Deepseek官方Codex配置接入教程

2026年8月，DeepSeek官方正式宣布支持接入Codex，率先放出的是deepseek-v4-flash，后续v4-pro也会跟上。Codex是OpenAI推出的AI编程助手，通过Responses API与模型通信，而DeepSeek API原生支持这个协议格式。有意思的是，Codex的各个客户端形态——Codex CLI、ChatGPT桌面端、VS Code的Codex IDE插件——共用同一份本地配置文件，也就是说，只需要配置一次，就能在所有形态里使用DeepSeek模型。

前置准备

• 首先你需要安装Codex CLI或ChatGPT桌面端，并且至少启动运行过一次，目的是让~/.codex目录被创建出来。
• 然后去DeepSeek开放平台申请一个API Key（以sk-开头）。

将DeepSeek配置为模型提供方

DeepSeek官方提供了两种接入方式，推荐优先使用方式一，省心又可靠。

方式一：一键配置脚本（推荐）

macOS / Linux，在终端执行：

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)

Windows，在PowerShell中执行：

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

运行后按菜单提示选择要使用的模型，首次运行会要求输入你的API Key。

第一次运行，选择 1 选项 修改Codex配置，使用deepseek-v4-flash模型：

如果以后想恢复默认配置，同样执行这个脚本，选择 3 即可恢复。

接下来会提示输入API Key，如果已经在环境变量中配置过DEEPSEEK_API_KEY，脚本会自动读取，跳过询问：

配置完成后，重启ChatGPT，就能看到DeepSeek的模型了：

这个脚本会自动完成以下工作：

• 备份现有配置：把 ~/.codex/config.toml 备份到 ~/.codex/backup-deepseek/，方便随时还原。

• 写入模型目录：向 ~/.codex/models.json 声明DeepSeek模型的元数据（上下文窗口长度、支持的推理强度档位、工具调用格式等），这样Codex就能像调用内置模型一样调用DeepSeek。

• 修改配置文件：只改写必要字段，新增 [model_providers.deepseek] 配置段，原有的MCP服务器、项目信任级别等配置都会保留。如果发现冲突字段，会自动删除并打印删除原因。

• 语法校验：在写入前会校验 config.toml 和 models.json 的合法性，校验不通过则中止，不会破坏原有文件。

之后随时可以再次运行该脚本，用来切换模型，或者恢复到安装前的默认配置（菜单第3项）。

接下来直接测试一下效果。下面是一个数据可视化仪表盘的提示词，看看DeepSeek的表现：

请帮我生成一个数据可视化仪表盘的单页面HTML文件（dashboard.html）。

要求：
1. 通过CDN方式引入ECharts（例如 https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts），不使用任何本地依赖或构建工具，我要能直接双击这个html文件在浏览器里打开查看效果。
2. 页面包含至少4个图表：
   - 一个折线图：展示某产品近12个月的销售趋势（数据可以是模拟的）
   - 一个柱状图：展示5个地区的销售额对比
   - 一个饼图：展示各产品品类的销售占比
   - 一个仪表盘（gauge）：展示当月目标完成率
3. 整体使用响应式布局（CSS Grid或Flexbox），在桌面和手机宽度下都要能正常显示，不能错位。
4. 支持深色/浅色主题一键切换，切换时所有图表配色也要跟着联动变化。
5. 图表加载时要有淡入或缩放的进场动画。
6. 顶部要有一个模拟的筛选栏（时间范围选择、地区下拉框），选择后图表数据能相应联动刷新（数据变化可以是前端模拟的）。

请直接生成完整可运行的HTML文件内容。

生成效果如下：

方式二：手动编辑配置文件

如果你更倾向于手动配置，需要编辑两个文件：~/.codex/models.json 和 ~/.codex/config.toml。

1. 模型目录文件 ~/.codex/models.json

这个文件用来向Codex声明DeepSeek模型的元数据。官方给出的完整文件里，deepseek-v4-flash与deepseek-v4-pro各是一个模型对象，除了下面这些关键配置字段外，还包含Codex内部使用的一大段系统提示词模板（instructions_template / base_instructions）。这部分内容非常长且由Codex内部维护，手动抄写极易出错，直接用方式一的脚本生成即可保证与官方完全一致。

{
  "models": [
    {
      "slug": "deepseek-v4-flash",
      "prefer_websockets": false,
      "support_verbosity": true,
      "default_verbosity": "low",
      // ... 此处省略大量字段，请参考脚本生成
    }
  ]
}

（完整JSON内容较长，此处仅展示结构示意，实际配置请直接使用脚本生成。）

2. Codex配置文件 ~/.codex/config.toml

在 ~/.codex/config.toml 中新增（或修改）以下内容：

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<你的DeepSeek API Key>"

config.toml字段说明：

若已有 config.toml，注意不要重复定义 model、model_provider 等字段，避免与已有配置冲突；如果之前配置过其它供应商，建议先备份原文件。