Codex CLI 使用 OpenAI 的 Responses API，而不是 /v1/chat/completions。GetVibe 集成要求设置 wire_api = "responses"；将聊天补全的 base URL 复制到通用 SDK 示例中并不能替代这一配置。生成的配置由 Codex CLI 文档维护，也可以从 /api/integrations/codex.toml 刷新。
安装并设置密钥
安装 CLI 并创建其配置目录。将 API 密钥保存在环境变量中，而不是 TOML 文件内：
npm install -g @openai/codex
mkdir -p ~/.codex
export GETVIBE_API_KEY="your-dashboard-key"将以下 provider 配置块添加到 ~/.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 = 600000不要将 $GETVIBE_API_KEY 放入 TOML 值中。Codex 会读取 env_key 指定的变量；配置文件中的文本不会由 shell 展开。对于团队管理的配置，请通过启动 Codex 的 shell profile 或 secret manager 提供环境变量。
选择支持 Responses 的模型
生成的 Codex 配置基于已发布的模型目录构建，并推荐一个 coding model，同时为快速和深度任务提供 profiles。选择其他模型前，请确认它已列入 Responses API 支持列表，并且具有你计划设置的上下文限制。在 2026 年 10 月 3 日检查的模型目录快照中，GPT-6 Luna 的价格为 $0.0055 输入 · $0.0274 输出 每百万 token，GPT-6 Sol 的价格为 $0.1096 输入 · $0.548 输出 每百万 token，GPT-6.1 Sol 的价格为 $0.1096 输入 · $0.548 输出 每百万 token，均按每百万输入和输出 token 计价。每个数值都来自实时模型页面。
当不同任务类型具有不同的成本和推理需求时，profile 很有用。为摘要或提交消息保留一个快速 profile，为跨文件修改保留一个更深度的 profile。项目生成的配置展示了这种模式，并会随着公共模型目录变化而更新推荐的 ID。不要手动编辑上下文窗口，使其超过模型页面支持的上限：否则 Codex 可能发送过大的请求，并在上游失败。
通过只读仓库任务进行验证
在一次临时 checkout 中启动 Codex。要求它解释一个函数，但不要进行编辑。确认它使用的是 GetVibe provider，并且请求能够完成。然后在明确允许审查的前提下，让它执行一个小型补丁。如果 CLI 提示缺少 provider，请检查表名是否完全匹配，以及 model_provider 是否与该表名一致。如果认证失败，请在启动 Codex 的同一个 shell 中验证 GETVIBE_API_KEY。
当响应提示无法使用工具时，首先确认所选模型支持 Responses，并检查 CLI 版本。模型 ID 出现在通用目录中，并不意味着它支持所有协议。保留日志中的完整模型 ID，以便区分工具失败、endpoint 失败和认证失败。
控制上下文和 agent 成本
Codex 会读取仓库文件，并将工具结果作为对话的一部分发回。通过 ignore 设置排除生成的输出和依赖目录，让它只检查相关路径，并避免在每个 prompt 中重复一份很大的规格说明。agent 任务的成本包括每一轮请求，而不只是最终补丁。完成具有代表性的任务后，将 dashboard 使用量与模型页面上的输入和输出费率进行比较。
要公平比较模型，请保持相同的仓库 commit、prompt、审批策略和测试。分别使用一个 bug 修复任务和一个跨文件任务，然后根据测试成功率和修复轮数进行评分。GPT-6 Luna 在 2026 年 10 月 3 日的目录价格显示为 $0.0055 输入 · $0.0274 输出 每百万 token；实际请求账单取决于任务使用的上下文和输出量。
Profiles 和安全默认值
普通编码任务从 medium 推理强度开始，然后在模型支持这些设置时，对比用于提速的 low 和用于困难推理的 high。更高的推理强度可能增加输出用量。不要习惯性地设置一个巨大的全局上下文；生成的文件会选择经过衡量的、特定于模型的窗口。在了解 Codex 会提出哪些命令之前，请保持其审批行为启用。
如果 CLI 能成功启动，却始终无法连接到 GetVibe，请检查实际生效的配置，而不只是你编辑的文件：Codex 可能使用了另一个 profile 或配置路径启动。先运行一个无害请求，检查 dashboard 中的使用量，然后再将它用于重要仓库。
使用 profiles 处理可重复的任务类型
Codex profiles 允许团队在保持同一个 provider 的同时，为不同任务切换模型和推理强度。快速 profile 可以总结 diff 或起草提交消息；深度 profile 可以调查多文件故障。在团队文档记录的命令中保留 profile 名称，避免两名开发者在不知情的情况下比较不同的默认配置。Profiles 应使用当前已发布且兼容 Responses 的模型 ID。
生成的 GetVibe 配置为快速和深度 profiles 提供了一种模式，但该模式可能会随着推荐变化而更新。请从文档所述的 endpoint 刷新配置，而不是复制旧的模型上下文限制。Codex 可能会根据配置的上下文窗口压缩历史记录，因此窗口大于路由接受的上限时，长任务可能变成请求错误，而不是获得更多有用上下文。
保持仓库上下文聚焦
启动 agent 前，确认 ignore 规则排除了 package cache、构建输出、生成的 API client 和大型 fixture。告诉 Codex 首先检查哪个 package 或测试。对于 bug，请要求它复现故障、列出计划修改的文件，然后制作最小补丁并运行测试。这样可以减少重复的工具输出，也更便于审查结果。
要公平比较成本，请在同一个 commit 上运行相同的 prompt。加入一个不需要编辑的任务，以便观察 agent 是否遵守边界；再加入一个需要运行测试的任务，以便统计修复循环次数。记录 token 用量以及补丁是否通过，而不只是最终响应的长度。
推理和输出预算
使用能够达到质量目标的最低推理强度。高强度推理对某些规划任务很有用，但可能增加延迟和输出用量。将输出预算设置得足够大，以容纳所请求的补丁和解释，同时不要无限制。当响应提前停止时，先检查结束原因，再决定是否要重复整个请求；定向续写可能使用更少的上下文。
保持自动命令审批策略谨慎。Codex 可能提出具有破坏性的 shell 命令，或修改预期范围之外的文件。即使推理摘要听起来很有把握，也要在接受前审查 diff 和测试输出。
常见错误
- 错误的 endpoint： base URL 必须以
/v1结尾，且wire_api必须设置为responses。 - 401： 在进程环境中导出
GETVIBE_API_KEY；TOML 不会展开 shell 变量。 - 上下文错误： 将
model_context_window与所选模型的已发布页面保持一致。 - 工具行为不同： 测试一个兼容 Responses 的模型，并保持 CLI 版本为最新。
有关 JSON 请求字段，请参阅 Messages and Responses；有关余额和计量信息，请参阅 usage docs。