Codex CLI カスタム API セットアップ

Codex は TokenHub の OpenAI compatible 互換 API ゲートウェイ経由でモデルリクエストを送信できます。公式のインストール手順はそのまま使い、API key、Base URL、モデル ID だけを置き換えます。

このガイドで使う TokenHub endpoint は https://us-api.tokenhub.com/v1/responses です。

使う場面

小さなリポジトリや検証用プロジェクトから始めます。まずは読み取り、コード説明、計画作成を試し、その後で編集や自動化タスクを有効にします。

インストールまたは起動

まず Codex 公式ドキュメント に従ってインストールまたは起動します。画面名が違う場合は現在の公式ドキュメントを優先してください。

CLI ツールの場合、TokenHub 認証情報を追加する前に実行ファイルが使えることを確認します：

codex --version

TokenHub 認証情報を準備

TokenHub API key を作成し、TokenHub のモデル一覧からこのツールに適したモデルを選びます。

export TOKENHUB_API_KEY="sk-..."

キーはローカル shell、IDE のシークレット保存領域、またはツールの安全な API key 欄に保存します。リポジトリにはコミットしないでください。

TokenHub プロバイダーを設定

Models、Providers、API Keys、OpenAI Compatible などの設定画面で次の値を入力します。

Provider の値

設定ファイルの場所

model = "gpt-4.1"
model_provider = "tokenhub"

[model_providers.tokenhub]
name = "TokenHub"
base_url = "__API_BASE_URL__/v1"
env_key = "TOKENHUB_API_KEY"
wire_api = "responses"

Codex uses the Responses wire API for this provider, so choose a TokenHub model that supports https://us-api.tokenhub.com/v1/responses.

インストール済みバージョンが少し違う schema を書き出す場合は、まず対話式設定で生成し、同じ TokenHub 値（Base URL、API key、model ID）を保持してください。

ツールが chat、edit、apply、fast model を分けている場合、最初のテストでは同じ TokenHub モデルを使います。動作確認後にコスト、レイテンシ、推論力で分けます。

一時環境変数はデバッグ用

一時変数は key、ネットワーク、モデル名の確認にだけ使います。確認後は同じ値を上の永続設定に移してください。

export TOKENHUB_API_KEY="sk-..."

接続を確認

まず読み取り専用のプロンプトで、モデルが文脈を読めること、ファイルを変更しないことを確認します。その後、編集や Agent タスクを試します。

このプロジェクトの README を読み、3 文で要約してください。ファイルは変更しないでください。

プロンプトが成功したら、TokenHub のリクエストログでモデル名、endpoint、token 使用量、課金グループを確認します。

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