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Copilot API 是一个本地 AI 网关，把 GitHub Copilot、内置 Codex 与第三方模型服务统一到同一个本地端点，同时提供 OpenAI 与 Anthropic 兼容 API。本文将带你用一份config.toml配置，把 OpenAI Codex 客户端接入 Copilot API 网关，并完成远程/本地模型目录设置，全程只需几分钟。

一、为什么把 Codex 接到 Copilot API 网关

直接调用各家模型服务，意味着多套 Key、多套协议、多套额度统计。而 Copilot API 网关在本地暴露统一端点（默认http://localhost:4141），Codex 只需把base_url指向它：

• 一个端点，多个 Provider：GitHub Copilot、内置codex、DeepSeek、DashScope 等模型都能被 Codex 选到；
• 协议自动翻译：Codex 使用 OpenAI Responses 协议，网关会自动适配到上游 Copilot 的原生 Messages/Responses 端点；
• 合并模型目录：Codex 的模型选择界面会直接列出网关已启用 provider 的全部模型。

二、快速启动 Copilot API 网关（一键启动步骤）

前置要求：Node.js ≥ 22.13.0（npx 方式）或 Bun ≥ 1.2.x；如使用 GitHub Copilot 路径，需要已订阅 Copilot 的 GitHub 账号。详细步骤见安装与启动指南。

在终端执行：

# 1. 启动网关（默认监听 http://localhost:4141） npx @jeffreycao/copilot-api@latest start # 2. 验证服务可用，应返回模型列表 JSON curl http://localhost:4141/v1/models

也可以使用桌面应用图形界面启动，Dashboard 页会直接展示 OpenAI / Anthropic 两种服务地址、鉴权头与配额用量，方便复制使用：

三、Codex config.toml 参考配置：核心参数逐项讲解

打开 Codex 的配置文件~/.codex/config.toml，加入以下内容（完整参考配置见 Codex 官方指南）：

model = "gpt-6.1-sol" model_reasoning_effort = "max" model_provider = "copilot_api" model_reasoning_summary = "auto" # 上下文窗口和自动压缩阈值（单位：token），可自行调整 model_context_window = 400000 sandbox_mode = "danger-full-access" approvals_reviewer = "auto_review" web_search = "live" [model_providers.copilot_api] name = "OpenAI" base_url = "http://localhost:4141" model_catalog_url = "http://localhost:4141/models" env_key = "GITHUB_COPILOT_API_KEY" requires_openai_auth = true wire_api = "responses" request_max_retries = 3 stream_max_retries = 3 stream_idle_timeout_ms = 300000

关键参数说明：

别忘了环境变量：把GITHUB_COPILOT_API_KEY设置为系统级用户环境变量（这样 Codex 桌面应用也能读到）。值填写网关的任一 API Key，可用以下命令管理；若网关未启用鉴权，填任意非空占位值即可。未设置时 Codex 会报Missing environment variable错误：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth keys --list

四、Codex 模型目录设置：远程目录与本地文件两种方式

模型目录决定了 Codex 选择模型时看到哪些条目。Copilot API 提供两种设置方式，按需二选一。

方式一：远程模型目录（model_catalog_url，推荐）

推荐使用 Codex0.160.0 或更高版本：它们会自动从model_catalog_url拉取合并后的模型目录，无需任何本地文件。上面的配置已经包含该字段。

需要注意的限制：

• 远程目录响应限制为1 MiB JSON。合并后的目录超出该限制时，网关会优先保留通过 provideragentsModels选中的模型，其余模型被丢弃——所以建议在 Provider 管理页只勾选需要的模型；
• 当modelMappings已把裸名model映射到同一个codex/model时，目录会省略重复条目并保留裸名的完整元数据。

配置完成后，Codex 的模型选择界面会展示网关已配置 provider 提供的全部模型：

💡 在 DeepSeek 与 Responses Lite 模型之间切换时，请新建 Codex 会话。

方式二：一键生成本地 model_catalog.json

当需要完整模型列表、使用 Codex 0.160.0 之前的版本、或需要避开 1 MiB 远程限制时，生成本地目录文件。仓库自带生成脚本 docs/generate-model-catalog.sh（需curl及 Bun 或 Node.js），在仓库根目录执行：

sh docs/generate-model-catalog.sh

• 默认行为：连接http://localhost:4141，输出到$HOME/.codex/model_catalog.json；也可依次传入自定义网关地址与输出路径；
• 鉴权：网关启用鉴权时，运行前设置GITHUB_COPILOT_API_KEY；
• 启用：生成后在config.toml中取消注释并填入文件绝对路径：

model_catalog_json = "/绝对/路径/model_catalog.json"

• 更新：网关模型或 provider 变化后，重新运行脚本并重启 Codex。

五、进阶：模型映射与 Provider 管理

自动审核模型映射。使用approvals_reviewer = "auto_review"时，可在网关config.json（Linux/macOS 位于~/.local/share/copilot-api/config.json）中加入映射，让审核请求转发到指定模型：

{ "modelMappings": { "codex-auto-review": "gpt-5.6-luna" } }

筛选展示模型。目录过大时，在桌面端“Providers”标签页为各 provider 勾选要展示在 Coding Agent 中的模型（agentsModels名单），修改后 Codex 远程目录会同步缩小，轻松避开 1 MiB 限制：

修改config.json后请重启服务使配置生效。各字段含义详见配置参考。

六、常见问题排查（FAQ）

按以上步骤配置完成后，Codex 的所有请求都会经由 Copilot API 网关分发到 GitHub Copilot 或你配置的任意第三方 Provider——一份配置，多种模型，即开即用。