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  1. 开发工具接入

Codex

Codex 接入 DataEyesAI 教程#

Codex 是一款强大的编码 Agent 工具,支持在终端 (CLI) 或 VS Code 中读取、修改并运行项目代码。
本文将引导你通过自定义 Provider 和兼容 OpenAI Responses 的方式,将 Codex 的底层模型无缝切换为 DataEyes。

一、接入前准备(核心 3 要素)#

在开始配置前,请先明确以下 3 个核心参数,后续配置将高频使用:
配置项推荐填写内容注意事项
API Keysk-xxxxxxxxxxxxxxxx请直接填写纯文本密钥
Base URLhttps://cloud.dataeyes.ai/v1包含 /v1。
模型名称例如 gpt-5 或 claude-sonnet-4-6填写 DataEyesAI 实际支持且你账号有权限调用的模型。

二、快速接入指南#

第 1 步:安装 Codex CLI#

请确保你的电脑已安装 Node.js。
如果环境没有Node.js,点击跳转下载
打开终端,运行以下命令进行全局安装:

第 2 步:创建配置文件 (config.toml)#

Codex 官方推荐通过 config.toml 文件来定义自定义 Provider。
1.
找到或创建配置目录:
Windows: C:\Users\你的用户名.codex
macOS / Linux: ~/.codex
2.
在该目录下新建一个名为 config.toml 的文件。
3.
将以下内容完整粘贴进去,并保存:
# 基础配置
model_provider = "dataeyes"
model = "请替换为 DataEyesAI 实际支持的模型名"
preferred_auth_method = "apikey"
disable_response_storage = true

# DataEyesAI 自定义 Provider 配置
[model_providers.dataeyes]
name = "DataEyes"
base_url = "https://cloud.dataeyes.ai/v1"
env_key = "DATAEYES_API_KEY"
wire_api = "responses"
参数释义: 这套配置直接指定了接口大门 (base_url),并告诉 Codex 去系统的 DATAEYES_API_KEY 环境变量里拿密码。

第 3 步:配置 API Key 环境变量#

为了安全,请不要把 API Key 直接写在配置文件中。请根据你的操作系统,在终端中运行以下命令注入环境变量:
Windows PowerShell(当前窗口临时生效):
$env:DATAEYES_API_KEY="sk-你的DataEyes密钥"
Windows PowerShell(永久写入用户变量,需重启终端):
[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("DATAEYES_API_KEY", "sk-你的DataEyes密钥", "User")
macOS / Linux:

第 4 步:启动并测试#

配置完成后,使用终端进入你的任意项目代码目录,运行:
启动后,尝试输入一个简单的只读分析指令,例如:请总结一下当前仓库的主要模块结构。如果 Codex 能够正常响应并输出结果,恭喜你,DataEyesAI 接入彻底成功!

三、在 VS Code 中使用扩展#

Codex 的 CLI 终端版本与 IDE 扩展共享同一套底层配置。
只要你完成了上述的 config.toml 和环境变量配置,你可以直接在 VS Code 的扩展商店中搜索并安装 Codex 插件,开箱即用,无需在 VS Code 里进行额外的繁琐配置。

四、常见问题排查 (FAQ)#

Q1:启动后提示认证失败 (Authentication Failed)?
检查你的终端环境变量 DATAEYES_API_KEY 是否真的设置成功。如果你使用的是 Windows 的永久写入命令,必须完全关闭并重新打开终端才能生效。
检查你填写的 Key 是否不小心加上了 Bearer 前缀。
Q2:启动后提示模型不存在 (Model not found)?
config.toml 文件中的 model 字段不能随便填。请严格对照 DataEyesAI 控制台提供的可用模型列表,填写一字不差的完整名称。
Q3:连接通了,但体验不稳定、时不时报错?
Codex 的 Provider 强依赖 responses 接口形式。如果在高并发或特殊网络环境下出现不稳定,请确保 config.toml 中的 wire_api = "responses" 没有拼写错误,并检查当前所选模型是否完全兼容 OpenAI 的 Responses 规范。
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