OpenAI 在 2025 年初發布了 Codex CLI——一個在終端裡直接用 AI 寫程式碼、改檔案、執行命令的工具。跟 ChatGPT 網頁版不一樣，Codex CLI 的核心是直接操作你本地檔案系統，讓 AI 真正幫你幹活，而不是給你貼程式碼讓你自己粘。
這篇文章覆蓋完整的入門流程，從安裝到能用，大約 10 分鐘。
準備工作
需要兩樣東西：
- Node.js 18+（
node --version確認） - OpenAI API Key（platform.openai.com 獲取）
API Key 需要繫結了付費方式，免費額度不支援 Codex 用的模型。
安裝
npm install -g @openai/codex
安裝完驗證：
codex --version
認證配置
有兩種方式配置 API Key：
方式一：環境變數（推薦）
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."
加到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 讓它持久化：
echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-xxxx..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
方式二：執行時輸入
直接執行 codex，第一次會提示你輸入 API Key，會儲存到 ~/.codex/config.json。
三種執行模式
Codex CLI 的核心設計是漸進式自主權，你可以根據信任程度選擇讓它幹多少：
| 模式 | 命令 | 行為 |
|---|---|---|
suggest（預設） | codex | AI 給出建議，每步都需要你確認 |
auto | codex --approval-mode auto-edit | 自動編輯檔案，但 shell 命令需確認 |
full-auto | codex --approval-mode full-auto | 全自動，檔案和命令都不需要確認 |
建議新手用 suggest 模式，先感受它的能力邊界。
第一次使用
啟動：
codex
進入互動介面後，直接用自然語言描述任務。
示例 1：讀懂一個複雜函式
> 幫我解釋一下當前目錄裡的 main.py
Codex 會先讀取檔案，然後解釋關鍵邏輯。
示例 2：修改程式碼
> 把 utils.py 裡的 parse_date 函式改成支援時區引數，預設 UTC
它會：
- 讀取
utils.py - 定位
parse_date函式 - 給出修改方案，等你確認
- 確認後寫入檔案
示例 3：執行系統任務
> 找出當前目錄裡最近 7 天修改過的 Python 檔案，列出來
它會生成 find 命令，等你確認後執行並返回結果。
沙盒模式
full-auto 模式下，Codex 會在 macOS 的沙盒環境裡執行命令（Linux 用 Docker），防止意外操作影響系統其他部分。
檢視沙盒狀態：
codex --help | grep sandbox
如果不需要沙盒（比如你已經在 Docker 容器裡），可以用 --no-sandbox 跳過。
指定模型
Codex CLI 預設用 codex-mini-latest，也可以切換到更強的模型：
codex --model o4-mini
或者 o3（更強但更貴）：
codex --model o3
對於日常程式碼任務，codex-mini-latest 速度快、成本低，夠用。複雜重構或架構設計才需要 o4-mini 以上。
配置檔案
Codex 支援專案級配置檔案 AGENTS.md（放在專案根目錄），可以給 AI 補充上下文：
# AGENTS.md
這個專案是 Python 量化交易策略，使用 Binance API。
## 程式碼規範
- 函式命名用 snake_case
- 所有日誌用 structlog
- 資料庫操作統一走 db/repository.py
## 注意事項
- 不要修改 config/secrets.py
- 回測邏輯在 backtest/ 目錄
有了這個檔案，Codex 在處理這個專案時會遵守這些規則，不用每次都重新說。
費用估算
Codex CLI 按 OpenAI API token 計費，不是固定月費。
實際使用下來，一個完整的小任務（讀檔案 + 修改 + 解釋）大概消耗：
codex-mini-latest：$0.002–0.01o4-mini：$0.02–0.1
日常使用一個月 $5–20 左右，比訂閱更靈活。
Codex CLI vs Claude Code
用了兩個都一段時間，簡單說區別：
| 對比維度 | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| 背後模型 | o3 / codex-mini（OpenAI） | Claude Sonnet / Opus（Anthropic） |
| 程式碼能力 | 強，o3 做重構很穩 | 強，長上下文理解好 |
| 工具整合 | 專注程式碼和終端 | 支援 MCP/Skill 擴充套件 |
| 計費方式 | 按用量（API） | 固定月費（Claude Pro） |
| 上下文視窗 | o3：200k | Claude Opus 4.6：200k |
沒有絕對的好壞，看你已有哪個賬號、主要做什麼型別的任務。我個人 Codex CLI 用來做 Python 重構，Claude Code 用來做運維自動化和多工具協調。
一個入門場景：用 Codex CLI 寫交易監控指令碼
如果你剛接觸 CLI AI 工具，一個容易上手又立刻見效的場景是給自己的交易賬戶寫監控指令碼。比如：
- 監控 Pionex 機器人 到達區間邊沿推送 Telegram
- 監控 Binance 合約賬戶 爆倉前預警
- 分析 歷史日誌找規律
30 分鐘就能寫完，實際執行產生價值。如果還沒接觸加密量化，Pionex 是最低門檻的入口。
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