codex:~/docs$ cat codex.md

Codex CLI: The Definitive Technical Reference

#

words: 3862 read_time: 42m updated: 2026-03-05 08:27
$ less codex.md

摘要: Codex 是一个多平台编码代理,能够读取您的代码库、在操作系统级沙箱中运行命令、修补文件,并将任务委托到云端。掌握五个核心系统(config.toml、沙箱/审批模型、AGENTS.md、MCP 和 Skills),Codex 将成为您的效率倍增器。使用配置文件进行上下文切换,使用 /compact 管理 272K token 预算,并通过 AGENTS.md 编写跨工具项目指令,兼容 Codex、Cursor、Amp 等工具。

Codex 作为多平台编码代理运行,而非一个编写代码的聊天机器人。CLI 能够读取您的代码库、在沙箱中执行命令、修补文件、通过 MCP 连接外部服务,并将长时间运行的任务委托到云端。它在本地运行,但具备全局视野——同样的智能驱动着四个不同的交互界面,适应您的不同工作方式。

随意使用与高效使用 Codex 之间的差异,归结于五个核心系统。 掌握这些系统,Codex 将成为您的效率倍增器:

  1. 配置系统:通过 config.toml 控制行为
  2. 沙箱与审批模型:限定 Codex 的操作权限
  3. AGENTS.md:定义项目级操作契约
  4. MCP 协议:将能力扩展至外部服务
  5. Skills 系统:封装可复用的领域专业知识

我花了数月时间在生产代码库、CI/CD 流水线和团队工作流中同时使用 Codex 和 Claude Code。本指南将这些经验提炼为我在刚开始时希望能拥有的完整参考手册。每个功能都包含实际语法、真实配置示例,以及容易困扰资深用户的边界情况。

稳定性说明:标记为 [EXPERIMENTAL] 的功能在版本更新之间可能会发生变化。截至 v0.107.0,Codex Cloud 和 MCP 命令组均为实验性功能。核心 CLI、沙箱、AGENTS.md、config.toml 和 Skills 功能已稳定。

核心要点

  • 四种界面,一个大脑:CLI、桌面应用、IDE 扩展和云任务都共享相同的 GPT-5.x-Codex 智能,因此请选择适合您工作流程的界面。
  • 操作系统级沙箱:Codex 在内核级别(macOS 上的 Seatbelt,Linux 上的 Landlock + seccomp)强制执行文件系统和网络限制,而非在容器内部。
  • AGENTS.md 跨工具通用:您的项目指令可在 Codex、Cursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed 以及 60,000 多个开源项目中使用。一次编写,处处可用。
  • 配置文件节省上下文切换开销:定义命名配置预设(fastcarefulauto),并使用 --profile 在它们之间切换。
  • 272K 输入上下文很快会被填满:使用 /compact、聚焦的提示词和 @file 引用来主动管理 token 预算。

如何使用本指南

这是一份 2,500 多行的参考文档——请根据您的经验水平选择起点:

经验水平 从这里开始 然后探索
Codex 新手 安装快速入门心智模型 配置沙箱
日常用户 AGENTS.mdSkills计划模式 MCPHooks
团队负责人/企业用户 企业部署最佳实践 决策框架工作流方案
从其他工具迁移 迁移指南 决策框架

末尾的快速参考卡片提供了所有主要命令的速览摘要。


Codex 的工作原理:心智模型

在深入了解功能之前,先理解 Codex 的架构如何影响您的使用方式。该系统在四种界面上运行,由共享的智能层支撑:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CODEX SURFACES                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────┐ │
│  │   CLI    │  │ Desktop  │  │   IDE    │  │ Cloud  │ │
│  │ Terminal │  │   App    │  │Extension │  │  Tasks │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └────────┘ │
│  Local exec     Multi-task    Editor-native  Async      │
│  + scripting    + worktrees   + inline edits detached   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  EXTENSION LAYER                                         │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐   │
│  │   MCP   │  │ Skills  │  │  Apps   │  │  Search │   │
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘   │
│  External tools, reusable expertise, ChatGPT            │
│  connectors, web search (cached + live)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SECURITY LAYER                                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │    Sandbox (Seatbelt / Landlock / seccomp)      │    │
│  │    + Approval Policy (untrusted → never)        │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  OS-level filesystem + network restrictions              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  CORE LAYER                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │         GPT-5.x-Codex Intelligence              │    │
│  │   Tools: Shell, Patch, Read, Web Search         │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  Shared model across all surfaces; costs tokens          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

核心层:GPT-5.x-Codex 模型系列驱动一切。截至 v0.107.0,gpt-5.3-codex 是默认模型,具有 272K token 的输入上下文窗口(128K 输出,400K 总预算)。35 它读取文件、编写补丁、执行 shell 命令,并对您的代码库进行推理。当上下文填满时,Codex 会压缩对话以释放空间。此层消耗 token。

安全层:Codex 执行的每条命令都经过操作系统级沙箱。在 macOS 上,Apple 的 Seatbelt 框架执行内核级限制。在 Linux 上,Landlock + seccomp 过滤文件系统和系统调用访问。沙箱在内核级别运行,而非在容器内部。审批策略随后决定何时请求人工确认。

扩展层:MCP 连接外部服务(GitHub、Figma、Sentry)。Skills 打包可重用的工作流,Codex 按需加载。Apps 连接到 ChatGPT 连接器。网络搜索从互联网添加实时上下文。

界面层:CLI 面向终端高级用户和自动化场景。桌面应用用于多线程项目管理。IDE 扩展用于编辑-编译-测试循环。云端用于独立运行的异步任务。

关键洞察:大多数用户只使用一种界面。高级用户同时使用全部四种:云端处理长时间运行的任务,CLI 执行确定性的仓库操作,IDE 扩展用于紧密的编码循环,桌面应用用于规划和协调。


目录

  1. 如何安装 Codex?
  2. 快速入门:您的第一次会话
  3. 核心交互界面
  4. 配置系统深度解析
  5. 应该选择哪个模型?
  6. Codex 的费用是多少?
  7. 决策框架
  8. 沙箱与审批系统如何工作?
  9. AGENTS.md 如何工作?
  10. Hooks
  11. 什么是 MCP(Model Context Protocol)?
  12. JavaScript REPL 运行时
  13. 什么是 Skills?
  14. 计划模式与协作
  15. 记忆系统
  16. 会话管理
  17. 非交互模式(codex exec)
  18. Codex 云端与后台任务
  19. Codex 桌面应用
  20. GitHub Action 与 CI/CD
  21. Codex SDK
  22. 性能优化
  23. 如何调试问题?
  24. 企业部署
  25. 最佳实践与反模式
  26. 工作流方案
  27. 迁移指南
  28. 快速参考卡片
  29. 变更日志
  30. 参考资料

如何安装 Codex?

包管理器

# npm (recommended)
npm install -g @openai/codex

# Homebrew (macOS)
brew install --cask codex

# Upgrade to latest
npm install -g @openai/codex@latest

直接安装脚本(v0.106.0+)

对于 macOS 和 Linux,可以使用作为 GitHub 发布资产提供的一行安装脚本:62

curl -fsSL https://github.com/openai/codex/releases/latest/download/install.sh | sh

该脚本自动检测您的平台和架构,下载正确的二进制文件,并将其放置在 PATH 中。

二进制下载

对于没有 npm 或 Homebrew 的环境,可从 GitHub Releases 下载特定平台的二进制文件1

平台 二进制文件
macOS Apple Silicon codex-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS x86_64 codex-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux x86_64 codex-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
Linux arm64 codex-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz

系统要求

  • macOS:Apple Silicon 或 Intel(通过 Seatbelt 提供完整沙箱支持)
  • Linux:x86_64 或 arm64(通过 Landlock + seccomp 提供沙箱支持)
  • Windows:使用受限令牌的原生沙箱(在 v0.100.0 中从实验性提升为正式功能)。同时支持 WSL2

认证

codex login                  # Interactive OAuth (recommended)
codex login --device-auth    # OAuth device code flow (headless)
codex login --with-api-key   # API key from stdin
codex login status           # Check auth state (exit 0 = logged in)
codex logout                 # Clear stored credentials

两种认证路径:

  1. ChatGPT 账户(推荐):使用您现有的 Plus、Pro、Team、Business、Edu 或 Enterprise 订阅登录。可完整访问所有功能,包括云任务。
  2. API Key:通过 CODEX_API_KEY 环境变量或 codex login --with-api-key 设置。部分功能(云线程)可能不可用。

专家提示:凭据存储可通过 config.toml 中的 cli_auth_credentials_store 配置。选项:file(默认)、keyring(操作系统钥匙串)或 auto(可用时使用 keyring,否则回退到 file)。

Shell 补全

# Generate completions for your shell
codex completion bash > /etc/bash_completion.d/codex
codex completion zsh > ~/.zsh/completions/_codex
codex completion fish > ~/.config/fish/completions/codex.fish

验证安装

codex --version
# Codex CLI v0.104.0

快速入门:您的第一个会话

5分钟内从零开始进入高效工作状态。

1. 安装并认证:

npm i -g @openai/codex          # Install
codex login                      # Log in with your OpenAI account

2. 导航到项目目录:

cd ~/my-project                  # Any git repo works

3. 启动 Codex:

codex

您将看到交互式 TUI。Codex 会自动读取您的项目结构。

4. 提出问题:

> What does this project do? Summarize the architecture.

Codex 读取关键文件并解释代码库。在默认的 suggest 模式下不会进行任何更改。

5. 进行更改:

> Add input validation to the login endpoint

Codex 以差异对比的形式提出编辑建议。按 y 审核并批准,或按 n 拒绝。

6. 使用斜杠命令:

> /plan Refactor the database layer to use connection pooling

Codex 创建计划但不执行。审核计划后批准即可开始执行。

7. 检查您的工作:

> /diff

查看 Codex 在当前会话中所做的所有更改。

后续步骤: - 使用项目指令设置 AGENTS.md(请参阅 AGENTS.md 如何工作?) - 为您的工作流配置配置文件(请参阅 配置文件) - 尝试 codex exec 进行非交互式自动化(请参阅 非交互模式


核心交互界面

Codex 提供四种不同的界面,由相同的智能引擎驱动。每种界面针对不同的工作流模式进行了优化。

1. 交互式 CLI(终端 UI)

codex                        # Launch TUI
codex "fix the failing tests" # Launch with initial prompt
codex -m gpt-5.3-codex      # Specify model
codex --full-auto            # Workspace-write sandbox + on-request approval

终端 UI 是一个全屏应用程序,包含:

  • 编辑器:输入提示词,使用 @ 附加文件,使用 ! 前缀运行 shell 命令
  • 输出面板:流式显示模型响应、工具调用和命令输出
  • 状态栏:显示模型、token 用量、git 分支、sandbox 模式

TUI 关键快捷键:

快捷键 操作
@ 模糊文件搜索(附加到上下文)
!command 直接运行 shell 命令
Ctrl+G 打开外部编辑器($VISUAL / $EDITOR
Enter(运行中) 在对话过程中注入新指令
Esc 连按两次 编辑之前的消息
方向键 浏览草稿历史

TUI 中可用的斜杠命令

命令 描述
/quit/exit 退出 CLI
/new 在同一会话中开始新对话
/resume 恢复已保存的对话
/fork 将当前对话分叉到新线程
/model 切换模型和推理强度
/compact 压缩对话以释放 token
/diff 显示 git 差异,包括未跟踪的文件
/review 对工作区进行代码审查
/plan 进入计划模式
/mention 将文件附加到对话中
/init 生成 AGENTS.md 脚手架
/status 会话配置和 token 用量
/permissions 设置审批策略
/personality 沟通风格(友好/务实/无)
/mcp 列出已配置的 MCP 工具
/apps 浏览 ChatGPT 连接器
/ps 显示后台终端
/skills 访问和调用 skills
/config 打印生效的配置值及来源
/statusline 配置 TUI 底栏
/feedback 向 Codex 维护者发送日志
/logout 退出登录

2. Codex Desktop App(macOS)

codex app                    # Launch desktop app (auto-installs if missing)

桌面应用程序提供了 CLI 不具备的功能:

  • 多任务处理:跨不同项目同时运行多个并行代理
  • Git worktree 隔离:每个线程在仓库的隔离副本上工作
  • 内联差异审查:无需离开应用即可暂存、还原和提交更改
  • 集成终端:每个线程独立的终端,用于运行命令
  • 对话分叉:分支对话以探索替代方案
  • 浮动弹出窗口:将对话分离为可移动的独立窗口
  • 自动化任务:安排定期任务(问题分类、CI 监控、告警响应)

何时使用桌面应用 vs CLI:当您需要协调多个工作流或需要可视化差异审查时,使用桌面应用。当您需要终端可组合性、脚本编写或 CI/CD 集成时,使用 CLI。

3. IDE 扩展(VS Code、Cursor、Windsurf)

Codex IDE 扩展直接集成到您的编辑器中:

  • 默认代理模式:读取文件、进行编辑、运行命令
  • 内联编辑:在活动文件中提供上下文感知的建议
  • 共享会话:CLI 和 IDE 扩展之间同步会话
  • 统一认证:使用 ChatGPT 账户或 API 密钥登录

从 VS Code Marketplace 或 Cursor/Windsurf 扩展商店安装。3

4. Codex Cloud [实验性]

云任务在 OpenAI 管理的环境中异步运行:

  • 即发即忘:排队任务独立于本地机器运行
  • 并行执行:同时运行多个云任务
  • 创建 PR:Codex 从已完成的工作中创建拉取请求
  • 本地应用:使用 codex apply <TASK_ID> 将云端结果拉取到本地仓库
codex cloud list             # List recent cloud tasks
codex apply <TASK_ID>        # Apply diff from a specific cloud task

云任务也可以从 chatgpt.com/codex 访问。4


配置系统深入解析

Codex 使用 TOML 进行配置。理解优先级层次结构至关重要,因为它决定了当设置冲突时哪个设置优先生效。

优先级(从高到低)

  1. 会话覆盖(最高):CLI标志(--model--sandbox--ask-for-approval--search--enable/--disable--profile)和 -c key=value 覆盖
  2. 项目配置.codex/config.toml,从当前工作目录向上查找到项目根目录;最近的目录优先)
  3. 用户配置$CODEX_HOME/config.toml,默认为 ~/.codex/config.toml
  4. 系统配置(Unix 上为 /etc/codex/config.toml
  5. 内置默认值(最低)

requirements.toml 作为策略约束层,在常规配置合并之后限制用户可以选择的值。请参阅企业部署

配置文件位置

作用域 路径 用途
用户 ~/.codex/config.toml 个人默认设置
项目 .codex/config.toml 每个仓库的覆盖设置
系统 /etc/codex/config.toml 全机器默认设置
托管 /etc/codex/requirements.toml 管理员强制策略约束

专家提示CODEX_HOME 环境变量可覆盖默认的 ~/.codex 目录。适用于 CI/CD 或多账户场景。

完整配置参考

# ~/.codex/config.toml — annotated reference

# ─── Model Selection ───────────────────────────────────
model = "gpt-5.3-codex"                # Default model (272K input context)
model_provider = "openai"               # Provider (openai, oss, or custom provider id)
model_context_window = 272000           # Token count available to active model (override)
model_auto_compact_token_limit = 200000 # Threshold triggering automatic history compaction
model_reasoning_effort = "medium"       # minimal|low|medium|high|xhigh (model-dependent)
model_reasoning_summary = "auto"        # auto|concise|detailed|none
model_verbosity = "medium"              # low|medium|high
personality = "pragmatic"               # none|friendly|pragmatic
review_model = "gpt-5.2-codex"         # Model for /review command
oss_provider = "lmstudio"              # lmstudio|ollama (used with --oss)

# ─── Sandbox & Approval ───────────────────────────────
sandbox_mode = "workspace-write"        # read-only|workspace-write|danger-full-access
approval_policy = "on-request"          # untrusted|on-failure|on-request|never

[sandbox_workspace_write]
writable_roots = []                     # Additional writable paths
network_access = false                  # Allow outbound network
exclude_tmpdir_env_var = false          # Exclude $TMPDIR from sandbox
exclude_slash_tmp = false               # Exclude /tmp from sandbox

# ─── Web Search ────────────────────────────────────────
web_search = "live"                     # Web search mode (constrained by allowed modes)

# ─── Instructions ──────────────────────────────────────
developer_instructions = ""             # Additional injected instructions
model_instructions_file = ""            # Custom instructions file path
compact_prompt = ""                     # Custom history compaction prompt

# ─── Shell Environment ─────────────────────────────────
allow_login_shell = false               # Allow login shell semantics (loads .profile/.zprofile)

[shell_environment_policy]
inherit = "all"                         # all|core|none
ignore_default_excludes = false         # Set true to keep KEY/SECRET/TOKEN vars
exclude = []                            # Glob patterns to exclude
set = {}                                # Explicit overrides
include_only = []                       # Whitelist patterns

# ─── Authentication ────────────────────────────────────
cli_auth_credentials_store = "file"     # file|keyring|auto
forced_login_method = "chatgpt"         # chatgpt|api
mcp_oauth_callback_port = 0            # Fixed port for MCP OAuth callback (0 = random)
mcp_oauth_credentials_store = "auto"   # auto|file|keyring

# ─── History & Storage ─────────────────────────────────
[history]
persistence = "save-all"                # save-all|none
max_bytes = 0                           # Cap size (0 = unlimited)

tool_output_token_limit = 10000         # Max tokens per tool output
log_dir = ""                            # Custom log directory

# ─── UI & Display ──────────────────────────────────────
file_opener = "vscode"                  # vscode|vscode-insiders|windsurf|cursor|none
hide_agent_reasoning = false
show_raw_agent_reasoning = false
check_for_update_on_startup = true

[tui]
notifications = false                   # Enable notifications
notification_method = "auto"            # auto|osc9|bel
animations = true
show_tooltips = true
alternate_screen = "auto"               # auto|always|never
status_line = ["model", "context-remaining", "git-branch"]

# ─── Project Trust ─────────────────────────────────────
project_doc_max_bytes = 32768           # Max AGENTS.md size (32 KiB)
project_doc_fallback_filenames = []     # Alternative instruction filenames
project_root_markers = [".git"]         # Project root detection

# ─── Feature Flags ─────────────────────────────────────
# Use `codex features list` for current names/stages/defaults.
[features]
shell_tool = true                       # Shell command execution (stable)
collaboration_modes = true              # Plan mode (stable)
personality = true                      # Personality selection (stable)
request_rule = true                     # Smart approvals (stable)
unified_exec = true                     # PTY-backed exec (stable)
shell_snapshot = true                   # Shell env snapshots (stable)
command_attribution = true              # Codex co-author in commits (v0.103.0+)
request_user_input = true               # Allow agent to ask clarifying questions in Default mode (v0.106.0+)
multi_agent = false                     # Enable multi-agent collaboration tools (v0.102.0+)
apply_patch_freeform = false            # Expose freeform apply_patch tool
apps = false                            # ChatGPT Apps/connectors (experimental)
child_agents_md = false                 # AGENTS.md guidance (experimental)
runtime_metrics = false                 # Runtime summary in turns
search_tool = false                     # Enable search_tool_bm25 for Apps discovery

# ─── Multi-Agent Roles (v0.102.0+) ───────────────────
[agents]
max_threads = 4                         # Maximum concurrent agent threads

[agents.explorer]
description = "Read-only codebase navigator"
config_file = "~/.codex/profiles/explorer.toml"

# ─── Notifications ────────────────────────────────────
notify = ["terminal-notifier", "-title", "Codex"]  # Command for notifications

# ─── Per-Project Overrides ────────────────────────────
[projects."/absolute/path/to/repo"]
trust_level = "trusted"                 # Per-project trust override

配置文件

用于不同工作模式的命名配置预设:

# Define profiles in ~/.codex/config.toml

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
personality = "pragmatic"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "untrusted"
sandbox_mode = "read-only"

[profiles.auto]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

激活配置文件:

codex --profile fast "quick refactor"
codex --profile careful "security audit"
codex -p auto "fix CI"

专家提示:在配置文件顶层设置 profile = "fast" 可指定默认配置文件。使用 --profile 可在单次会话中覆盖。

自定义模型提供商

连接到 Azure、本地模型或代理服务:

[model_providers.azure]
name = "Azure OpenAI"
base_url = "https://YOUR_PROJECT.openai.azure.com/openai"
wire_api = "responses"
query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" }
env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"

[model_providers.ollama]
name = "Ollama (Local)"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "chat"

警告:chat/completions wire API(wire_api = "chat")已被 OpenAI 托管模型弃用,OpenAI 宣布将于2026年2月移除。36 本地提供商(Ollama、LM Studio)可能仍接受此格式。对于 OpenAI 端点,请改用 wire_api = "responses"

使用 --oss 标志调用本地模型:

codex --oss "explain this function"               # Uses default OSS provider
codex --oss --local-provider lmstudio "explain"   # Explicit LM Studio
codex --oss --local-provider ollama "explain"      # Explicit Ollama

或在配置中设置:

model_provider = "oss"
oss_provider = "lmstudio"   # or "ollama"

内联配置覆盖

从命令行覆盖任意配置值:

codex -c model="gpt-5.2-codex" "refactor the API"
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install dependencies"
codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "debug the race condition"

应该选择哪个模型?

可用模型(2026年2月)

模型 输入 / 总上下文 默认推理级别 最佳用途
gpt-5.3-codex 272K / 400K medium 默认旗舰模型:编码与推理统一
gpt-5.3-codex-spark 128K / 128K high 实时配对编程,快速交互迭代
gpt-5.2-codex 272K / 400K medium 长周期重构、迁移、遗留代码
gpt-5.1-codex-mini 272K / 400K medium 快速任务、成本敏感型工作、高频 CI

具体可用模型列表因账户和发布进度而异。截至 v0.106.0,gpt-5.3-codex 已在 CLI 模型列表中对 API 密钥用户可见。62 请查看本地缓存:~/.codex/models_cache.json

模型选择流程图

Is this a quick fix or simple question?
├─ Yes → gpt-5.1-codex-mini (fastest, cheapest)
└─ No
   ├─ Do you need real-time pairing speed?
   │  ├─ Yes → gpt-5.3-codex-spark (interactive, lower latency)
   │  └─ No
   │     ├─ Is this a multi-file refactor or migration?
   │     │  ├─ Yes → gpt-5.2-codex (272K context, strong at long tasks)
   │     │  └─ No → gpt-5.3-codex (default, best overall)
   └─ Still unsure? → gpt-5.3-codex

推理级别

控制模型在响应前”思考”的程度:

级别 行为 适用场景
minimal 最少推理(仅限 GPT-5 模型) 简单任务、快速查询
low 简短推理 标准编码任务、格式化
medium 平衡模式(默认) 大多数开发工作
high 深度推理 复杂 Bug、架构设计
xhigh 最大推理 安全审计、深度分析

支持的级别因模型而异。minimal 仅适用于 GPT-5 模型。并非所有模型都支持每个级别。

codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "find the race condition"

专家提示xhigh 推理对于相同提示词的 token 消耗量是 medium 的 3-5 倍。请仅在确实需要额外思考的高难度问题上使用。

模型切换

在会话中使用 /model 斜杠命令切换模型,或通过 --model / -m 在每次运行时指定:

codex -m gpt-5.3-codex-spark "pair with me on this component"

Codex 的费用是多少?

另请参阅模型选择了解各模型能力,以及决策框架了解如何为不同任务选择合适的模型。

通过 ChatGPT 计划获取访问权限

Codex 的可用性取决于您的 ChatGPT 计划和组织设置:53

计划 价格 Codex 访问权限 速率限制(5小时窗口)
Free / Go $0 / $5 限时推广访问
Plus $20/月 本地 CLI + 云端任务(2倍速率限制) 45-225 条本地消息,10-60 个云端任务
Pro $200/月 优先处理,GPT-5.3-Codex-Spark(2倍速率限制) 300-1500 条本地消息,50-400 个云端任务
Business $30/用户/月 团队配额、更大的云端虚拟机、SAML SSO(2倍速率限制) 45-225 条本地消息,10-60 个云端任务
Enterprise / Edu 联系销售 自定义配额、管理员控制、审计日志 按额度扩展
API 密钥 按用量计费 CLI、SDK、仅限 IDE(无云端功能) 基于 token

推广费率:Free/Go 访问权限和付费计划的 2 倍速率限制与 Codex Desktop App 的发布(2026年2月)同步推出。这些更高的限制适用于所有使用场景——应用程序、CLI、IDE 和云端。OpenAI 尚未公布结束日期。17

额度消耗

Codex 操作从您的计划配额中消耗额度:

操作 大致额度消耗 备注
本地消息(GPT-5.3-Codex) ~5 标准旗舰模型
本地消息(GPT-5.1-Codex-Mini) ~1 每份额度预算可发送 4 倍消息
云端任务 ~25 在 OpenAI 托管环境中运行
代码审查(每个 PR) ~25 通过 /review 或云端审查

Enterprise 和 Edu 计划的额度随合同配额扩展。在 TUI 中输入 /status 查看当前用量。

API 计费

通过 API 使用 Codex 时,OpenAI 按所选模型的标准 OpenAI API 定价按 token 计费(加上适用的提示词缓存折扣)。请查看官方 API 定价页面了解当前费率。21

成本优化策略

  1. 使用配置文件:创建一个使用 gpt-5.1-codex-minimodel_reasoning_effort = "low"fast 配置文件,用于日常任务
  2. 谨慎使用高推理级别:仅在确实困难的问题上使用 xhigh,因为其 token 消耗量是普通级别的 3-5 倍
  3. 使用 --ephemeral:在 CI/CD 中跳过会话持久化以减少开销
  4. 减少推理摘要:当不需要解释时,设置 model_reasoning_summary = "none"
  5. 批量使用 exec 模式codex exec 避免了自动化工作流中的 TUI 开销
  6. 监控用量:在 TUI 中查看 /status 以及组织的计费仪表板

实际成本示例

常见任务的典型 API 费用(gpt-5.3-codex 标准定价,medium 推理级别):

任务 输入 Token 输出 Token 大致费用
解释一个 500 行的模块 ~15K ~2K ~$0.25
修复一个失败的测试(1-2 个文件) ~30K ~5K ~$0.50
新增一个 API 端点及测试 ~60K ~15K ~$1.10
重构认证模块(10 个文件) ~120K ~30K ~$2.25
通过 codex exec 进行全仓库审计 ~200K ~20K ~$3.00
云端任务:分类 20 个未解决的 issue ~250K ~40K ~$4.50

费用因推理级别、缓存和对话长度而异。日常任务使用 gpt-5.1-codex-mini 可降低约 40-60% 的成本。缓存的输入 token 可享受折扣计费。

隐性 Token 开销

每次工具调用都会在您的可见提示词之外增加额外的 token 消耗:

开销来源 大致消耗
系统提示词 + AGENTS.md 每轮约 2-5K token(加载一次后缓存)
工具定义 每个注册工具约 500 token
文件读取(@file 完整文件内容的 token 数
MCP 工具定义 每个连接的服务器约 200-500 token
推理过程 不定;xhigh 可增加 3-5 倍开销

专家提示:通过 TUI 中的 /status 监控实际用量。token 计数包含所有开销,而不仅仅是您可见的消息。如果费用超出预期,请检查连接了多少 MCP 服务器——每个服务器都会在每次 API 调用中添加工具定义。

团队成本管理

团队规模 推荐配置 预计月度费用
独立开发者 默认模型,medium 推理级别 $20-80
小型团队(3-5人) 配置文件(fast/careful),通过 codex exec 进行代码审查 $200-500
中型团队(10-20人) Enterprise 计划,requirements.toml 限制,CI 集成 $1,000-3,000
大型组织(50+人) Enterprise 配合管理员控制、审计日志、分配预算 定制定价

团队成本控制策略: - 设置 requirements.toml 以在组织范围内强制执行模型和推理级别限制 - CI/CD 使用 gpt-5.1-codex-mini——自动化流水线很少需要最大推理级别 - 基于配置文件的预算管理——定义 cireviewdev 配置文件,设置适当的成本上限 - 通过 OpenTelemetry 监控——企业部署可将用量遥测数据导出到现有的可观测性平台


决策框架

何时使用各个界面

场景 最佳界面 原因
快速修复 bug CLI 快速、专注、可脚本化
多文件重构 CLI 或 App CLI 适合确定性补丁;App 适合可视化差异审查
探索不熟悉的代码 CLI 终端可组合性,grep/find 集成
并行工作流 Desktop App Worktree 隔离,多任务管理
活跃的文件编辑 IDE 扩展 内联编辑,紧密的编译-测试循环
长时间运行的迁移 云端 独立运行,完成后创建 PR
CI/CD 自动化 codex exec 非交互式,JSON 输出,可脚本化
代码审查 CLI 或 App /review 命令配合预设
团队入职培训 Desktop App 可视化、引导式,所需终端知识较少

何时使用各个沙箱模式

场景 模式 审批方式 原因
探索未知代码 read-only untrusted 最高安全性,不会破坏任何东西
日常开发 workspace-write on-request 速度与安全性的良好平衡
受信任的自动化 workspace-write never 快速、不中断、沙箱化
系统管理 danger-full-access on-request 需要完整访问权限但有人工审批
CI/CD 流水线 workspace-write never 自动化,沙箱限定于工作区

何时使用各个推理级别

任务类型 推理级别 模型 配置文件
格式化、代码检查 low gpt-5.1-codex-mini fast
标准编码 low-medium gpt-5.3-codex 默认
复杂调试 high gpt-5.3-codex careful
安全审计 xhigh gpt-5.3-codex careful
快速原型开发 low gpt-5.3-codex-spark fast
迁移/重构 medium-high gpt-5.2-codex 默认

计划模式与直接执行

Will Codex need to change more than 3 files?
│
├── YES → Use Plan Mode (/plan)
│         Codex designs the approach BEFORE making changes.
│         You review and approve the plan.
│         Best for: refactors, new features, migrations
│
└── NO → Is the change well-defined?
         │
         ├── YES → Direct execution
         │         Just describe the task. Codex executes immediately.
         │         Best for: bug fixes, small features, test additions
         │
         └── NO → Use Plan Mode (/plan)
                  Let Codex explore and propose an approach first.
                  Best for: unfamiliar codebases, ambiguous requirements

Steer 模式:Enter 与 Tab

情况 使用 Enter 使用 Tab
Codex 即将犯错 立即发送纠正
您有后续任务 排队等当前工作完成后执行
Codex 选错了文件 立即发送重定向
您想扩展范围 排队添加
紧急优先级变更 立即发送新的优先级
非关键上下文 排队——不急

经验法则:Enter = “停下,现在听我说。” Tab = “等您完成后,还要做这个。”

Desktop App 与 CLI

How do you prefer to work?
│
├── Terminal-first → Use CLI
│   │
│   ├── Single focused task → codex (interactive TUI)
│   ├── Scripted automation → codex exec (non-interactive)
│   └── Quick one-shot → codex exec "prompt" -o result.txt
│
└── Visual/multi-project → Use Desktop App
    │
    ├── Multiple parallel tasks → Multi-thread with worktree isolation
    ├── Visual diff review → Built-in Git diff viewer
    ├── Scheduled automation → Automations tab
    └── Voice-driven → Ctrl+M for voice dictation
功能 CLI Desktop App
交互式会话
并行代理 手动(多个终端) 内置(worktree 隔离)
差异审查 /diff(文本) 可视化内联差异
自动化 Cron + codex exec GUI 调度器
语音输入 是(Ctrl+M
CI/CD 集成 codex exec + GitHub Action
会话同步 是(与 CLI 共享)

选择哪个配置文件?

将您的任务匹配到预配置的配置文件:

任务类型 配置文件 关键设置
快速提问、格式化 fast model = "gpt-5.1-codex-mini", model_reasoning_effort = "low"
日常开发 (默认) model = "gpt-5.3-codex", model_reasoning_effort = "medium"
架构设计、安全审计 careful model = "gpt-5.3-codex", model_reasoning_effort = "xhigh"
实时结对编程 pair model = "gpt-5.3-codex-spark", model_reasoning_effort = "high"
CI/CD 自动化 ci model = "gpt-5.1-codex-mini", model_reasoning_effort = "low", sandbox_mode = "workspace-write"

config.toml 设置:

# Default profile
profile = "default"

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"

[profiles.pair]
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "high"

[profiles.ci]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
sandbox_mode = "workspace-write"

按会话切换配置文件:codex --profile careful


沙箱与审批系统如何工作?

Codex 使用双层安全模型,将技术上可执行的操作何时需要人工审批分离开来。这种方法与 Claude Code 的权限系统有本质区别——Codex 在操作系统内核层面强制执行限制。5 另请参阅企业部署中关于管理员在组织范围内强制执行的 requirements.toml 约束。

第一层:沙箱(可执行的操作)

沙箱使用操作系统原生机制控制文件系统和网络访问:

模式 文件访问 网络 实现方式
read-only 所有位置只读 已阻止 最严格;修改操作需要明确审批
workspace-write 工作区 + /tmp 可读写 默认阻止 常规开发;安全的默认选项
danger-full-access 完全访问机器 已启用 最大能力;请谨慎使用

平台特定的强制执行方式:

  • macOS:通过 sandbox-exec 使用 Apple 的 Seatbelt 框架,在运行时编译特定模式的配置文件并由内核强制执行6
  • Linux:使用 Landlock 进行文件系统限制 + seccomp 进行系统调用过滤。一个独立的辅助进程(codex-linux-sandbox)提供纵深防御隔离。5 Bubblewrap(bwrap)作为 Linux 构建的一部分被内置并编译(从 v0.100.0 起由可选升级为内置)7
  • Windows:使用受限令牌的原生沙箱(从 v0.100.0 起由实验性升级为正式版)。同时支持 WSL(继承 Linux 的 Landlock + seccomp)

为什么这很重要:与基于容器的沙箱(Docker)不同,操作系统级沙箱更快、更轻量,且更难被突破。内核在 Codex 接触到系统调用之前就已强制执行限制。

安全修复: - zsh-fork 沙箱绕过(v0.106.0): 修复了一个通过 zsh 分叉执行 shell 可绕过沙箱限制的漏洞。62 如果您使用的是更早版本,请立即升级。 - 输入大小限制(v0.106.0): Codex 现在强制执行约100万字符的输入上限,以防止过大的负载导致挂起。62 - Linux /dev 文件系统(v0.105.0): Linux 上的沙箱命令现在会接收一个最小化的 /dev 文件系统,提高了与需要设备节点的工具的兼容性。63

ReadOnlyAccess 策略(v0.100.0+): 一种可配置的策略模式,用于细粒度的读取访问控制。使用它来限制 Codex 可以从哪些目录读取数据,即使在 workspace-write 模式下也是如此:

[sandbox_workspace_write]
read_only_access = ["/etc", "/usr/local/share"]  # Only these paths readable outside workspace

第二层:审批策略(何时询问)

审批策略决定 Codex 何时暂停以请求人工确认:

策略 行为 适用场景
untrusted 自动运行安全的读取操作;其他所有操作均需提示 最高信任门槛;不熟悉的代码仓库
on-failure 自动运行直到出错,然后询问 半自动化;捕获错误
on-request 在沙箱范围内自动审批;越界操作需提示 默认选项;良好的平衡
never 完全不提示 CI/CD、可信自动化

独立审批 ID(v0.104.0+)

Codex 现在为多步骤 shell 执行中的每个命令分配独立的审批 ID。这意味着审批是细粒度的——在一个序列中批准一个命令不会自动批准同一 shell 调用中的后续命令。51

灵活的审批控制(v0.105.0+)

审批流程现在支持额外的沙箱权限和细粒度拒绝:63

  • 额外沙箱权限:当命令需要超出当前沙箱模式的访问权限时,Codex 可以请求特定的额外权限,而无需完全更改模式
  • 细粒度拒绝:可以拒绝单个工具调用并附带反馈,这样 Codex 可以调整其方法,而不是简单地重新尝试相同的命令

--full-auto 标志

--full-auto 是以下配置的便捷别名:

codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request

关键注意事项--full-auto 会覆盖任何显式的 --sandbox 值。如果您传入 --full-auto --sandbox read-only,最终会得到 workspace-write,因为 --full-auto 优先级更高。8

推荐配置

日常开发(安全的默认配置):

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

高级用户(完全访问,人工在环):

sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "untrusted"

这个组合是社区推荐的”最佳平衡点”:最大能力但每个命令都需要审批。9

CI/CD 自动化

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "never"

启用网络访问

Codex 在 workspace-write 模式下默认阻止网络访问。在需要时启用:

# Per-run
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install the packages"

# In config.toml
[sandbox_workspace_write]
network_access = true
writable_roots = ["/path/to/extra/dir"]   # Additional writable directories
exclude_slash_tmp = false                  # Prevent /tmp from being writable
exclude_tmpdir_env_var = false             # Prevent $TMPDIR from being writable

WebSocket 代理支持(v0.104.0+)

对于通过代理路由 WebSocket 流量的企业环境,Codex 现在支持 WS_PROXYWSS_PROXY 环境变量:51

export WSS_PROXY="https://proxy.corp.example.com:8443"
codex "update the README"

这些是对现有 HTTPS_PROXY 和 SOCKS5 代理支持(v0.93.0+)的补充,覆盖了所有传输层。

测试沙箱

在信任沙箱之前验证其行为:

codex sandbox macos --full-auto -- ls /etc/passwd   # macOS test
codex sandbox linux --full-auto -- cat /etc/shadow   # Linux test

如果沙箱正常工作,两个命令都应该因权限被拒绝而失败——即使在 --full-auto 模式下,沙箱也会阻止读取敏感系统文件。如果任一命令成功执行,则您的沙箱配置需要排查。


AGENTS.md 如何工作?

AGENTS.md 是 Codex 的项目指令系统——一个开放标准10,现由 Linux 基金会的 Agentic AI Foundation 管理。Codex、Cursor、Copilot、Amp、Jules(Google)、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed、Factory、RooCode 以及超过 60,000 个开源项目均已支持。它定义了 Codex 在特定代码仓库或目录中的行为方式。请参阅技能了解可复用的专业知识包,它们是 AGENTS.md 的补充。

发现层级

Codex 在会话开始时通过遍历目录树构建指令链:

  1. 全局~/.codex/):AGENTS.override.md > AGENTS.md
  2. 项目(从 git 根目录到当前目录):每一层检查 AGENTS.override.md > AGENTS.md > 备用文件名
  3. 合并:文件从根目录向下拼接;距离更近的文件在提示中出现更晚,并覆盖更早的指导
~/.codex/AGENTS.md                     ← Global defaults
  └─ /repo/AGENTS.md                   ← Project-wide rules
      └─ /repo/services/AGENTS.md      ← Service-specific rules
          └─ /repo/services/payments/
               AGENTS.override.md      ← Overrides everything above for this dir

如何编写优秀的 AGENTS.md

基于 Codex 自身的直接指导和社区最佳实践11

应该做的: - 具体明确:"Use rg --files for discovery" 优于 "search efficiently" - 定义完成标准:什么算”完成”?(测试通过、lint 清洁等) - 包含命令:构建、测试、lint、格式化(精确的调用方式) - 按任务组织:编码、审查、发布、事故/调试章节 - 定义升级路径:被阻塞或遇到意外状态时该怎么做

不应该做的: - 倾倒整个风格指南而没有执行规则 - 使用模糊的指令(”注意一下”、”优化”) - 混合矛盾的优先级(速度 + 详尽验证 + 无运行时预算) - 编写散文式文档(AGENTS.md 是操作策略,不是 README)

示例:生产环境 AGENTS.md

# Repository Guidelines

## Build, Test, and Development Commands
- Run API (dev): `python3 -m uvicorn main:app --reload`
- Install deps: `pip install -r requirements.txt`
- Lint: `python3 -m ruff check .` (auto-fix: `--fix`)
- Format: `python3 -m ruff format .`
- Tests: `python3 -m pytest -v`
- Coverage: `python3 -m pytest --cov=app --cov-report=term-missing`

## Coding Style & Naming Conventions
- Python 3.11+. Type hints on all functions.
- Ruff enforced: 88-char lines, double quotes, spaces for indent.
- Naming: modules `snake_case.py`, classes `PascalCase`, functions `snake_case`.

## Commit & Pull Request Guidelines
- Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `refactor:`, `chore:`, `test:`
- Commits should be small and focused.
- PRs must include: description, test plan, and screenshots for UI changes.

## 安全
- 永远不要提交密钥。使用`.env`进行本地配置。
- 使用适当的错误处理验证所有外部API调用。

覆盖机制

在任意目录层级放置AGENTS.override.md将替换该范围内的常规AGENTS.md。适用于:

  • 发布冻结:”不添加新功能,仅修复问题”
  • 事故模式:”所有变更必须经过值班人员审核”
  • 临时加固:”本迭代周期内不更新依赖”

配置

# Custom fallback filenames (in addition to AGENTS.md)
project_doc_fallback_filenames = ["TEAM_GUIDE.md", ".agents.md"]

# Increase max size for large instruction files
project_doc_max_bytes = 65536    # 64 KiB (default: 32 KiB)

脚手架生成

codex                           # Launch TUI
/init                           # Generate AGENTS.md scaffold

或者验证您的指令链:

codex --ask-for-approval never "Summarize your current instructions"

Hooks

Codex 在 v0.99.0(AfterAgent)和 v0.100.0(AfterToolUse)中添加了 hooks。与Claude Code的 12+ 个生命周期事件相比,hook 系统仍处于早期阶段,但为常见工作流提供了自动化入口。

可用的 Hook 事件

事件 触发时机 添加版本
AfterAgent 代理完成一个完整轮次后 v0.99.0
AfterToolUse 每个独立工具调用完成后 v0.100.0

Hook 配置

Hooks 在.codex/config.toml中配置:

[[hooks]]
event = "AfterToolUse"
command = "echo 'Tool completed' >> /tmp/codex-log.txt"

复现Claude Code的 Hook 模式

如果您正在从Claude Code迁移,以下是在没有完整 hook 事件集的情况下实现类似自动化的方法:

Claude Code模式 Codex 替代方案
PreToolUse文件阻止 AGENTS.md 指令 + sandbox read-only模式
PostToolUse代码检查 AfterToolUse hook 运行您的检查工具
SessionStart上下文注入 AGENTS.md(每次会话自动加载)
SubagentStop通知 AfterAgent hook 配合通知脚本
异步 hooks 暂不支持;使用 Cloud 任务处理后台工作

专家提示: hook 系统正在积极扩展中。请查看 Codex 变更日志了解每个版本中的新 hook 事件。


什么是MCP(Model Context Protocol)?[EXPERIMENTAL]

MCP通过连接外部工具和服务来扩展 Codex 的能力。codex mcp命令组目前标记为实验性,命令和配置格式可能在版本之间发生变化。Codex 支持两种传输类型:STDIO(本地进程)和 Streamable HTTP(远程服务器)。12

配置MCP服务器

STDIO 服务器(本地进程):

# In ~/.codex/config.toml or .codex/config.toml

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true                         # Fail startup if unavailable
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
env = { "MY_VAR" = "value" }            # Static env vars
env_vars = ["PATH", "HOME"]             # Forward host env vars
cwd = "/path/to/project"                # Optional working directory
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60
enabled_tools = ["search", "summarize"]  # Tool allowlist
disabled_tools = ["slow-tool"]           # Tool denylist

HTTP 服务器(远程):

[mcp_servers.figma]
enabled = true
url = "https://mcp.figma.com/mcp"
bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN"
http_headers = { "X-Figma-Region" = "us-east-1" }
env_http_headers = { "X-Org-Id" = "FIGMA_ORG_ID" }  # Headers from env vars
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60

CLI管理

codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp add context7 --env API_KEY=... -- npx -y @upstash/context7-mcp   # With env vars
codex mcp add figma --url https://mcp.figma.com/mcp --bearer-token-env-var FIGMA_OAUTH_TOKEN
codex mcp list                          # List all configured servers
codex mcp list --json                   # JSON output
codex mcp get context7                  # Show server config
codex mcp get context7 --json           # JSON output
codex mcp login <server>                # OAuth flow for HTTP servers
codex mcp logout <server>               # Remove OAuth credentials
codex mcp remove <server>               # Delete server definition

在会话中:/mcp显示活跃的服务器和可用工具。

将 Codex 作为MCP服务器运行

Codex 可以将自身暴露为MCP服务器,用于多代理编排:13

codex mcp-server                        # Start as MCP server (stdio transport)

该服务器暴露两个工具: 1. codex():使用 prompt、sandbox、model 和 approval 参数启动新会话 2. codex-reply():使用threadId和 prompt 继续现有会话

与 Agents SDK(Python)配合使用:

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async with MCPServerStdio(
    name="Codex CLI",
    params={"command": "npx", "args": ["-y", "codex", "mcp-server"]},
    client_session_timeout_seconds=360000,
) as codex_mcp_server:
    agent = Agent(name="Developer", mcp_servers=[codex_mcp_server])
    result = await Runner.run(agent, "Fix the failing tests")

知名MCP服务器

服务器 用途 安装方式
Context7 最新的库文档 npx -y @upstash/context7-mcp
Figma 设计文件访问 HTTP: https://mcp.figma.com/mcp
Playwright 浏览器自动化 npx -y @anthropic/mcp-playwright
Sentry 错误监控 HTTP: https://mcp.sentry.dev/mcp
GitHub 仓库操作 npx -y @anthropic/mcp-github

实用模式

模式1:上下文感知开发 — 将 Context7 与您的框架文档配对,确保 Codex 始终拥有最新的API参考:

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]

模式2:输出限制 — MCP工具响应默认截断至约 25K 字符。对于返回大量数据的工具(数据库查询、日志捕获),使用enabled_tools限制特定工具并保持响应精简。

模式2a:多模态工具输出(v0.107.0) — 自定义工具现在可以在文本之外返回多模态输出(图片、富内容)。这使得生成视觉产物的工具——截图、图表、图表渲染——可以直接将其传递给模型进行分析。64

模式3:企业级MCP治理 — 通过requirements.toml锁定开发者可以使用的MCP服务器:

# In /etc/codex/requirements.toml — only approved servers allowed
[mcp_servers.approved-internal]
identity = { command = "npx @company/internal-mcp" }

任何与requirements.toml中身份标识不匹配的服务器将在启动时被阻止。完整策略配置请参阅企业部署


JavaScript REPL 运行时[EXPERIMENTAL]

Codex v0.100.0 添加了实验性的JavaScript REPL 运行时(js_repl),可在工具调用之间保持状态。在 v0.106.0 中,REPL 被提升至/experimental斜杠命令,并增加了启动兼容性检查——需要 Node.js 22.22.0 或更高版本。62

启用 JS REPL:

# In config.toml
[features]
js_repl = true

或在会话中通过 TUI 中的/experimental激活。

使用示例: 启用后,Codex 可以在会话内的工具调用之间保持状态:

// Codex can accumulate data across multiple tool calls
const results = await fetchTestResults();
const failures = results.filter(r => r.status === "failed");
console.log(`${failures.length} failures out of ${results.length} tests`);
// Variable 'failures' persists and is available in subsequent tool calls

要求: Node.js 22.22.0+(启动时检查兼容性)。v0.105.0 增加了改进的 REPL 故障错误报告和恢复机制。63

此功能为实验性功能。接口可能在版本之间发生变化。


什么是 Skills?

Skills 是可复用的、面向特定任务的能力包,Codex 按需加载。它们遵循开放代理技能标准。14

Skill 结构

my-skill/
  SKILL.md           (required: instructions)
  scripts/           (optional: executable scripts)
  references/        (optional: reference docs)
  assets/            (optional: images, icons)
  agents/openai.yaml (optional: metadata, UI, dependencies)

发现路径

Codex 将用户安装的 skills 存储在$CODEX_HOME/skills(默认:~/.codex/skills)中,包括.system/下的内置系统 skills。Codex 支持符号链接的 skill 文件夹。

范围 路径
项目/团队 仓库中的 skill 文件夹(布局可能因版本而异)
用户 ~/.codex/skills/(或$CODEX_HOME/skills/
管理员 /etc/codex/skills/
系统 由 OpenAI 内置(位于~/.codex/skills/.system/下)

创建 Skill

SKILL.md 格式:

---
name: security-audit
description: Run a thorough security audit on the codebase.
---

## 安全审计流程

1. 使用 `rg -i "(api_key|password|secret|token)\s*=" --type py` 扫描硬编码的密钥
2. 检查 SQL 注入:查找查询中的字符串插值
3. 验证所有API端点的输入验证
4. 检查依赖漏洞:`pip audit` 或 `npm audit`
5. 审查认证和授权模式
6. 按严重级别(严重/高/中/低)报告发现结果

元数据(agents/openai.yaml):

interface:
  display_name: "Security Audit"
  short_description: "Full codebase security review"
  icon_small: "./assets/shield.svg"
  brand_color: "#DC2626"
  default_prompt: "Run a security audit on this repository"

policy:
  allow_implicit_invocation: false    # Require explicit $skill

dependencies:
  tools:
    - type: "mcp"
      value: "snyk"
      transport: "streamable_http"
      url: "https://mcp.snyk.io/mcp"

调用技能

  • 显式调用:通过 /skills 菜单或在提示中使用 $skill-name 提及
  • 隐式调用:Codex 根据任务描述自动检测匹配的技能(如果 allow_implicit_invocation: true
  • 创建器:使用 $skill-creator 交互式构建新技能
  • 安装器:使用 $skill-installer install <name> 安装社区技能

启用/禁用

[[skills.config]]
path = "/path/to/skill/SKILL.md"
enabled = false

技能与斜杠命令的区别

技能 斜杠命令
定义位置 带可选元数据的 SKILL.md 文件 内置于 Codex CLI二进制文件中
作用范围 项目级、用户级或管理员级 全局(始终可用)
调用方式 在提示中使用 $skill-name/skills 菜单或隐式检测 /command 语法
可定制性 完全可定制——您编写指令 固定行为
依赖项 可声明MCP服务器需求
共享方式 将技能文件夹复制到团队仓库或 ~/.codex/skills/ 不可共享

调试技能

如果技能未激活:

  1. 检查发现:/skills 应在 TUI 中列出该技能
  2. 验证路径:确保技能文件夹位于可识别的位置(~/.codex/skills/、项目根目录或 /etc/codex/skills/
  3. 检查 enabled:在 config.toml 中设置 enabled = false 的技能不会加载
  4. 检查隐式激活:如果依赖自动检测,请确保 agents/openai.yaml 中设置了 allow_implicit_invocation: true
  5. 使用关键词:在提示中包含技能的 description 相关术语以提高隐式匹配率

生产示例:部署技能

一个完整的多文件技能示例,展示引用和脚本的协同工作:

deploy-skill/
  SKILL.md
  references/
    runbook.md
    rollback-checklist.md
  scripts/
    pre-deploy-check.sh
    smoke-test.sh
  agents/openai.yaml

SKILL.md:

---
name: deploy
description: Deploy the application to staging or production. Runs pre-flight checks, executes deployment, and verifies with smoke tests.
---

## Deployment Procedure

### Pre-flight
1. Run `scripts/pre-deploy-check.sh` to verify:
   - All tests pass
   - No uncommitted changes
   - Branch is up to date with remote
2. Review the runbook at `references/runbook.md` for environment-specific steps.

### Deploy
3. Execute the deployment command for the target environment.
4. Monitor logs for errors during rollout.

### Verify
5. Run `scripts/smoke-test.sh <environment-url>` to confirm critical paths.
6. If smoke tests fail, follow `references/rollback-checklist.md`.

调用方式:$deploy to staging$deploy production with canary rollout


计划模式与协作

计划模式允许 Codex 在执行更改之前先设计方案。该功能默认启用(自 v0.94.0 起)。15 请参阅决策框架中的”计划模式与直接执行”决策树。

进入计划模式

/plan                              # Switch to plan mode
/plan "redesign the API layer"     # Plan mode with initial prompt

在计划模式中,Codex 会: - 读取文件并分析代码库 - 提出实施方案 - 在您批准之前不会进行任何更改 - 在专用的 TUI 视图中流式展示方案

引导模式

引导模式(自 v0.98.0 起默认启用)允许您在 Codex 正在工作时注入新指令,而不会中断其当前任务。15

有两种注入方式:

输入方式 行为 适用场景
Enter 立即发送指令;Codex 在当前回合中即可看到 紧急修正(”停止——不要修改那个文件”)、澄清(”配置文件在 /etc/app.conf,不是默认路径”)或优先级变更(”先处理测试”)
Tab 将指令排队到下一回合;Codex 先完成当前工作 后续任务(”完成后,也更新变更日志”)、范围扩展(”做完后运行 linter”)或非紧急上下文(”部署目标是 staging,不是 prod”)

实际示例:

# Codex is refactoring the auth module...

[Enter] "Use bcrypt instead of argon2 — we already have it as a dependency"
→ Codex adjusts immediately, mid-turn

[Tab] "Once auth is done, update the migration script too"
→ Codex finishes auth refactor, then starts the migration

引导模式在 TUI 中始终处于活动状态。如果您希望等 Codex 完成后再给出指令,只需在回合结束后正常输入即可——无需特殊模式。

TUI 增强功能(v0.105.0–v0.106.0)

语法高亮(v0.105.0): TUI 现在可以对围栏代码块和差异进行内联语法高亮。使用 /theme 选择配色方案。63

新增 TUI 命令(v0.105.0+):63

命令/按键 描述
/copy 将最近一次回复复制到剪贴板
/clear 清除 TUI 屏幕
Ctrl+L 清除屏幕(快捷键)
/theme 切换语法高亮配色方案

语音转录(v0.105.0,实验性): 按空格键通过语音转录输入提示。此功能为实验性质,可能需要麦克风权限。63 自 v0.107.0 起,实时语音会话支持麦克风和扬声器设备选择,允许您选择特定的音频输入/输出硬件。64

其他改进: - 长链接在跨 TUI 行换行时仍可点击(v0.105.0)63 - 本地文件链接渲染格式改进(v0.106.0)62 - 修复了子代理的 Ctrl+C 处理,以正确终止子进程(v0.106.0)62


记忆系统

Codex 具有持久化记忆系统(v0.100.0+),可在会话之间存储事实、偏好和项目上下文。25

记忆命令

命令 描述
/m_update <fact> 保存一条记忆(例如 /m_update always use pytest, never unittest
/m_drop <query> 删除匹配查询的记忆

记忆以 Markdown 文件形式存储在 ~/.codex/memory/ 下。Codex 在会话启动时加载它们,并在后续所有会话中使用这些记忆来指导行为。

适合存储的内容

记忆最适合存储持久偏好和项目事实:

  • 项目约定:”本项目使用制表符而非空格”或”API响应始终包含 meta 字段”
  • 工具偏好:”使用 pnpm 而非 npm“或”使用 pytest -x --tb=short 运行测试”
  • 架构决策:”认证模块在 src/core/auth/ 中,而非 src/middleware/
  • 工作流偏好:”在展示差异之前始终运行 linter”

管道中的记忆

运行 codex exec 时,记忆会自动加载。这意味着 CI/CD 管道和脚本可以获得与交互会话相同的上下文——无需在每次调用时重复指令。

记忆改进(v0.101.0–v0.107.0)

  • 密钥清理:记忆在写入磁盘前会自动扫描密钥
  • 工作目录感知:记忆文件现在包含工作目录上下文,用于项目特定的召回
  • 开发者消息排除:开发者/系统消息被排除在第一阶段记忆输入之外,通过聚焦用户交互来提高记忆质量
  • 基于差异的遗忘(v0.106.0):记忆现在使用基于差异的遗忘机制来移除过时的事实,保持记忆存储精简且相关62
  • 使用感知选择(v0.106.0):记忆检索现在具有使用感知能力,优先选择频繁访问和近期相关的记忆62
  • 可配置记忆(v0.107.0):记忆现在完全可配置。使用 codex debug clear-memories 重置所有存储的记忆以获得全新状态——在不相关项目之间切换或记忆状态偏移时非常有用64

记忆与 AGENTS.md 的对比

使用场景 记忆(/m_update AGENTS.md
个人偏好 使用记忆(在所有项目中持久化) 不适用
项目约定 均可(记忆用于个人回忆,AGENTS.md 用于团队共享) AGENTS.md 用于团队
架构决策 AGENTS.md(共享上下文) 首选方案
工具命令 记忆(快速个人参考) AGENTS.md 用于团队

提示:使用 /m_update 存储需要永久保留的事实。对于会话特定的上下文,直接在对话中告知 Codex 即可。对于团队共享的上下文,使用 AGENTS.md。


会话管理

Codex 将会话持久化存储在 ~/.codex/sessions/ 目录下,支持恢复、分叉和多线程工作流,适用于 CLI 和桌面端。

恢复会话

从上次中断的位置继续:

codex resume                          # Interactive picker (sorted by recency)
codex resume <SESSION_ID>             # Resume a specific session
codex exec resume --last "continue"   # Non-interactive: resume most recent

在 TUI 中使用 /resume slash commands 可打开相同的交互式选择器并支持搜索。

分叉

将对话分叉以探索不同方案,同时保留当前进度:

/fork                              # Fork current conversation
/fork "try a different approach"   # Fork with new prompt

分叉会创建共享相同历史记录(截至分叉点)的独立线程。一个分叉中的更改不会影响另一个分叉。这在比较不同方案(例如”分叉后尝试用 Redis 替代 Memcached”)或安全地探索高风险更改时非常有用。

线程分叉为子代理(v0.107.0): 线程现在可以分叉为独立的子代理,允许对话生成并行执行的自主工作流。这扩展了现有的分叉模型——分叉的线程不仅仅是对话分支,而是成为拥有独立执行上下文的子代理。64

线程列表

查看和管理活跃会话:

/status                            # Current session info and token usage
/ps                                # Show background terminals in session

在桌面应用中,线程显示在侧边栏中,并提供完整的历史记录和差异预览。

会话生命周期

操作 CLI 桌面应用
新建 codex/new 新建线程按钮
恢复 codex resume/resume 点击侧边栏中的线程
分叉 /fork 右键点击线程 → 分叉
结束 /quitCtrl+C 关闭线程标签页
删除 ~/.codex/sessions/ 中移除 右键点击 → 删除

会话在 CLI 和桌面应用之间同步——在一个中开始,在另一个中继续。


非交互模式(codex exec)

codex exec 以非交互方式运行 Codex,适用于脚本编写、CI/CD 和自动化场景。16

基本用法

codex exec "summarize the repository structure"
codex exec --full-auto "fix the CI failure"
codex exec --json "triage open bugs" -o result.txt

默认情况下,codex exec 将进度/事件输出到 stderr,将最终的代理消息输出到 stdout。这种设计使其可与标准 Unix 管道组合使用。

JSON Lines 输出

使用 --json 时,stdout 变为 JSONL 事件流:

codex exec --json "fix the tests" | jq

事件类型:thread.startedturn.started/completed/faileditem.started/completederror

{"type":"thread.started","thread_id":"019c5c94-..."}
{"type":"turn.started"}
{"type":"item.started","item":{"id":"item_1","type":"command_execution","status":"in_progress"}}
{"type":"item.completed","item":{"id":"item_3","type":"agent_message","text":"..."}}
{"type":"turn.completed","usage":{"input_tokens":24763,"cached_input_tokens":24448,"output_tokens":122}}

结构化输出

使用 JSON Schema 强制规定响应格式:

codex exec "Extract project metadata" \
  --output-schema ./schema.json \
  -o ./project-metadata.json

-o / --output-last-message 将最终消息写入文件。

会话恢复与审查

codex exec resume --last "continue where you left off"
codex exec resume <SESSION_ID> "fix the remaining issues"
codex exec review --base main           # Code review against a branch

关键参数

参数 描述
--full-auto 工作区写入沙箱 + on-request 审批模式
--json JSONL 事件流输出到 stdout
-o, --output-last-message <file> 将最终消息保存到文件
--output-schema <file> 根据 JSON Schema 验证响应
--ephemeral 不持久化会话文件
-C, --cd <dir> 设置工作目录
--add-dir <dir> 额外的可写目录
--skip-git-repo-check 允许在 git 仓库外运行
--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox 无沙箱、无审批(仅限 CI)

CI 认证

codex exec 支持 CODEX_API_KEY 用于自动化环境中的非交互式认证。


Codex Cloud 与后台任务 [实验性]

状态:Codex Cloud 是一项实验性功能。接口、定价和可用性可能会发生变化。OpenAI 管理云环境,您无法控制基础设施。

Codex Cloud 在 OpenAI 管理的环境中异步运行任务。4 另请参阅 GitHub Action 与 CI/CD 了解如何将 Codex 集成到您的 CI 流水线中。

工作原理

  1. 提交任务(通过 chatgpt.com/codex、Slack 集成或 CLI)
  2. Codex 将您的仓库克隆到隔离的云沙箱中
  3. 代理独立工作:读取代码、运行测试、进行更改
  4. 完成后,Codex 创建 PR 或提供差异供审查
  5. 使用 codex apply <TASK_ID> 将结果应用到本地

云端互联网访问

代理的互联网访问默认关闭,按环境配置:

  • 关闭:代理无互联网访问权限(默认)
  • 开启:可选的域名白名单 + HTTP 方法限制
Allowed domains: pypi.org, npmjs.com, github.com
Allowed methods: GET, HEAD, OPTIONS

即使代理互联网访问关闭,安装脚本仍可使用互联网来安装依赖。

Slack 集成

在 Slack 频道或线程中提及 @Codex 即可启动云任务。

前提条件: 1. 符合条件的 ChatGPT 计划(Plus、Pro、Business、Enterprise 或 Edu) 2. 已连接 GitHub 账户 3. 至少配置了一个云环境 4. 已为您的工作区安装 Slack 应用

Codex 会回复任务链接,并在完成后发布结果。

云端 CLI

codex cloud exec --env <ENV_ID> "Fix failing tests"  # Start a cloud task
codex cloud status <TASK_ID>                          # Check task progress
codex cloud diff <TASK_ID>                            # View task diff
codex cloud list                                      # List recent tasks
codex cloud list --json                               # JSON output
codex cloud apply <TASK_ID>                           # Apply from cloud subcommand
codex apply <TASK_ID>                                 # Apply diff (top-level shortcut)

## Codex Desktop App

Codex桌面应用(仅限macOS,Apple Silicon)提供了针对多项目管理优化的图形界面。[^17]

### 安装

```bash
codex app                      # Auto-downloads and installs on first run

或直接下载:Codex.dmg

核心功能

功能 说明
并行线程 跨项目同时运行多个任务
线程模式 LocalWorktreeCloud模式启动线程
内置Git工具 查看差异、添加评论、暂存/还原代码块、提交/推送、创建PR
集成终端 每个线程独立终端(Cmd+J
语音输入 通过语音输入提示(Ctrl+M
自动化 安排定期执行的任务
通知 应用在后台时发送完成/审批通知
防止休眠 可选设置,在任务运行时保持设备唤醒
Skills + MCP 在应用、CLI和IDE扩展之间共享配置
MCP快捷方式 在编辑器中快速访问MCP工具快捷方式(App v26.226)65
Review @提及 在代码审查评论中@提及协作者(App v26.226)65

线程模式

每个线程以三种模式之一运行,在创建时选择:

模式 隔离方式 文件访问 最适用于
Local 无隔离——直接在项目目录中工作 完全读写 快速任务、探索、非破坏性工作
Worktree Git worktree——仓库的隔离分支副本 隔离副本 功能开发、高风险重构、并行实验
Cloud 远程服务器——在OpenAI基础设施上运行 无本地访问 长时间运行任务、类CI工作流、异步委托

Worktree隔离机制:

当您启动Worktree线程时,桌面应用会: 1. 在临时目录中创建新的git worktree(git worktree add) 2. 从当前HEAD检出一个新分支 3. 在worktree内运行代理——所有文件更改均被隔离 4. 完成后展示差异审查——您选择将哪些更改合并回主分支

这意味着多个Worktree线程可以在同一仓库上同时运行而不会产生冲突。每个线程都有自己的分支和工作目录。

自动化

自动化在应用本地运行,因此应用必须处于运行状态且项目在磁盘上可用:

  • 在Git仓库中,自动化使用专用的后台worktree(与您的工作目录隔离)
  • 在非Git项目中,直接在项目目录中执行
  • 自动化使用您的默认沙箱设置

设置自动化: 1. 在桌面应用中打开项目 2. 点击侧边栏中的”自动化”选项卡 3. 定义触发器(定时、Webhook或手动) 4. 编写提示并选择线程模式 5. 自动化按计划运行,并将结果排入审查队列

示例用例: - Issue分类:自动对新Issue进行分类和优先级排序 - CI监控:监视构建失败并建议修复方案 - 告警响应:对监控告警进行诊断分析 - 依赖更新:检查并应用安全补丁

结果会显示在审查队列中,等待人工审批。

Windows支持

Windows支持正在计划中。请查看Codex Desktop App页面GitHub发布页获取可用性更新。18


GitHub Action与CI/CD

官方GitHub Action将Codex集成到您的CI/CD流水线中。19

基本用法

# .github/workflows/codex.yml
name: Codex
on:
  pull_request:
    types: [opened]

jobs:
  codex:
    runs-on: ubuntu-latest
    outputs:
      final_message: ${{ steps.run_codex.outputs.final-message }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Run Codex
        id: run_codex
        uses: openai/codex-action@v1
        with:
          openai-api-key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
          prompt-file: .github/codex/prompts/review.md
          sandbox: workspace-write
          safety-strategy: drop-sudo

配置选项

输入参数 用途
openai-api-key 用于代理/认证设置的API密钥
responses-api-endpoint 覆盖端点(例如Azure Responses URL)
prompt / prompt-file 任务指令(必须提供其一)
working-directory 传递给codex exec --cd的目录
sandbox workspace-write / read-only / danger-full-access
codex-args 额外的CLI标志(JSON数组或shell字符串)
output-schema / output-schema-file 用于--output-schema的结构化输出模式
model / effort 代理配置
output-file 将最终消息保存到磁盘
codex-version 锁定CLI版本
codex-home 自定义Codex主目录
allow-users / allow-bots 触发器白名单控制
safety-strategy / codex-user 权限降级行为和用户选择

输出final-message,Codex的最终响应文本,供下游步骤/作业使用。

安全策略

策略 说明
drop-sudo(默认) Linux/macOS;在操作步骤后移除sudo权限
unprivileged-user 以预创建的低权限用户身份运行Codex
read-only 只读沙箱(仍存在运行器/用户权限风险)
unsafe 无权限降级;Windows运行器上必须使用

访问控制

with:
  allow-users: "admin,maintainer"     # Limit who can trigger
  allow-bots: false                   # Block bot-triggered runs

默认设置:仅拥有写入权限的协作者可以触发Codex工作流。


Codex SDK

TypeScript SDK将Codex的代理能力嵌入到自定义应用中。20

安装

npm install @openai/codex-sdk

基本用法

import { Codex } from "@openai/codex-sdk";

const codex = new Codex();
const thread = codex.startThread();

// Multi-turn conversation
const turn1 = await thread.run("Diagnose CI failures and propose a fix");
console.log(turn1.finalResponse);

const turn2 = await thread.run("Implement the fix and add tests");
console.log(turn2.items);

// Resume a previous session
const resumed = codex.resumeThread("<thread-id>");
await resumed.run("Continue from previous work");

高级SDK功能

  • runStreamed(...):用于中间更新的异步事件流
  • outputSchema:强制执行JSON格式的最终输出
  • 多模态输入:传递文本和本地图像({ type: "local_image", path: "..." }

线程和客户端配置

// Custom working directory, skip git check
const thread = codex.startThread({
  workingDirectory: "/path/to/project",
  skipGitRepoCheck: true,
});

// Custom environment and config overrides
const codex = new Codex({
  env: { CODEX_API_KEY: process.env.MY_KEY },
  config: { model: "gpt-5.2-codex" },
});

会话持久化存储在~/.codex/sessions下。

运行时要求:Node.js 18+。


性能优化

上下文管理

旗舰模型拥有272K token的输入窗口(128K输出,400K总预算),但填满速度比您预想的要快。请主动管理:

  1. 定期使用/compact:总结对话历史以释放token
  2. 提供本地文档:高质量的AGENTS.md和本地文档可减少探索开销(探索会消耗上下文)
  3. 使用@附加特定文件:直接引用文件,而不是让Codex自行查找
  4. 保持提示聚焦:指定确切文件的精确提示比开放式探索消耗更少的上下文

Token效率

技巧 效果
设置model_reasoning_summary = "none" 减少约20%的输出token
使用model_verbosity = "low" 更少解释,更多执行
对简单任务使用mini模型 每条消息成本显著降低
将复杂任务拆分为聚焦的会话 每次会话的token效率更高
使用profiles按任务切换设置 避免在常规工作上消耗高推理成本

速度优化

  1. gpt-5.3-codex-spark:低延迟变体,适合交互式协作编程
  2. --profile fast:预配置的mini模型,低推理开销
  3. 并行工具执行:Codex会并发运行独立的读取/检查操作,因此请构造提示以充分利用这一特性
  4. 结果驱动循环:要求”实现、测试、修复、通过后停止”,而不是逐步指令

如何调试问题?

常见问题与解决方案

问题 原因 解决方案
“Re-connecting”循环 多个 Codex 实例同时运行 终止所有进程,等待60秒,重新启动单个实例
401认证错误 凭据过期 rm ~/.codex/auth.json && codex login
沙箱中网络被阻止 默认行为 -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true'
WSL2断开连接 WSL状态损坏 在PowerShell中执行wsl --shutdown,等待1分钟,然后重启
补丁应用失败 行尾符不匹配 统一为LF,提供精确的文件文本
上下文压缩失败 上下文过多 降低推理强度,将任务拆分为更小的部分
模型意外更改 config.toml覆盖 运行/config检查生效的设置及其来源
计划模式允许修改操作 已知缺陷 Issue #11115
忘记AGENTS.md中的指令 上下文限制 保持指令简洁;使用skill文件存放详细流程
在只读模式下卡住 已知问题 Discussion #7380

错误消息参考

错误消息 含义 修复方法
Error: EACCES permission denied 沙箱阻止了文件操作 检查沙箱模式;如果 Codex 需要编辑文件,请使用workspace-write
Error: rate limit exceeded 达到API速率限制 等待后重试;降低model_reasoning_effort或切换到更轻量的模型
Error: context length exceeded 对话超过272K输入token限制 使用/compact进行摘要,或使用/new开始新会话
Error: MCP server failed to start MCP服务器进程崩溃或超时 检查codex mcp get <name>的配置;增大startup_timeout_sec
Error: authentication required 没有有效的API密钥或会话 运行codex login或设置CODEX_API_KEY
Error: sandbox execution failed 命令在沙箱内执行失败 检查命令语法;确认所需工具在沙箱环境中可用
WARN: skill not found 引用的skill在预期路径不存在 检查/skills列表;验证skill文件夹位置
Error: wire format mismatch 提供商的wire_api设置错误 对OpenAI端点使用wire_api = "responses"(参见自定义模型提供商

诊断工具

codex --version                        # Check CLI version
codex login status                     # Verify authentication
codex mcp list                         # Check MCP server status
codex debug app-server --help          # Debug app server issues

会话内TUI诊断:

/status                                # Token/session overview
/config                                # Inspect effective config values and sources
/compact                               # Summarize history to reclaim context

注意codex --verbose不是有效的顶级标志。请使用上述调试子命令和TUI诊断工具。

全新重装

npm uninstall -g @openai/codex && npm install -g @openai/codex@latest

调试模式

codex debug app-server send-message-v2  # Test app-server client

报告问题

/feedback                              # Send logs to Codex maintainers (in TUI)

或在github.com/openai/codex/issues提交issue。1


企业部署

管理员控制(requirements.toml)

管理员通过requirements.toml执行企业策略,这是一个管理员强制配置文件,用于约束用户无法覆盖的安全敏感设置:22

# /etc/codex/requirements.toml

# Restrict which approval policies users can select
allowed_approval_policies = ["untrusted", "on-request", "on-failure"]

# Limit available sandbox modes
allowed_sandbox_modes = ["read-only", "workspace-write"]

# Control web search capabilities
allowed_web_search_modes = ["cached"]

# Allowlist MCP servers by identity (both name and identity must match)
[mcp_servers.approved-server]
identity = { command = "npx approved-mcp-server" }

# Admin-enforced command restrictions
[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "rm" }, { any_of = ["-rf", "-fr"] }]
decision = "forbidden"
justification = "Recursive force-delete is prohibited by IT policy"

[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "sudo" }]
decision = "prompt"
justification = "Elevated commands require explicit approval"

与设置偏好的用户级config.toml不同,requirements.toml是一个硬约束层,限制用户可以选择的值,用户无法覆盖它。管理员requirements规则只能提示禁止(绝不会静默允许)。

macOS MDM配置

通过MDM使用com.openai.codex偏好域进行分发。22 Codex遵循标准macOS MDM负载(Jamf Pro、Fleet、Kandji等)。将TOML编码为不换行的base64:

用途
config_toml_base64 Base64编码的托管默认值(用户可更改的初始值)
requirements_toml_base64 Base64编码的管理员强制要求(用户无法覆盖)

优先级(从高到低):

  1. macOS托管偏好(MDM)
  2. 云端获取的requirements(ChatGPT Business / Enterprise)
  3. /etc/codex/requirements.toml(本地文件系统)

云端requirements仅填充未设置的requirement字段,因此优先级更高的托管层始终优先。云端requirements为尽力获取模式;如果获取失败或超时,Codex将继续运行而不使用云端层。

OpenTelemetry集成

Codex支持通过标准OTel环境变量将OpenTelemetry追踪上下文传播到OpenAI API调用。在启动Codex之前设置标准环境变量:

# Point Codex at your OTel collector
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="https://otel-collector.internal:4318"
export OTEL_SERVICE_NAME="codex-cli"
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="team=platform,env=production"

# Launch Codex — trace context propagates to all OpenAI API calls
codex
  • 标准OTEL_*环境变量受支持(端点、服务名称、资源属性)
  • 追踪上下文通过Codex传播到API调用,实现端到端可观测性
  • 使用资源属性按团队、环境或项目标记追踪
  • 启用提示/工具日志记录时请注意隐私要求——追踪可能包含代码片段

企业访问

  • ChatGPT Business / Enterprise / Edu:由组织管理员控制访问,云端获取的requirements自动应用。通过身份提供商(Okta、Entra ID等)支持SAML/OIDC单点登录
  • API:标准API认证、计费和组织/项目控制。OpenAI发布SOC 2 Type II和SOC 3报告;Enterprise层级提供HIPAA BAA
  • Codex SDK:嵌入内部工具和工作流
  • 大规模策略执行:使用MDM分发的requirements_toml_base64或文件系统级的/etc/codex/requirements.toml

数据处理与合规: - 根据OpenAI的Business/Enterprise/API条款,API输入/输出不会用于训练 - 关于数据驻留,OpenAI API流量默认通过美国基础设施路由;如有欧盟数据驻留要求,请咨询OpenAI的Enterprise销售团队 - 会话记录存储在本地;只有API调用会离开本机 - ChatGPT Enterprise支持的合规框架包括SOC 2、GDPR和CCPA

推广策略

推荐组织采用分阶段推广:

  1. 试点(第1-2周):向3-5名高级工程师部署,requirements.toml强制使用untrusted沙箱模式和cached网络搜索。收集关于AGENTS.md模式和MCP服务器需求的反馈。
  2. 团队扩展(第3-4周):向整个团队推广。通过MDM或仓库分发团队标准config.toml。为受信任的仓库启用workspace-write沙箱。
  3. CI集成(第5-6周):将codex-action添加到CI/CD流水线,用于自动化PR审查和测试生成。使用--ephemeral保持成本可控。
  4. 全组织推广(第2个月+):通过MDM部署,requirements.toml强制使用批准的MCP服务器、沙箱策略和模型允许列表。

审计模式

追踪Codex使用情况并确保合规:

  • OpenTelemetry追踪:按团队监控API调用量、token使用量和延迟
  • 会话持久化:审计~/.codex/sessions/以进行合规审查(在敏感场景中使用--ephemeral禁用)
  • MCP身份强制requirements.toml记录被阻止的服务器尝试——审查未授权的工具使用
  • Git审计追踪:所有Codex文件更改都通过标准git——通过分支历史和PR差异进行审查

最佳实践与反模式

提示词模式

  1. 约束驱动型提示词:以限制条件开头。”Do NOT change the API contracts. Only refactor internal implementation.”
  2. 结构化复现步骤:编号步骤比模糊描述能产生更好的缺陷修复效果
  3. 验证请求:以”Run lint + the smallest relevant test suite. Report commands and results.”结尾
  4. 文件引用:使用 @filename 将特定文件附加到上下文中
  5. 结果驱动型循环:”Implement, run tests, fix failures, stop only when all tests pass.” Codex 会持续迭代直到完成

测试理念

社区在测试驱动的 AI 协作方面达成了共识:23

  • 预先定义测试作为完成信号
  • 让 Codex 持续迭代直到测试通过(红 → 绿 → 重构)
  • 采用 Tiger Style 编程模式
  • 请求补丁时提供精确的文件文本。Codex 使用严格匹配,而非模糊的 AST 补丁方式

上下文管理最佳实践

  • 提供高质量的本地文档,而非依赖网络搜索
  • 维护带有目录和进度文件的结构化 markdown(”渐进式披露”)
  • 跨跟踪文件统一换行符(LF 与 CRLF),以防止补丁失败
  • 保持 AGENTS.md 简洁,因为过长的指令会被推出上下文窗口

Git 工作流

  • 在不熟悉的仓库上运行 Codex 之前,始终创建新分支
  • 使用基于补丁的工作流(git diff / git apply)而非直接编辑
  • 像审查代码 PR 一样审查 Codex 的建议
  • 使用 /diff 在提交前验证更改

社区技能与提示词

feiskyer/codex-settings 仓库提供了社区维护的配置:24

可复用提示词(位于 ~/.codex/prompts/): - deep-reflector:从开发会话中提取经验教训 - github-issue-fixer [issue-number]:系统化的缺陷分析和 PR 创建 - github-pr-reviewer [pr-number]:代码审查工作流 - ui-engineer [requirements]:生产级前端开发

社区技能: - claude-skill:将任务移交给 Claude Code 并设置权限模式 - autonomous-skill:跨会话任务自动化与进度跟踪 - deep-research:并行子任务编排 - kiro-skill:需求 → 设计 → 任务 → 执行流水线

反模式

浪费 token、产生低质量结果或造成糟糕工作流体验的常见错误。

成本反模式

反模式 失败原因 修正方案
所有任务都使用 xhigh 推理级别 简单任务的 token 成本增加3-5倍,收益递减 默认使用 medium;仅在多文件架构决策时使用 xhigh
从不使用 /compact 上下文填满至272K,响应质量下降 每个重要里程碑后执行压缩,或当 /status 显示使用率超过60%时执行
在 CI 中使用旗舰模型 常规检查成本过高 创建使用 gpt-5.1-codex-minilow 推理级别的 ci 配置文件

上下文反模式

反模式 失败原因 修正方案
开放式的”探索所有内容”提示词 Codex 读取大量文件,在无关代码上浪费上下文 指定具体文件来限定范围:”Review src/auth/login.py and tests/test_auth.py
项目中没有 AGENTS.md Codex 浪费轮次来发现项目结构 添加一个20行的 AGENTS.md,包含关键路径、约定和测试命令
附加整个目录 无关文件淹没上下文 使用 @filename 仅附加 Codex 需要的文件

工作流反模式

反模式 失败原因 修正方案
直接在 main 上工作 没有安全网;高风险编辑难以撤销 启动 Codex 前始终创建功能分支
提交前跳过 /diff Codex 可能做了意料之外的更改 每个任务完成后、提交前审查 /diff
忽略测试输出 如果您不标记失败,Codex 会跳过失败继续迭代 在提示词中使用”run tests and stop only when all pass”
从不分叉对话 一个错误方向会污染整个上下文 在进行高风险探索前使用 /fork;丢弃错误的分支

提示词反模式

反模式 失败原因 修正方案
“Fix the bug”(无上下文) Codex 猜测是哪个缺陷,读取所有内容 “Fix the TypeError in src/api/handler.py:42user.name is None when unauthenticated”
在一条消息中包含多个任务 Codex 混淆任务,遗漏部分内容 每条消息一个任务;使用引导模式(Tab)排队后续任务
每条消息重复上下文 在重复信息上浪费 token 使用 /m_update 保存持久性信息;引用之前的上下文

工作流配方

常见开发场景的端到端模式。

配方1:新项目初始化

mkdir my-app && cd my-app && git init
codex
> Create a FastAPI project with: main.py, requirements.txt, Dockerfile,
  basic health endpoint, and a README. Use async throughout.
> /init

审查生成的 AGENTS.md,编辑使其符合您的约定,然后:

> Run the health endpoint test and confirm it passes

配方2:日常开发流程

cd ~/project && git checkout -b feature/user-auth
codex
> @src/models/user.py @src/api/auth.py
  Add password reset functionality. Requirements:
  1. POST /api/auth/reset-request (email → sends token)
  2. POST /api/auth/reset-confirm (token + new password)
  3. Tests for both endpoints
  Run tests when done.

使用 /diff 审查,然后提交。

配方3:使用计划模式进行复杂重构

codex
> /plan Migrate the database layer from raw SQL to SQLAlchemy ORM.
  Constraints: don't change any API contracts, keep all existing tests passing.

审查计划。批准或引导:

[Tab] Also add a migration script using Alembic

Codex 执行完成后,进行验证:

> Run the full test suite and report results
> /diff

配方4:使用 codex exec 进行 PR 审查

codex exec --model gpt-5.1-codex-mini \
  "Review the changes in this branch against main. \
   Flag security issues, missed edge cases, and style violations. \
   Format as a markdown checklist." \
  -o review.md

配方5:使用云任务进行调试 [EXPERIMENTAL]

codex cloud exec --env my-env "Diagnose why the /api/orders endpoint returns 500 \
  for orders with > 100 line items. Check the serializer, database query, \
  and pagination logic. Propose a fix with tests."

稍后检查进度:

codex cloud status <TASK_ID>
codex cloud diff <TASK_ID>

完成后将修复应用到本地:

codex apply <TASK_ID>

迁移指南

从Claude Code迁移

Claude Code概念 Codex对应功能
CLAUDE.md AGENTS.md(开放标准)
.claude/settings.json .codex/config.toml(TOML格式)
--print标志 codex exec子命令
--dangerously-skip-permissions --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox
Hooks(12+事件) Hooks(AfterAgent、AfterToolUse——初期阶段;v0.99.0+)
子代理(Task工具) 子代理(内部实现,最多6个;无用户端Task工具等价功能)
/compact /compact(相同)
/cost /status(显示token用量)
模型:Opus/Sonnet/Haiku 模型:gpt-5.3-codex / gpt-5.3-codex-spark / gpt-5.2-codex / gpt-5.1-codex-mini(Codex专用OpenAI的GPT-5.x模型系列)
claude --resume codex resume
权限规则 沙箱模式 + 审批策略
MCP配置在settings.json中 MCP配置在config.toml中

需要理解的关键差异:

  • 沙箱为操作系统级别:Codex使用Seatbelt/Landlock,而非容器。限制在内核层面运行,位于应用层之下。
  • Hooks处于初期阶段:Codex在v0.99.0(AfterAgent)和v0.100.0(AfterToolUse)中添加了hooks,但该系统与Claude Code的12+生命周期事件相比仍处于早期阶段。对于尚未覆盖的自动化模式,请使用AGENTS.md指令或skills。
  • 子代理为内部实现但现已可配置:Codex具有子代理机制(最多6个并发,从v0.91.0的12个减少)。自v0.104.0起,多代理角色可通过配置自定义,允许命名代理角色具有不同的配置文件。49 v0.105.0添加了spawn_agents_on_csv,支持按行展开并提供进度跟踪和预计完成时间。63 Codex仍缺乏Claude Code的显式Task工具用户体验,无法实现用户指导的委派——请使用云任务或SDK编排来实现委派模式。
  • AGENTS.md是跨工具的:您的AGENTS.md可在Cursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI以及60,000+个开源项目中使用。CLAUDE.md仅限Claude使用。
  • 配置文件取代手动切换:无需每次运行更改标志,而是在config.toml中定义配置文件。

从GitHub Copilot迁移

Copilot概念 Codex对应功能
Copilot CLI(代理终端) 交互式CLI或桌面应用
专用代理(Explore、Plan) Skills + 计划模式 + 引导模式
copilot-instructions.md / AGENTS.md AGENTS.md(相同标准)
MCP支持 MCP支持(STDIO + HTTP)
ACP(Agent Client Protocol) Hooks(AfterAgent、AfterToolUse)
Copilot SDK Codex SDK(TypeScript)
编码代理工作流 Codex代理,带沙箱/审批控制 + 云任务

您将获得的优势: - 操作系统级沙箱(Seatbelt/Landlock——内核强制执行 vs 基于容器) - 通过codex apply进行云任务委派 - 配置文件实现工作流切换 - 桌面应用支持worktree隔离

从Cursor迁移

Cursor概念 Codex对应功能
项目规则(.cursor/rules)/ AGENTS.md AGENTS.md + 配置文件/配置
代理聊天/编写器工作流 交互式CLI或桌面应用
@文件引用 @文件引用(相同)
应用/编辑 + 审查 内置补丁和差异审查

快速参考卡

╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                    CODEX CLI QUICK REFERENCE                  ║
╠═══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║                                                               ║
║  LAUNCH                                                       ║
║  codex                      Interactive TUI                   ║
║  codex "prompt"             TUI with initial prompt           ║
║  codex exec "prompt"        Non-interactive mode              ║
║  codex app                  Desktop app                       ║
║  codex resume               Resume previous session           ║
║  codex fork                 Fork a session                    ║
║                                                               ║
║  FLAGS                                                        ║
║  -m, --model <model>        Select model                      ║
║  -p, --profile <name>       Load config profile               ║
║  -s, --sandbox <mode>       Sandbox mode                      ║
║  -C, --cd <dir>             Working directory                 ║
║  -i, --image <file>         Attach image(s)                   ║
║  -c, --config <key=value>   Override config                   ║
║  --full-auto                workspace-write + on-request      ║
║  --oss                      Use local models (Ollama)         ║
║  --search                   Enable live web search            ║
║                                                               ║
║  SLASH COMMANDS (in TUI)                                      ║
║  /compact      Free tokens   /diff        Git diff            ║
║  /review       Code review   /plan        Plan mode           ║
║  /model        Switch model  /status      Session info        ║
║  /fork         Fork thread   /init        AGENTS.md scaffold  ║
║  /mcp          MCP tools     /skills      Invoke skills       ║
║  /ps           Background    /personality Style               ║
║  /permissions  Approval mode /statusline  Footer config       ║
║  /copy         Copy last response to clipboard                ║
║  /clear        Clear screen  /theme       Syntax highlighting ║
║  /experimental Toggle experimental features (js_repl)        ║
║                                                               ║
║  TUI SHORTCUTS                                                ║
║  @              Fuzzy file search                             ║
║  !command       Run shell command                             ║
║  Ctrl+G         External editor                               ║
║  Ctrl+L         Clear screen                                  ║
║  Enter          Inject instructions (while running)           ║
║  Esc Esc        Edit previous messages                        ║
║                                                               ║
║  EXEC MODE (CI/CD)                                            ║
║  codex exec --full-auto "task"          Sandboxed auto        ║
║  codex exec --json -o out.txt "task"    JSON + file output    ║
║  codex exec --output-schema s.json      Structured output     ║
║  codex exec resume --last "continue"    Resume session        ║
║                                                               ║
║  MCP MANAGEMENT [EXPERIMENTAL]                                ║
║  codex mcp add <name> -- <cmd>    Add STDIO server            ║
║  codex mcp add <name> --url <u>   Add HTTP server             ║
║  codex mcp list                    List servers                ║
║  codex mcp login <name>           OAuth flow                  ║
║  codex mcp remove <name>          Delete server               ║
║                                                               ║
║  CLOUD [EXPERIMENTAL]                                         ║
║  codex cloud exec --env <ID> Start cloud task                 ║
║  codex cloud status <ID>     Check task progress              ║
║  codex cloud diff <ID>       View task diff                   ║
║  codex cloud list            List tasks                       ║
║  codex apply <TASK_ID>       Apply cloud diff locally         ║
║                                                               ║
║  CONFIG FILES                                                 ║
║  ~/.codex/config.toml        User config                      ║
║  .codex/config.toml          Project config                   ║
║  ~/.codex/AGENTS.md          Global instructions              ║
║  AGENTS.md                   Project instructions             ║
║  requirements.toml           Enterprise policy constraints    ║
║                                                               ║
║  SANDBOX MODES                                                ║
║  read-only          Read files only, no mutations             ║
║  workspace-write    Read/write in workspace + /tmp            ║
║  danger-full-access Full machine access                       ║
║                                                               ║
║  APPROVAL POLICIES                                            ║
║  untrusted     Prompt for all mutations                       ║
║  on-failure    Auto-run until failure                         ║
║  on-request    Prompt for boundary violations                 ║
║  never         No prompts                                     ║
║                                                               ║
║  MODELS (Feb 2026, v0.106.0)                                  ║
║  gpt-5.3-codex         Default flagship (272K in / 400K)     ║
║  gpt-5.3-codex-spark   Interactive, lower latency (128K)     ║
║  gpt-5.2-codex         Long-horizon refactors (272K / 400K)  ║
║  gpt-5.1-codex-mini    Quick tasks, cost-efficient (272K/400K)║
║                                                               ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝

更新日志

日期 版本 更新内容 来源
2026-03-02 Guide v2.9 更新至 CLI v0.107.0:线程分叉为子代理、实时语音设备选择、可配置记忆与 codex debug clear-memories、多模态自定义工具输出。新增 App v26.226:编辑器中的 MCP 快捷方式、审查评论中的 @提及。 64 65
2026-03-02 CLI 0.107.0 线程分叉为子代理、实时语音会话支持麦克风/扬声器设备选择、自定义工具多模态输出、可配置记忆 + codex debug clear-memories、错误修复 64
2026-02-28 Guide v2.8 更新至 CLI v0.106.0:新增直接安装脚本、zsh-fork 沙箱绕过修复、约100万字符输入上限、Linux /dev 文件系统、灵活审批控制、JS REPL 升级至 /experimental(需 Node 22.22.0+)、基于差异的记忆遗忘、TUI 语法高亮 + /theme、/copy、/clear、Ctrl-L、语音转录、spawn_agents_on_csv、Default 模式下的 request_user_input。新增 v0.105.0 和 v0.106.0 更新日志条目。 62 63
2026-02-26 CLI 0.106.0 直接安装脚本、js_repl 升级至 /experimental(最低需 Node 22.22.0)、Default 模式下的 request_user_input、5.3-codex 在 CLI 模型列表中对 API 用户可见、基于差异的记忆遗忘(含使用感知选择)、zsh-fork 沙箱绕过修复、约100万字符输入上限、改进的 TUI 文件链接渲染、子代理的 Ctrl-C 处理修复 62
2026-02-25 CLI 0.105.0 TUI 语法高亮围栏代码块和差异(含 /theme 选择器)、语音转录(空格键听写,实验性)、spawn_agents_on_csv 多代理扇出(含进度/预计时间)、/copy /clear Ctrl-L 命令、灵活审批控制(额外沙箱权限、细粒度拒绝)、可点击的自动换行链接、Linux /dev 文件系统用于沙箱命令、js_repl 错误报告改进 63
2026-02-24 Guide v2.7 扩展访问/定价部分:新增 Free/Go 促销层级、付费计划2倍速率限制、按计划的使用限制(5小时窗口)、积分费用表。新增 allow_login_shell 配置键。 53
2026-02-22 Guide v2.6 新增缺失的配置键:features.multi_agentfeatures.apply_patch_freeformfeatures.search_toolagents.*(多代理角色)、model_context_windowmodel_auto_compact_token_limitmcp_oauth_callback_portmcp_oauth_credentials_storenotify。新增 App v26.217 更新日志条目。 52
2026-02-19 Guide v2.5 更新版本引用至 CLI 0.104.0,新增 v0.103.0 和 v0.104.0 更新日志条目,新增 WS_PROXY/WSS_PROXY 代理支持、不同的审批 ID、提交协作者署名,将已移除的 remote_models 功能标志替换为 command_attribution
2026-02-18 CLI 0.104.0 WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocket 代理支持、多步骤命令的不同审批 ID、线程归档/取消归档通知 51
2026-02-17 App v26.217 拖放重排队列消息、模型降级警告、改进的模糊文件搜索(重启后附件恢复) 52
2026-02-17 CLI 0.103.0 通过 prepare-commit-msg 钩子实现提交协作者署名(可通过 command_attribution 配置)、更丰富的应用列表元数据/品牌展示、移除 remote_models 功能标志 50
2026-02-17 Guide v2.4 更新所有版本引用至 CLI 0.102.0,新增 v0.102.0 更新日志条目和脚注,更新子代理说明(含可配置的多代理角色)。
2026-02-17 CLI 0.102.0 统一权限流程、结构化网络审批、可自定义多代理角色、模型重路由通知、js_repl 稳定性修复 49
2026-02-16 Guide v2.3 修复迁移表:hooks 现已存在(v0.99.0+),子代理已确认(最多6个),模型列表完整。新增专门的 Hooks 部分(AfterAgent、AfterToolUse、迁移模式)。修复 Recipe 5 虚假命令(cloud start→cloud exec,cloud pull→apply)。修复 codex authcodex login。Windows 沙箱从实验性升级。Linux Bubblewrap 现已内置/自带。新增 minimal 推理努力级别。扩展记忆部分(v0.101.0 改进、记忆与 AGENTS.md 对比)。更新 AGENTS.md 采用者列表(60,000+ 项目、Linux Foundation 治理)。更新 Copilot 迁移表。修复 [EXPERIMENTAL] 大小写一致性。新增 ReadOnlyAccess 策略文档、JS REPL 运行时部分、生产部署技能示例、扩展费用部分(隐藏 token 开销、团队费用管理)。为20个未标记的代码块添加标签。验证全部30个目录锚点。评估后修复:/permissions 术语更正(approval mode→approval policy)、重复的”Project Trust”标题重命名、chat/completions 弃用措辞改为保守表述、OpenTelemetry 部分扩展(含配置示例)、迁移中”harder to escape”措辞改为精确表述。 审议审计
2026-02-16 Guide v2.2 新增19个历史 CLI 里程碑版本(v0.2.0–v0.91.0)至更新日志。将批量 25 引用替换为20个独立发布脚注(3761)。新增 61 Apache 2.0 许可证引用。新增 5 codex-linux-sandbox 引用。新增 22 MDM 偏好域引用。更新 6 Seatbelt 关于机器人屏蔽的说明。新增关于不可验证 OpenAI 博客 URL 的说明。脚注总数:56(原为36)。 审议审计
2026-02-15 Guide v2.1 企业部分更正(managed-admin-config.toml → requirements.toml,含已验证的 TOML 键),272K 上下文限定为输入窗口(含引用),新增 6 Seatbelt 引用 URL,新增要点摘要块,修复样式违规,精简元描述,扩展 AGENTS.md 采用者列表。 博客评估审计
2026-02-14 Guide v2 重大修订:经 Codex 验证的模型更正(272K 上下文)、配置键、功能标志、定价、企业配置、CI/CD action、SDK API、MCP 选项、codex exec 标志、桌面应用功能、迁移对比。移除不可验证的声明。 自查
2026-02-12 CLI 0.101.0 模型解析改进、记忆优化、稳定性提升 37
2026-02-12 CLI 0.100.0 实验性 JS REPL、多重速率限制、WebSocket 传输、记忆命令、增强沙箱 38
2026-02-12 App v260212 对话分叉、浮动弹出窗口、Windows 内测版 18
2026-02-12 GPT-5.3-Codex-Spark 发布(低延迟交互变体) 26
2026-02-11 CLI 0.99.0 并发 shell 命令、/statusline、可排序的恢复选择器、GIF/WebP 支持、shell 快照 39
2026-02-06 CLI 0.98.0 GPT-5.3-Codex 支持、steer 模式稳定并设为默认、模型切换修复 40
2026-02-06 CLI 0.97.0 “允许并记住” MCP 审批、实时技能检测、/config 诊断、记忆管道 41
2026-02-06 CLI 0.96.0 异步线程/压缩 v2、WebSocket 速率限制、非 Windows 的 unified_exec、配置溯源 42
2026-02-06 CLI 0.95.0 codex app 命令、个人技能、并行 shell 工具、git 安全加固 43
2026-02-05 GPT-5.3-Codex 发布——统一模型,速度提升25%,端到端计算机操作 27
2026-02-02 Codex Desktop App 发布(macOS)——多任务、worktrees、自动化 17
2026-01-30 CLI 0.94.0 计划模式设为默认、个性化稳定、.agents/skills 技能、运行时指标 44
2026-01-29 CLI 0.93.0 SOCKS5 代理、计划模式流式传输、/apps、智能审批设为默认、SQLite 日志 45
2026-01-29 CLI 0.92.0 API v2 线程、线程过滤、MCP OAuth 作用域、多代理协作 46
2026-01-25 CLI 0.91.0 将最大子代理数从12减少到6,以实现更严格的资源防护 47
2026-01-21 CLI 0.88.0 设备码认证回退、协作模式、/fork、远程模型、model_personality 配置 48
2026-01-06 CLI 0.78.0 Ctrl+G 外部编辑器、项目感知配置分层、macOS MDM 配置、TUI2 转录导航、.dmg 安装程序 54
2025-12-18 GPT-5.2-Codex 发布——上下文压缩、重构/迁移、网络安全 28
2025-12-09 CLI 0.66.0 执行策略系统(TUI 白名单、沙箱拒绝修正)、CRLF 保留、Linux Sigstore 签名 55
2025-11-19 GPT-5.1-Codex-Max——多窗口压缩、Windows 训练、思考 token 减少30% 29
2025-11-19 CLI 0.59.0 原生压缩、工具输出限制提升至10K token、Windows Agent 模式沙箱、/status 中显示积分 56
2025-10-25 CLI 0.50.0 /feedback 诊断、沙箱违规风险评估、MCP 启动改进、环境变量脱敏 57
2025-10-06 Codex 在 DevDay 正式发布——Slack 集成、SDK、管理工具 30
2025-10-06 CLI 0.45.0 破坏性变更: codex login --api-key--with-api-key(标准输入)。OAuth MCP 认证、并行工具调用、脉动点 UI 58
2025-09-23 GPT-5-Codex + IDE 扩展 + CLI 改版——图片、网页搜索、代码审查 31
2025-09-23 CLI 0.40.0 默认模型 → gpt-5-codex、220K token 自动压缩、/review 命令、git 撤销、Windows 二进制支持 59
2025-06-30 CLI 0.2.0 首个 Rust 二进制版本——macOS(aarch64/x86_64)和 Linux(gnu/musl)的预构建二进制文件、codex-execcodex-linux-sandbox 工具 60
2025-06 Rust 重写宣布(”Codex CLI is Going Native”) 32
2025-06-03 Plus 用户扩展、云端互联网访问、PR 更新、语音听写 33
2025-05-16 Codex Cloud 发布——基于 codex-1 模型的云端代理、GitHub PR 创建 34
2025-04-16 Codex CLI 开源发布(Apache 2.0、TypeScript、codex-mini-latest)61 1

参考文献

关于 OpenAI 博客 URL 的说明:参考文献 17263134 链接至 openai.com/index/ 博客文章,由于 Cloudflare 机器人防护,自动化访问将返回 HTTP 403。这些 URL 通过标准网页浏览器访问时有效。


  1. GitHub — openai/codex — 开源代码仓库、版本发布与讨论。 

  2. Codex CLI Windows 支持 — Windows 安装与 WSL 指南。 

  3. Codex IDE 扩展 — VS Code、Cursor 和 Windsurf 集成。 

  4. Codex Cloud — 云端任务文档与互联网访问控制。 

  5. Codex 安全性 — 沙箱架构与安全模型。 

  6. macOS Seatbelt 沙箱 — Apple sandbox-exec 框架的社区文档(Apple 未发布官方开发者文档)。注意:该 wiki 可能阻止自动化访问(HTTP 403);另请参阅 macOS 上的 man sandbox-exec。 

  7. Linux Landlock LSM — 内核文件系统访问控制。 

  8. Codex CLI 命令行标志的实际工作原理 — 社区对标志交互的分析。 

  9. 突破沙箱限制 — 社区沙箱配置模式。 

  10. AGENTS.md 开放标准 — Linux 基金会下的跨工具指令标准。 

  11. 使用 AGENTS.md 自定义指令 — 官方指南。 

  12. Codex MCP 集成 — MCP 服务器配置与管理。 

  13. 使用 Agents SDK 构建工作流 — 将 Codex 作为 MCP 服务器用于多智能体编排。 

  14. Agent Skills — Skills 系统文档。 

  15. Codex CLI 功能特性 — Plan 模式、Steer 模式与协作功能。 

  16. 非交互模式codex exec 文档。 

  17. Codex 应用发布公告 — 桌面应用发布公告。 

  18. Codex 应用文档 — 桌面应用功能与故障排除。 

  19. Codex GitHub Action — CI/CD 集成。 

  20. Codex SDK — TypeScript SDK 文档。 

  21. Codex 定价 — 订阅与 API 定价。 

  22. Codex 配置参考 — 企业级 requirements.toml 架构与 MDM 分发。 

  23. Codex 使用最佳实践 — 社区论坛讨论帖。 

  24. feiskyer/codex-settings — 社区维护的配置、Skills 与提示词。 

  25. Codex CLI 版本发布 — GitHub 发布说明。 

  26. GPT-5.3-Codex-Spark 发布公告 — Cerebras 合作,1000+ tok/s。 

  27. GPT-5.3-Codex 发布公告 — 统一模型发布。 

  28. GPT-5.2-Codex 发布公告 — 上下文压缩与大规模变更。 

  29. GPT-5.1-Codex-Max 扩展功能 — 多窗口压缩。 

  30. Codex 正式全面可用 — DevDay 2025 公告。 

  31. Codex 升级公告 — GPT-5-Codex + IDE 扩展。 

  32. Codex CLI 原生化改造 — Rust 重写讨论。 

  33. Codex 更新:互联网访问与 Plus 用户推广 — 2025年6月扩展。 

  34. Codex 发布公告 — 云端智能体发布。 

  35. Codex 上下文窗口讨论 — 272K 输入 token + 128K 输出 token = 400K 总预算,已通过源代码确认。 

  36. 弃用 Codex 的 chat/completions 支持 — OpenAI 宣布移除 Codex 的 chat/completions API 支持,已于2026年2月完成。 

  37. Codex CLI v0.101.0 — 模型解析改进、内存优化、稳定性提升。2026年2月12日。 

  38. Codex CLI v0.100.0 — 实验性 JS REPL、多重速率限制、WebSocket 传输、内存命令、增强沙箱。2026年2月12日。 

  39. Codex CLI v0.99.0 — 并发 Shell 命令、/statusline、可排序恢复选择器、GIF/WebP 支持、Shell 快照。2026年2月11日。 

  40. Codex CLI v0.98.0 — GPT-5.3-Codex 支持、Steer 模式稳定并设为默认、模型切换修复。2026年2月6日。 

  41. Codex CLI v0.97.0 — “允许并记住” MCP 审批、实时 Skill 检测、/config 诊断、内存管道。2026年2月6日。 

  42. Codex CLI v0.96.0 — 异步线程/压缩 v2、WebSocket 速率限制、非 Windows 平台 unified_exec、配置来源追踪。2026年2月6日。 

  43. Codex CLI v0.95.0codex app 命令、个人 Skills、并行 Shell 工具、Git 安全加固。2026年2月6日。 

  44. Codex CLI v0.94.0 — Plan 模式设为默认、Personality 稳定、.agents/skills Skills 加载、运行时指标。2026年1月30日。 

  45. Codex CLI v0.93.0 — SOCKS5 代理、Plan 模式流式输出、/apps、智能审批设为默认、SQLite 日志。2026年1月29日。 

  46. Codex CLI v0.92.0 — API v2 线程、线程过滤、MCP OAuth 作用域、多智能体协作。2026年1月29日。 

  47. Codex CLI v0.91.0 — 将最大子智能体数量从12减少至6,以实现更严格的资源管控。2026年1月25日。 

  48. Codex CLI v0.88.0 — 设备代码认证回退、协作模式、/fork、远程模型、model_personality 配置。2026年1月21日。 

  49. Codex CLI v0.102.0 — 统一权限流程、结构化网络审批、可自定义多智能体角色、模型重路由通知。2026年2月17日。 

  50. Codex CLI v0.103.0 — 通过 prepare-commit-msg hook 实现提交共同作者归属、更丰富的应用列表元数据/品牌信息、移除 remote_models 功能标志。2026年2月17日。 

  51. Codex CLI v0.104.0 — WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocket 代理支持、命令独立审批 ID、线程归档/取消归档通知。2026年2月18日。 

  52. Codex 更新日志 — Codex App v26.217:拖放排序、模型降级警告、模糊文件搜索改进。Codex 配置参考 — 完整配置键参考。2026年2月。 

  53. Codex 定价 — 计划层级、每5小时窗口使用限制、积分费用,以及 Free/Go 促销访问。2026年2月。 

  54. Codex CLI v0.78.0Ctrl+G 外部编辑器、项目感知配置分层、macOS MDM 配置、TUI2 transcript 导航、.dmg 安装包。2026年1月6日。 

  55. Codex CLI v0.66.0 — Exec 策略系统、Windows 上 CRLF 保留、Cloud exec --branch、Linux Sigstore 签名。2025年12月9日。 

  56. Codex CLI v0.59.0 — 原生压缩、工具输出限制提升至 10K token、Windows Agent 模式沙箱、/status 中显示积分。2025年11月19日。 

  57. Codex CLI v0.50.0/feedback 诊断、沙箱违规风险评估、MCP 启动改进、环境变量脱敏。2025年10月25日。 

  58. Codex CLI v0.45.0 — 破坏性变更:codex login --api-key--with-api-key(stdin)。OAuth MCP 认证、并行工具调用。2025年10月6日。 

  59. Codex CLI v0.40.0 — 默认模型更改为 gpt-5-codex、220K token 时自动压缩、/review 命令、Git 撤销、Windows 二进制文件。2025年9月23日。 

  60. Codex CLI v0.2.0 — 首个 Rust 二进制版本发布。提供 macOS(aarch64/x86_64)和 Linux(gnu/musl)预编译二进制文件、codex-execcodex-linux-sandbox 工具。2025年6月30日。 

  61. GitHub — openai/codex LICENSE — Apache License 2.0。2025年4月开源首发。 

  62. Codex CLI v0.106.0 — 直接安装脚本、js_repl 升级至 /experimental(需 Node 22.22.0+)、Default 模式下的 request_user_input、基于 diff 的内存遗忘、zsh-fork 沙箱绕过修复、约 1M 字符输入上限、Ctrl-C 子智能体修复。2026年2月26日。 

  63. Codex CLI v0.105.0 — 通过 /theme 实现 TUI 语法高亮、语音转录、spawn_agents_on_csv、/copy /clear Ctrl-L、灵活审批控制、Linux /dev 文件系统、js_repl 错误恢复。2026年2月25日。 

  64. Codex CLI v0.107.0 — 线程分叉为子智能体、实时语音设备选择、自定义工具多模态输出、通过 codex debug clear-memories 配置可清除内存。2026年3月2日。 

  65. Codex 更新日志 — App v26.226 — 编辑器中的 MCP 快捷方式、审查评论中的 @提及、Mermaid 图表错误处理。2026年2月26日。 

NORMAL codex.md EOF