CodeX

OpenAI Codex是2025年推出的产品，对标claude code。

下载安装

https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/

在上面下载dmg文件然后安装

打开并登录：

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2. 将 Codex 指向 Bedrock

Codex 内置了一个 amazon-bedrock provider。我们只需在 ~/.codex/config.toml 中设置一次，Codex 就会使用 AWS 原生身份验证将模型请求路由到 Bedrock。

编辑~/.codex/config.toml，在前面加上：

model_provider = "amazon-bedrock"
model = "openai.gpt-5.5"
model_context_window = 272000
model_auto_compact_token_limit = 220000


[model_providers.amazon-bedrock.aws]
profile = "default"
region = "us-east-1"

常见的参数说明：

设置 它控制什么 这里的值
model Codex 会话的默认模型 openai.gpt-5.5（在 Bedrock 上需要 openai. 前缀）
model_provider Codex 将请求发送到哪个 provider amazon-bedrock，内置的 Bedrock provider
model_context_window Codex 为该模型假设的 token 窗口 272000，以匹配 Bedrock Mantle 窗口（否则 Codex 默认假设为 1M）
model_auto_compact_token_limit Codex 何时压缩对话 220000，在 272K 上限之下留有余量
web_search 内置的托管 web-search 工具 disabled。Bedrock 拒绝托管工具
approval_policy Codex 何时暂停以请求权限 交互式，比如 on-request
sandbox_mode Codex 默认能读/写什么 本地编码任务使用 workspace-write
model_reasoning_effort 投入多少推理 快速任务用较低值，设计或审查用较高值

然后退出，重新打开codex，打开一个新的会话，这会将 Codex 指向 Amazon Bedrock 上的 GPT-5.5。

可以在会话里聊下，让codex自己确认使用到了bedrock配置。隔几分钟后，在bedrock mantle的监控里也能看到有访问：

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使用codex cli

在安装桌面版本后，在cli里执行codex，发现没有对应的文件。

在mac下可以软链接：

ln -s /Applications/Codex.app/Contents/Resources/codex ~/.local/bin/codex && ls -la ~/.local/bin/codex && which codex && codex --version

再次执行codex：

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执行/status命令，发现使用的是bedrock的gpt：

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profile设置

model_reasoning_effort来控制使用多少token来投入推理。

为不同的推理预算创建 profile，以便我们可以通过一个 flag 切换任务模式：

cat >> ~/.codex/config.toml << 'EOF'

[profiles.fast]
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.deep]
model_reasoning_effort = "high"
EOF

在启动codex的时候，使用 --profile flag 选择一个 profile：

codex --profile fast
codex --profile deep

项目级别的配置

对于生产环境的团队部署，Codex 支持提供分层设置的配置层级：

  • 用户配置（~/.codex/config.toml）—— 适用于我们所有项目的个人设置。这就是我们在上面配置的内容。

  • 项目配置（仓库中的 .codex/config.toml）—— 受版本控制并与团队共享的项目专属设置。用于安全的项目默认值，如审批和沙箱。

除了使用AK/SK外，codex也支持IAM Identity Center和Bedrock API Key两种方式的认证，

企业选项：IAM Identity Center

对于需要按用户成本归因的企业部署，可以使用 IAM Identity Center (SSO)：

  1. 在AWS organization 中配置 IAM Identity Center，并创建具有 Bedrock 访问权限的 permission sets。
  2. 让每个开发者登录并导出 profile：
aws sso login --profile codex-bedrock
export AWS_PROFILE=codex-bedrock
  1. 使用 session tags，以便在 Cost Explorer 中将使用情况归因到各个用户。

配置 cost allocation tags 以按用户或团队跟踪使用情况：

profile 的 credential_process helper 可以在 Codex 之外自动执行登录、token 交换、缓存和刷新，因此开发者很少需要重新认证。

用Bedrock API key

长期有效的 Bedrock API key 也是一个可选项。以与 bearer token 相同的方式导出它：

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="your-bedrock-api-key"
export AWS_REGION=us-east-2

在cursor中安装codex

在cursor的插件市场中，搜索codex，并点击install：

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安装完成后，我们将在侧边栏中看到一个 Codex 图标：

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