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Codex客户端调用第三方中转站报错：stream disconnected before completion: stream closed before response.completed 解决方法

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文章摘要：
最近不少用户在使用 Codex 客户端配合 CC-Switch 接入第三方 API 中转站时，遇到了stream disconnected before completion: stream closed before response.completed错误。本文详细分析该问题产生的原因，并提供简单有效的解决方案，只需修改 API 地址即可恢复正常使用，同时分享一个兼容 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.8 的接口平台。

codex客户端下载:https://codexdown.cn/

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最近有不少朋友反馈，在使用Codex客户端 + CC-Switch配置第三方中转站时，模型连接成功，但是执行任务时会出现下面的报错：

stream disconnected before completion: stream closed before response.completed

或者：

stream closed before response.completed

很多人第一反应是：

• API Key失效
• 中转站跑路
• 网络问题
• Codex客户端Bug

实际上大多数情况下都不是。

问题原因分析

经过实际测试发现，很多第三方中转站虽然兼容 OpenAI 接口格式，但其 API 地址要求必须带有：

/v1

路径。

而很多用户在 CC-Switch 中填写的是：

https://api.xxx.com/

此时请求虽然能够发送出去，但返回的数据格式并不符合 Codex 预期。

最终就会出现：

stream disconnected before completion

或者：

stream closed before response.completed

错误。

正确配置方法

假设你的接口地址原本填写的是：

https://api.xxx.com/

修改为：

https://api.xxx.com/v1

即可。

例如：

错误写法：

https://api.example.com/

正确写法：

https://api.example.com/v1

修改后保存配置。

然后：

关闭Codex ↓ 关闭CC-Switch ↓ 重新启动CC-Switch ↓ 重新启动Codex

大部分情况下即可恢复正常。

CC-Switch配置示例

在新增供应商时：

API地址

https://api.xxx.com/v1

API Key

sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

模型名称

根据平台支持情况填写：

gpt-5.5

或者：

claude-opus-4-8

完成后开启本地路由即可。

如何判断是不是这个问题

如果出现以下情况：

能获取模型列表

Models Loaded Successfully

但是实际聊天时报错：

stream disconnected before completion

那么大概率就是接口路径配置错误。

API Key验证通过

但请求无法完成

表现为：

连接成功 ↓ 开始输出 ↓ 突然断开

这也很可能是：

API地址缺少 /v1

导致的。

推荐一个支持Codex的中转平台

如果暂时没有可用接口，也可以选择兼容 OpenAI 协议的平台。

注册链接：

平台目前支持：

GPT-5.5 Claude Opus 4.8 Claude Sonnet Gemini系列 DeepSeek系列

对于 Codex、Cherry Studio、Open WebUI、NextChat 等客户端均可正常接入。

Codex客户端下载

如果还没有安装 Codex 客户端，可以前往：

https://codexdown.cn/

下载最新版客户端。

目前站内还整理了：

• Codex安装教程
• CC-Switch配置教程
• 插件市场修复教程
• Skills使用教程
• MCP配置教程
• Computer Use使用教程

对于新手用户比较友好。

总结

当 Codex 客户端通过 CC-Switch 调用第三方中转站时，如果遇到：

stream disconnected before completion: stream closed before response.completed

优先检查 API 地址是否正确。

很多情况下只需要把：

https://api.xxx.com/

改成：

https://api.xxx.com/v1

即可解决问题。

这是目前最常见、也是最容易被忽略的配置错误之一。如果模型能够加载但无法正常输出，建议优先排查这一项，往往几秒钟就能解决。