如果你一直在使用 OpenAI Codex 或 Claude Code，大概率会遇到一个共同的问题：官方支持的模型有限，而你真正想用的模型却不一定在列表里。
例如，你可能希望在 Codex 中调用 Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi，甚至本地部署的 Ollama 模型，但官方并没有提供统一的接入方式。不同模型切换不同客户端，不仅影响工作流，也让开发体验变得割裂。
软件格律诗 推荐下这个开源项目 OpenCodex，正是为了解决这个问题而诞生。
它本质上是一个运行在本地的代理层，可以把 Codex 的 Responses API 转换成不同大模型 Provider 的协议，让 Codex CLI、Codex App、Codex SDK 以及 Claude Code 都能够接入任意兼容的大模型，而不用等待官方逐个适配。
对于经常使用 AI 编程工具的人来说，它更像是一座桥梁，把原本封闭的 Codex 工作流连接到了更丰富的大模型生态。
OpenCodex 是什么？
官方对它的定位非常明确：
一个面向 OpenAI Codex 与 Claude Code 的通用 Provider 代理。
它不会替换 Codex，也不会修改你的开发流程，而是在本地启动一个代理服务，负责接收 Codex 请求，再将请求转换成目标 Provider 支持的协议。
目前支持：
- Codex CLI
- Codex App
- Codex SDK
- Claude Code
支持的平台包括 macOS、Linux 和 Windows（无需 WSL），只需要安装 Node.js 18 及以上版本即可运行。
最大亮点：Codex 可以直接使用任意 LLM
这是整个项目最吸引我的地方。
OpenCodex 内置了多种协议适配器，可以直接兼容 Anthropic Messages、Google Gemini、Azure OpenAI、OpenAI Responses 以及 OpenAI Compatible Chat Completions 等协议，因此能够开箱即用支持 40 多个 Provider。GIF 动图不会在复制时内嵌，请在公众号后台单独上传。
除了 OpenAI 官方模型外，还可以接入：
- Claude
- Gemini
- Grok
- DeepSeek
- Kimi
- GLM
- Qwen
- Ollama
- OpenRouter
- Azure OpenAI
- Groq
- Together
- Fireworks
- Hugging Face
- NVIDIA NIM 等。
也就是说，你依然可以在熟悉的 Codex 界面里完成开发，只不过背后的模型已经换成了自己喜欢的 Provider。
Claude Code 同样支持
除了 Codex，OpenCodex 还兼容 Claude Code。
它提供了 Anthropic Messages API 接口，并支持模型自动发现，因此接入后的模型可以直接出现在 Claude Code 原生模型选择器中，无需额外修改。
如果你的工作流同时依赖 Codex 和 Claude Code，就不需要分别维护两套模型配置。
ChatGPT 账户池管理也是一大特色
这是很多同类工具没有提供的能力。
OpenCodex 支持维护一个 ChatGPT / Codex 账户池，可以添加多个账号，并自动刷新 5 小时、每周以及 30 天配额。
对于新会话，系统会优先选择使用量较低且状态正常的账号；而已经创建的会话则保持账户绑定，不会在中途切换，因此 SSH、tmux 或移动端长连接不会受到影响。
同时，当某个账号出现 429 限流时，会进入冷却状态；如果遇到 401、403 等认证异常，则标记为需要重新登录，而不会悄悄切换到其他账号。
这种设计更加符合开发场景，也避免了会话上下文突然变化的问题。
Web 仪表盘降低了配置门槛
虽然 OpenCodex 功能很多，但官方提供了一套可视化 Web 仪表盘。
执行：ocx gui
浏览器会打开本地管理页面。
在这里可以完成：
- 添加 Provider
- OAuth 登录
- 粘贴 API Key
- 自动发现模型
- 查看实时请求日志
- 配置默认模型
- 管理 Claude Code
- 管理 ChatGPT 账户池
整个过程几乎不用手动修改配置文件，新添加的 Provider 也无需重启即可立即生效。
OpenCodex 安装教程
整个安装过程并不复杂。
第一步：安装
npm install -g @bitkyc08/opencodex
第二步：初始化
ocx init
它会自动生成配置文件，并完成 Codex 注入。
第三步：启动代理
ocx start
完成之后，Codex 发出的请求都会经过 OpenCodex 代理。
添加自己的模型
启动仪表盘：ocx gui
然后依次：
1. 点击 Add Provider
2. 选择 Provider（或填写 OpenAI Compatible 地址）
3. 输入 API Key，部分 Provider 支持 OAuth 登录
4. 模型会自动从 /v1/models 获取，无需手动录入。
如果使用本地 Ollama，只需要将 baseUrl 指向本地服务即可，无需填写 API Key。
我的使用感受
体验 OpenCodex 后，我最大的感受是，它解决的并不是「有没有模型」的问题，而是让整个 AI 编程工作流保持一致。
以前如果想体验不同模型，往往需要切换不同客户端，或者分别维护多套配置。时间一长，不仅操作繁琐，也容易打断开发节奏。
OpenCodex 则把这些模型统一放到了 Codex 和 Claude Code 的工作流里。无论是 Claude、Gemini，还是 DeepSeek、本地 Ollama，都可以通过统一入口调用。
另外，我比较喜欢它的 Web 仪表盘设计。对于不想频繁编辑配置文件的用户来说，可视化管理 Provider 和模型会轻松很多。账号池、日志、OAuth 登录等功能也都集中在一个界面完成，比纯命令行工具更容易上手。
当然，它更适合已经把 Codex 或 Claude Code 当作主力开发工具的人。如果只是偶尔调用 API，可能没有必要增加这一层代理；但对于每天都在 AI 编程环境里工作的开发者来说，这种统一管理能力确实能够提升效率。
总结
OpenCodex 并不是一个新的 AI 模型，而是一个围绕 Codex 和 Claude Code 构建的通用代理平台。
它最大的价值在于：
- 让 Codex 和 Claude Code 支持任意主流 LLM；
- 提供 40+ Provider 开箱即用支持；
- 集成 OAuth、API Key、账号池、模型路由等能力；
- 支持 Web 仪表盘管理和本地部署；
- 保持原有 Codex 工作流不变，同时扩展更多模型选择。
如果你已经深度使用 Codex，又希望自由切换 Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 或本地模型，那么 OpenCodex 是目前非常值得关注的一个开源项目。它没有改变你使用 AI 编程的方式，却让整个模型生态变得更加开放和灵活。
官方网站
https://github.com/lidge-jun/opencodex
下载地址
https://pan.quark.cn/s/77a9189211e0
