
AI编程助手、Codex配置教程、Taotoken API、中转API平台、GPT-5、Claude模型、DeepSeek API、Responses API、Codex使用教程 大家好 这里是「代码简单说」,欢迎大家关注同名公众号,不定时更新更多实用有趣的教程 也欢迎大家在评论区一起讨论交流!~

最近不少开发者都在使用 Codex 进行 AI 辅助开发,但很多人遇到一个问题:
官方模型接口申请复杂、账号门槛高、切换模型麻烦。
而 Taotoken 提供了兼容 OpenAI 协议的 API 服务,可以通过统一接口快速接入:
对于经常使用 Codex 的开发者来说,只需要简单配置一次,就能自由切换各种模型。
本文详细介绍:

注册链接:
平台 | 地址 |
|---|---|
Taotoken注册 | https://taotoken.net/?u=inv_k0pyb0dq6arwqlvx&utm_source=tt_invite |
注册完成后进入控制台:
控制台 → API Keys创建自己的 API Key。
后续配置 Codex 时会使用到。
如果你还没有安装 Codex,可以通过下面地址获取:
软件 | 下载地址 |
|---|---|
Codex客户端 | https://codexdown.cn/ |
下载安装后即可开始配置。
相比直接接入多个模型平台,Taotoken有几个比较实用的特点。
接口格式与 OpenAI 基本一致。
很多项目只需要修改:
baseURL
apiKey即可完成切换。
支持:
模型类型 | 示例 |
|---|---|
GPT | GPT-4o、GPT-5等 |
Claude | Claude Sonnet系列 |
DeepSeek | DeepSeek系列 |
Gemini | Gemini系列 |
其他 | 更多第三方模型 |
无需分别注册多个平台。
Codex使用的是:
Responses APITaotoken已经兼容该协议。
因此配置非常简单。
安装CLI:
npm install -g @taotoken/taotoken或者直接运行:
npx @taotoken/taotoken启动后进入菜单:
Codex或者:
cx按照提示填写:
API Key
Base URL
模型ID即可自动完成配置。
taotoken codex --key <api_key>taotoken cx --url https://taotoken.net/api/v1taotoken cx --model <model_id>taotoken cx \
-k <api_key> \
-u https://taotoken.net/api/v1 \
-m <model_id>执行完成后会自动写入:
~/.codex/config.toml配置文件。
需要注意:
Codex运行时不会从配置文件读取密钥。
而是读取环境变量:
TAOTOKEN_API_KEYecho 'export TAOTOKEN_API_KEY=<api_key>' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
codexecho 'export TAOTOKEN_API_KEY=<api_key>' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
codex由于很多开发者使用 Windows,这里单独说明。
执行:
[Environment]::SetEnvironmentVariable(
"TAOTOKEN_API_KEY",
"<api_key>",
"User"
)随后重新打开终端。
运行:
codex即可生效。
如果自动配置失败,也可以直接编辑配置文件。
%USERPROFILE%\.codex\config.toml~/.codex/config.tomlmodel = "gpt-5.4"
model_provider = "taotoken"
[model_providers.taotoken]
name = "TaoToken"
base_url = "https://taotoken.net/api/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "TAOTOKEN_API_KEY"
[profiles.gpt-5.4]
model_provider = "taotoken"
model = "gpt-5.4"
[tui.model_availability_nux]
"gpt-5.4" = 4保存后重新启动 Codex。
进入:
Taotoken → 模型广场选择目标模型。
需要特别注意:
supported_endpoint_types必须包含:
responses否则无法被 Codex 使用。
如果使用测试环境:
taotoken cx \
-u https://test.taotoken.net/api/v1 \
-m <model_id>即可切换。
检查:
API Key是否有效以及:
模型是否支持responses确认环境变量已经配置成功:
echo $TAOTOKEN_API_KEYWindows:
echo $env:TAOTOKEN_API_KEY如果为空,需要重新配置。
很多开发者容易遗漏:
/v1正确写法:
https://taotoken.net/api/v1错误写法:
https://taotoken.net/api或者:
https://taotoken.net通过 Taotoken 配置 Codex 的过程并不复杂:
完成后即可在 Codex 中统一调用 GPT、Claude、DeepSeek 等主流模型。
相关地址汇总:
项目 | 地址 |
|---|---|
Taotoken注册 | https://taotoken.net/?u=inv_k0pyb0dq6arwqlvx&utm_source=tt_invite |
Codex下载 | https://codexdown.cn/ |
API文档 | https://taotoken.net/doc/API%E6%8E%A5%E5%85%A5/Codex |
API Key管理 | https://taotoken.net/console/api-keys |
模型广场 | https://taotoken.net/models |
如果你经常使用 AI 编程工具,统一通过 Taotoken 管理多个模型接口,确实能够减少大量重复配置工作,提高开发效率。