O Codex CLI usa a Responses API da OpenAI, não /v1/chat/completions. A integração com o GetVibe exige wire_api = "responses"; uma URL base de chat completions copiada de um exemplo de SDK genérico não a substitui. A configuração gerada é mantida na documentação do Codex CLI e pode ser atualizada a partir de /api/integrations/codex.toml.
Instale e configure a chave
Instale o CLI e crie o diretório de configuração. Mantenha a chave da API no ambiente, não dentro do arquivo TOML:
npm install -g @openai/codex
mkdir -p ~/.codex
export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"Adicione este bloco de provedor 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 = 600000Não coloque $GETVIBE_API_KEY no valor TOML. O Codex lê a variável nomeada por env_key; o texto dentro de um arquivo de configuração não é expandido pelo shell. Para uma configuração gerenciada pela equipe, disponibilize a variável de ambiente por meio do perfil do shell ou do gerenciador de secrets que inicia o Codex.
Escolha um modelo compatível com Responses
A configuração gerada do Codex é criada a partir do catálogo publicado e recomenda um modelo de programação, além de perfis para tarefas rápidas e complexas. Antes de selecionar outro modelo, verifique se ele está listado para a Responses API e se tem o limite de contexto que você pretende definir. No snapshot do catálogo consultado em 3 de outubro de 2026, GPT-6 Luna custa $0.0055 entrada · $0.0274 saída por 1M de tokens, GPT-6 Sol custa $0.1096 entrada · $0.548 saída por 1M de tokens e GPT-6.1 Sol custa $0.1096 entrada · $0.548 saída por 1M de tokens por milhão de tokens de entrada e saída. Cada valor é renderizado a partir da página atual do modelo.
Um perfil é útil quando diferentes classes de tarefas têm necessidades distintas de custo e raciocínio. Mantenha um perfil rápido para resumos ou mensagens de commit e um perfil mais profundo para alterações em vários arquivos. A configuração gerada do projeto demonstra esse padrão e atualiza seus IDs recomendados conforme o catálogo público muda. Não edite manualmente uma janela de contexto para exceder o limite compatível indicado na página do modelo: o Codex poderá enviar uma solicitação grande demais, que falhará no upstream.
Verifique com uma tarefa de repositório somente leitura
Inicie o Codex em um checkout descartável. Peça que ele explique uma função sem editar nada. Confirme que ele está usando o provedor GetVibe e que a solicitação é concluída. Em seguida, peça um pequeno patch com uma revisão de permissões explícita. Se o CLI informar que falta um provedor, verifique o nome exato da tabela e se model_provider corresponde a ele. Se a autenticação falhar, verifique GETVIBE_API_KEY no mesmo shell que inicia o Codex.
Quando a resposta disser que não pode usar ferramentas, verifique primeiro o suporte do modelo selecionado a Responses e a versão do CLI. O fato de um ID de modelo estar visível no catálogo geral não significa que todos os protocolos estejam disponíveis para ele. Mantenha o ID exato do modelo nos logs para distinguir uma falha de ferramenta de uma falha de endpoint ou autenticação.
Controle o contexto e o custo do agente
O Codex lê arquivos do repositório e envia os resultados das ferramentas de volta como parte da conversa. Exclua saídas geradas e diretórios de dependências por meio das configurações de ignore, peça que ele inspecione apenas os caminhos relevantes e evite repetir uma especificação enorme em cada prompt. O custo de uma tarefa do agente inclui todos os turnos, não apenas o patch final. Compare o uso no dashboard depois de uma tarefa representativa com as taxas de entrada e saída da página do modelo.
Para uma comparação justa entre modelos, mantenha o mesmo commit do repositório, prompt, política de aprovação e testes. Use uma correção de bug e uma tarefa que envolva vários arquivos, depois avalie o sucesso dos testes e o número de turnos de correção. A taxa de catálogo do GPT-6 Luna em 3 de outubro de 2026 é exibida em $0.0055 entrada · $0.0274 saída por 1M de tokens; a cobrança real da solicitação depende da quantidade de contexto e saída usada pela tarefa.
Perfis e padrões seguros
Comece com o raciocínio medium para uma tarefa normal de programação e depois compare low para obter mais velocidade e high para raciocínios difíceis quando o modelo for compatível com essas configurações. Mais raciocínio pode aumentar o uso de saída. Evite definir um contexto global enorme por hábito; o arquivo gerado escolhe uma janela específica e medida para o modelo. Mantenha o comportamento de aprovação do Codex ativado até entender quais comandos ele propõe.
Se o CLI iniciar corretamente, mas nunca chegar ao GetVibe, inspecione a configuração efetiva, não apenas o arquivo que você editou: o Codex pode ter sido iniciado com outro perfil ou local de configuração. Execute uma solicitação inofensiva, verifique o uso no dashboard e só então use-o em um repositório importante.
Use perfis para classes de tarefas repetíveis
Os perfis do Codex permitem que uma equipe mantenha um provedor enquanto altera o modelo e o esforço de raciocínio para uma tarefa. Um perfil rápido pode resumir um diff ou redigir uma mensagem de commit; um perfil profundo pode investigar uma falha em vários arquivos. Mantenha o nome do perfil no comando documentado pela equipe para que dois desenvolvedores não comparem, sem saber, padrões diferentes. Os perfis devem usar IDs de modelos atualmente publicados e compatíveis com Responses.
A configuração gerada do GetVibe fornece um padrão para perfis rápidos e profundos, mas pode mudar conforme a recomendação muda. Atualize-a a partir do endpoint documentado em vez de copiar um limite de contexto antigo do modelo. O Codex pode compactar o histórico de acordo com a janela de contexto configurada, portanto uma janela maior do que a aceita pela rota pode transformar tarefas longas em erros de solicitação, em vez de fornecer contexto útil.
Mantenha o contexto do repositório focado
Antes de iniciar o agente, verifique se as regras de ignore excluem caches de pacotes, saídas de build, clientes de API gerados e fixtures grandes. Informe ao Codex qual pacote ou teste deve ser inspecionado primeiro. Para um bug, peça que ele reproduza a falha, informe os arquivos que pretende alterar, faça o menor patch possível e execute o teste. Isso reduz a saída repetida das ferramentas e facilita a revisão do resultado.
Para uma comparação justa de custo, execute o mesmo prompt no mesmo commit. Inclua uma tarefa que não exija edição para verificar se o agente respeita esse limite e uma tarefa que exija a execução de um teste para que você possa contar os ciclos de correção. Registre o uso de tokens e se o patch passou, não apenas o tamanho da resposta final.
Orçamentos de raciocínio e saída
Use o menor esforço de raciocínio que atenda à sua meta de qualidade. Um esforço alto é útil para algumas tarefas de planejamento, mas pode aumentar a latência e o uso de saída. Defina um orçamento de saída grande o suficiente para o patch e a explicação solicitados, sem deixá-lo ilimitado. Quando a resposta parar antes do esperado, inspecione o motivo de conclusão antes de repetir toda a solicitação; uma continuação direcionada pode usar menos contexto.
Mantenha as aprovações automáticas de comandos restritivas. O Codex pode propor um comando destrutivo de shell ou alterar arquivos fora do escopo pretendido. Revise o diff e a saída dos testes antes de aceitá-lo, mesmo quando o resumo do raciocínio parecer confiante.
Erros comuns
- Endpoint incorreto: a URL base deve terminar em
/v1, ewire_apideve serresponses. - 401: exporte
GETVIBE_API_KEYno ambiente do processo; o TOML não expande variáveis do shell. - Erro de contexto: corresponda
model_context_windowà página publicada do modelo escolhido. - Comportamento das ferramentas diferente: teste um modelo compatível com Responses e mantenha a versão do CLI atualizada.
Para ver os campos de solicitação JSON, consulte Messages and Responses; para saldos e medição, consulte a documentação de uso.