最近把 Codex 接上了 DeepSeek 的 API，官方订阅和 DeepSeek API 两套可以并行使用。在高强度开发任务下，多个 Coding Plan 很容易跑到限额，但长期用下来发现，像同步技术文档、梳理项目进度、文章内容优化、简单编码这类日常操作也相当耗 token，其实用不上前沿顶级模型来处理。
后来发现 Codex 原生支持对接开源模型，就决定把 DeepSeek 接进来试试。这是对接之后的效果：
准备工作
- Codex CLI 0.142.2
- Codex Desktop 26.623.31921
- Codex-DeepSeek-Proxy 0.3.2（DeepSeek API 本地代理工具）
- DeepSeek 官方的 API Key
- MacOS 15.6（其他平台也有构建产物）
为什么需要本地路由转发
Codex CLI 面向的是 OpenAI Responses API，而 DeepSeek、Kimi、MiniMax、SiliconFlow 等供应商暴露的基本都是 OpenAI Chat Completions 接口（即 /chat/completions）。两种协议的请求体、流式事件和返回结构都不一样，直接把 Chat 地址填到 Codex 配置里，通常就是模型列表不对、请求 404/400，或者流式响应 Codex 解析不了。
如果照着官方教程配，把 DeepSeek 的 API 地址和 Key 填进去，跑起来就会报错：
unexpected status 404 Not Found: Unknown error, url: https://api.deepseek.com/responses
所以就写了个本地代理工具。官方订阅和 DeepSeek API 各走各的，配置独立，互不干扰。
快速上手
操作链路分三步：运行本地代理工具 → 复制配置文件 → 启动 Codex。
01 启动本地代理工具
该工具目前支持的平台：
- macOS arm64 或 x64
- Linux arm64 或 x64
- Windows x64
在终端进入工具目录，然后运行初始化命令：
# macOS/Linux
./codex-deepseek-proxy init
# Windows
.\codex-deepseek-proxy.exe init如果是 MacOS 无法执行未签名的软件，可以先执行：
xattr -d com.apple.quarantine ./codex-deepseek-proxy该命令会在可执行文件旁创建 config.env。打开该文件，填入 DEEPSEEK_API_KEY：
DEEPSEEK_API_KEY=***
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com
DEEPSEEK_FLASH_MODEL=deepseek-v4-flash
DEEPSEEK_PRO_MODEL=deepseek-v4-pro
PROXY_HOST=127.0.0.1
PROXY_PORT=15721然后以前台方式启动：
./codex-deepseek-proxy发行版无需安装 Node.js 或 Bun。程序始终读取可执行文件所在目录的 config.env，因此可从任意工作目录启动。
02 配置 Codex
工具目录下已经提供了 Codex 所需的配置文件。执行如下命令进行拷贝即可：
cp deepseek.config.toml ~/.codex/deepseek.config.toml
cp deepseek-model-catalog.json ~/.codex/deepseek-model-catalog.json其中 deepseek.config.toml 是 Codex 运行的核心配置文件。配置很简单：
model_provider = "deepseek"
model = "deepseek-v4-flash"
model_reasoning_effort = "medium"
plan_mode_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "deepseek-model-catalog.json"
[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "http://127.0.0.1:15721/v1"
wire_api = "responses"
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 10
stream_idle_timeout_ms = 1200000模型列表由 deepseek-model-catalog.json 提供，否则用 /model 命令选不到对应模型。
03 启动 Codex 验证
新开一个终端 Tab，执行：
codex --profile deepseek同时可以使用 codex 不带 profile 参数，访问官方的订阅套餐。如果要在 Codex Desktop 里也用 DeepSeek，把 deepseek.config.toml 的内容复制到 ~/.codex/config.toml 就行。目前 Desktop 端还无法切换模型，只能在配置里改。
缓存命中率实测
如果你是配合 Codex 官方订阅一起用，建议只用 DeepSeek-V4-Flash 模型，缓存命中百万 token 只要 0.02 元，本地代理工具的缓存命中率平均能到 95% 以上。
以上只是一次文档同步校对，就花了 600 万 token，命中率高达 97% 以上。
