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Entwickler-Ressourcen
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Codex App

RunAPI als Modell-Provider in der Codex App verwenden, ein Responses-kompatibles Modell auswählen und die Verbindung überprüfen.

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Übersicht

Codex ist in der ChatGPT-Desktop-App für Windows und macOS verfügbar. Diese Anleitung leitet die lokale Codex App an den OpenAI-kompatiblen Responses-Endpunkt von RunAPI weiter, wählt ein RunAPI-Modell aus und überprüft die Verbindung.

Dies ändert den Modell-Provider, der zur Generierung von Antworten und Code verwendet wird. Es fügt keine RunAPI-Tools hinzu. Hosted MCP ist eine separate Integration mit eigenen Client- und Authentifizierungsanforderungen.

Bevor Sie beginnen

  • Installieren Sie die aktuelle ChatGPT-Desktop-App, melden Sie sich an und öffnen Sie Codex mindestens einmal.
  • Erstellen Sie einen dedizierten Standard-RunAPI-API-Schlüssel gemäß der Authentifizierungsanleitung. Übertragen Sie den Schlüssel nicht in ein Repository.
  • Kopieren Sie aus dem Modellkatalog die genaue Kennung eines Modells, das die Responses API unterstützt.

Diese Schritte konfigurieren lokale Codex-Clients, die Ihre benutzerspezifische Konfiguration lesen. Sie konfigurieren keine gehosteten Codex-Cloud-Tasks.

Den API-Schlüssel speichern

Desktop-Anwendungen erben möglicherweise keine Umgebungsvariablen aus Ihrer Shell. Erstellen oder bearbeiten Sie ~/.codex/.env und fügen Sie den Schlüssel in einer eigenen Zeile hinzu:

DOTENV 
export RUNAPI_API_KEY=YOUR_RUNAPI_API_KEY

Bewahren Sie diese Datei außerhalb Ihrer Repositories auf. Schränken Sie sie unter macOS und Linux auf Ihr Benutzerkonto ein:

SHELL 
chmod 600 ~/.codex/.env

RunAPI konfigurieren

Öffnen Sie die benutzerspezifische Datei ~/.codex/config.toml. Fügen Sie die folgenden Werte in die bestehende Datei ein; ersetzen Sie keine nicht verwandten Einstellungen und fügen Sie keinen zweiten obersten Schlüssel hinzu:

TOML 
model = "YOUR_RUNAPI_MODEL_ID"
model_provider = "runapi"

[model_providers.runapi]
name = "RunAPI"
base_url = "https://runapi.ai/v1"
env_key = "RUNAPI_API_KEY"
wire_api = "responses"

Anbieter- und Authentifizierungseinstellungen müssen auf Benutzerebene liegen. Codex ignoriert model_provider und model_providers in der .codex/config.toml eines Projekts. Die TOML speichert nur den Namen der Umgebungsvariable; der API-Schlüssel verbleibt in ~/.codex/.env.

Die base_url ist der API-Stamm, keine Vorgangs-URL. Mit wire_api = "responses" sendet Codex POST /v1/responses. Weitere Informationen zum Provider-Vertrag finden Sie in der OpenAI-Dokumentation zur benutzerdefinierten Modell-Provider-Konfiguration.

Ein Modell auswählen

Ersetzen Sie YOUR_RUNAPI_MODEL_ID durch den genauen Bezeichner, der aus dem Modellkatalog kopiert wurde. Wählen Sie ein Modell aus, das die Responses API bereitstellt; die alleinige Unterstützung von Chat Completions reicht für diese Konfiguration nicht aus.

Wenn Sie model ändern, starten Sie die App vollständig neu und beginnen Sie einen neuen Task. Ein bestehender Task behält möglicherweise das Modell und den Anbieter, mit dem er gestartet wurde.

Neu starten und überprüfen

  1. Beenden Sie die ChatGPT-Desktop-App vollständig und öffnen Sie sie erneut.
  2. Öffnen Sie Codex und starten Sie eine neue Aufgabe in einem Repository.
  3. Senden Sie eine kurze Eingabeaufforderung, z. B. Describe this repository in one sentence.
  4. Vergewissern Sie sich, dass Codex eine normale Antwort zurückgibt und dass RunAPI eine POST /v1/responses-Anfrage für das ausgewählte Modell aufzeichnet.

Die erste Überprüfung sollte kurz bleiben, damit Konfigurationsfehler leicht von aufgabenspezifischem Verhalten unterschieden werden können.

RunAPI-Tools hinzufügen

Der oben genannte Modell-Provider leitet Codex-Inferenz über RunAPI weiter. MCP ist separat: Es ermöglicht unterstützten Clients, RunAPI-Tools für Modellerkennung, Kontoinformationen und unterstützte Task-Workflows aufzurufen.

Die Hosted MCP-Anleitung dokumentiert die derzeit unterstützten Client- und Authentifizierungsanforderungen. Codex-spezifische Hosted MCP-Authentifizierung wurde nicht verifiziert, daher enthält diese Seite keine Codex-MCP-Einrichtungsschritte. Ersetzen Sie die Modell-Provider-Konfiguration nicht durch einen MCP-Server-Eintrag; die beiden Integrationen dienen unterschiedlichen Zwecken.

Fehlerbehebung

  • Codex verwendet weiterhin den vorherigen Provider: Vergewissern Sie sich, dass die Datei ~/.codex/config.toml ist, entfernen Sie doppelte model- oder model_provider-Schlüssel, starten Sie die App vollständig neu und beginnen Sie eine neue Aufgabe.
  • RUNAPI_API_KEY fehlt: Stellen Sie sicher, dass der Schlüssel in ~/.codex/.env und nicht nur in einem Terminal-Profil vorhanden ist, und starten Sie die App neu.
  • Authentifizierung schlägt fehl: Erstellen oder rotieren Sie einen Standard-Schlüssel über die Authentifizierungsanleitung. Fügen Sie den Schlüssel nicht in config.toml oder Support-Logs ein.
  • Die Anfrage gibt 404 zurück: Setzen Sie base_url auf https://runapi.ai/v1, nicht auf https://runapi.ai/v1/responses.
  • Das Modell ist nicht verfügbar oder lehnt ein Feld ab: Kopieren Sie die genaue Kennung erneut und vergewissern Sie sich, dass das Modell die Responses API und die angeforderte Funktion unterstützt.
  • Codex wählt ein anderes Modell: Prüfen Sie vertrauenswürdige Projekt-.codex/config.toml-Dateien auf eine model-Überschreibung. Die Projektkonfiguration kann ein Modell auswählen, obwohl sie den Provider auf Benutzerebene nicht ersetzen kann.
  • Die CLI funktioniert, aber die App schlägt fehl: Prüfen Sie ~/.codex/.env und starten Sie die App vollständig neu. GUI-Anwendungen lesen möglicherweise keine Variablen, die nur von Ihrer Shell exportiert wurden.
  • Eine Cloud-Aufgabe verwendet kein RunAPI: Diese lokale Konfiguration gilt für lokale Codex-Clients; gehostete Cloud-Aufgaben lesen keine Dateien von Ihrem Computer.

RunAPI entfernen

  1. Entfernen Sie die RunAPI-Werte model, model_provider und [model_providers.runapi] aus ~/.codex/config.toml oder stellen Sie die zuvor verwendeten Anbieterwerte wieder her.
  2. Entfernen Sie RUNAPI_API_KEY aus ~/.codex/.env, falls kein anderes lokales Tool ihn verwendet.
  3. Starten Sie die App vollständig neu und beginnen Sie eine neue Aufgabe.
  4. Widerrufen Sie den dedizierten Schlüssel in RunAPI, sobald er nicht mehr benötigt wird.

Nächste Schritte

Verwende den LLM API Quickstart für gemeinsames Protokollverhalten und die Responses API Reference für genaue Anfrage- und Antwortfelder. Fahre bei Bedarf mit dem Model Catalog, dem Authentication Guide oder Hosted MCP fort.