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在 Codex CLI 中使用 DeepSeek：V4 Flash / Pro 設定指南

透過 APIMaster 的 Responses 端點，在 Codex CLI 中設定 DeepSeek V4 Flash 和 Pro。包含 API 金鑰設定、模型切換、工具測試與疑難排解。

Codex CLI 可以使用 DeepSeek 嗎？我們使用 Codex CLI 0.153.4 進行的測試，成功透過 APIMaster 的 Responses 端點使用了 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro。 設定自訂提供者，基礎 URL 為 https://apimaster.ai/v1，並設定 wire_api = "responses"。僅使用 OpenAI 相容的 Chat Completions 不足以完成此設定。

最後測試時間：2026-09-07，Codex CLI 0.153.4，Linux。兩個模型都回傳了預期的文字，呼叫了 shell 工具讀取本機測試檔案，並以其內容回答。所有執行都以代碼 0 結束。發生中繼資料和串流事件警告；請參閱疑難排解。提供 Windows / macOS 指令以供設定，但此測試是在 Linux 上執行。未測試長時間工作階段、影像輸入和複雜的編碼工作流程。

1. 準備 Codex 和您的 API 金鑰

依照環境指南和Codex 設定指南安裝 Codex，然後檢查：

codex --version

建立一個APIMaster API 金鑰，並確保其具有所選 DeepSeek 模型的存取權限和足夠的配額。在本教學中，請使用下方的專用設定；您不需要取代現有的 auth.json 或登出其他帳戶。

2. 在終端機中設定金鑰

macOS / Linux：

export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'

Windows PowerShell：

$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'

此變數僅存在於此終端機工作階段。設定檔儲存的是變數名稱，而非密鑰本身。

3. 建立單獨的提供者設定

在您用於本教學的目錄中，建立 deepseek.toml，內容如下。保持您現有的 Codex 設定不變。

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "apimaster_deepseek"

[model_providers.apimaster_deepseek]
name = "APIMaster DeepSeek"
base_url = "https://apimaster.ai/v1"
env_key = "APIMASTER_API_KEY"
wire_api = "responses"

若要進行可複製、隔離的首次測試，請將相同的設定作為命令列覆寫傳遞。--ignore-user-config 可防止您一般設定中的其他提供者優先。--ephemeral 可避免儲存此測試工作階段。

codex exec --ignore-user-config --ephemeral --skip-git-repo-check --sandbox read-only --model deepseek-v4-flash -c 'model_provider="apimaster_deepseek"' -c 'model_providers.apimaster_deepseek.name="APIMaster DeepSeek"' -c 'model_providers.apimaster_deepseek.base_url="https://apimaster.ai/v1"' -c 'model_providers.apimaster_deepseek.env_key="APIMASTER_API_KEY"' -c 'model_providers.apimaster_deepseek.wire_api="responses"' "Reply with exactly: DEEPSEEK_TEST_OK"

在您設定金鑰的終端機中執行此命令。預期的最終答案：DEEPSEEK_TEST_OK。在舊版 Windows PowerShell 中，原生引數的引用方式可能不同；如果 TOML 引數被拒絕，請使用 PowerShell 7 或下方的設定檔方法。

4. 將設定儲存為可重複使用的設定檔

對於測試的 CLI 版本，請將 deepseek.toml 放在 ~/.codex/deepseek.config.toml（Windows：%USERPROFILE%\.codex\deepseek.config.toml）。如果自訂了 CODEX_HOME，請改用該目錄。此具名設定檔可讓 DeepSeek 設定與您一般的 config.toml 分開。

macOS / Linux，從包含 deepseek.toml 的目錄執行：

mkdir -p ~/.codex
cp deepseek.toml ~/.codex/deepseek.config.toml
codex --profile deepseek --model deepseek-v4-flash

Windows PowerShell：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex" | Out-Null
Copy-Item .\deepseek.toml "$env:USERPROFILE\.codex\deepseek.config.toml"
codex --profile deepseek --model deepseek-v4-flash

如果該檔案名稱已存在，請先備份設定檔。設定檔語法取決於版本：這些指令針對 0.153.4。請檢查您安裝版本的 codex --help；較舊版本可能改用 config.toml 中的設定檔。

若要使用 Pro：

codex --profile deepseek --model deepseek-v4-pro

設定檔會疊加在您的一般設定之上，因此現有的 MCP 伺服器或其他設定可能仍然適用。在診斷設定衝突時，步驟 3 中的隔離命令很有用。

5. 驗證工具呼叫

建立一個名為 probe.txt 的本機檔案，內容如下：

TOOL_PROBE_739182

從相同目錄執行：

codex exec --profile deepseek --skip-git-repo-check --sandbox read-only --model deepseek-v4-flash "Use your file reading or shell tool to read probe.txt in the current directory. Reply with only the exact content. Do not guess."

預期結果：檔案讀取命令成功執行，接著顯示 TOOL_PROBE_739182。使用 --model deepseek-v4-pro 重複執行。這會檢查工具請求/工具結果的往返，而不僅僅是簡單的文字回應。在實際專案工作中，請保持一般權限提示啟用。

疑難排解

症狀 說明或後續步驟
Model metadata ... not found 測試的 CLI 沒有這些模型 ID 的內建中繼資料，因此使用了後備中繼資料。我們完成了文字和工具測試，但內容限制和其他預設值不應視為已驗證的模型能力。
模型清單解析錯誤 閘道的模型清單可能與 Codex 的中繼資料目錄不同。請明確指定模型，並檢查實際請求是否完成。
OutputTextDelta without active item 在我們的串流測試中出現。最終回應和工具往返仍然完成。如果輸出遺失或中斷，請保留 CLI 版本、時間戳記和錯誤以尋求支援。
401 或請求傳送到其他提供者 檢查 APIMASTER_API_KEY、提供者選擇和繼承的設定。重試步驟 3 中的隔離命令。
404 或不支援的通訊協定 基礎 URL 結尾是 /v1，而不是 /chat/completions；請設定 wire_api = "responses"。
未知的命令列選項 檢查安裝的 CLI 版本。文件中的選項已使用 0.153.4 測試。

常見問題

這是否表示每個 DeepSeek 端點都可以在 Codex 中使用？

不是。這些結果僅適用於 APIMaster 的閘道設定。提供者必須支援 Codex 預期的通訊協定和工具行為；接受 /chat/completions 並不表示與 Responses 相容。

此設定是否需要 ChatGPT 訂閱？

此自訂提供者使用您的 APIMaster API 金鑰和帳戶配額。它不使用 ChatGPT 訂閱配額。請查看模型市集以了解目前的 API 費率。

我可以根據這些測試聲稱完全相容 Codex 嗎？

驗證的範圍僅限於簡短文字輸出和本機檔案讀取工具的往返。上述警告仍然相關；未涵蓋長內容行為、每個工具以及每個未來的 CLI 版本。

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