在 用 Codex 还是 Claude Code？ 里我分析了近年 AI 编程工具的演进，最终建议使用 Codex，具体原因在这里就不展开了，本文讲解如何安装和使用 Codex。
Codex 是 OpenAI 官方推出的开源编程助手，可以帮你编程写代码、处理日常的工作，甚至能直接操作你的电脑。
目前 Codex 提供了三种安装方式：
- Codex Desktop：图形界面客户端，使用体验最好，我个人推荐用这个
- Codex CLI：命令行客户端，灵活轻量，适合喜欢在终端开发的用户
- VSCode 插件：直接在 VSCode 侧边栏唤起 Codex 对话面板，适合喜欢用 vscode 的用户
任意安装方式的使用效果都是一样的，按自己的需求来安装即可。
安装
所有安装方式共用同一份配置（都读 ~/.codex/ 目录下的配置文件），所以根据自己的喜好任选一个或多个安装即可。
安装 Codex Desktop（推荐）
如果你喜欢图形化的界面可以用 Codex Desktop，在官网下载即可：Codex Desktop。
我个人感觉 Codex Desktop 使用体验比 Codex CLI 好，而且也更适合新手，所以推荐使用 Codex Desktop。
安装完成后启动 Codex Desktop 会看到登录界面，先不要点击登录，我们要通过下面讲的配置文件的方式进行配置。
安装 Codex CLI
如果你喜欢命令行界面，可以使用 Codex CLI，GitHub 开源地址是 openai/codex。
安装 CLI 最推荐的方式是用 npm 全局安装（安装前需要先装好 Node.js）：
npm install -g @openai/codex验证 CLI 是否安装成功：
codex --version能打印出版本号就算装好了。
安装 VSCode 插件
如果你想要更集成的 IDE 体验，比如用 UI 按钮触发会话、直接点击文件引用，可以装 Codex 的 VSCode 插件。
打开 VSCode，打开侧边栏的插件市场，搜索 Codex，找到 OpenAI 官方发布的那个（扩展 ID 是 openai.chatgpt），点 Install：
装完后 VSCode 侧边栏会出现 Codex 图标，点击图标可以打开对话面板，就可以和 Codex 对话让它帮你写项目了。
配置中转站
前面三种形态（Desktop / CLI / VSCode 插件）共享 ~/.codex/ 目录下的配置文件，下面的配置过程只需要做一次，三个入口都能用。
默认情况下 Codex 会引导你登录 ChatGPT 账号，如果你能注册并订阅 ChatGPT 会员的话直接登录即可。
但是大部分中国用户可能无法注册和订阅 ChatGPT 账号，可以用中转站来使用 Codex。
中转站的原理就是一个代理，帮你把请求转发到 OpenAI 官方接口：
我一直在用 aicode007.com 这个中转站，有需要的读者可以看看，下面的配置过程以 aicode007.com 为例。
创建 API key
访问 https://aicode007.com/keys 页面创建 apikey。
选择 GPT 模型，创建一个 apikey，把 apikey 秘钥（sk- 开头的那串字符）复制下来：
然后按照下面的步骤进行配置。
找到配置目录
Codex 的配置目录是用户家目录下的 .codex 文件夹，根据你的操作系统找到对应路径：
- macOS / Linux：
~/.codex/，其中~是你的家目录，展开后通常是/Users/your-username/.codex/（macOS）或/home/your-username/.codex/（Linux），your-username就是你登录系统时的账户名 - Windows：
C:\Users\your-username\.codex\，your-username就是你登录 Windows 时用的账户名
注意，以 . 开头的目录（如 .codex）默认是隐藏的，在文件管理器里可能看不到：
- macOS：在访达（Finder）中按
Command + Shift + .切换显示隐藏文件；也可以按Command + Shift + G打开「前往文件夹」，输入~/.codex直达 - Windows：在文件资源管理器顶部点「查看」→「显示」→ 勾选「隐藏的项目」；或直接在地址栏输入
%USERPROFILE%\.codex回车直达 - Linux：大多数文件管理器按
Ctrl + H切换显示隐藏文件
后续配置过程主要操作这个目录下的两个文件：
config.toml：Codex 主配置文件，用来配置中转站、模型、推理强度等auth.json：认证文件，用来保存你的 API key
如果这个目录和相关文件还不存在，手动创建出来就行。
写入 config.toml
用编辑器打开 config.toml 文件，确保这段内容放在文件顶部：
model_provider = "aicode007"
model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "high"
model_verbosity = "high"
[model_providers.aicode007]
name = "aicode007"
base_url = "https://api.aicode007.com"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true如果有其他内容没关系，只要这部分内容在顶部即可。
写入 auth.json
打开同一个配置目录下的 auth.json 文件，把内容整体替换成下面这段，其中 sk-your-api-key 替换成你刚才复制的 apikey 秘钥：
{
"auth_mode": "apikey",
"OPENAI_API_KEY": "sk-your-api-key"
}验证配置
配置完成后，启动 Codex（CLI 运行 codex 命令，Desktop / VSCode 插件直接打开对话面板），随便发一句 Hello 看看模型能否正常响应。
如果能正常回复，再访问中转站的 用量记录 页面，确认刚才的对话产生了对应的请求记录，就说明配置成功了。
如果模型没有响应，或者用量页面看不到记录，说明 config.toml 没生效，检查一下配置文件的路径，以及文件顶部的 model_provider = "aicode007" 和 [model_providers.aicode007] 里的 base_url 是否正确。
常用命令
在 Codex 的输入框里输入 / 会弹出所有可用命令的列表，按需选择就行，不用专门记。下面简单介绍几个常用的命令。
/compact 手动触发上下文压缩。上下文快满时 Codex 也会自动压缩，你也可以提前手动触发，避免影响当前任务。
/plan 切换到 plan 模式。plan 模式下 Codex 不会动你的代码（文件写入被禁用），它会先探索项目、给出实现计划，必要时问几个澄清问题，等你确认之后再切回普通模式实际写代码。简单任务直接说需求就行，复杂任务建议用 plan 模式先对齐思路。
/model 查看和切换当前使用的模型，同时可以调整推理强度（reasoning effort）。强度越高效果越好，但速度更慢、token 消耗更多，根据任务复杂度决定。
除了斜杠命令，在输入框里用 @ 可以引用具体文件，让 Codex 重点关注某个文件的内容。
其他功能大家可以自行探索吧，用多了就熟悉了。