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1. CodeX 调用 DeepSeek v4 报 401 的真实场景还原

CodeX 接入 DeepSeek v4 报 401，这个问题的本质不是密钥写错了，而是接口形态对不上。CodeX 新版本只认 OpenAI 的 Responses API，而 DeepSeek v4 对外提供的是 Chat Completions 形态。你拿一个 Responses 请求打到只支持 Chat Completions 的端点上，服务端根本解析不出你的鉴权意图，返回 401 是它最直接的表达方式。

我先把场景说清楚。你打开 CodeX，配置里写了wire_api = "responses"，base_url 指向 DeepSeek 官方地址，模型名填deepseek-v4-flash。回车一发，终端立刻甩出401 Unauthorized。这时候你第一反应是去检查 API Key 有没有复制错、有没有多余空格、有没有过期。查了一圈发现 Key 没问题，在别的工具里能用。于是你开始怀疑 endpoint 写错了，把/v1加了又删、删了又加，还是 401。

这个 401 的迷惑性在于：它看起来像鉴权失败，实际是协议不匹配。Responses API 和 Chat Completions API 在请求体结构、鉴权头携带方式、路径约定上都有差异。CodeX 发出的请求带着 Responses 特有的字段，DeepSeek 的网关看到不认识的字段，可能直接判定为非法请求，用 401 挡回来。所以你要解决的不是"Key 对不对"，而是"让 CodeX 的 Responses 请求能被翻译成 DeepSeek 能懂的 Chat Completions 请求"。

这就是 codex-relay 出场的地方。它是一个专门给 CodeX 用的协议转换层，把 CodeX 发出的 Responses API 请求转成 Chat Completions API 请求，再转发给 DeepSeek、Kimi、Qwen 这类 OpenAI-compatible 的 provider。你不需要改 CodeX 的源码，也不需要等 DeepSeek 支持 Responses，只要在中间架一层转换，401 就消失了。

适合谁看这篇：正在用 CodeX 写代码、想接 DeepSeek v4 省钱或图它中文能力的人；已经踩过 401 但没找到根因的人；以及想搞清楚 Responses 和 Chat Completions 到底差在哪的人。下面我按实际排查顺序，把 auth.json 配置、codex-relay 转发、最小验证请求一步步写清楚。

2. TaoToken 前置准备与 auth.json 鉴权字段梳理

在动手改 auth.json 之前，先把 TaoToken 这边的接入信息准备好。TaoToken 的 API 入口是https://taotoken.net/api，你需要在控制台生成一个 API Key，这个 Key 就是后面填进 auth.json 和 codex-relay 环境变量里的凭证。生成路径在 API Keys 页面，点进去创建一个新 Key，复制出来先存好。

这里要区分两个概念：CodeX 自己的 auth.json 负责告诉 CodeX "去哪里鉴权、用什么协议"，codex-relay 的环境变量负责告诉转发层 "上游真实地址和真实 Key 是什么"。很多人 401 就是因为把这两层混在一起，auth.json 里填了 DeepSeek 的 Key，但 CodeX 用 Responses 协议发出去，DeepSeek 不认，于是 401。

先看 auth.json 的字段结构。CodeX 的 auth.json 通常放在用户目录下的.codex文件夹里，Windows 下路径类似C:\Users\你的用户名\.codex\auth.json。这个文件里最关键的是OPENAI_API_KEY字段，它决定 CodeX 发请求时带哪个 Key。如果你走 codex-relay 转发，这里的 Key 可以填 TaoToken 的 Key，也可以填一个占位符，因为真正的上游鉴权由 codex-relay 的环境变量接管。

但要注意，CodeX 新版本对requires_openai_auth这个字段敏感。如果你在 config.toml 里写了requires_openai_auth = true，CodeX 会强制走 OpenAI 的鉴权流程，这时候 auth.json 里的 Key 必须是一个格式合法的 OpenAI 风格 Key。TaoToken 的 Key 符合这个格式，所以填进去没问题。

再理清 Responses 和 Chat Completions 的鉴权差异。Responses API 的鉴权头是Authorization: Bearer <key>，路径通常是/v1/responses。Chat Completions 的鉴权头也是Authorization: Bearer <key>，路径是/v1/chat/completions。看起来一样，但请求体差别很大：Responses 用input字段传对话，Chat Completions 用messages数组。DeepSeek 的网关只认messages，看到input就懵了，返回 401 或 400。codex-relay 的作用就是在中间把input翻译成messages，把 Responses 的响应格式再翻译回去。

所以你的 auth.json 里，OPENAI_API_KEY填 TaoToken 的 Key，base_url 指向 codex-relay 的本地监听地址http://127.0.0.1:4444/v1，wire_api 写responses。这样 CodeX 以为自己在跟一个 Responses 端点说话，实际上请求被 codex-relay 接住、翻译、转发给 DeepSeek。整个链路里，CodeX 只认 auth.json 和 config.toml，codex-relay 只认环境变量，两边各管各的，401 就不会因为协议错位而出现。

如果你还没生成 TaoToken 的 Key，先去控制台创建一个。创建完记得复制，页面刷新后就看不到了。这个 Key 后面在 codex-relay 的环境变量里还要用一次，所以别丢。

3. 可复制的 auth.json 与 codex-relay 配置片段

这一节直接给可复制的配置。先装 codex-relay，再配环境变量，最后改 auth.json 和 config.toml。顺序别乱，乱了容易出 401。

第一步，确认 Python 版本。codex-relay 要求 Python 3.11 及以上。如果你机器上装过 3.10，直接pip install codex-relay会失败或者装到错误的解释器里。先跑：

python --version where.exe python

where.exe python会列出所有 Python 路径。如果看到 3.10 和 3.14 混在一起，说明你有多个版本。为了和旧版本共存，创建一个独立虚拟环境：

py -3.14 -m venv C:\venvs\codex-relay

注意这里必须用py -3.14指明版本，不能只写python，否则可能用到 3.10。创建完进入环境：

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned & "C:\venvs\codex-relay\Scripts\Activate.ps1"

看到命令行前面出现(codex-relay)才算进入成功。这里有个坑：不要用C:\venvs\codex-relay\Scripts\activate，那个执行的是activate.bat，PowerShell 跑不了 bat，结果就是你以为进了环境，其实 pip 装到了全局 Python 3.14 里。必须用Activate.ps1。

进入环境后装 codex-relay：

python -m pip install -U pip python -m pip install -U codex-relay

第二步，配环境变量。在同一个 PowerShell 窗口里跑：

$env:CODEX_RELAY_UPSTREAM="https://taotoken.net/api/v1" $env:CODEX_RELAY_API_KEY="你的 TaoToken API Key" $env:CODEX_RELAY_PORT="4444" $env:CODEX_RELAY_MODEL_MAP="gpt-5.4:deepseek-v4-flash,gpt-5.5:deepseek-v4-flash,gpt-5.3-codex:deepseek-v4-flash,gpt-5-codex:deepseek-v4-flash"

CODEX_RELAY_UPSTREAM指向 TaoToken 的 API 地址，CODEX_RELAY_API_KEY填你刚才生成的 Key，CODEX_RELAY_MODEL_MAP把 CodeX 认识的模型名映射到 DeepSeek v4 的实际模型名。这样 CodeX 发gpt-5-codex，codex-relay 会转成deepseek-v4-flash发给上游。

第三步，启动 codex-relay：

& "C:\venvs\codex-relay\Scripts\codex-relay.exe"

正常会显示listening on 127.0.0.1:4444 -> https://taotoken.net/api/v1。如果显示的是别的上游地址，说明环境变量没生效，检查是不是在同一个 PowerShell 窗口里设的。

第四步，改 auth.json。路径在C:\Users\你的用户名\.codex\auth.json，内容：

{ "OPENAI_API_KEY": "你的 TaoToken API Key" }

第五步，改 config.toml。路径在C:\Users\你的用户名\.codex\config.toml，关键片段：

model_provider = "custom" model = "deepseek-v4-flash" model_context_window = 1048576 model_auto_compact_token_limit = 900000 model_reasoning_effort = "high" supports_parallel_tool_calls = true supports_reasoning_summaries = true disable_response_storage = true [model_providers] [model_providers.custom] name = "deepseek-v4-flash" base_url = "http://127.0.0.1:4444/v1" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true

这里base_url指向 codex-relay 的本地端口，wire_api写responses，因为 CodeX 只会说 Responses。requires_openai_auth = true让 CodeX 去 auth.json 里找 Key。三件套齐了：Base URL 是http://127.0.0.1:4444/v1，Key 是 TaoToken 的 Key，Model ID 是deepseek-v4-flash。

如果你用 CC Switch 管理供应商，在 OpenAI 右边点加号，选统一供应商，供应商名称随便写，API 请求地址填http://127.0.0.1:4444/v1，模型名称填deepseek-v4-flash。不需要在 CC Switch 里填 API Key，因为 codex-relay 的环境变量里已经有了。CC Switch 不需要开启路由。

4. 最小请求验证 401 是否消除

配置写完，别急着在 CodeX 里跑大任务。先用最小请求验证链路通不通。这一步能帮你快速定位是密钥、endpoint 还是模型名的问题。

先确认 codex-relay 还在跑。回到那个 PowerShell 窗口，看有没有listening on 127.0.0.1:4444的输出。如果窗口关了或者进程挂了，重新激活环境再启动：

& "C:\venvs\codex-relay\Scripts\Activate.ps1" & "C:\venvs\codex-relay\Scripts\codex-relay.exe"

然后开一个新的 PowerShell 窗口，用 curl 直接打 codex-relay 的本地端点，模拟 CodeX 的 Responses 请求：

curl -X POST http://127.0.0.1:4444/v1/responses ` -H "Authorization: Bearer 你的TaoTokenKey" ` -H "Content-Type: application/json" ` -d '{ "model": "deepseek-v4-flash", "input": "说一句话证明你活着" }'

如果返回 200 并且有内容，说明 codex-relay 转发正常，401 已经消除。如果还是 401，看返回体里的错误信息。常见的有两种：一种是invalid api key，说明 TaoToken 的 Key 有问题，去控制台确认 Key 是否有效、是否复制完整；另一种是model not found，说明模型名映射不对，检查CODEX_RELAY_MODEL_MAP里的映射关系。

再验证一下 CodeX 本身。关掉所有 CodeX 窗口，重新打开。这一步很重要，CodeX 有缓存，改了 config.toml 不重启不生效。重启后在 CodeX 里发一句简单的话，比如"你好"，看能不能正常返回。如果返回正常，说明整条链路通了。

如果 CodeX 里还是 401，但 curl 打本地端口是 200，那问题在 CodeX 的 auth.json 或 config.toml。检查 auth.json 里的 Key 是不是和 codex-relay 环境变量里的一致，检查 config.toml 的base_url是不是http://127.0.0.1:4444/v1，检查wire_api是不是responses。这三个字段任何一个错了都会 401。

还有一种情况：curl 打本地端口也 401。这时候问题在 codex-relay 到上游这一段。检查CODEX_RELAY_UPSTREAM是不是https://taotoken.net/api/v1，检查CODEX_RELAY_API_KEY是不是有效的 TaoToken Key。如果上游地址写成了 DeepSeek 官方地址，而 Key 是 TaoToken 的，那必然 401，因为 Key 和端点对不上。

验证通过后，你可以把环境变量写进C:\venvs\codex-relay\Scripts\Activate.ps1文件里，这样每次激活环境就自动带上，不用手动设。但建议调试阶段先手动设，确认没问题再写进去。

5. 本篇常见报错排查对照

这一节把实际会遇到的报错列出来，对照着查。

报错一：401 Unauthorized，返回体是invalid api key

这是最直接的鉴权失败。先确认 TaoToken 的 Key 有没有复制完整，有没有多余空格。然后确认 auth.json 里的 Key 和 codex-relay 环境变量里的 Key 是不是同一个。如果 auth.json 填的是 DeepSeek 的 Key，而 codex-relay 上游是 TaoToken，两边 Key 不一致，就会 401。统一用 TaoToken 的 Key。

报错二：401 Unauthorized，返回体是model not found或unsupported model

这看起来像 401，实际是模型名映射错了。CodeX 发的是gpt-5-codex，codex-relay 的CODEX_RELAY_MODEL_MAP里如果没有这个映射，就会把原始模型名透传给上游，上游不认识就报错。检查映射表，确保 CodeX 用的模型名都在映射里。config.toml 里的model字段也要和映射后的名字对得上。

报错三：local proxy failed或connection refused

这是 codex-relay 没跑起来，或者端口不对。检查 PowerShell 窗口里 codex-relay 是不是还在监听 4444 端口。如果窗口关了，重新启动。如果端口被占用，换一个端口，同时改 config.toml 里的base_url。

报错四：reading choices或choices field missing

这是协议转换出了问题。codex-relay 把 Responses 转成 Chat Completions 发给上游，上游返回 Chat Completions 格式，codex-relay 再转回 Responses 格式给 CodeX。如果中间某一环格式不对，CodeX 读不到choices字段就报错。检查 codex-relay 版本是不是最新的，旧版本可能有转换 bug。升级命令：python -m pip install -U codex-relay。

报错五：OAuth 相关错误，比如OAuth token expired

如果你之前用 OpenAI 官方账号登录过 CodeX，auth.json 里可能残留 OAuth token。CodeX 会优先用 OAuth 而不是 API Key，导致鉴权走错路。解决办法是清空 auth.json，只留OPENAI_API_KEY字段，删掉其他 OAuth 相关字段。然后重启 CodeX。

报错六：PowerShell 里激活环境失败，提示activate.ps1 cannot be loaded

这是执行策略限制。跑一下Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned，然后重新激活。如果还不行，用& "C:\venvs\codex-relay\Scripts\Activate.ps1"这种带&的调用方式。

报错七：pip 装到了全局 Python，虚拟环境里没有 codex-relay

这是激活环境没成功。检查命令行前面有没有(codex-relay)前缀。没有的话说明激活失败，pip 装到了全局。重新激活，确认前缀出现后再装。

排查顺序建议：先看 codex-relay 是否在跑，再看 curl 打本地端口是否 200，再看 CodeX 是否重启，最后看 auth.json 和 config.toml 字段。按这个顺序，大部分 401 都能定位到具体环节。

6. 长期编码场景下的接入选择与 CTA

如果你只是偶尔用 CodeX 跑个脚本，上面的配置够用了。但如果你是长期用 CodeX 做项目开发，每天都要跑大量请求，那要考虑稳定性和成本。codex-relay 是本地进程，每次开机要手动启动，窗口关了服务就断。你可以把它做成开机自启，或者写个脚本一键拉起。

对于长期编码和 Agent 场景，TaoToken 的 Coding Plan 更适合。它针对高频调用做了优化，不用每次手动配环境变量，也不用担心本地转发进程挂掉。你可以在控制台看一下 Coding Plan 的额度，对比一下按量付费和包月的成本。

如果你还在调试阶段，先把 API Keys 生成好，把接入文档过一遍。文档里有完整的字段说明和示例，比对着改 config.toml 不容易出错。验证模型是否正常响应，可以用模型对话页面发一条测试消息，确认 Key 和端点没问题再往 CodeX 里接。

整个链路的核心就三件事：CodeX 的 auth.json 填对 Key，config.toml 的 base_url 指向 codex-relay，codex-relay 的环境变量指向上游。这三件事对齐了，401 就不会出现。我试过把环境变量写进 Activate.ps1 之后，每次开机只要激活环境再启动 codex-relay，CodeX 直接就能用，不用重复配。

最后提醒一句：每次改完 config.toml 或 auth.json，CodeX 必须完全退出再打开，否则缓存不刷新，你会以为配置没生效。这个坑我踩过，折腾了十几分钟才发现是没重启。