必须先完成模型配置，否则Codex无法发起请求；需创建~/.codex/config.toml并写入provider、api_key、base_url和model，再修改cc-switch-model-catalog.json启用input_modalities:["text","image"]和supports_image_detail_original:true。
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想让 Codex 真正跑起来，不是装完就完事——必须先完成模型配置，否则它连请求都发不出去，界面会卡在加载或报“no provider configured”错误。配置错一步，后续所有操作都无效，且错误提示往往不明确。
确认 Codex 已安装并找到配置目录
打开终端（macOS/Linux）或 PowerShell（Windows），执行：codex --version。若返回版本号（如 0.134.0），说明 CLI 或桌面端底层已就绪；若提示 command not found，需先重开终端或执行 source ~/.zshrc 加载 PATH。
接着创建配置目录：
macOS/Linux 执行 mkdir -p ~/.codex；
Windows 执行 New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex"。
【关键前提】 Codex 桌面端、CLI、IDE 插件三端共用同一份 ~/.codex/config.toml（Windows 为 %USERPROFILE%\.codex\config.toml），改这里，三端同步生效。写进项目级 .codex/config.toml 会被完全忽略。
手动写入 config.toml 配置文件
用文本编辑器打开 ~/.codex/config.toml，粘贴以下最小可用配置（以魔芋 API 为例）：
[auth]<br>provider = "openai"<br>api_key = "sk-moyu-xxxxxxxxxxxxxxxx"<br><br>[api]<br>base_url = "https://api.moyu-api.com/v1"<br>model = "gpt-5-codex"
注意：这里 api_key 必须填你从 moyu.info 控制台复制的真实密钥，不能留空或写占位符；base_url 末尾不能带斜杠，写成 https://api.moyu-api.com/v1/ 会导致 404。
保存文件。这一步不做任何校验，写错格式（比如漏掉中括号、引号不配对）会导致 Codex 启动失败且无明确报错，只会静默退出。
启用多模态（图片输入）必须修改 catalog 文件
Codex 默认只认文本输入，即使模型本身支持图片，界面也不会显示上传按钮——因为能力声明在另一个文件里。
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：在 ~/.codex/ 目录下新建或编辑 cc-switch-model-catalog.json 文件。
第二步：确保 JSON 结构合法，找到你正在用的模型条目（"slug": "gpt-5-codex"），将这两项改为：
"input_modalities": ["text", "image"],<br>"supports_image_detail_original": true
⚠️ 注意：字段名必须拼写完全一致，input_modalities 少个 s、supports_image_detail_original 多个空格或大小写错误，都会导致图片功能失效，且无日志提示。
第三步：保存文件。无需重启 Codex，下次启动时自动读取新声明。
验证配置是否生效
方法一（推荐）：终端执行 codex --debug，观察输出中是否出现 Using model provider: openai 和 Base URL: https://api.moyu-api.com/v1 —— 这表示配置已加载。
方法二：启动 Codex 桌面端（必须通过 Codex++ 图标启动，原版图标会跳登录页），新建对话，输入 /status 命令。如果返回包含 model: gpt-5-codex 和 provider: openai，说明模型链路通了。
方法三：直接提问一句“你好”，看是否返回合理回复。若卡住超过 15 秒，大概率是 base_url 不可达或 api_key 被拒，此时检查网络和密钥有效性。
