DeepSeek V4 接入 Codex 完整教程：一步一步把 DeepSeek 变成 Codex 的“远程大脑”

DeepSeek V4 接入 Codex 完整教程：一步一步把 DeepSeek 变成 Codex 的“远程大脑”

撰写时间：2026年8月6日 适用模型：deepseek-v4-flash 适用入口：ChatGPT 桌面端中的 Codex

0 前言

最近网上流传着一张很有节目效果的图片。

图片上半部分写着：

整改原因：幻方量化多只产品年内收益转负。

下半部分给出的“整改结果”却是：

计划近期整体上调 DeepSeek API 服务的定价，预计涨幅较大。

按照这张图的逻辑，事情大概可以翻译成：

量化产品亏了怎么办？先给程序员用的 API 涨个价。

当然，这只是网友把两条消息拼在一起制作的段子，并不能证明幻方量化产品的收益情况与 DeepSeek API 涨价之间存在直接关系。

不过，玩笑归玩笑，DeepSeek API 计划涨价这件事确实值得关注。

DeepSeek 已经在官方价格页面提示，计划近期整体上调 API 服务定价，并表示预计涨幅较大。具体价格和生效时间仍需以后续正式通知为准。

而 DeepSeek 敢在这个时候考虑涨价，也从侧面说明了一件事：

DeepSeek V4 确实越来越好用了。

尤其是 deepseek-v4-flash，它不只是能在聊天页面里回答编程问题，还能进入 Codex 的 Agent 工作流程，参与读取文件、分析项目、调用终端、修改代码和运行测试。

在正式涨价之前，它目前仍然保持着较低的 API 使用成本。

所以，这篇教程多少也带着一点这样的意思：

趁 DeepSeek V4 还没有正式大幅涨价，先把它接进 Codex 体验一下。

我们现在开始！

1 Codex 介绍与使用

在正式接入 DeepSeek V4 之前，我们先简单了解一下 Codex。

1.1 Codex 是什么？

Codex 是 OpenAI 推出的一款 AI 编程 Agent。

它和普通的 AI 聊天工具不太一样。

普通聊天工具通常是你提出一个问题，它给你一段代码或一条建议，至于代码应该放在哪里、能不能正常运行、出现报错后该怎么处理，往往还需要你自己完成。

Codex 则可以直接进入一个项目，在获得相应权限后完成一整套操作，例如：

• 分析项目结构和代码逻辑；
• 编写功能、修复 Bug 和重构代码；
• 展示代码改动，方便用户审核。

简单来说，普通聊天工具更像是在旁边告诉你“应该怎么做”，而 Codex 更像是能够进入项目并实际动手的编程助手。

ChatGPT 更偏向回答问题，Codex 更偏向进入项目完成任务。

1.2 Codex 在哪里使用？

目前，Codex 已经被整合进新版 ChatGPT 桌面端，并作为一个单独的工作入口存在。 Codex 软件下载地址：https://chatgpt.com/zh-Hans-CN/codex/

打开 ChatGPT 桌面端后，可以在左上角切换到：

Codex

进入 Codex 后，可以打开电脑中的项目文件夹，让它在这个项目中读取文件、修改代码并运行命令。

本文主要介绍的也是：

ChatGPT 桌面端中的 Codex。

Codex 同时还提供命令行、IDE 扩展和云端等使用方式，不过为了让操作过程更加直观，本文暂时不展开这些入口。

2 DeepSeek-V4-Flash到底是什么？

2.1 Flash是什么意思？

Flash可以理解为DeepSeek-V4系列中更强调速度和成本的版本。

DeepSeek-V4系列主要包含：

• V4-Pro：更偏向高难度推理、复杂Agent任务和更丰富的世界知识；
• V4-Flash：更偏向快速响应、较低成本和高并发应用。

官方在V4预览版说明中披露，V4-Flash拥有284B总参数，每次推理激活约13B参数。正式版V4-Flash-0731保持了相同的模型结构和尺寸，主要变化来自新的后训练。

你不需要记住参数数字，只要理解一点：

V4-Flash不是简单把大模型“砍小”，而是希望在能力、速度和成本之间取得平衡。

2.2 API是什么？

API可以理解为“让你的程序和大模型对话的接口”。

我们平时打开DeepSeek 或者 ChatGPT 网页，输入问题并阅读答案，这是人和模型对话。

使用API后，你可以让自己的程序自动：

• 生成文章标题；
• 总结长文档；
• 批量分析评论；
• 编写和检查代码；
• 搭建AI客服；
• 制作知识库问答；
• 调用外部工具完成任务；
• 为网站、App或机器人增加AI能力。

网页聊天解决的是“我现在问一个问题”，API解决的是“让我的程序自动问成千上万个问题”。

3 为什么要接入 deepseek-v4-flash

既然 Codex 本身已经可以直接使用，为什么还要专门把 DeepSeek V4 接进来？

最主要的原因可以概括为一句话：

保留 Codex 的操作能力，同时换用价格更低、按量计费的 DeepSeek 模型。

3.1 Codex 可以免费使用，但免费额度有限

需要先说明的是，截至本文撰写时，Codex 已经向包括 Free 和 Go 在内的 ChatGPT 套餐开放，并不是只有订阅 ChatGPT Plus 或 Pro 才能使用。

不过，不同套餐拥有的 Codex 使用额度并不相同。

免费用户虽然可以体验 Codex，但在处理大型项目、长时间运行任务或连续调用 Agent 时，使用额度可能很快耗尽。

当套餐内额度用完后，通常有以下几种选择：

• 等待额度恢复；
• 升级到拥有更高额度的 ChatGPT 套餐；
• 接入 DeepSeek 等兼容的模型服务商等等

因此，接入 DeepSeek 的目的并不是“绕过 Codex 订阅”，而是为 Codex 增加一种独立的模型和计费选择。

3.2 DeepSeek API 采用按量计费价格较低

ChatGPT 套餐通常采用按月订阅的方式。

无论当月使用多少次，只要保持订阅，就需要支付固定的套餐费用。达到套餐内的 Codex 使用上限后，还可能需要购买额外积分。

DeepSeek API 则采用按量计费：

使用多少 Token，就支付多少费用；不使用时，不会产生模型调用费用。

截至本文撰写时，deepseek-v4-flash 按每百万 Token 计费：

对于需要频繁读取代码、分析项目上下文和连续调用工具的 Agent 任务来说，这样的价格具有较强吸引力。

3.3 保留 Codex 的工作方式

接入 DeepSeek 后，我们并没有放弃 Codex。

Codex 原有的工作方式仍然保留，发生变化的主要是负责理解任务和生成下一步操作的模型。

默认情况下，可以把工作流程理解为：

Codex 的工具和工作流
+
OpenAI 提供的模型

接入后则变成：

Codex 的工具和工作流
+
DeepSeek-V4-Flash

我们仍然使用 Codex 熟悉的界面和项目操作方式，只是把背后负责分析与推理的模型切换成了 DeepSeek。

因此，不需要重新学习另一套 AI 编程工具。

3 在 ChatGPT 客户端中接入 DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek 官方提供了一键配置脚本，可以将 deepseek-v4-flash 接入 ChatGPT 桌面端中的 Codex。

官方文档：https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/codex

第一步：完成准备工作

开始前请确认：

• 已安装 ChatGPT 桌面端；
• 已经打开并使用过一次 Codex；

首次运行 Codex 后，系统会创建配置目录：

~/.codex

• 已注册 DeepSeek 开放平台账号：https://platform.deepseek.com/usage；

• 已创建 DeepSeek API Key；

• DeepSeek API 账户中有可用余额。

第二步：运行官方配置脚本

使用前，先完全退出 ChatGPT 桌面端。

以 Windows 为例：

使用 Windows 快捷键搜索 PowerShell 并打开 ， 执行：

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

第三步：选择模型

脚本运行后会出现模型选择菜单。

选择：

1. Use deepseek-v4-flash

输入数字：

1

然后按回车。

第四步：输入 DeepSeek API Key

首次配置时，脚本会要求输入 DeepSeek API Key。

将自己在 DeepSeek 开放平台创建的 API Key 粘贴进去，然后按回车。

API Key 通常以：

sk-

开头。

请不要把完整 API Key 发给其他人，也不要在截图、文章或公开代码仓库中展示。

脚本会自动完成以下操作：

• 备份原来的 Codex 配置；
• 创建 DeepSeek 模型目录；
• 修改 Codex 的配置文件；
• 将默认模型切换为 deepseek-v4-flash；
• 检查配置文件格式是否正确。

第五步：重新打开 ChatGPT 客户端

配置完成后，完全退出并重新打开 ChatGPT 桌面端。

进入：

Codex

查看模型选择位置。

模型名称显示为：

DeepSeek-V4-Flash

第六步：测试是否接入成功

打开一个用于测试的项目文件夹，然后输入：

请先不要修改任何文件。

读取当前项目并告诉我：

1. 这是什么类型的项目；
2. 主要入口文件在哪里；
3. 使用了哪些主要技术；
4. 你实际读取了哪些文件。

如果 Codex 能正常读取项目并返回分析结果，说明 DeepSeek 模型已经可以正常使用。

切换到 DeepSeek 后，如果发现之前的历史会话不见了，无需担心——它们并没有被删除。恢复原配置（例如通过一键脚本菜单第 3 项）即可重新看到之前的会话。

如何恢复原来的 Codex 配置？

再次运行前面的官方配置脚本。

执行：

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

菜单出现后选择：

3. Restore default configuration

恢复完成后，完全退出并重新打开 ChatGPT 桌面端即可。

切换为 DeepSeek 后，之前使用 ChatGPT 官方账号创建的 Codex 历史会话可能暂时不显示。这些会话通常没有被删除，而是按照不同登录方式分组保存。恢复原来的配置并重启客户端后，即可重新查看原来的会话。

配置原理

ChatGPT 桌面端中的 Codex 会读取用户目录下的配置文件：

~/.codex/config.toml

官方脚本会将默认模型提供方改为 DeepSeek，并通过 Responses API 调用：

deepseek-v4-flash

因此，接入后的工作方式可以简单理解为：

ChatGPT 桌面端中的 Codex
↓
读取本地项目、修改文件并运行命令
↓
通过 Responses API 请求 DeepSeek
↓
DeepSeek-V4-Flash 分析任务并返回下一步操作

配置完成后，Codex 仍然负责操作本地项目，deepseek-v4-flash 则负责分析任务和生成操作方案。

4 接入成功后，怎样用得更稳？

1. 先让 Codex 读，再让它改

对于第一次进入陌生项目时，先要求只读分析。等它说明项目结构、风险和计划后，再批准修改。

2. 限定修改范围

比起一句“帮我优化整个项目”，下面这种任务更可靠：

只修改 src/login.ts 和对应测试文件，修复登录超时后的重复提交问题。
先解释原因，再修改；完成后运行相关测试，不要改动其他模块。

3. 高推理强度不是永远更好

官方示例使用：

model_reasoning_effort = "high"

复杂调试、架构分析和多步任务可以用更高强度；简单改文案、查文件和小修复没必要一直追求最高档。更高推理会让模型思考得更深入，通常也会等待更久，并可能增加实际调用成本。

4. 重要项目一定使用版本控制

把代码推送到 GitHub 上是一个很好的选择

在让 Agent 修改代码前：

• 确认工作区状态；
• 保存或提交当前进度；
• 审查修改差异；
• 运行测试；
• 不要直接在生产环境试错。

5. 关注 API 账单

Codex 的长任务可能多次读取文件、调用工具并继续推理。你看到的是“一次任务”，API 侧可能是连续多次模型请求。

建议在 DeepSeek 开放平台定期检查用量，并为实验和正式项目分别创建 Key，方便追踪和撤销。

写在最后

虽然“幻方量化亏损 → DeepSeek 涨价”只是网友创造出来的玩笑，但它背后反映出的一个现象却是真实的：

优秀的 AI 模型，正在从单纯的聊天工具，逐渐进入实际生产工作流程。

从最开始的代码补全，到现在能够读取项目、修改文件、运行测试，AI 编程工具正在发生变化。

以前我们选择 AI 工具，往往只能选择某一个完整产品：

• 选择某个平台；
• 使用平台提供的模型；
• 接受平台的计费方式。

但随着 Agent 生态的发展，模型和工具之间正在逐渐解耦。

这次 DeepSeek-V4-Flash 接入 Codex，就是一个很好的例子：

Codex
负责：
– 读取项目
– 操作文件
– 调用终端
– 执行测试

DeepSeek-V4-Flash
负责：
– 理解需求
– 分析代码
– 制定下一步操作
– 生成解决方案

我们并没有放弃 Codex，也没有重新学习另一套 AI 编程工具。

保留的仍然是熟悉的项目操作流程，只是将背后的模型替换成了一个成本更低、按量计费的选择。

当然，DeepSeek 并不是所有场景下的唯一答案。

如果你依赖 OpenAI 原生模型的完整能力、图片理解、账号体系或者更成熟的一体化体验，那么继续使用官方方案依然是合理选择。

但对于：

• 经常处理代码项目；
• 需要长上下文分析；
• 希望降低大量 Agent 调用成本；
• 想自己控制 API 使用费用；

那么，将 deepseek-v4-flash 接入 Codex，无疑提供了一种新的可能。

未来的 AI 编程工具，可能不再只是“选择哪个产品”，而是：

选择哪个 Agent 工作流，以及为它配置哪个模型大脑。

而这也是本文真正想介绍的内容：

Codex 提供行动能力，DeepSeek 提供推理能力。

当工具和模型开始自由组合，AI 编程的选择权也正在从单一产品中逐渐释放出来。

如果本文帮助你成功完成了 DeepSeek-V4-Flash 接入 Codex，建议收藏本文。遇到配置失败、模型无法识别、API Key 错误等问题时，可以重新回到对应章节排查。

参考资料

本文依据截至 2026 年 8 月 7 日公开信息整理。由于 AI 模型、API 价格、客户端功能和配置方式仍在快速变化，实际使用时请以 DeepSeek 与 OpenAI 官方最新文档为准。