引言
Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程智能体，其本质是一套外围工具，而非某个独立模型。Codex 在 Windows 下载安装非常轻松，但是我们的生产环境多为 Linux，环境的不同会给项目的部署测试等等带来诸多不便，因此在 Linux 环境使用 codex 可能会更为方便。
CC-Switch 是一个开源项目，其可以“劫持” codex 向大模型发送的请求并将其重定向到我们想要使用的提供商（如中转站），这可以让我们自由选择模型（是的，你可以让 codex 使用 deepseek 等国产模型），并在一定程度上降低开支。
目录
- 配置环境
- 部署 codex
- 部署 cc-switch-cli
- 配置 cc-switch-cli 以使用第三方 API
1. 配置环境
在 Linux 无头环境下，我们使用 Codex CLI，终端模式的 codex 对于远程访问更为友好，并且能够提供比图形界面更完整，更高效的交互体验。
Codex CLI 是一个 Node.js 应用，因此我们需要先配置 Node.js 运行时环境
# Debian/Ubuntu
sudo apt install nodejs npm
这将为我们配置好运行时环境
注意，如果你的机器在国内，请自行解决网络环境问题，在使用第三方 API 前，你必须至少一次用 ChatGPT 账户登录 codex
2. 部署 Codex
安装 Codex 本身十分简单，运行如下命令即可
sudo npm install -g @openai/codex安装完成后，输入 codex 来启动
在无头/远程环境下，我们只能选择2，设备码登录，选中后按照终端的指示登录你的 ChatGPT 账户
3. 部署 CC-Switch-CLI
CC-Switch 本体对终端环境的支持并不完善，因此我们使用 Fork CC-Switch-CLI，其提供了便捷的安装脚本
curl -fsSL https://github.com/SaladDay/cc-switch-cli/releases/latest/download/install.sh | bash该安装脚本仅将其注册到运行脚本的用户下，并且需要手动操作，我们完全可以将其改为安装到机器上
mv ~/.local/bin/cc-switch /usr/local/bin安装完成后，使用 cc-switch 打开 tui 界面，并按下回车使其识别可以接管的 Code Agent 程序
4. 配置 cc-switch-cli 以使用第三方 API
使用 "]" 选中 Codex
导航到 Providers 菜单，按照指示录入你的中转站提供的信息，将其设置为活动的项目，之后回到主页，按下P开始代理
现在，在你想要的工作目录启动 codex，选择想要使用的模型，然后开始你的 vibe-coding 之旅吧！
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