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配置 MYY 中转站
本文介绍如何配置 Codex CLI 使用 MYY 中转站的 API。
前置要求
配置方法
Codex 使用配置文件进行设置，配置文件位于：
- Windows:
C:\Users\你的用户名\.codex\ - macOS/Linux:
~/.codex/
我们需要创建两个文件：
config.toml- 主配置文件auth.json- API Key 配置
步骤 1：创建配置目录
Windows
打开 PowerShell：
powershell
# 创建 .codex 目录
mkdir $env:USERPROFILE\.codex
# 进入目录
cd $env:USERPROFILE\.codexmacOS/Linux
打开终端：
bash
# 创建 .codex 目录
mkdir -p ~/.codex
# 进入目录
cd ~/.codex步骤 2：创建 config.toml
在 .codex 目录下创建 config.toml 文件。
Windows
powershell
# 使用记事本创建
notepad config.tomlmacOS/Linux
bash
# 使用 nano 创建
nano config.toml配置内容
复制以下内容到 config.toml：
toml
model_provider = "myy"
model = "gpt-5.2-codex"
model_reasoning_effort = "high"
network_access = "enabled"
disable_response_storage = true
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_verbosity = "high"
[model_providers.myy]
name = "myy"
base_url = "https://us.myy9.com/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true配置说明
model: 使用的模型名称（推荐：gpt-5.2-codex）model_provider: 设为"myy"使用 MYY 中转站model_reasoning_effort: 推理力度，可选low、medium、highnetwork_access: 设为"enabled"启用网络访问model_verbosity: 输出详细程度，设为"high"获得详细输出base_url: MYY 中转站 API 地址wire_api: 设为"responses"使用响应式 API
保存文件。
步骤 3：创建 auth.json
在同一目录下创建 auth.json 文件。
Windows
powershell
notepad auth.jsonmacOS/Linux
bash
nano auth.json配置内容
复制以下内容，替换为你的 MYY API Key：
json
{
"OPENAI_API_KEY": "sk-xxxxxxxxxxxxxx"
}重要
- 将
sk-xxxxxxxxxxxxxx替换为你从 MYY 中转站获取的 API Key（令牌） - 注意：这里使用的是 MYY 中转站的令牌，不是 OpenAI 官方的 Key
- 格式为
sk-开头的完整令牌
保存文件。
步骤 4：验证配置
运行 Codex 测试配置：
bash
codex "你好，请介绍一下自己"成功示例
如果配置正确，Codex 会返回回复：
你好！我是 AI 助手，可以帮助你：
- 编写和调试代码
- 创建完整项目
- 生成测试
- 修复 Bug
- 代码审查
有什么我可以帮助你的吗？失败排查
如果出现错误，请检查：
API Key 是否正确
- 在 MYY 中转站控制台确认令牌状态为"启用"
- 确保完整复制，包括
sk-前缀
配置文件格式是否正确
config.toml是 TOML 格式，注意语法auth.json是 JSON 格式，注意引号和逗号
Base URL 是否正确
- 确认为：
https://us.myy9.com/v1 - 注意末尾的
/v1
- 确认为：
网络连接
- 确认能访问
https://us.myy9.com - 测试：
curl https://us.myy9.com/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-xxx"
- 确认能访问
余额是否充足
- 登录 MYY 中转站控制台查看余额
进阶配置
切换模型
在 config.toml 中修改 model 字段：
toml
# 使用 GPT-5.2 Codex（推荐）
model = "gpt-5.2-codex"
# 或使用 Claude 3.5 Sonnet
model = "claude-3-5-sonnet-20241022"
# 或使用 GPT-4
model = "gpt-4"
# 或使用 GPT-3.5（更快更便宜）
model = "gpt-3.5-turbo"临时切换模型
运行时指定模型：
bash
codex --model gpt-3.5-turbo "你的问题"调整推理力度
如果使用支持推理的模型（如 GPT-5.2-Codex），可以设置推理力度：
toml
model = "gpt-5.2-codex"
model_reasoning_effort = "high" # 可选: low, medium, high推理力度说明
low: 快速响应，适合简单任务medium: 平衡性能和质量high: 深度推理，适合复杂问题
调整输出详细度
控制 Codex 输出的详细程度：
toml
model_verbosity = "high" # 可选: low, medium, high启用网络访问
允许 Codex 访问网络（已在配置中默认启用）：
toml
network_access = "enabled"多账号配置
如果需要在不同项目使用不同的 API Key，可以创建多个配置：
方法 1：使用环境变量（推荐）
bash
# 临时设置不同的 API Key
export OPENAI_API_KEY="sk-另一个key"
codex "你的问题"方法 2：创建不同的配置文件
创建 config-project1.toml 和 auth-project1.json，运行时指定：
bash
codex --config config-project1.toml "你的问题"Windows 特殊配置
WSL 支持
配置文件中已经默认启用 WSL 支持：
toml
windows_wsl_setup_acknowledged = true这样可以在 Windows 上正常使用 Codex，包括在 WSL 环境中。
提示
如果你在 Windows 上遇到权限问题，请确保配置文件中包含此选项。
配置文件位置
查看配置文件路径
Windows:
powershell
echo $env:USERPROFILE\.codexmacOS/Linux:
bash
echo ~/.codex编辑配置文件
Windows:
powershell
notepad $env:USERPROFILE\.codex\config.toml
notepad $env:USERPROFILE\.codex\auth.jsonmacOS/Linux:
bash
nano ~/.codex/config.toml
nano ~/.codex/auth.json完整配置示例
推荐配置（复制即用）
config.toml 完整内容：
toml
model_provider = "myy"
model = "gpt-5.2-codex"
model_reasoning_effort = "high"
network_access = "enabled"
disable_response_storage = true
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_verbosity = "high"
[model_providers.myy]
name = "myy"
base_url = "https://us.myy9.com/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = trueauth.json 完整内容：
json
{
"OPENAI_API_KEY": "sk-你的MYY令牌"
}使用说明
- 将
sk-你的MYY令牌替换为从 MYY 中转站获取的实际令牌 - 可以根据需要调整
model字段使用不同模型 model_reasoning_effort可选low、medium、highmodel_verbosity可选low、medium、high
安全建议
保护 API Key
- 不要将
auth.json提交到 Git - 设置文件权限：
chmod 600 ~/.codex/auth.json（Linux/macOS）
- 不要将
使用 .gitignore
gitignore.codex/ auth.json config.toml定期轮换 Key
- 定期在 MYY 中转站创建新令牌
- 删除旧令牌
下一步
配置完成后，开始使用：