Codex CLI 可在本地终端直接调用 GPT-5.6 系列模型写代码、改 Bug、跑测试，但必须安装后配置 API Key 和 config.toml 才能避免 401 错误；需满足系统与 Node.js 版本要求，通过 LetAiCode 获取 codex 分组密钥，严格按格式创建 auth.json 和 config.toml，并重启终端验证。
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想在本地终端直接调用 GPT-5.6 系列模型写代码、改 Bug、跑测试，不需要开网页、不依赖 VS Code 插件，只靠命令行就能完成——Codex CLI 就是为此设计的工具，但装完不配置就运行会直接报 401 错误，根本连不上模型。
安装 Codex CLI
先确认你的系统满足最低要求：Windows 10/11、macOS 12+ 或主流 Linux 发行版；Node.js ≥ 22；npm ≥ 10。缺一不可，否则后续所有步骤都会失败。
打开终端（Windows 用 PowerShell 或 CMD，macOS/Linux 用 Terminal），依次执行：
node -v → npm -v
如果返回版本号且符合要求，继续执行安装命令：
npm install -g @openai/codex
安装完成后验证：
codex --version
能正常输出类似 v26.7.0 的版本号，说明 CLI 已就位。
创建并配置 API Key
这一步跳过就会卡在 401 Unauthorized，所有操作白费。必须去 LetAiCode 中转站注册账号，登录后进入「接口密钥」页面。
方法一：网页端创建
点击「创建新密钥」→ 密钥类型【必须选 codex 分组】→ 令牌名称随意填 → 点击创建 → 复制生成的 sk-xxx 字符串，立刻保存到安全位置。
方法二：命令行快速验证（可选）
复制完密钥后，立刻在终端执行：
echo '{"OPENAI_API_KEY":"sk-xxx"}' > auth.json
注意：这里 xxx 要替换成你刚复制的真实密钥，不能带空格、换行、中文引号，否则必报错。
配置两个核心文件
Windows 用户请先打开文件资源管理器 → 查看 → 勾选「显示隐藏的项目」→ 进入 【C:\Users\你的用户名\.codex】 目录；macOS/Linux 用户直接进入 【~/.codex】 目录。该目录不存在就手动新建。
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
第一步：新建 auth.json 文件
内容仅且只能有这一行：
{"OPENAI_API_KEY":"sk-xxx"}
删掉所有注释、空行、多余空格，连末尾换行都不能留，否则 Codex CLI 读取失败。
第二步：新建 config.toml 文件
把以下内容完整复制进去，覆盖全部原有内容（如有）：
model_provider = "letaicode"
model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"
[model_providers.letaicode]
name = "letaicode"
base_url = "https://letaicode.cn/codex"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
第三步：重启终端
关闭当前所有终端窗口，重新打开一个干净的终端，确保环境变量和配置文件被重新加载。
启动并测试运行
进入任意已有代码的项目目录，比如你的 Python 或 JavaScript 项目根目录。
执行：
codex --help
能看到完整命令列表，说明 CLI 已加载配置并准备就绪。
再执行一次真实调用：
codex chat "帮我写一个计算斐波那契数列前10项的Python函数"
如果终端开始流式输出代码，没有报错，说明整个链路已通。
