codex通过本地运行杜绝数据外泄：所有模型推理、输入处理和沙盒执行均在设备内存中完成，不上传原始数据、不建立网络连接、不记录敏感日志。
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当你在处理公司内部代码、私有API密钥或未公开的科研数据时，Codex能确保这些内容不离开你的设备——它所有计算、模型推理和上下文管理都在本地完成，无需上传任何原始数据到远程服务器。
本地运行如何杜绝数据外泄
第一步：Codex启动后自动加载本地模型权重文件（如GGUF格式），全部运算在CPU/GPU内存中进行，【模型参数与输入文本均不经过网络栈】。
第二步：用户输入的每一段提示词、粘贴的代码片段、打开的.py/.js文件内容，仅存于进程内存空间，关闭应用即释放。
第三步：若启用沙盒功能（如执行Python脚本），该沙盒为本地隔离进程，仅能访问用户显式授权的目录，且无法建立出站连接。
云端Codex与本地Codex的本质区别
方法一：数据流向不同
云端Codex需将代码片段、错误日志、调试堆栈完整发送至OpenAI服务器；本地Codex所有输入输出均在本地终端或GUI界面闭环处理。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
方法二：凭证与上下文生命周期不同
云端版本每次请求都需携带临时token，且会话上下文由服务端维护；本地版本的API密钥（如用于调用Claude统计）仅用于本地鉴权，【不会被Codex进程主动上传或泄露】，且可随时在macOS钥匙串中手动删除。
方法三：日志行为不可逆
云端服务默认记录请求ID、时间戳、模型响应耗时等元数据；本地Codex的日志模块（LogRedactor.swift）强制脱敏——Bearer令牌、Cookie头、邮箱地址在写入磁盘前已被替换为
验证本地运行真实性的三个操作
① 打开系统活动监视器 → 筛选“Codex”进程 → 查看“网络”标签页：确认“已接收/已发送”字节数始终为0。
② 在终端执行：lsof -i -P -n | grep Codex → 若无任何TCP/UDP连接输出，则证明无外联行为。
③ 检查Codex配置目录（~/Library/Application Support/CodexBar/）→ 里面只有config.json、cache.db和加密凭证文件，没有.log或.raw数据文件。
