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【图文】Codex接入Kimi K2/GLM-5.1 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)

2026-05-06 分类：服务器技术 阅读(41) 评论(0)

Codex接入Kimi K2/GLM-5.1 环境配置指南 (Windows/macOS/Ubuntu)

前言

本指南将引导您完成安装 Codex ，并通过API方式配置 Kimi K2、GLM-5.1 模型，以更实惠的方式来AI编程。

1、安装 Node.js

在开始之前，您的系统需要安装好 Node.js。

  • 下载与安装：请前往 Node.js 官方网站 下载并安装最新版本的 Node.js（建议使用 v18 或更高版本）。根据您的操作系统下载对应的安装包。 在这里插入图片描述

  • 验证安装：安装完成后，打开您的终端（Terminal）或命令提示符（CMD），运行以下命令来验证。

    node -v

    如果成功安装，将会显示 Node.js 的版本号(如图绿框中的)。 在这里插入图片描述

2、安装 Codex

接下来，我们将全局安装 Codex NPM 包。此步骤在不同操作系统下的主要区别在于是否需要管理员权限。

注意：为了获得最佳的安装体验，建议连接稳定的网络环境（例如使用科学上网）运行安装命令。

2.1、Windows

  • 以 管理员身份 打开您的 命令提示符（CMD） 或 PowerShell。
  • 输入并运行以下安装命令：npm install -g @openai/codex
    在这里插入图片描述

2.2、macOS / Ubuntu

  • 打开您的 终端（Terminal）。
  • 由于全局安装 npm 包需要系统权限，您需要在命令前加上 sudo。
  • 输入并运行以下安装命令（过程中会提示您输入电脑的登录密码）：sudo npm install -g @openai/codex

2.3、验证安装 (所有系统通用)

  • 安装完成后，在 新的终端窗口 中运行以下命令来验证。(旧的窗口也许可以，建议新的哈)。codex–version
    如果终端成功返回版本号，则代表 Codex 已成功安装(绿框中的)。 在这里插入图片描述

3、获取API Key

Codex 安装成功，这时它还不能工作，因为需要登录官方或者其他模型厂商才可以。 我没有订阅GPT，因为太贵了，所以我选择了 Kimi K2和GLM-5.1的 API 来驱动Codex。 因此我们先去获取Kimi K2和GLM-5.1 的 API Key来登录。 你可以把这个API Key理解成访问密码，访问模型时需要用到这个密码哦。

3.1、获取GLM-5.1 API Key

  • 前往 智谱AI开放平台获取GLM-5.1：智谱AI开放平台
  • 注意，国内的GLM-5.1会限售，智谱国际版的GLM-5.1，没有限售：Z.ai 智谱国际版GLM-5.1开放平台
  • 创建账号并登录
  • 登录后按顺序点击：右上角的头像 -> API key -> 添加新的API key -> 输入一个名字来标识这个key -> 确定。 在这里插入图片描述
  • 申请成功后点击一下API key的复制按钮，把key复制到剪贴板中给后续使用。 在这里插入图片描述

    • 3.2、获取Kimi K2 API Key

  • 前往 Moonshot AI开放平台： Moonshot AI开放平台。
  • 注册与登录：如果您没有账户，请先注册一个新账户并登录。
  • 创建 API Key：在平台仪表盘中，找到创建 API Key 的选项。
    • 重要提示：API Key 在创建后只会显示一次，请务必立即复制并妥善保存。在这里插入图片描述

    • 4、配置环境变量

    万事俱备，只欠东风！为了让 Codex 能够成功连接到 Kimi K2和GLM-5.1，我们需要配置环境变量到Codex。

    4.1、Windows

    您可以选择以下任一方法进行配置：

    • 方法一：使用命令提示符 打开命令提示符（无需管理员），并执行以下两条命令。请确保将 "你的GLM_API_Key" 、 "你的Kimi_API_Key" 替换为您真实的 API Key。替换后重启一下终端。

      setx GLM_API_KEY "你的GLM_API_Key"
      setx KIMI_API_KEY "你的Kimi_API_Key"

      注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。 注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。 注意：使用 setx 设置的变量需要 重启终端 才会生效。建议关闭所有终端，然后再打开一个新的。 在这里插入图片描述

    • 方法二：使用系统属性面板

    • 在 Windows 搜索栏中输入“环境变量”，并选择“编辑系统环境变量”。
    • 在“系统属性”窗口中，点击“环境变量…”。
    • 在“系统变量”区域，点击“新建…”，并添加两个新变量。

    4.2、macOS / Ubuntu

    在 macOS 和 Ubuntu 系统中，环境变量通常配置在 Shell 的配置文件中。

  • 确定您的 Shell 类型 在终端中运行 echo $SHELL。

    • 如果输出包含 zsh，您的配置文件是 ~/.zshrc。
    • 如果输出包含 bash，您的配置文件是 ~/.bashrc。

  • 编辑配置文件 使用您喜欢的文本编辑器打开对应的文件。这里以 nano 为例（一个对新手友好的终端编辑器）。

    # 如果您使用 Zsh (macOS 默认)
    nano ~/.zshrc

    # 如果您使用 Bash
    nano ~/.bashrc

  • 添加环境变量 在文件的末尾，添加以下两行。请将 你的Kimi_API_Key 替换为您真实的 API Key。

    export GLM_API_KEY="你的GLM_API_Key"
    export KIMI_API_KEY="你的Kimi_API_Key"

    添加后，按下 Ctrl + O 保存文件，然后按 Ctrl + X 退出编辑器。

  • 使配置生效 运行以下命令让配置立即生效（或直接重启终端）。

    # 如果您修改了 .zshrc
    source ~/.zshrc

    # 如果您修改了 .bashrc
    source ~/.bashrc

    • 5、运行并配置 Codex

    好，到此所有准备工作已经完成！让我们启动 Codex 吧！

  • 打开一个新的终端窗口。

  • 输入codex 命令，你会看到让你选择登录方式，我们这里需要按方向键切换到2. Provide your own API key，回车确认：

    codex

    在这里插入图片描述

  • 紧接着让你输入API Key，注意这里是输入的GPT官方的API Key，我们胡乱输一个确认即可：在这里插入图片描述

  • 然后打开~/.codex/config.toml文件（windows在C:\\Users\\你的用户名\\.codex\\config.toml），这里我使用vscode来打开并编辑，直接复制粘贴以下内容并保存，这里我使用GLM-5.1的模型，你要用kimi的话就把glm注释掉，然后把kimi打开:

    model_provider = "glm"
    model = "glm-5.1"

    # model_provider = "kimi"
    # model = "kimi-k2-0905-preview"

    [model_providers.glm]
    name = "zai"
    base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4"
    env_key = "GLM_API_KEY"

    [model_providers.kimi]
    name = "kimi"
    base_url = "https://api.moonshot.cn/v1"
    env_key = "KIMI_API_KEY"

    在这里插入图片描述

  • 接着退出Codex，重新进入一下。一定要退出重进，因为我们刚改了配置嘛，需要让Codex重新加载~再次进入Codex，可以看到模型是GLM-5.1了：在这里插入图片描述

  • 我们让他自我介绍一下，如果收到回复，就证明配置正确了（如图绿色框的回复）。在这里插入图片描述

    • 6、FAQ

    6.1、登录报错

    • 可能在第4步 配置环境变量 出错，需要注意windows命令行需要全部关闭，后续新开的才会生效。

    6.2、使用KIMI K2对话报错或警告

    使用KIMI模型时，向AI发送消息后，Codex会提示一些错误或警告, 比如这样： 在这里插入图片描述

    这个原因是Kimi官方赠送的免费额度每秒只能访问3次，而 Codex 会根据内置策略来多次调用api，很容易就超过每秒3次。 解决方案如图： 在这里插入图片描述

    6.3、其他模型可以通过API接入吗

    • 可以，类似glm和kimi，比如deepseek，你可以去deepseek官网申请对应的api key，然后按照这篇教程配置进来。deepseek传送门：DeepSeek 开方平台 。

    6.4、官方的配置文档参考

    • config配置：https://github.com/openai/codex/blob/main/docs/config.md
    • mcp配置：https://github.com/openai/codex/blob/main/docs/advanced.md#model-context-protocol-mcp
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