提出修改建議並執行檢查。

• 自動化例行工作：在你的核准下更新檔案並執行已記錄的工作流程。

1. 在 macOS 開啟終端機，或在 Windows 開啟 PowerShell。

2. 執行適用於你作業系統的指令：

macOS：

Windows：

1. 等待安裝完成，然後關閉並重新開啟終端機或 PowerShell。

2. 執行：

1. 選擇使用 ChatGPT 登入，完成瀏覽器登入程序後返回終端機或 PowerShell。免費 ChatGPT 帳戶即可完成此登入，無需付費訂閱。你稍後設定的外部 Kimi 路徑不使用 OpenAI 計費。

1. 前往官方下載頁面 https://chatgpt.com/download，下載 macOS 或 Windows 版桌面應用程式。Codex 是 ChatGPT 桌面應用程式內的工作模式；你下載的應用程式名稱為 ChatGPT。

2. 安裝並開啟應用程式，然後使用你的 ChatGPT 帳戶登入。

3. 建立任務或開啟專案，並選擇 Codex 作為工作模式。

4. 輸入 Say hello in one sentence. 並傳送訊息。

安裝 Codex 後，你可以使用其內建 AI 模型，或連接相容的外部 LLM API。最適合的選項取決於你希望投入多少設定、彈性與帳戶管理作業。

內建模型提供最簡單的使用體驗。你可以選擇可用模型並開始編碼，無需執行其他服務或設定另一組 API 金鑰。

優點：

• 快速完成設定，無需額外設定步驟。

• 直接整合 Codex 工具與功能

• 需要管理的服務與憑證較少

限制：

• 您只能從帳戶可用的模型中選擇

• 若想使用其他供應商的模型，彈性較低

• 需要使用 ChatGPT 帳戶登入。免費方案提供有限的 Codex 存取權，但一般若要 नियमित使用，通常需要付費 ChatGPT 方案（如 Plus 或 Pro），或依用量計費的 OpenAI API 金鑰。

外部 API 可提供更多模型選擇，並讓您使用其他供應商既有的帳戶。Kimi Open Platform 原生支援 Codex 使用的 Responses API，因此可直接連線，無需本機路由器。

優點：

• 可使用其他供應商的模型

• 因應不同程式開發工作時更具彈性

• 可分別控管外部 API 帳戶與用量

• 無需訂閱 GPT。適合成本敏感的情境。

限制：

• 需要 API 金鑰及少量設定調整

• 計費、相容性、隱私權與疑難排解均取決於外部供應商

若想最快完成設定，請從內建模型開始。若您已有外部 API 帳戶，或想有更多模型選擇，請繼續閱讀以下操作說明。

開啟 Kimi API platform。在控制台建立 API 金鑰，然後將其儲存在密碼管理工具或祕密管理工具中。完整金鑰只會顯示一次，請在離開頁面前複製。

注意：Kimi API 是按用量計費的付費服務。測試前請確認帳戶餘額充足，可在控制台的 Billing 查看或儲值。若帳戶餘額為零，僅建立新的 API 金鑰並無法啟用呼叫。

Codex 會從環境變數讀取 API 金鑰。請勿將金鑰寫入 config.toml。

macOS 與 Linux：

為避免將金鑰留在 Shell 歷程記錄中，請依下列方式輸入：

此設定僅適用於目前的終端機工作階段。若要永久保留，請將 export 指令加入 ~/.zshrc（若在 Linux 使用 bash，則加入 ~/.bashrc）。該檔案會以純文字儲存金鑰，請據此設定權限。

Windows（PowerShell）：

將 YOUR_KIMI_API_KEY 替換為您在步驟 1 複製的金鑰。若要在不同工作階段之間保留設定，請在 Settings > System > About > Advanced system settings > Environment Variables 下新增 KIMI_API_KEY。

開啟使用者層級的 Codex 設定檔：macOS 與 Linux 為 ~/.codex/config.toml（Windows 為 %USERPROFILE%\.codex\config.toml）。若檔案尚不存在，請建立它。

加入以下設定。若已存在 model 或 model_provider，請替換其值，並刪除任何以 model_catalog_json = 或 service_tier = 開頭的行（其他設定遺留的行可能會覆寫您的模型中繼資料或路由設定）：

若您的 API 金鑰是在中國平台（platform.moonshot.cn）建立，請改用 https://api.moonshot.cn/v1 作為 base_url 的值；兩個平台的金鑰無法互換。

請保留無關的既有設定（例如 notify、核准、沙箱、專案及介面偏好設定）不變，且不要移除其他供應商區段，例如 [model_providers.openai]。

各項設定的作用：

Codex 僅會在啟動時讀取 config.toml，因此請先完全結束所有正在執行的 Codex 工作階段。接著進入專案目錄並啟動 Codex：

啟動後，確認 Codex CLI 顯示 kimi-k3 為目前模型：

傳送一個簡單請求（例如 hello）。若正常收到回覆，即表示 Codex 已透過 Kimi Responses API 連線。

若要確認回覆確實來自 Kimi，請檢查工作階段是否將 kimi 顯示為提供者，例如在 Codex 工作階段中輸入 /status。Codex 底層會將請求傳送至 POST https://api.moonshot.ai/v1/responses。

桌面應用程式與 CLI 共用相同的使用者層級設定。請先完成上述步驟 1 至 3，然後：

在 macOS 上，按下 Command+Q 以完全結束桌面應用程式。只關閉視窗並不足夠。

在 Windows 上，關閉所有桌面應用程式視窗，並確認應用程式已不在系統匣中執行。

重新開啟桌面應用程式，讓它重新載入 ~/.codex/config.toml，然後開啟專案資料夾。

開啟模型選擇器並選取 kimi-k3。介面可能會顯示 Custom 而非模型名稱，這是正常現象。config.toml 中定義的自訂提供者不一定會在桌面版模型清單中顯示名稱，但請求仍會使用你設定的 kimi-k3。

傳送如 hi 的簡單請求；若正常收到回覆，表示基本連線正常：

接著，傳送一項可測試 Codex agent 功能的任務：

如果 Desktop 在收到工具結果後持續產生最終答案，表示模型呼叫與工具呼叫皆正常運作。

Codex 工作階段會連線至背景 app-server 常駐程式，其環境會在常駐程式啟動時擷取，而非在你啟動工作階段時。若你設定 KIMI_API_KEY 時常駐程式已在執行，即使目前終端機顯示該變數已設定，常駐程式仍無法取得。在 macOS 上，請將此變數寫入 GUI 工作階段環境，並重新啟動常駐程式：

然後再次啟動 Codex。在 Windows 上，於系統層級設定變數後請登出再登入（或完全重新啟動桌面應用程式）。

API 金鑰無效，或金鑰與 base_url 分屬不同平台：在 platform.kimi.ai 建立的 API 金鑰只能搭配 https://api.moonshot.ai/v1 使用，而在 platform.moonshot.cn 建立的金鑰只能搭配 https://api.moonshot.cn/v1 使用。另請確認 KIMI_API_KEY 可在用來啟動 Codex 或 Desktop 的環境中使用。若使用 CLI，請在啟動 Codex 的終端機中檢查：

請求中包含尚未支援的 search_context_size 參數，請將其移除。Codex 預設不會傳送此參數，內建的 web_search 工具可直接使用。

base_url 設定錯誤，請確認其完全為 https://api.moonshot.ai/v1（包含 /v1 後綴）。若你先前透過 CC Switch 或其他本機路由器連線，也請確認 base_url 不再指向如 http://127.0.0.1:... 的本機位址。

你已達到速率或並行數限制。請在 Kimi API 平台控制台的 Limits 中查看所屬方案的配額。

kimi-k3 不在 Codex 的內建模型目錄中。出現此警告屬正常情況，不影響使用；步驟 3 設定的 model_context_window = 1048576 已確保系統將上下文視窗視為 1M。

Codex 只會在啟動時讀取 config.toml，請先結束再重新啟動。也請確認你編輯的是使用者層級的 ~/.codex/config.toml，且沒有任何 -c 旗標或設定檔覆寫它。若你先前曾透過 CC Switch 連線，也請在其 Settings > Routing 中關閉 Codex，否則它會持續重寫 config.toml，並覆蓋新的設定。

在 Codex API 工作流程中使用 Kimi，可改善程式撰寫、除錯與開發任務。其進階功能有助於產生精確回應、處理複雜指令，並加快問題解決。以下是在 Codex 工作流程中使用 Kimi 以提升生產力與效率的主要優點。

• 長上下文程式碼理解能力

Kimi 可一次處理大量程式碼與資訊，並能更有效辨識不同檔案與專案區段之間的關聯。因此，處理大型或複雜的程式碼庫會容易許多。

• 更完善的文件與儲存庫分析

透過 Kimi，可快速檢閱專案文件、技術筆記與儲存庫，不必手動逐一查看每個檔案，就能更輕鬆找到重要細節。開發人員可在更短時間內更清楚掌握整個專案。

• 具成本效益的 AI 開發

Kimi 為處理多種開發任務提供實用且符合預算的選擇。無須完全依賴成本較高的模型，也能取得強大的 AI 支援。團隊可在更妥善控制支出的同時提升整體生產力。

• 更快速的知識檢索

可在大型程式碼庫、資料集與專案檔案中快速找到有用資訊，減少為尋找答案或參考資料而翻找資源的時間，將更多注意力投入程式撰寫、測試與專案改進。

• 改善工作流程自動化

有了 Kimi，重複性的開發工作更容易管理與完成。它可協助產生程式碼、檢閱內容及處理例行專案活動，讓日常工作流程長期維持井然有序、高效且更具生產力。

設定完成的 Codex CLI API 工作流程，能在同一個上下文中串連儲存庫檢查、編輯、指令與審查。Codex 可建立檔案骨架、說明不熟悉的模組、重現失敗情況、提出測試建議，並執行已核准的檢查。外部供應商支援可增加模型選擇，但不會免除審查責任。

每項任務都應從明確而聚焦的目標開始。請 Codex 在編輯前先檢查、審查其提出的變更、只核准你了解的指令、執行儲存庫的測試，並檢視最終差異。產生的程式碼在通過審查與驗證前，都應視為不受信任的貢獻。

要可靠地使用 Codex API，應依序測試每個環節：建立並儲值 Kimi 帳戶、在環境中設定 API 金鑰、儲存使用者層級的供應商設定、重新啟動 Codex，並在進行 agent 任務前以簡單提示詞驗證。請將金鑰保留在環境變數中，而非寫入 config.toml，也絕不可公開真正的金鑰。