要让codex桌面端接入本地大模型api，需解包app.asar、修改main.js中的default_api_base和authorization头，并配置models.json或硬编码模型列表，最后重启验证连接。
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想让Codex桌面端接入你自己的大模型API服务，比如本地部署的Ollama、FastChat或自建的vLLM接口，必须手动修改配置文件并绕过默认的云服务限制。
确认Codex桌面端版本与配置路径
打开Codex安装目录，进入 【resources/app.asar.unpacked】 文件夹（若无此文件夹，需先解包app.asar：用7-Zip或asar extract命令解压）。
Windows默认路径为：%LOCALAPPDATA%\Programs\codex\resources\app.asar.unpacked；macOS为：/Applications/Codex.app/Contents/Resources/app.asar.unpacked。
这一步不可跳过——旧版Codex（v1.3.0之前）不支持自定义API，且未解包的app.asar是只读压缩包，直接编辑会失败。
修改main.js注入自定义API配置
在app.asar.unpacked目录中，用VS Code或Notepad++打开 main.js 文件。
搜索关键词 api.openai.com 或 defaultModel，定位到类似 const DEFAULT_API_BASE = "https://api.openai.com/v1" 的赋值语句。
将该行改为你的目标地址，例如：
const DEFAULT_API_BASE = "http://localhost:8000/v1"; // Ollama默认端口
【必须同步修改 Authorization header 构造逻辑】：向下查找 headers.Authorization = `Bearer ${token}`，将其替换为 headers.Authorization = "Bearer dummy"（多数本地API无需真实token，留空或填任意字符串即可）。
覆盖内置模型列表（可选但推荐）
方法一：直接编辑 models.json（若存在）
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在同级目录下查找 models.json，用JSON格式添加你的模型条目，例如：
{"id": "qwen2:7b", "name": "Qwen2-7B", "context_length": 32768}
方法二：硬编码注入（适用于无models.json的版本）
在 main.js 中搜索 getAvailableModels() 函数，在其返回前插入：
return [{ id: "llama3:8b", name: "Llama3-8B", context_length: 8192 }];
注意：模型ID必须与你后端API实际返回的 model 字段值完全一致，否则请求会报错404。
重启Codex并验证连接
关闭所有Codex进程（任务管理器中杀掉 codex.exe 或 Activity Monitor 中终止 Codex 进程）。
重新启动应用→新建对话→点击左下角模型选择器→应能看到你添加的本地模型名称。
输入任意问题发送，观察右下角状态栏是否显示“Connecting…”后变为“Done”；若持续显示“Failed to fetch”，请检查本地API服务是否运行、端口是否被防火墙拦截、【HTTP响应头是否包含 Access-Control-Allow-Origin: *】。
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