示例配置

中文指南编辑组发布于 2026-07-31更新于 2026-07-31
示例配置

Codex 中文站说明： 本页围绕“示例配置”重新补充了中文使用场景和验证重点。界面名称可能随 Codex 版本更新，请以当前客户端为准。
一份可以直接复制并按需改写的完整 config.toml 示例
把这份示例配置当作起点来使用。它包含了 Codex 会从 config.toml 中读取的大部分键，同时给出了默认行为、推荐值以及简短说明。
如果你想看解释和背景说明，可参考：
下面这段配置可以作为参考。只把你需要的键和章节复制到 ~/.codex/config.toml（或者项目级的 .codex/config.toml）中，再按你的环境做调整。
## Codex 示例配置（config.toml）
#
## 这份文件列出了 Codex 会从 config.toml 中读取的主要键，
## 并附带默认行为、推荐示例和简要说明。按需调整即可。
#
## 注意
## - 在 TOML 中，根级键必须写在各个表之前。
## - 默认值为“未设置”的可选键，会以带注释的形式展示并附加说明。
## - MCP servers、配置档案文件和 model providers 都只是示例，可按需删除或修改。

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## 核心模型选择
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## Codex 使用的主模型。多数用户的推荐示例："gpt-5.6"。
model = "gpt-5.6"

## 支持 personality 的模型使用的沟通风格。可选值：none | friendly | pragmatic
## personality = "pragmatic"

## `/review` 使用的可选模型覆盖值。默认：未设置（沿用当前会话模型）。
## review_model = "gpt-5.6"

## 从 [model_providers] 中选择的提供方 ID。默认："openai"。
model_provider = "openai"

## `--oss` 会话使用的默认 OSS 提供方。未设置时，Codex 会提示选择。默认：未设置。
## oss_provider = "ollama"

## 偏好的 service tier。使用 fast，或当前模型支持的其它 tier。
## service_tier = "fast"

## 可选的手动模型元数据。未设置时，Codex 会使用模型或预设默认值。
## model_context_window = 128000       # tokens；默认：按模型自动决定
## model_auto_compact_token_limit = 64000  # tokens；未设置时使用模型默认值
## model_auto_compact_token_limit_scope = "total" # total | body_after_prefix；默认：total
## tool_output_token_limit = 12000     # 每次工具输出在历史中保留的 token 数
## model_catalog_json = "/absolute/path/to/models.json" # 仅启动时生效的模型目录覆盖
## background_terminal_max_timeout = 300000 # ms；空 write_stdin 轮询的最大等待时间（默认 5 分钟）
## log_dir = "/absolute/path/to/codex-logs" # Codex 日志目录；显式设置会启用 codex-tui.log；默认 "$CODEX_HOME/log"
## sqlite_home = "/absolute/path/to/codex-state" # SQLite 运行时状态目录（可选）

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## 推理与输出详细程度（适用于 Responses API 模型）
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## 推理强度：minimal | low | medium | high | xhigh
## model_reasoning_effort = "medium"

## Codex 运行在计划模式时使用的可选覆盖值：none | minimal | low | medium | high | xhigh
## plan_mode_reasoning_effort = "high"

## 推理摘要：auto | concise | detailed | none
## model_reasoning_summary = "auto"

## GPT-5 系列（Responses API）的输出详细程度：low | medium | high
## model_verbosity = "medium"

## 强制开启或关闭当前模型的推理摘要。
## model_supports_reasoning_summaries = true

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## 指令覆盖
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## 会在 AGENTS.md 之前注入的额外用户指令。默认：未设置。
## developer_instructions = ""

## 历史压缩提示词的内联覆盖值。默认：未设置。
## compact_prompt = ""

## 用文件路径覆盖内建基础指令。默认：未设置。
## model_instructions_file = "/absolute/or/relative/path/to/instructions.txt"

## 从文件加载压缩提示词覆盖值。默认：未设置。
## experimental_compact_prompt_file = "/absolute/or/relative/path/to/compact_prompt.txt"

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## 通知
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## 外部通知程序（argv 数组）。未设置时：禁用。
## notify = ["notify-send", "Codex"]

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## 审批与沙箱
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## 何时请求命令审批：
## - untrusted：只有已知安全的只读命令会自动运行，其他都会提示
## - on-request：由模型决定何时提示（默认）
## - never：永不提示（风险较高）
## - { granular = { ... } }：按类别允许或自动拒绝指定提示
approval_policy = "on-request"
## 由谁来审核符合条件的审批提示：user（默认）| auto_review
## approvals_reviewer = "user"
## 细粒度策略示例：
## approval_policy = { granular = {
##   sandbox_approval = true,
##   rules = true,
##   mcp_elicitations = true,
##   request_permissions = false,
##   skill_approval = false
## } }

## 当基于 shell 的工具请求 `login = true` 时，是否允许 login-shell 语义。
## 默认：true。设为 false 会强制使用非 login shell，并拒绝显式 login-shell 请求。
allow_login_shell = true

## 工具调用使用的文件系统 / 网络沙箱策略：
## - read-only（默认）
## - workspace-write
## - danger-full-access（无沙箱；风险极高）
sandbox_mode = "read-only"
## 默认应用的命名权限配置档案。内建值包括：
## :read-only | :workspace | :danger-full-access
## 只有在同时定义 [permissions.workspace] 时，才使用 "workspace" 这类自定义名称。
## default_permissions = ":workspace"

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## 认证与登录
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## CLI 登录凭据保存位置：file（默认）| keyring | auto
cli_auth_credentials_store = "file"

## ChatGPT 登录流程使用的基础 URL（不是 OpenAI API URL）。
chatgpt_base_url = "https://chatgpt.com/backend-api/"

## 内建 OpenAI 提供方的可选基础 URL 覆盖值。
## openai_base_url = "https://us.api.openai.com/v1"

## 将 ChatGPT 登录限制到某个固定工作区 ID。默认：未设置。
## forced_chatgpt_workspace_id = "00000000-0000-0000-0000-000000000000"

## 当 Codex 原本会自动选择登录方式时，强制指定登录机制。默认：未设置。
## 可选值：chatgpt | api
## forced_login_method = "chatgpt"

## MCP OAuth 凭据的首选存储位置：auto（默认）| file | keyring
mcp_oauth_credentials_store = "auto"
## MCP OAuth 回调的固定端口：1-65535。默认：未设置。
## mcp_oauth_callback_port = 4321
## MCP OAuth 登录的可选重定向 URI 覆盖值（例如远程 devbox 的入口地址）。
## Codex 会在 OAuth 登录前追加服务器专属回调 ID。
## 请在提供方处注册完整的派生 URI，而不是只注册基础主机名或未追加后缀的路径。
## 支持自定义回调路径。`mcp_oauth_callback_port` 仍控制监听端口。
## mcp_oauth_callback_url = "https://devbox.example.internal/callback"

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## 项目文档控制
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## 从 AGENTS.md 中最多嵌入到第一轮指令里的字节数。默认：32768
project_doc_max_bytes = 32768

## 当某一层目录缺少 AGENTS.md 时，要按顺序尝试的回退文件名。默认：[]
project_doc_fallback_filenames = []

## 向父目录搜索项目根时使用的标记文件名。默认：[".git"]
## project_root_markers = [".git"]

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## 历史记录与文件打开方式
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## 可点击引用使用的 URI 方案：vscode（默认）| vscode-insiders | windsurf | cursor | none
file_opener = "vscode"

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## UI、通知与杂项
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## 隐藏输出中的内部推理事件。默认：false
hide_agent_reasoning = false

## 当模型提供原始推理内容时，是否显示。默认：false
show_raw_agent_reasoning = false

## 禁用 TUI 中的 burst-paste 检测。默认：false
disable_paste_burst = false

## 记录用户是否已确认 Windows 首次引导（仅 Windows）。默认：false
windows_wsl_setup_acknowledged = false

## 启动时检查更新。默认：true
check_for_update_on_startup = true

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## Web 搜索
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## Web search 模式：disabled | cached | indexed | live。默认："cached"
## `cached` 通过 Web 搜索缓存返回结果（OpenAI 维护的索引）。
## cached 返回预索引结果；indexed 通过搜索索引门控外部 Web 访问；live 则会抓取最新网页数据。
## 若使用 `--yolo` 或其他完全访问沙箱设置，Web 搜索默认切到 `live`。
web_search = "cached"

## 配置档案是 CODEX_HOME 下的独立文件。
#
## 示例：~/.codex/ci.config.toml，通过 codex --profile ci 选择。

## 压制启用了“开发中”功能开关时显示的警告。
## suppress_unstable_features_warning = true

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## 智能体（多智能体角色与限制）
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[agents]
## 启用或停用多智能体工具。默认：true
## enabled = true
## 同时打开的子智能体对话线程上限，不含主对话线程。未设置时由 Codex 选择默认值。
## max_concurrent_threads_per_session = 6
## 子智能体的默认模型。生成时显式指定的模型优先。
## default_subagent_model = "gpt-5.6-terra"
## 子智能体的默认推理强度。生成时显式指定的推理强度优先。
## default_subagent_reasoning_effort = "high"
## 智能体的会话轮次被中断时，是否记录一条模型可见消息。默认：true
## interrupt_message = true

## [agents.reviewer]
## description = "Find correctness, security, and test risks in code."
## config_file = "./agents/reviewer.toml"  # 相对于定义该角色的 config.toml

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## 技能（按技能覆盖）
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## 在不删除技能的前提下，将其禁用或重新启用。
[[skills.config]]
## path = "/path/to/skill/SKILL.md"
## enabled = false

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## 沙箱设置（表）
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## 仅在 sandbox_mode = "workspace-write" 时使用的额外设置。
[sandbox_workspace_write]
## 除工作区（cwd）外的额外可写根目录。默认：[]
writable_roots = []
## 是否允许沙箱内向外联网。默认：false
network_access = false
## 是否把 $TMPDIR 排除出可写根目录。默认：false
exclude_tmpdir_env_var = false
## 是否把 /tmp 排除出可写根目录。默认：false
exclude_slash_tmp = false

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## 子进程使用的 Shell Environment Policy（Shell 环境策略）
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[shell_environment_policy]
## inherit：all（默认）| core | none
inherit = "all"
## 是否跳过对名称包含 KEY/SECRET/TOKEN 的默认过滤（大小写不敏感）。默认：false
ignore_default_excludes = false
## 要移除的不区分大小写 glob 模式，例如 "AWS_*"、"AZURE_*"。默认：[]
exclude = []
## 显式键值覆盖（优先级最高）。默认：{}
set = {}
## 白名单；若非空，则只保留匹配到的变量。默认：[]
include_only = []
## 实验性：通过用户 shell 配置档案运行。默认：false
experimental_use_profile = false

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## 沙箱网络设置
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## 配置沙箱化网络规则前，需要先启用这个功能。
## [features.network_proxy]
## enabled = true
## domains = { "api.openai.com" = "allow", "example.com" = "deny" }
#
## 精确主机只匹配自身。
## "*.example.com" 只匹配子域名；"**.example.com" 同时匹配根域名和子域名。
## "*" 会允许任何未被 `deny` 的公共主机，因此应优先使用范围更窄的规则。
## `allow_local_binding = false` 默认会阻止 loopback（回环）和私有目的地。
## 如果只需要一个本地目标，请添加精确的本地 IP 地址字面量或 `localhost` 的 `allow` 规则；只有确实需要更宽的本地访问时才设为 true。
#
## 启用此配置档案前，先设置 `default_permissions = "workspace"`。
## 会继承此配置档案的 `:workspace_roots` 文件系统规则的额外工作区根目录示例。
## [permissions.workspace.workspace_roots]
## "~/code/app" = true
## "~/code/shared-lib" = true
#
## 文件系统配置档案示例。对精确路径或 glob 模式使用 `"deny"` 可以拒绝读取。
## 在需要预展开 glob 匹配的平台上，使用 `**` 这类无界模式时请设置
## glob_scan_max_depth。
## [permissions.workspace.filesystem]
## glob_scan_max_depth = 3
## ":workspace_roots" = { "." = "write", "**/*.env" = "deny" }
## "/absolute/path/to/secrets" = "deny"
#
## [permissions.workspace.network]
## enabled = true
## proxy_url = "http://127.0.0.1:43128"
## admin_url = "http://127.0.0.1:43129"
## enable_socks5 = false
## socks_url = "http://127.0.0.1:43130"
## enable_socks5_udp = false
## allow_upstream_proxy = false
## dangerously_allow_non_loopback_proxy = false
## dangerously_allow_non_loopback_admin = false
## dangerously_allow_all_unix_sockets = false
## mode = "limited" # limited | full
## allow_local_binding = false
#
## [permissions.workspace.network.domains]
## "api.openai.com" = "allow"
## "example.com" = "deny"
#
## [permissions.workspace.network.unix_sockets]
## "/var/run/docker.sock" = "allow"

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## 历史记录（表）
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[history]
## save-all（默认）| none
persistence = "save-all"
## 历史记录文件的最大字节数；超过后会裁剪最旧条目。示例：5242880
## max_bytes = 5242880

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## UI、通知与杂项（表）
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[tui]
## 来自 TUI 的桌面通知：布尔值，或只启用部分事件。默认：true
## 示例：false | ["agent-turn-complete", "approval-requested"]
notifications = false

## 终端提醒使用的通知机制：auto | osc9 | bel。默认："auto"
## notification_method = "auto"

## 通知触发条件：unfocused（默认）| always
## notification_condition = "unfocused"

## 是否启用欢迎页、状态和加载指示器动画。默认：true
animations = true

## 是否在欢迎页中显示首次引导提示。默认：true
show_tooltips = true

## 控制备用屏幕的使用方式（在 Zellij 中，`auto` 会跳过备用屏幕以保留回滚历史）。
## alternate_screen = "auto"

## 底部状态栏项的有序列表。未设置时，Codex 默认使用：
## ["model-with-reasoning", "context-remaining", "current-dir"]。
## 设为 [] 则隐藏底栏。
## status_line = ["model", "context-remaining", "git-branch"]

## 终端窗口 / 标签标题项的有序列表。未设置时，Codex 默认使用：
## ["spinner", "project"]。设为 [] 则清空标题。
## 可选值包括 app-name、project、spinner、status、thread、git-branch、model、
## 和 task-progress。
## terminal_title = ["spinner", "project"]

## 语法高亮主题（kebab-case）。可在 TUI 中用 /theme 预览并保存。
## 也可以把自定义 .tmTheme 文件放到 $CODEX_HOME/themes 下。
## theme = "catppuccin-mocha"

## 自定义快捷键绑定。部分 composer 动作会回退到匹配的 [tui.keymap.global] 绑定。
## 使用 [] 可以解除某个动作绑定。
## [tui.keymap.global]
## open_transcript = "ctrl-t"
## open_external_editor = []
#
## [tui.keymap.composer]
## submit = ["enter", "ctrl-m"]
#
## [tui.keymap.chat]
## interrupt_turn = "f12"

## 以模型 slug 为键的内部提示状态。通常由 Codex 自己管理。
## [tui.model_availability_nux]
## "gpt-5.4" = 1

## 为当前机器启用或禁用分析数据上报。未设置时，Codex 使用默认行为。
[analytics]
enabled = true

## 是否允许用户通过 `/feedback` 提交反馈。默认：true
[feedback]
enabled = true

## 产品内通知（大多由 Codex 自动设置）。
[notice]
## hide_full_access_warning = true
## hide_world_writable_warning = true
## hide_rate_limit_model_nudge = true
## hide_gpt5_1_migration_prompt = true
## "hide_gpt-5.1-codex-max_migration_prompt" = true
## model_migrations = { "gpt-5.3-codex" = "gpt-5.4" }

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## 集中式功能开关（推荐）
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[features]
## 将这个表留空即可使用默认值。设置显式布尔值则表示手动启用或禁用。
## shell_tool = true
## apps = true
## hooks = false
## unified_exec = true
## shell_snapshot = true
## multi_agent = true
## remote_plugin = true
## personality = true
## network_proxy = false
## fast_mode = true
## enable_request_compression = true
## skill_mcp_dependency_install = true
## prevent_idle_sleep = false

## Code mode 命名空间。该功能仍在开发中，默认关闭。
#
## [features.code_mode]
## enabled = true
## excluded_tool_namespaces = ["mcp__codex_apps"]
## direct_only_tool_namespaces = ["mcp__history"]

## Rollout 预算跟踪。该功能仍在开发中，默认关闭。
## 启用后必须设置 limit_tokens。
## 可选的 reminder_interval_tokens 默认是 limit_tokens 的 10%。
## token 权重默认都是 1.0。
#
## [features.rollout_budget]
## enabled = true
## limit_tokens = 100000
## reminder_interval_tokens = 10000
## sampling_token_weight = 1.0
## prefill_token_weight = 1.0

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## 记忆（表）
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## 使用 [features].memories 启用记忆，再在这里调整记忆行为。
## [memories]
## generate_memories = true
## use_memories = true
## disable_on_external_context = false # 旧别名：no_memories_if_mcp_or_web_search

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## 生命周期钩子可以在这里内联配置，也可以放在同级 hooks.json 中。
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## [hooks]
## [[hooks.PreToolUse]]
## matcher = "^Bash$"
#
## [[hooks.PreToolUse.hooks]]
## type = "command"
## command = 'python3 "/absolute/path/to/pre_tool_use_policy.py"'
## timeout = 30
## statusMessage = "Checking Bash command"

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## 在这个表下定义 MCP servers。留空则表示禁用。
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[mcp_servers]

## --- 示例：STDIO 传输 ---
## [mcp_servers.docs]
## enabled = true                       # 可选；默认 true
## required = true                      # 可选；若无法初始化则启动 / 恢复失败
## command = "docs-server"                 # 必填
## args = ["--port", "4000"]               # 可选
## env = { "API_KEY" = "value" }           # 可选，按原样复制的键值对
## env_vars = ["ANOTHER_SECRET"]            # 可选：从父环境转发这些变量
## env_vars = ["LOCAL_TOKEN", { name = "REMOTE_TOKEN", source = "remote" }]
## cwd = "/path/to/server"                 # 可选的工作目录覆盖
## experimental_environment = "remote"      # 实验性：通过远程执行器运行 stdio
## startup_timeout_sec = 10.0               # 可选；默认 10.0 秒
## # startup_timeout_ms = 10000              # 可选：启动超时的毫秒别名
## tool_timeout_sec = 60.0                  # 可选；默认 60.0 秒
## enabled_tools = ["search", "summarize"]  # 可选允许列表
## disabled_tools = ["slow-tool"]           # 可选拒绝列表（在允许列表之后应用）
## scopes = ["read:docs"]                   # 可选 OAuth scope
## oauth_resource = "https://docs.example.com/" # 可选 OAuth resource

## --- 示例：Streamable HTTP 传输 ---
## [mcp_servers.github]
## enabled = true                          # 可选；默认 true
## required = true                         # 可选；若无法初始化则启动 / 恢复失败
## url = "https://github-mcp.example.com/mcp"  # 必填
## bearer_token_env_var = "GITHUB_TOKEN"        # 可选；Authorization: Bearer <token>
## http_headers = { "X-Example" = "value" }    # 可选静态 headers
## env_http_headers = { "X-Auth" = "AUTH_ENV" } # 可选：从环境变量填充的 headers
## startup_timeout_sec = 10.0                   # 可选
## tool_timeout_sec = 60.0                      # 可选
## enabled_tools = ["list_issues"]             # 可选允许列表
## disabled_tools = ["delete_issue"]           # 可选拒绝列表
## scopes = ["repo"]                           # 可选 OAuth scope

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## 模型提供方
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## 内建提供方包括：
## - openai
## - ollama
## - lmstudio
## - amazon-bedrock
#
## 自定义提供方 ID 不能复用这些内建保留名称。

[model_providers]

## --- 示例：内建 Amazon Bedrock 提供方选项 ---
## model_provider = "amazon-bedrock"
## model = "<bedrock-model-id>"
## [model_providers.amazon-bedrock.aws]
## profile = "default"
## region = "eu-central-1"

## --- 示例：带显式基础 URL 或 header 的 OpenAI 数据驻留 ---
## [model_providers.openaidr]
## name = "OpenAI Data Residency"
## base_url = "https://us.api.openai.com/v1"        # 示例中的 'us' 为域名前缀
## wire_api = "responses"                           # 当前唯一支持值
## # requires_openai_auth = true                    # 仅用于由 OpenAI 认证支撑的提供方
## # request_max_retries = 4                        # 默认 4；最大 100
## # stream_max_retries = 5                         # 默认 5；最大 100
## # stream_idle_timeout_ms = 300000                # 默认 300_000（5 分钟）
## # supports_websockets = true                     # 可选
## # experimental_bearer_token = "sk-example"       # 可选；仅开发用途
## # http_headers = { "X-Example" = "value" }
## # env_http_headers = { "OpenAI-Organization" = "OPENAI_ORGANIZATION", "OpenAI-Project" = "OPENAI_PROJECT" }

## --- 示例：Azure / OpenAI 兼容提供方 ---
## [model_providers.azure]
## name = "Azure"
## base_url = "https://YOUR_PROJECT_NAME.openai.azure.com/openai"
## wire_api = "responses"
## query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" }
## env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"
## env_key_instructions = "Set AZURE_OPENAI_API_KEY in your environment"
## # supports_websockets = false

## --- 示例：本地 OSS（例如兼容 Ollama）---
## [model_providers.local_ollama]
## name = "Ollama"
## base_url = "http://localhost:11434/v1"
## wire_api = "responses"

## --- 示例：通过外部凭据助手获取 bearer token ---
## [model_providers.proxy]
## name = "OpenAI using LLM proxy"
## base_url = "https://proxy.example.com/v1"
## wire_api = "responses"
#
## [model_providers.proxy.auth]
## command = "/usr/local/bin/fetch-codex-token"
## args = ["--audience", "codex"]
## timeout_ms = 5000
## refresh_interval_ms = 300000
## # cwd = "/path/to/credential-helper"

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## Apps 与连接器
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## 可选的按 app 控制项。
[apps]
## [_default] 会作用于所有 app，除非被单个 app 覆盖。
## [apps._default]
## enabled = true
## destructive_enabled = true
## open_world_enabled = true
## approvals_reviewer = "user"            # user | auto_review
## default_tools_approval_mode = "auto"   # auto | prompt | writes | approve
#
## [apps.google_drive]
## enabled = false
## destructive_enabled = false            # 阻止该 app 中带 `destructive_hint` 的工具
## default_tools_enabled = true
## approvals_reviewer = "auto_review"
## default_tools_approval_mode = "prompt" # auto | prompt | writes | approve
#
## [apps.google_drive.tools."files/delete"]
## enabled = false
## approval_mode = "approve"

## 可选：允许对可安装的连接器或 plugin 给出工具建议。
## [tool_suggest]
## discoverables = [
##   { type = "connector", id = "gmail" },
##   { type = "plugin", id = "figma@openai-curated" },
## ]
## disabled_tools = [
##   { type = "plugin", id = "slack@openai-curated" },
##   { type = "connector", id = "connector_googlecalendar" },
## ]

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## 配置档案（独立文件）
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## 如需创建配置档案，请把覆盖值放进 $CODEX_HOME 下的独立配置档案文件。
#
## 通过 codex --profile ci 选择。
#
## 例如，CI 配置档案可以放在 $CODEX_HOME/ci.config.toml：
#
## model = "gpt-5.4"
## approval_policy = "on-request"
## sandbox_mode = "read-only"
## service_tier = "fast" # 或其他受支持的 service tier ID
## oss_provider = "ollama"
## model_reasoning_effort = "medium"
## plan_mode_reasoning_effort = "high"
## model_reasoning_summary = "auto"
## model_verbosity = "medium"
## personality = "pragmatic" # 或 "friendly" / "none"
## chatgpt_base_url = "https://chatgpt.com/backend-api/"
## model_catalog_json = "./models.json"
## model_instructions_file = "/absolute/or/relative/path/to/instructions.txt"
## experimental_compact_prompt_file = "./compact_prompt.txt"
## tools_view_image = true
## features = { unified_exec = false }

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## 项目（信任级别）
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[projects]
## 把特定工作树标记为 `trusted` 或 `untrusted`。
## [projects."/absolute/path/to/project"]
## trust_level = "trusted"  # 或 "untrusted"

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## 工具
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[tools]
## view_image = true

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## OpenTelemetry（OTel）—默认关闭
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[otel]
## 是否在日志中包含用户提示词文本。默认：false
log_user_prompt = false
## 应用于遥测的环境标签。默认："dev"
environment = "dev"
## 日志导出器：none（默认）| otlp-http | otlp-grpc
exporter = "none"
## Trace 导出器：none（默认）| otlp-http | otlp-grpc
trace_exporter = "none"
## 指标导出器：none | statsig | otlp-http | otlp-grpc
metrics_exporter = "statsig"

## OTLP/HTTP 导出器配置示例
## [otel.exporter."otlp-http"]
## endpoint = "https://otel.example.com/v1/logs"
## protocol = "binary"                         # "binary" | "json"

## [otel.exporter."otlp-http".headers]
## "x-otlp-api-key" = "${OTLP_TOKEN}"

## [otel.exporter."otlp-http".tls]
## ca-certificate = "certs/otel-ca.pem"
## client-certificate = "/etc/codex/certs/client.pem"
## client-private-key = "/etc/codex/certs/client-key.pem"

## OTLP/gRPC trace 导出器配置示例
## [otel.trace_exporter."otlp-grpc"]
## endpoint = "https://otel.example.com:4317"
## headers = { "x-otlp-meta" = "abc123" }

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## Windows
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[windows]
## 原生 Windows 沙箱模式（仅 Windows）：unelevated | elevated
sandbox = "unelevated"
本站实践建议

处理“示例配置”相关配置前，建议先备份现有配置文件，并在测试项目中逐项启用。每次只改变一个设置，便于出现异常时快速定位和回滚。
Codex API 与国内使用

在实践“示例配置”相关功能时，如需为 Codex 配置 OpenAI-compatible API，可以前往 APIBest 获取 API Key。第三方服务的模型映射、价格、额度和数据处理方式以 APIBest 当前说明为准。