Codex 接 Ollama 本地模型

这篇适合谁、读完能做到什么

这篇适合想让 Codex CLI 使用 Ollama 上的模型，而不是只用云端模型的开发者。读完你应该能装好 Codex CLI，用 ollama launch codex 快速启动，知道怎样在会话中切换模型，也知道怎样用配置文件让设置长期生效。^[1]

先装 Codex CLI

Codex CLI 通过 npm 安装，命令是：^[1]

npm install -g @openai/codex

快速开始：ollama launch codex

最省事的办法是直接运行：^[1]

ollama launch codex

通过这条命令启动时，Ollama 会刷新模型目录，并为本次会话使用一个专门的 Codex profile。^[1]

启动之后，在 Codex 里输入 /model，就能在你已经安装、支持工具调用的 Ollama 模型之间切换，不需要重启。起始模型会保持选中；每个模型各自保留自己的上下文窗口、视觉和思考（thinking）设置。^[1]

想让新模型出现在切换列表里，先用 ollama pull <model> 把它拉下来，再启动 Codex。^[1]

如果只想配置、不想立刻启动，运行 ollama launch codex --config。要删除 Ollama 为它生成的启动 profile 和模型目录，运行 ollama launch codex --restore。^[1] 可以把 --config 和 --restore 看作一对：前者负责配置，后者负责把 Ollama 生成的那部分删掉。^[1]

手动方式：codex --oss

不用 ollama launch 时，给 codex 加上 --oss 参数，就会走 Ollama：^[1]

codex --oss

要指定某个模型，加上 -m 参数：^[1]

codex --oss -m gpt-oss:120b

要使用云端模型，把模型名换成带 -cloud 后缀的版本：^[1]

codex --oss -m gpt-oss:120b-cloud

用 profile 文件固定配置

如果想让 Codex CLI 的配置长期生效，在 ~/.codex/ollama-launch.config.toml 里写入下面的内容。其中 model_catalog_json 的路径要换成你自己的路径，示例里写的是 /Users/you/.codex/model.json：^[1]

model = "gpt-oss:120b"
model_provider = "ollama-launch"
model_catalog_json = "/Users/you/.codex/model.json"

[model_providers.ollama-launch]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1/"
wire_api = "responses"

这段配置里，model_provider 指向名为 ollama-launch 的提供方。它的 base_url 是 http://localhost:11434/v1/，即你自己机器上的 Ollama 接口地址；wire_api 设为 responses。^[1]

写好之后，运行 codex --profile ollama-launch 即可。^[1]

这里的 profile 是一组命名的配置。--profile 参数选中它之后，Codex 会用其中的模型、模型提供方和接口设置，而不必每次都在命令行里重新写一遍。^[1]

网页搜索

通过 Ollama profile 发出的 Codex 网页搜索请求，由 Ollama 来执行，本地模型和云端模型都是如此。要使用网页搜索服务，先运行 ollama signin 登录。^[1]

如果你想在某次 Codex 会话里关闭网页搜索，运行：^[1]

codex --profile ollama-launch -c 'web_search="disabled"'

需要注意的地方

建议 Codex 使用的上下文窗口至少为 64k token。上下文窗口是模型一次能处理的文本长度；窗口太小，Codex 读取项目文件和保留对话历史的空间就会不够。^[1]

每个模型都保留自己的上下文窗口设置，所以切换模型时，要分别确认每个模型的窗口是否够用，不能拿一个模型的设置套用到另一个模型上。^[1]

本文只覆盖上面这些内容。模型表现、速度和硬件要求这里都不展开，需要时请以 Ollama 和 Codex 的官方说明为准。^[1]

两种启动方式各有用处。只想先试一下，用 ollama launch codex 最省事；想让同一套设置每次都生效，用 profile 文件更稳妥。换其他模型时，记得先用 ollama pull 拉取，再启动 Codex。^[1]

下一步

如果要了解 Codex CLI 本身的功能，去看 OpenAI 的 Codex CLI 文档；如果要了解 Ollama 的模型和命令，去看 Ollama 的文档。这两处的完整说明，以官方页面为准。^[1]

本文改编自 Ollama 文档中的 Codex CLI 集成页面^[1]，原文以 MIT 许可证发布。