Codex CLI usa la Responses API de OpenAI, no /v1/chat/completions. La integración con GetVibe requiere wire_api = "responses"; una URL base de chat completions copiada de un ejemplo de SDK genérico no es un sustituto. La configuración generada se mantiene en la documentación de Codex CLI y se puede actualizar desde /api/integrations/codex.toml.
Instala y configura la clave
Instala la CLI y crea su directorio de configuración. Mantén la clave de API en el entorno, no dentro del archivo TOML:
npm install -g @openai/codex
mkdir -p ~/.codex
export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"Añade este bloque de proveedor a ~/.codex/config.toml:
model = "gpt-5.6-luna"
model_provider = "getvibe"
model_reasoning_effort = "medium"
model_reasoning_summary = "auto"
model_context_window = 786432
[model_providers.getvibe]
name = "GetVibe"
base_url = "https://getvibeapi.com/v1"
env_key = "GETVIBE_API_KEY"
wire_api = "responses"
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 5
stream_idle_timeout_ms = 600000No pongas $GETVIBE_API_KEY en el valor TOML. Codex lee la variable indicada por env_key; el texto dentro de un archivo de configuración no se expande como en el shell. Para una configuración administrada por el equipo, proporciona la variable de entorno mediante el perfil del shell o el gestor de secretos que inicia Codex.
Elige un modelo compatible con Responses
La configuración de Codex generada se crea a partir del catálogo publicado y recomienda un modelo de coding, además de perfiles para tareas rápidas y profundas. Antes de seleccionar otro modelo, comprueba que aparezca en la lista de la Responses API y que tenga el límite de contexto que quieres establecer. En la instantánea del catálogo consultada el 3 de octubre de 2026, GPT-6 Luna cuesta $0.0055 entrada · $0.0274 salida por 1M de tokens, GPT-6 Sol cuesta $0.1096 entrada · $0.548 salida por 1M de tokens y GPT-6.1 Sol cuesta $0.1096 entrada · $0.548 salida por 1M de tokens por millón de tokens de entrada y salida. Cada valor se obtiene de la página del modelo en tiempo real.
Un perfil es útil cuando las clases de tareas tienen necesidades distintas de costo y razonamiento. Mantén un perfil rápido para resúmenes o mensajes de commit, y un perfil más profundo para cambios que abarcan varios archivos. La configuración generada del proyecto demuestra este patrón y actualiza sus IDs recomendados cuando cambia el catálogo público. No edites manualmente una ventana de contexto para superar el límite compatible indicado en la página del modelo: Codex podría enviar una solicitud demasiado grande que falle en el upstream.
Verifica con una tarea de solo lectura en el repositorio
Inicia Codex en un checkout desechable. Pídele que explique una función sin editarla. Confirma que esté usando el proveedor GetVibe y que la solicitud se complete. Después, pídele un parche pequeño con permiso explícito para revisarlo. Si la CLI indica que falta un proveedor, comprueba el nombre exacto de la tabla y que model_provider coincida con él. Si la autenticación falla, verifica GETVIBE_API_KEY en el mismo shell desde el que inicias Codex.
Cuando la respuesta indique que no puede usar herramientas, verifica primero la compatibilidad del modelo seleccionado con Responses y la versión de la CLI. Que un ID de modelo sea visible en el catálogo general no implica que todos los protocolos estén disponibles para él. Mantén el ID exacto del modelo en los logs para poder distinguir un fallo de herramientas de un fallo del endpoint o de autenticación.
Controla el contexto y el costo del agente
Codex lee archivos del repositorio y envía los resultados de las herramientas como parte de su conversación. Excluye los archivos generados y los directorios de dependencias mediante la configuración de exclusiones, pídele que inspeccione solo las rutas relevantes y evita repetir una especificación enorme en cada prompt. El costo de una tarea del agente incluye cada turno, no solo el parche final. Compara el uso que aparece en el dashboard después de una tarea representativa con las tarifas de entrada y salida de la página del modelo.
Para comparar modelos de forma justa, mantén el mismo commit del repositorio, prompt, política de aprobación y pruebas. Usa una corrección de bug y una tarea que abarque varios archivos, y después evalúa el éxito de las pruebas y la cantidad de turnos de reparación. La tarifa de GPT-6 Luna en el catálogo del 3 de octubre de 2026 aparece como $0.0055 entrada · $0.0274 salida por 1M de tokens; el importe real de la solicitud depende de cuánto contexto y salida utilice la tarea.
Perfiles y valores predeterminados seguros
Empieza con un razonamiento medium para una tarea de coding normal y después compara low para obtener velocidad y high para razonamientos difíciles cuando el modelo admita esos valores. Un mayor razonamiento puede aumentar el uso de salida. Evita establecer por costumbre un contexto global enorme; el archivo generado elige una ventana específica y medida para el modelo. Mantén habilitado el comportamiento de aprobación de Codex hasta que entiendas qué comandos propone.
Si la CLI se inicia correctamente pero nunca llega a GetVibe, inspecciona la configuración efectiva, no solo el archivo que editaste: Codex podría haberse iniciado con otro perfil o ubicación de configuración. Ejecuta una solicitud inofensiva, comprueba el uso en el dashboard y solo después úsalo en un repositorio importante.
Usa perfiles para clases de tareas repetibles
Los perfiles de Codex permiten que un equipo mantenga un proveedor y cambie el modelo y el esfuerzo de razonamiento según la tarea. Un perfil rápido puede resumir un diff o redactar un mensaje de commit; un perfil profundo puede investigar un fallo que abarque varios archivos. Mantén el nombre del perfil en el comando que documente tu equipo para que dos desarrolladores no comparen sin saberlo valores predeterminados diferentes. Los perfiles deben usar IDs de modelos publicados actualmente y compatibles con Responses.
La configuración de GetVibe generada proporciona un patrón para perfiles rápidos y profundos, pero puede cambiar cuando cambie la recomendación. Actualízala desde el endpoint documentado en lugar de copiar un límite de contexto antiguo del modelo. Codex puede compactar el historial según la ventana de contexto configurada, por lo que una ventana mayor que la aceptada por la ruta puede convertir las tareas largas en errores de solicitud en lugar de proporcionar contexto útil.
Mantén enfocado el contexto del repositorio
Antes de iniciar el agente, comprueba que las reglas de exclusión omitan las cachés de paquetes, los resultados de compilación, los clientes de API generados y los fixtures grandes. Indícale a Codex qué paquete o prueba debe inspeccionar primero. Para un bug, pídele que reproduzca el fallo, que indique los archivos que planea cambiar, que haga el parche más pequeño posible y que ejecute la prueba. Esto reduce la repetición de resultados de herramientas y facilita la revisión.
Para comparar costos de forma justa, ejecuta el mismo prompt en el mismo commit. Incluye una tarea que no necesite edición para comprobar si el agente respeta el límite, y otra que requiera ejecutar pruebas para poder contar los ciclos de reparación. Registra el uso de tokens y si el parche pasó las pruebas, no solo la longitud de la respuesta final.
Presupuestos de razonamiento y salida
Usa el nivel de razonamiento más bajo que cumpla tu objetivo de calidad. Un nivel alto es útil para algunas tareas de planificación, pero puede aumentar la latencia y el uso de salida. Establece un presupuesto de salida lo bastante grande para el parche y la explicación solicitados, sin dejarlo ilimitado. Cuando la respuesta se detenga antes de tiempo, revisa el motivo de finalización antes de repetir toda la solicitud; una continuación específica puede usar menos contexto.
Mantén las aprobaciones automáticas de comandos en un nivel conservador. Codex puede proponer un comando de shell destructivo o cambiar archivos fuera del alcance previsto. Revisa el diff y los resultados de las pruebas antes de aceptarlo, incluso cuando el resumen del razonamiento parezca convincente.
Errores comunes
- Endpoint incorrecto: la URL base debe terminar en
/v1ywire_apidebe serresponses. - 401: exporta
GETVIBE_API_KEYen el entorno del proceso; TOML no expande variables del shell. - Error de contexto: haz coincidir
model_context_windowcon la página publicada del modelo elegido. - El comportamiento de las herramientas es diferente: prueba un modelo compatible con Responses y mantén actualizada la versión de la CLI.
Para consultar los campos de las solicitudes JSON, revisa Messages and Responses; para saldos y medición, consulta la documentación de uso.