OpenAI 在 2025 年初发布了 Codex CLI——一个在终端里直接用 AI 写代码、改文件、执行命令的工具。跟 ChatGPT 网页版不一样，Codex CLI 的核心是直接操作你本地文件系统，让 AI 真正帮你干活，而不是给你贴代码让你自己粘。
这篇文章覆盖完整的入门流程，从安装到能用，大约 10 分钟。
准备工作
需要两样东西：
- Node.js 18+（
node --version确认） - OpenAI API Key（platform.openai.com 获取）
API Key 需要绑定了付费方式，免费额度不支持 Codex 用的模型。
安装
npm install -g @openai/codex
安装完验证：
codex --version
认证配置
有两种方式配置 API Key：
方式一：环境变量（推荐）
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."
加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 让它持久化：
echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
方式二：运行时输入
直接运行 codex，第一次会提示你输入 API Key，会保存到 ~/.codex/config.json。
三种运行模式
Codex CLI 的核心设计是渐进式自主权，你可以根据信任程度选择让它干多少：
| 模式 | 命令 | 行为 |
|---|---|---|
suggest（默认） | codex | AI 给出建议，每步都需要你确认 |
auto | codex --approval-mode auto-edit | 自动编辑文件，但 shell 命令需确认 |
full-auto | codex --approval-mode full-auto | 全自动，文件和命令都不需要确认 |
建议新手用 suggest 模式，先感受它的能力边界。
第一次使用
启动：
codex
进入交互界面后，直接用自然语言描述任务。
示例 1：读懂一个复杂函数
> 帮我解释一下当前目录里的 main.py
Codex 会先读取文件，然后解释关键逻辑。
示例 2：修改代码
> 把 utils.py 里的 parse_date 函数改成支持时区参数，默认 UTC
它会：
- 读取
utils.py - 定位
parse_date函数 - 给出修改方案，等你确认
- 确认后写入文件
示例 3：执行系统任务
> 找出当前目录里最近 7 天修改过的 Python 文件，列出来
它会生成 find 命令，等你确认后执行并返回结果。
沙盒模式
full-auto 模式下，Codex 会在 macOS 的沙盒环境里执行命令（Linux 用 Docker），防止意外操作影响系统其他部分。
查看沙盒状态：
codex --help | grep sandbox
如果不需要沙盒（比如你已经在 Docker 容器里），可以用 --no-sandbox 跳过。
指定模型
Codex CLI 默认用 codex-mini-latest，也可以切换到更强的模型：
codex --model o4-mini
或者 o3（更强但更贵）：
codex --model o3
对于日常代码任务，codex-mini-latest 速度快、成本低，够用。复杂重构或架构设计才需要 o4-mini 以上。
配置文件
Codex 支持项目级配置文件 AGENTS.md（放在项目根目录），可以给 AI 补充上下文：
# AGENTS.md
这个项目是 Python 量化交易策略，使用 Binance API。
## 代码规范
- 函数命名用 snake_case
- 所有日志用 structlog
- 数据库操作统一走 db/repository.py
## 注意事项
- 不要修改 config/secrets.py
- 回测逻辑在 backtest/ 目录
有了这个文件，Codex 在处理这个项目时会遵守这些规则，不用每次都重新说。
费用估算
Codex CLI 按 OpenAI API token 计费，不是固定月费。
实际使用下来，一个完整的小任务（读文件 + 修改 + 解释）大概消耗：
codex-mini-latest：$0.002–0.01o4-mini：$0.02–0.1
日常使用一个月 $5–20 左右，比订阅更灵活。
Codex CLI vs Claude Code
用了两个都一段时间，简单说区别：
| 对比维度 | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| 背后模型 | o3 / codex-mini（OpenAI） | Claude Sonnet / Opus（Anthropic） |
| 代码能力 | 强，o3 做重构很稳 | 强，长上下文理解好 |
| 工具集成 | 专注代码和终端 | 支持 MCP/Skill 扩展 |
| 计费方式 | 按用量（API） | 固定月费（Claude Pro） |
| 上下文窗口 | o3：200k | Claude Opus 4.6：200k |
没有绝对的好坏，看你已有哪个账号、主要做什么类型的任务。我个人 Codex CLI 用来做 Python 重构，Claude Code 用来做运维自动化和多工具协调。
一个入门场景：用 Codex CLI 写交易监控脚本
如果你刚接触 CLI AI 工具，一个容易上手又立刻见效的场景是给自己的交易账户写监控脚本。比如：
- 监控 Pionex 机器人 到达区间边沿推送 Telegram
- 监控 Binance 合约账户 爆仓前预警
- 分析 历史日志找规律
30 分钟就能写完，实际运行产生价值。如果还没接触加密量化，Pionex 是最低门槛的入口。
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