NeCodeX API 配置教程

第一步、准备 API Key

1. 打开后台：

下面两个只是登录网站用，账号通用，哪个打开快就用哪个；不要拿它们直接去填 Claude Code 的配置。

2. 登录账号。

3. 进入“令牌管理”或“API Key”页面。

4. 新建一个 API Key。

5. 复制完整 Key，先保存到记事本备用。

检查 Key

Key 要一次性完整复制，不能只复制一半。

Key 前后不能带空格，中间不能换行。

提示 401 时，九成是 Key 复制不完整，重新复制一遍基本就好。

提示余额不足或模型无权限，联系卖家处理即可，反复重装软件没有用。

Key 相当于你的账户钥匙，不要发到群里，也不要截图给陌生人。

第二步、安装基础环境

Codex / Claude Code / OpenCode 都依赖 Node.js，装一次就够；已经装过的可以直接跳到下一步。

Windows

2. 下载 LTS 版本。

3. 正常下一步安装。

4. 安装完成后，关闭所有 PowerShell / CMD 窗口。

5. 重新打开 PowerShell。

6. 输入下面两行检查：

node -v
npm -v

能显示版本号，就说明环境正常。

如果不想打开网页，也可以在 PowerShell 输入：

winget install OpenJS.NodeJS.LTS

如果提示 winget 无法识别，就改用上面的 Node.js 官网安装包方式。

macOS

2. 下载 macOS LTS 安装包。

3. 正常安装。

4. 打开 Terminal。

5. 输入下面两行检查：

node -v
npm -v

如果已安装 Homebrew，也可以输入：

brew install node

Linux / Ubuntu / Debian

1. 打开 Terminal。

2. 安装 Node.js 和 npm。

sudo apt update
sudo apt install -y nodejs npm

3. 输入下面两行检查：

node -v
npm -v

Windows 注意

不要用管理员窗口。

不要在 C:\Windows\System32 里面操作。

建议先在桌面新建一个文件夹，例如 codex-workspace。

打开文件夹后，在地址栏输入 powershell，再回车。

如果刚装完 Node.js 还提示 npm 无法识别，先关闭所有 PowerShell / CMD / VS Code / Cursor / Trae 窗口，再重新打开。

第三步、地址规则

地址填错是最常见的报错原因。先记住一句话：Claude Code 只填根地址，不带 /v1；OpenAI 兼容软件、Codex、OpenCode 基本都填 /v1。

OpenAI 兼容地址

Claude Code 地址

图片接口完整地址

判断规则

Codex、OpenCode、Cherry、OpenClaw、OpenAI 兼容插件，地址一般填带 /v1 的地址。

Claude Code 填根地址，不带 /v1。

Codex、OpenCode 和 OpenAI 兼容软件的新配置优先填写 gpt-5.6-terra；不要填写没有后缀的 gpt-5.6。

想省额度时改用 gpt-5.6-luna；需要切换其他版本时可改用 gpt-5.6-sol。三者都要完整填写，连字符不能漏。

图片接口 BASE_URL 用根地址，请求路径用 /v1/images/generations。

Sora2 模型名填 sora2；Claude Code 新配置默认使用 claude-opus-4-8。

第四步、Codex CLI / Codex App / VS Code / Cursor / Trae

适用情况

使用 Codex CLI。

使用 Codex App。

VS Code / Cursor / Trae 里装的是 Codex 相关插件。

windows用户用以下链接一键安装

或使用一键配置脚本

4.1 安装 Codex

Windows 先看这一条：下面带 $env: 的命令只能在 PowerShell 使用；CMD 不能直接照抄。Codex CLI 不需要安装 Codex App，也不需要在首次启动页登录 ChatGPT。

先检查 Node.js 和 npm 是否都可用：

node -v
npm -v

两条命令都必须显示版本号，才能继续。npm -v 失败、提示“npm 不是内部或外部命令”或“无法识别 npm”都不正常；不要继续安装 Codex，先按第二步安装 Node.js LTS，并关闭所有终端后重新打开。

Windows 推荐用 winget 安装 Node.js LTS：

winget install OpenJS.NodeJS.LTS

安装完成后，关闭所有 PowerShell / CMD 窗口，重新打开 PowerShell，再检查：

node -v
npm -v

如果 winget 也不可用，就打开 Node.js 官网，下载 LTS 版本安装包，安装完成后同样要关闭并重新打开 PowerShell。

Windows / Linux：

npm install -g @openai/codex
codex --version

macOS

npm install -g @openai/codex
codex --version

如果 macOS 已安装 Homebrew，也可以用：

brew install --cask codex
codex --version

能显示版本号，再继续下一步。

如果 npm install 成功但 codex --version 仍然无法识别，先关闭当前 PowerShell，重新打开再试。还不行就输入：

npm config get prefix

确认输出目录下的 npm 全局命令目录已经加入系统 Path；Windows 常见目录是 C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\npm。

如果 PowerShell 输入 codex 报“无法加载文件 ...\codex.ps1，因为在此系统上禁止运行脚本”，这是 PowerShell 执行策略拦截，不是 Codex 安装失败。只需在普通 PowerShell（不要管理员）输入一次：

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned

看到确认提示时输入 Y 并回车，关闭 PowerShell 后重新打开，再输入：

codex --version

不想修改 PowerShell 执行策略时，可以改用 CMD；CMD 中输入 codex 不会走 codex.ps1。

4.2 打开 Codex 配置文件

Windows PowerShell 输入：

mkdir "$env:USERPROFILE\.codex" -Force
notepad "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml"

Windows CMD 输入（只能二选一，不要和 PowerShell 命令混用）：

mkdir "%USERPROFILE%\.codex"
notepad "%USERPROFILE%\.codex\config.toml"

macOS / Linux Terminal 输入：

mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml

4.3 复制下面内容到 config.toml

把 “这里换成你的APIKey” 换成后台复制的完整 Key，其余内容保持原样。

model = "gpt-5.6-terra"
model_provider = "necodex"
model_reasoning_effort = "high"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "danger-full-access"
disable_response_storage = true
[model_providers.necodex]
name = "NeCodeX API"
base_url = "https://necoapi.com/v1"
experimental_bearer_token = "这里换成你的APIKey"
wire_api = "responses"
supports_websockets = false

codex -m gpt-5.6-terra

想省额度可输入：

codex -m gpt-5.6-luna

需要切换其他版本可输入：

codex -m gpt-5.6-sol

长期切换时，直接把 config.toml 第一行的 model 改成对应完整模型名；不要写成 gpt-5.6。

这样配置后，Codex 执行本机命令时默认不会反复弹出确认。只建议在自己的可信项目文件夹里使用；如果想恢复每次确认，把 approval_policy = "never" 改回 approval_policy = "on-request"。

4.4 保存文件

Windows 记事本：点保存，然后关闭。

必须确认文件名是 config.toml，不是 config.toml.txt。PowerShell 可输入下面命令检查；能显示文件路径才算保存正确：

Get-Item "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml"

macOS / Linux nano：按 Ctrl + O，回车保存；再按 Ctrl + X 退出。

4.5 启动测试

进入项目文件夹，再输入：

codex

第一次输入 codex 如果看到带 1、2、3 的登录或授权选择页，说明 CLI 已经装好，但当前还停在首次登录/授权流程。此时按 Ctrl + C 退出；不要随便选择登录。只使用 Codex CLI 时不需要安装 Codex App，回到 4.2～4.4 检查 config.toml 的路径、文件名和 API Key 是否完整。

看到输入框后，发送：

能看到 Codex 的输入框，并收到“连接成功”回复，就表示配置完成。

4.5A、切换第三方 API 后恢复历史会话

如果切换了 model_provider 或第三方 API 后，旧会话文件还在，但 Codex CLI / Codex App 的历史列表、项目或 codex resume 看不到，可以使用开源工具 codex-threadkeeper 同步会话索引。

这个工具只修复本机 Codex 会话元数据和索引，不会替你登录、读取或修改 API Key，也不会把我们的 API 地址写入你的配置。教程只使用它的通用恢复功能，不使用仓库中与其他服务相关的推广配置。

推荐先查看状态（不会修改会话）：

npx --yes codex-threadkeeper@0.3.2 status

确认当前 config.toml 里的 model_provider 已经是你正在使用的 provider 后，再执行同步：

npx --yes codex-threadkeeper@0.3.2 sync

也可以先在 Codex 输入下面这句话，让 Codex 按公开仓库的说明执行：

同步完成后，完全退出 Codex CLI、Codex App、VS Code/Cursor 中的 Codex 插件，再重新打开。工具会在 ~/.codex/backups_state/threadkeeper/ 生成备份；如果结果不对，可以用备份目录执行 restore 回滚。

如果提示 state_5.sqlite 正在使用：关闭 Codex、Codex App 和 app-server 后，重新执行同一条 sync 命令。不要手动删除 ~/.codex/sessions、state_5.sqlite 或 rollout 文件。

如果只是想长期安装命令，也可以执行：

npm install -g codex-threadkeeper

codex-threadkeeper status

codex-threadkeeper sync

4.6 VS Code / Cursor / Trae

如果用的是 Codex 插件：

1. 先按上面的 Codex 配置完成。

2. 完全退出 VS Code / Cursor / Trae。

3. 重新打开软件。

4. 打开项目文件夹后再测试。

如果用的是普通 OpenAI 兼容插件，不看这一节，直接看“Cherry / OpenClaw / 通用软件”那一节。

第五步、Claude Code

可以使用脚本一键配置

适用情况

使用 Claude Code 命令行。

使用 Claude Code 的 VS Code 插件。

使用 Claude Code 桌面端并需要本地配置。

5.1 安装 Claude Code

先检查 npm 是否可用：

node -v
npm -v

如果 npm 无法识别，先回到第二步安装 Node.js LTS，并关闭所有终端后重新打开。

Windows PowerShell 推荐：

winget install Anthropic.ClaudeCode
claude --version

如果 winget 无法识别，跳过 winget，用下面 npm 安装方式。

macOS 如果已安装 Homebrew：

brew install --cask claude-code
claude --version

如果 brew 无法识别，跳过 Homebrew，用下面 npm 安装方式。

Windows / macOS / Linux 都可以使用 npm 安装：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
claude --version

能显示版本号，再继续下一步。

如果 npm install 成功但 claude --version 仍然无法识别，先关闭终端重新打开；还不行就检查 npm 全局命令目录：

npm config get prefix

5.2 打开 Claude Code 配置文件

Windows PowerShell 输入：

mkdir "$env:USERPROFILE\.claude" -Force
notepad "$env:USERPROFILE\.claude\settings.json"

macOS / Linux Terminal 输入：

mkdir -p ~/.claude
nano ~/.claude/settings.json

5.3 复制下面内容到 settings.json

把 “这里换成你的APIKey” 换成后台复制的完整 Key，其余内容保持原样。

{
"effortLevel": "high",
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "这里换成你的APIKey",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://necoapi.com",
"ANTHROPIC_MODEL": "claude-opus-4-8",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-opus-4-8",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-opus-4-8",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-4-8",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1"
}
}

Claude Code 新配置默认使用真正的 Claude 模型 claude-opus-4-8。需要切换 Claude 版本时，可以把上面四个模型名统一改成 claude-opus-4-6 或 claude-opus-4-7；不要只改其中一项。

如果想在 Claude Code 使用 Grok，推荐把上面四个模型名全部改成 grok-build-console：

{
"effortLevel": "high",
"env": {
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "这里换成你的APIKey",
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://necoapi.com",
"ANTHROPIC_MODEL": "grok-build-console",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "grok-build-console",
"ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "grok-build-console",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "grok-build-console",
"CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1"
}
}

grok-build-console 最适合编程和工程构建；更强推理模型可以在模型广场查看后自行替换。

补充说明：CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS 保持为 1。它用于关闭 Claude Code 的实验参数，避免部分模型收到不兼容的 thinking.enabled 参数后报 400。

5.4 保存文件

Windows 记事本：点保存，然后关闭。

macOS / Linux nano：按 Ctrl + O，回车保存；再按 Ctrl + X 退出。

5.5 启动测试

进入项目文件夹，再输入：

claude

看到输入框后，发送：

注意：Claude Code 地址不要写 /v1。

第六步、OpenCode

可以使用脚本一键配置

适用情况

使用 OpenCode 命令行。

6.1 安装 OpenCode

先检查 npm 是否可用：

node -v
npm -v

如果 npm 无法识别，先回到第二步安装 Node.js LTS，并关闭所有终端后重新打开。

Windows / macOS / Linux 都可以输入：

npm install -g opencode-ai
opencode --version

能显示版本号，再继续下一步。

如果 npm install 成功但 opencode --version 仍然无法识别，先关闭终端重新打开；还不行就检查 npm 全局命令目录：

npm config get prefix

6.2 打开 OpenCode 配置文件

Windows PowerShell 输入：

mkdir "$env:USERPROFILE\.config\opencode" -Force
notepad "$env:USERPROFILE\.config\opencode\opencode.json"

macOS / Linux Terminal 输入：

mkdir -p ~/.config/opencode
nano ~/.config/opencode/opencode.json

6.3 复制下面内容到 opencode.json

把 “这里换成你的APIKey” 换成后台复制的完整 Key，其余内容保持原样。

{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "necodex/gpt-5.6-terra",
"small_model": "necodex/gpt-5.6-luna",
"provider": {
"necodex": {
"npm": "@ai-sdk/openai",
"name": "NeCodeX API",
"options": {
"baseURL": "https://necoapi.com/v1",
"apiKey": "这里换成你的APIKey"
},
"models": {
"gpt-5.6-terra": { "name": "gpt-5.6-terra" },
"gpt-5.6-luna": { "name": "gpt-5.6-luna" },
"gpt-5.6-sol": { "name": "gpt-5.6-sol" },
"gpt-5.5": { "name": "gpt-5.5" },
"claude-opus-4-6": { "name": "claude-opus-4-6" },
"claude-opus-4-7": { "name": "claude-opus-4-7" },
"claude-opus-4-8": { "name": "claude-opus-4-8" },
"sora2": { "name": "sora2" }
}
}
}
}

6.4 启动测试

进入项目文件夹，再输入：

opencode

看到输入框后，发送：

OpenCode 默认主模型是 gpt-5.6-terra，小模型是 gpt-5.6-luna。如需小模型也统一使用默认版本，把 small_model 改为 necodex/gpt-5.6-terra；同时保留对应 models 项。

第七步、Cherry / OpenClaw / 其它 OpenAI 兼容软件

可以使用脚本一键配置

适用情况

软件界面里有“OpenAI 兼容”、“OpenAI Compatible”、“自定义模型”、“自定义 API 地址”这类入口。

Cherry、OpenClaw、部分 VS Code / Cursor / Trae 插件都可以按这一节填写。

填写方式

1. 打开软件设置。

2. 找到模型服务商、Provider、API 或 Model 设置。

3. 新增一个服务商。

4. 类型选择 OpenAI Compatible 或 OpenAI 兼容。

6. API 地址 / Base URL 填写：

7. API Key 填写后台复制的完整 Key。

8. 模型填写：

9. 如果软件要求再填一个备用模型，可以填：

需要切换其他版本时，模型名填写：

旧配置仍可使用：

不要填写 gpt-5.6，必须填写带 terra、luna 或 sol 后缀的完整名称。

可选 Claude 模型：

可选视频模型：

sora-2

sora-2-pro

veo-3.1

veo-3.1-fast

veo-3.1-ref

kling-3.0

kling-o3

agnes-video-v2.0

10. 保存后，完全退出软件，再重新打开。

11. 发送一句测试：

OpenClaw 注意

不同版本菜单名字可能不一样。只要能找到 OpenAI Compatible / Base URL / API Key / Model，就按上面的字段填写。不要手动编写陌生字段。

第八步、GPT Image / 视频生成 API

适用情况

接入图片生成接口。

使用 Sora2、Veo、Kling 或 Agnes 视频模型。

自己的软件或接口工具支持填写 HTTP 请求。

可用生成模型

图片模型：gpt-image-2

视频模型：sora-2、sora-2-pro、veo-3.1、veo-3.1-fast、veo-3.1-ref、kling-3.0、kling-o3、agnes-video-v2.0

Codex 图片生成 Skill

这是用于 Codex 的图片生成与编辑 Skill，支持生成图片、修改现有图片和多图合成。

最简单的安装方式：把上面的 GitHub 链接直接发给 Codex，让 Codex 按仓库 README 帮你安装并配置 my-image。

安装后可以直接说：$my-image 帮我生成一张真实的小猫照片，暖色轮廓光，背景虚化。

首次配置时，Base URL 填：https://necoapi.com/v1

API Key 填后台复制的完整 Key，模型保持 gpt-image-2。

图片接口完整请求地址：

POST https://necoapi.com/v1/images/generations

请求头

Authorization: Bearer 你的APIKey
Content-Type: application/json

请求体示例

{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "一只白猫，干净背景，写实风格",
"size": "1024x1024"
}

如果软件分开填写 BASE_URL 和路径：

BASE_URL 填：https://necoapi.com

路径填：/v1/images/generations

Sora2 注意

新视频渠道优先填写：sora-2 或 sora-2-pro；旧渠道仍可能使用 sora2。

如果软件单独区分图片/视频入口，选择视频生成入口后填写对应完整模型名；只有旧渠道才填写 sora2。

视频生成是异步任务，不能像图片接口一样等待一次请求直接拿到 mp4：

创建请求示例：

{
"model": "sora-2",
"prompt": "一只橘猫在雨后的霓虹街道慢慢走过，电影感，横屏"
}

视频参数对应表（统一 /v1/videos 接口）：

prompt：提示词，必填。

duration 或 seconds：视频时长（秒）；网关会统一转换为 seconds，例如 6 → "6"。

resolution：分辨率档位，可填 720p、1080p；需要同时配合 aspect_ratio。

aspect_ratio：画面比例，常用 16:9 或 9:16；例如 resolution=720p、aspect_ratio=16:9 会转换为 size=1280x720。

size：也可以直接填写 WxH，例如 1280x720、720x1280；直接填写时优先于 resolution。

不同模型支持范围不同：Sora-2 通常使用 4 秒和 720x1280/1280x720，Veo/Kling 以渠道实际支持为准。

不要同时填写互相冲突的 duration 与 seconds，或 size 与 resolution；任务创建后是异步排队，返回 queued 不代表已经生成完成。

请求头与图片接口相同：Authorization: Bearer 你的APIKey、Content-Type: application/json。

状态 queued 或 in_progress 时继续等待，不要重复创建任务；failed 时查看返回的 error.message。

如果使用已安装视频 Skill 的 Codex，可直接说：使用 $necodex-video 根据我的提示词生成视频并返回下载文件。

第九步、成功判断

配置成功的标准很简单，两条同时满足：

1. 软件能正常回复“连接成功”。

2. 后台调用记录里出现新的调用。

如果软件回复了，但后台没有记录，说明它可能还在走别的账号或别的接口。

如果后台有记录，但软件报错，把后台调用记录截图发给卖家。

第十步、常见问题

后台 / 网站地址

401 Unauthorized

API Key 错、复制少了、前后有空格，或软件还在使用旧 Key。重新复制完整 Key，再保存配置。

403 Insufficient account balance

余额不足或模型权限未开。联系卖家处理，不要重装软件。

404 Not Found

405 Method Not Allowed / wss://.../v1/responses

Codex 走了 WebSocket。按 Codex 那节检查 config.toml，确认有 supports_websockets = false。

400 "...enabled is not supported for this model. Use ...adaptive and output_config.effort..."：

这是 Claude Code 或相关客户端发了旧版 thinking.enabled 参数，当前模型不支持这种写法。先按第五步检查 settings.json，确认 CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS 是 "1"，保存后完全关闭 Claude Code 再重新打开。如果还是报错，升级 Claude Code 到最新版，或临时换用教程里的 claude-opus-4-8 / grok-build-console 配置。

Reconnecting / Timeout

网络、代理、服务端响应慢都有可能。先换网络，再重启软件测试。

missing YAML frontmatter / invalid SKILL.md

这是本机旧 Skill 文件格式不对，不是 API Key 问题。找到报错里显示的 skill 文件夹，可以删除那个不用的 skill 文件夹，或暂时忽略。

C:\Windows\System32

说明从系统目录启动了终端。关闭窗口，在桌面新建项目文件夹，从项目文件夹地址栏输入 powershell 后再操作。

点击软件闪退

不要反复双击。打开终端输入对应命令查看错误：Codex 输入 codex，Claude Code 输入 claude，OpenCode 输入 opencode。把终端最后一屏截图发给卖家。

第十一步、重新配置或恢复

如果配置改乱了不要慌，按下面方式恢复对应软件的配置文件，重新粘贴教程里的内容即可。

Codex

打开下面文件，重新复制 Codex 那节的 config.toml 内容。

Claude Code

打开下面文件，重新复制 Claude Code 那节的 settings.json 内容。

OpenCode

打开下面文件，重新复制 OpenCode 那节的 opencode.json 内容。

还是搞不定？把报错截图和后台调用记录截图一起发给卖家，并说明你用的是哪个软件、卡在哪一步，处理起来最快。

第十二步、个人微信连接 Codex

最简单方式：把下面 GitHub 链接复制给 Codex，让 Codex 按仓库说明帮你在本机配置个人微信连接 Codex。

可以直接对 Codex 说：根据这个仓库帮我配置个人微信连接 Codex，并启动微信桥接。

配置时按提示扫码登录微信；完成后用微信发 /h 或 /status 测试是否能收到回复。

如果扫码登录成功但微信没有回复，让 Codex 检查后台桥接服务是否正在运行。

第十三步、让 Codex 使用 1M 上下文

如果你的模型实际支援 1M 上下文，但 Codex 仍然显示 258400 或 272k 左右，可以把下面整段提示词直接丢给本机 Codex，让它自动检查并修正 Codex CLI / Codex App 的本地模型目录。

注意：这不是提升模型本身能力，只是让 Codex 不再用过小的本地上下文窗口提前压缩。请先确认你正在使用的上游模型或中转服务确实支援 1M 上下文。

直接复制下面提示词给 Codex：

你现在在我的本机环境里操作。请帮我把本机 Codex CLI / Codex App 当前使用的模型上下文窗口改成 1,000,000 tokens。要求如下：
1. 先读取 ~/.codex/config.toml、codex --version、codex debug models，确认当前 model 和 model_provider。
2. 找到当前模型在 codex debug models 里的 context_window、max_context_window、effective_context_window_percent。
3. 不要直接 patch Codex 二进位，优先用本地 model_catalog_json 覆盖。
4. 生成一份本地模型目录 JSON，例如 ~/.codex/custom/model-catalog-1m.json，内容基于 codex debug models 的原始输出，只把当前正在使用的模型 context_window 和 max_context_window 改成 1000000，effective_context_window_percent 改成 100。
5. 在 ~/.codex/config.toml 里加入或更新 model_catalog_json 指向这个 JSON 文件。
6. 重新执行 codex debug models，验证当前模型已显示 context_window=1000000、max_context_window=1000000、effective_context_window_percent=100。
7. 新开一次最小 Codex session，例如 codex exec --skip-git-repo-check "只回复 OK"，再检查最新 ~/.codex/sessions 里 task_started 或 token_count 的 model_context_window 是否为 1000000。
8. 如果验证失败，请回滚你改过的 config.toml，并告诉我失败原因。
9. 全程不要列印、暴露或修改我的 API Key。

第十四步、让 Codex Desktop 显示 GPT-5.6 模型名称

如果 Windows 或 macOS 上的 Codex / ChatGPT Desktop 已经能使用 GPT-5.6，但模型下拉仍显示「自订 / Custom」，可以把下面整段提示词交给一个大模型，让它协助排查并制作本机补丁版 App。

注意：这个方案会修改 Desktop 应用资源并重新签名。请保留官方原版 App，只启动另外复制出的补丁版；软件更新后可能需要重新套用。

直接复制下面提示词给大模型：

你是windows上的 Codex / ChatGPT Desktop 排障助手。目标：让 Desktop 模型下拉正确显示 catalog 里的模型名（例如 GPT-5.6 Sol），不要一直显示「自定义 / Custom」。
## 背景（务必先理解）
~/.codex/config.toml 里 model = "gpt-5.6-sol" 和 model_catalog_json 可能已经正确。
codex debug models / app-server 的 model list 可能已经返回 display_name: GPT-5.6 Sol。
但 Desktop 下拉仍只显示 ChatGPT 账号侧的 GPT-5.5 / GPT-5.4 / GPT-5.4 Mini，当前模型不在该列表时，UI 会 fallback 成「自定义」。
根因不是 catalog 没生效，而是 Desktop 用 Statsig 动态配置 107580212 里的：
available_models（账号可用模型白名单）
use_hidden_models
过滤 list-models-for-host 的结果。
关键逻辑（app.asar 内 JS）大致为：
useHiddenModels=true 时：只显示 availableModels.has(model)
useHiddenModels=false 时：显示 !hidden
选中模型的 displayName 为 null 时：显示 i18n「自定义 / Custom」
因此：只改 config / catalog / 重启，无法让 Desktop 下拉出现 5.6 Sol。需要改 Desktop 过滤逻辑，或等账号侧 available_models 包含 sol。
## 目标修复方案（推荐，本地补丁版 App）
不要强行改 /Applications/ChatGPT.app（SIP/权限常失败）。做法：
从 /Applications/ChatGPT.app 复制一份到：
~/Applications/ChatGPT-Codex-Patched.app
解包/定位 asar 中模型过滤 JS（文件名可能带 hash，需搜索）：
搜索字符串：
if(l?t.has(n.model):!n.hidden)
或附近：
function Jv({authMethod:e,availableModels:t
list-models-for-host
composer.mode.local.model.custom
将过滤条件从：
if(l?t.has(n.model):!n.hidden)
改为：
if(!n.hidden)
含义：忽略账号 available_models 白名单，按 catalog/list 的 hidden 显示模型。
重新 pack app.asar，替换补丁 App 内：
.../Contents/Resources/app.asar
因改了资源会破坏签名，对补丁 App 做 ad-hoc 重签：
codesign --force --deep --sign - ~/Applications/ChatGPT-Codex-Patched.app
清 quarantine：
xattr -cr ~/Applications/ChatGPT-Codex-Patched.app
完全退出原版 ChatGPT/Codex 进程后，只启动补丁版：
open ~/Applications/ChatGPT-Codex-Patched.app
验证：
模型下拉出现 GPT-5.6 Sol / Terra / Luna 等（catalog 里 visibility=list 的）
选中后标签显示「5.6 Sol」而不是「自定义」
config.toml 中 model 仍为 gpt-5.6-sol 时可正常对话（走用户自己的 NewAPI/base_url）
## 同时确认后端配置（同事机器也要有）
~/.codex/config.toml 关键项示例：
model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-sol"
review_model = "gpt-5.6-sol"
model_catalog_json = "/Users/<user>/.codex/model_catalog.json"
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "http://<newapi-host>:3000/v1"
wire_api = "responses"
supports_websockets = false