Codex接入DeepSeek完整教程：无ChatGPT账号也能用AI操控电脑

为什么要给 Codex 换上国产大模型

OpenAI 推出的 Codex 是目前最受关注的编程与自动化 AI 智能体工具之一。值得注意的是，Codex 属于「AI Agent（AI 智能体）」范畴，与我们日常使用的对话式 AI（如直接问答的 ChatGPT）有本质区别——传统对话式 AI 本质上是「单轮或多轮文本交换」，用户输入问题，模型输出答案，整个过程是被动响应式的。而 AI Agent 引入了「自主决策循环」机制：它能够自主分解复杂任务、连续调用系统工具、操控桌面界面，并在无人干预的情况下持续执行多步骤操作。这种架构在学术上通常被称为 ReAct（Reasoning + Acting）框架——Codex 能够将自然语言指令（如「帮我整理下载文件夹并生成报告」）自动拆解为打开文件夹、读取文件列表、分类整理、生成报告、保存输出等一系列具体可执行步骤，这种「让 AI 替你动手做事」的能力，正是 Codex 区别于普通聊天机器人的核心价值所在。

然而，Codex 对国内用户并不友好——官方登录需要 ChatGPT Plus 账号，这对大多数人来说意味着网络、账号、付费三重门槛。

好在社区已找到一条切实可行的替代路径：通过第三方管理工具修改 Codex 的登录方式，将 DeepSeek、豆包等国产大模型作为底座接入，让没有 ChatGPT 账号的用户也能完整体验 Codex 的能力。本文基于 B 站实战教程整理出完整配置流程，帮你在 2 小时内跑通「不会写代码也能操控电脑的 AI」这套工作流。

简单来说，有两条路径可选：

• 路径一（最简）：有 ChatGPT Plus 账号，直接下载 Codex 并登录即可。
• 路径二（国产替代）：无 ChatGPT 账号，借助 Codex++ 管理工具接入 DeepSeek 等国产模型。

本文重点讲解路径二，也是绝大多数国内用户的现实选择。

第一步：安装 Codex 本体

安装 Codex 本身毫无难度，和安装普通软件没有区别。

Windows/Mac 通用方法

打开系统「应用商店」，搜索 Codex，点击「免费下载」完成安装。Mac 用户在 App Store 中操作完全一致。

关键提醒：安装完成后，千万不要直接打开 Codex！

直接启动会默认要求用 ChatGPT Plus 账号登录，没有该账号将卡在登录界面无法继续。正确做法是先完成「换模型」的配置准备，再通过管理工具启动 Codex。

第二步：安装 Codex++ 管理工具

Codex 原生仅支持 ChatGPT 登录，因此社区衍生出了第三方工具。Codex++ 管理工具的作用很明确：不修改 Codex 任何核心功能，只修改登录方式，让你能配置国产大模型作为底座。

这类工具能够实现「换底座」，背后有一个重要的技术前提：DeepSeek、豆包等主流国产大模型普遍对外提供了与 OpenAI API 格式兼容的接口协议。OpenAI 在推出 GPT 系列模型时定义了一套标准化的 HTTP 接口规范，核心是 /v1/chat/completions 端点，接受特定格式的 JSON 请求并返回结构化响应。由于 OpenAI 的先发优势，这套接口格式事实上成为了行业标准——国内主流大模型厂商几乎都主动实现了对这一协议的兼容，目的是降低开发者的迁移成本。换句话说，这些模型「说的是同一种语言」，Codex++ 只需在登录环节将请求目标从 OpenAI 服务器替换为国产模型的服务器，Codex 本体无需做任何改动即可正常运行。这种开放的 API 生态，也是国产大模型迅速融入各类第三方工具的基础。

获取与安装

国外网络环境可直接从 GitHub Release 页面下载最新版本；国内用户若无法访问 GitHub，可使用教程作者预先上传到网盘的安装包（分 Windows 和 Mac 两个版本）。

安装按默认步骤「下一步」完成即可。安装后，系统中会出现三个应用：

• Codex（本体）
• Codex++
• Codex++ 管理工具（本次要用的是这个）

务必在开始菜单搜索并选择 Codex++ 管理工具，不要选错。打开后功能虽多，但我们只用其中的「模型供应商配置」这一项。

第三步：配置 DeepSeek 作为底座模型

这是整个流程的核心环节。教程选用 DeepSeek V4 作为示例，优势在于「效果出色、价格极低」，非常适合学习场景。

添加供应商

在管理工具左侧点击「模型供应商 / 供应商配置」，初始只有一个默认项。点击「添加供应商」，依次填写：

• 名称：自定义即可，仅自己可见，例如「我的 DeepSeek」
• 接入模式：必须选择 纯 API 接入
• Base URL：填写 api.deepseek.com

选择「纯 API 接入」是因为 Codex 需要通过 API 接口访问 DeepSeek 服务；Base URL（基础请求地址）相当于告诉 Codex 去哪里发起请求——可以把它理解为大模型服务的「门牌地址」，所有 API 调用都会发往这个地址下的特定端点。建议直接复制粘贴，避免手动输入出错。

获取并填写 API Key

API Key 本质上是一种「Bearer Token」认证机制——持有该字符串即被视为合法用户，服务器不会验证调用者的身份，只验证 Key 本身的有效性。这是你 DeepSeek 账号的唯一凭证，本质上是一串随机生成的加密字符串，用于向服务器证明「是你本人在发起调用」。需要注意的是，不要将 Key 明文写入代码后上传到公开代码仓库，且建议在 DeepSeek 平台设置消费限额，防止 Key 被滥用时产生意外高额费用。对于本文介绍的使用场景，由于 Key 存储在本地管理工具的配置文件中，只要不主动分享电脑或配置文件，安全风险是可控的。

Codex 每次通过 DeepSeek 执行任务，都会消耗一定数量的 Token——Token 是大模型处理文本的基本计量单位。在中文语境下，一个汉字通常对应 1.5-2 个 Token；API 计费通常分为「输入 Token」和「输出 Token」两部分独立计价，输出 Token 的单价往往更高（因为生成比理解需要更多计算资源）。DeepSeek 的计费方式正是基于 Token 用量，这也是为什么必须先充值才能使用。与 OpenAI 的定价相比，DeepSeek 的 Token 单价极低，这是它在国内学习和开发场景中广受欢迎的重要原因之一。

获取步骤：

1. 打开 DeepSeek 官网，进入「API 开放平台」。
2. 点击左侧「API keys」，选择「创建」。
3. 系统弹出密钥字符串——此 Key 仅显示一次，立即复制保存（粘贴到记事本或文件传输助手均可）。关闭窗口后将无法再次查看，只能重新创建。

将复制好的 Key 粘贴到管理工具对应输入框中。

拉取模型并保存配置

协议选项保持默认，点击「从上游获取」。此步骤会用填写的 URL 和 Key 测试连接——若能成功拉取到 DeepSeek 当前开放的模型列表（如 DeepSeek V4 Pro），即表示配置成功。

拉取成功后无需在此界面选择模型，直接向上滑动点击「保存」。保存后供应商列表出现「我的 DeepSeek」，将鼠标移到右侧点击「使用」，状态显示「使用中」即完成配置。

第四步：为 DeepSeek 账户充值

Codex 只是工具外壳，真正运行任务的是底座大模型。使用哪家模型，就需要给哪家充值。

进入 DeepSeek API 平台充值页面，充值 10 元即可上手。DeepSeek 的 token 消耗极低，10 元对于学习用途完全够用，课程大部分内容均可覆盖。

作为参考，教程作者「从早到晚、关机时都在跑任务」，一个月消费也不过约 100 元。这背后的原因在于 DeepSeek 采用了 MoE（Mixture of Experts，混合专家模型）架构——该架构在处理每个 Token 时只激活模型参数的一小部分（通常是总参数量的 1/8 到 1/4），而非像传统 Dense 模型那样激活全部参数，从而在保持模型整体容量的同时大幅降低单次推理的计算成本。这一架构创新直接反映在 API 定价上，使 DeepSeek 的单价仅为 GPT-4 同类产品的 1/10 甚至更低。普通学习者的实际消耗远低于重度使用场景，10 元入门绰绰有余。

第五步：通过管理工具启动 Codex 并完成登录

配置完成后，不要直接点击 Codex 图标启动，而是在 Codex++ 管理工具右上角点击「重启 Codex++」，这样才能触发修改后的登录流程。

工具会自动拉起已安装的 Codex 程序。在登录界面：

1. 不要选择「使用 ChatGPT 登录」
2. 选择「使用其他方式登录」
3. 界面提示输入「OpenAI API key」时，粘贴之前保存的 DeepSeek API Key，点击「继续」

这里之所以能用 DeepSeek 的 Key 填入「OpenAI API key」输入框，正是得益于前文提到的 API 协议兼容性——Codex 看到的请求格式与 OpenAI 的完全一致，并不知道背后实际调用的是 DeepSeek 的服务。这种协议层面的透明替换，是整个方案得以实现的底层逻辑。

首次登录稍需等待。进入主界面后，检查右下角的模型选择器，确认可以选中你配置的模型，并切换到 DeepSeek V4 Pro（效果更佳）。至此，你便拥有了一个以国产大模型为底座、可操控电脑的 AI 智能体。

官方原生支持的后续动向

值得关注的是：Codex 官方团队据称将支持部分第三方大模型的原生接入。这一趋势与整个 AI 工具生态的演进方向一致——越来越多的 AI 应用开始从「绑定单一模型」走向「多模型可插拔」架构（Multi-Model Pluggable Architecture）。这种设计将「应用能力层」与「智能底座层」解耦：对于企业用户，涉及敏感数据时可选择私有部署模型；对于成本敏感场景，可切换到推理费用最低的模型；对于需要最强能力的任务，则切换到当前最优的旗舰模型。类似设计已出现在 Cursor、Continue、Open WebUI 等众多 AI 编程工具中，用户可以根据任务需求、成本预算或数据隐私要求自由选择底座模型。若 Codex 官方该功能正式落地，意味着 DeepSeek、豆包等国产模型将获得与 OpenAI 同等的官方支持地位，配置体验也将大幅简化——这同时也标志着 OpenAI 正在从「封闭生态」向「平台化生态」转型。

在该功能正式落地之前，通过管理工具接入仍是当前最稳妥的方案。若官方功能上线，配置流程将进一步简化，值得持续关注。

小结：五步完成 Codex 接入 DeepSeek

整个接入流程可概括为：装本体 → 装管理工具 → 配 API → 充值 → 用管理工具启动登录。核心逻辑是：Codex 是具备 AI Agent 能力的工具外壳（基于 ReAct 框架实现自主任务分解与执行），DeepSeek 是真正提供智能能力的底座大模型（采用 MoE 架构实现低成本高质量推理），Codex++ 管理工具则利用两者之间的 OpenAI API 协议兼容性，负责打通登录环节、让国产模型无缝替代原有的 OpenAI 后端。

对于没有 ChatGPT 账号的国内用户，这套方案仅需 10 元起步，便能获得可操控电脑的 AI 智能体能力，性价比相当突出。

核心要点

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