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最近 DeepSeek 官方文档更新，正式放出了Codex 接入指南。
这意味着，开发者现在可以直接在 OpenAI 的 Codex 体系里使用 DeepSeek 模型了。
目前支持的模型是deepseek-v4-flash，deepseek-v4-pro预计将在 2026 年 8 月初开放。
为什么这件事值得关注？
Codex 并不是单一工具，而是一套完整的编程助手体系，包含：
- Codex CLI
- ChatGPT 桌面端
- VS Code 的 Codex 插件
这三者共用同一套配置文件。只要配置一次，就能在命令行、桌面端和 IDE 里同步使用 DeepSeek 模型。
更关键的是，DeepSeek API原生支持 Responses API，这正是 Codex 与模型交互所使用的格式，因此接入门槛相对较低。
两种接入方式 1. 一键配置脚本（官方推荐）
DeepSeek 提供了自动化脚本，适合大多数用户。
前提条件：
已经安装过 Codex CLI 或 ChatGPT 桌面端，并至少运行过一次（确保~/.codex目录存在）。
macOS / Linux 用户在终端执行：
Windows 用户在 PowerShell 中执行：
脚本会自动完成以下几件事：
- 备份现有配置文件
- 写入模型目录（
models.json - 修改
config.toml，添加 DeepSeek 作为模型提供方 - 进行语法校验，失败则不会改动任何文件
运行过程中会提示输入 API Key（以sk-开头），可在 DeepSeek 开放平台获取。
脚本支持重复运行，方便切换模型或恢复默认配置。
2. 手动配置
如果更喜欢自己掌控细节，也可以手动操作。
首先创建或编辑~/.codex/models.json，声明模型元数据。
然后修改~/.codex/config.toml，添加类似以下内容：
model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method= "apikey"
model_reasoning_effort= "high"
model_catalog_json ="~/.codex/models.json"[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url ="https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token="<你的 DeepSeek API Key>"
其中model_reasoning_effort控制推理强度，数值越高，模型思考越深入，回答质量通常更好，但耗时也会增加。
配置完成后如何验证？
- Codex CLI：进入项目目录执行
codex，启动信息中显示对应模型名称即表示生效。 - ChatGPT 桌面端：模型选择器中出现「自定义」选项。
- VS Code Codex 插件：与 CLI 共用配置，安装后即可直接使用。
体验 DeepSeek V4 Flash 正式版 显示 用时花费，缓存命中率，按官方教程接入 Codex 使用量， 如图
DeepSeek 这次把 Codex 的接入流程做得比较完整：既有一键脚本降低门槛，也保留了手动配置的灵活性，并且明确标注了当前支持的模型与后续计划。
对于已经在使用 Codex 生态的开发者来说，这相当于多了一个高性价比的模型选择；对于 DeepSeek 用户而言，则是把模型能力更顺畅地接入到了编程工作流中。
有兴趣的朋友可以直接去官方文档查看完整说明，或者先跑一遍一键脚本体验。
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