配置文件

2026-07-11T00:00:00+00:00
配置在哪里</h2>
环境</th> 配置文件</th></tr></thead>
Linux / macOS</td> ~/.grok/config.toml</code></td></tr>
Windows 原生</td> %USERPROFILE%\.grok\config.toml</code></td></tr>
WSL2</td>
WSL 内的
~/.grok/config.toml</code></td></tr>
</tbody></table>
使用下面的命令查看 Grok 实际读取的配置：</p>
grok</span> inspect</span></span></code></pre>主要配置区域</h2>
区域</th> 作用</th></tr></thead>

[models]</code></td> 选择默认模型</td></tr>
[endpoints]</code></td> 设置模型列表与请求的基础地址</td></tr>
[model."<id>"]</code></td> 定义模型 ID、Key、backend 与上下文窗口</td></tr>
[session]</code></td> 控制会话与自动压缩</td></tr>
[ui]</code></td> 控制界面、工具审批与紧凑模式</td></tr>
</tbody></table>
常用会话与界面设置</h2>
[</span>session</span>]</span></span>
# 官方默认为 85；80 会更早自动压缩</span></span>
auto_compact_threshold_percent =</span> 80</span></span>
</span>
[</span>ui</span>]</span></span>
max_thoughts_width =</span> 120</span></span>
yolo =</span> true</span></span>
compact_mode =</span> false</span></span>
permission_mode =</span> "always-approve"</span></span></code></pre>
yolo</code> 与 always-approve</code> 会放宽工具执行确认，只应用于可信项目和可回滚的本地环境。</p>
完整字段说明可查看 Grok CLI 配置参考</a>。</p>


第一次使用
2026-07-11T00:00:00+00:00
检查当前配置</h2>
grok</span> inspect</span></span>
grok</span> models</span></span></code></pre>
inspect</code> 用来确认 Grok 实际发现了哪份配置；models</code> 用来确认 XAI Router 返回的模型列表。</p>
进入项目</h2>
cd</span> your-project</span></span>
grok</span></span></code></pre>
第一个任务建议只读：</p>
请先不要修改文件。阅读当前仓库，说明目录结构、主要模块、启动命令、测试命令和最重要的配置文件。</span></span></code></pre>
确认它理解项目后，再给一个小任务：</p>
找到一个可以明确验证的小改进。先说明你想修改哪些文件、原因和验证方式，等我确认后再动手。</span></span></code></pre>单次执行</h2>
不进入交互界面时：</p>
grok</span> --model</span> grok-4.5</span> -p</span> '只读检查当前项目，用五行总结如何构建和测试'</span></span></code></pre>
继续当前项目最近的会话：</p>
grok</span> --continue</span></span></code></pre>


下载与安装
2026-07-11T00:00:00+00:00
Linux / macOS</h2>
使用 xAI 官方安装器：</p>
curl</span> -fsSL</span> https://x.ai/cli/install.sh</span> |</span> bash</span></span>
grok</span> --version</span></span></code></pre>
已经安装后，可以直接更新：</p>
grok</span> update</span></span></code></pre>npm</h2>
已安装 Node.js 20 或更高版本时，也可以使用 xAI 官方 npm 包：</p>
npm</span> install</span> -g</span> @xai-official/grok</span></span>
grok</span> --version</span></span></code></pre>Windows</h2>
在 Windows 中可使用 npm 安装。如果项目和工具链主要运行在 Linux，也可以在 WSL2 内使用上面的 Linux 安装方式。</p>
Windows 原生与 WSL2 是两个独立环境：在哪个环境运行 grok</code>，就需要在哪个环境安装 CLI 并维护配置文件。</p>
检查安装</h2>
grok</span> --version</span></span>
grok</span> --help</span></span>
grok</span> inspect</span></span></code></pre>
如果 shell 提示 grok: command not found</code>，先重新打开终端，再检查安装目录是否进入 PATH</code>。</p>
官方入口：xAI Grok Build</a> · @xai-official/grok</a></p>


权限与安全
2026-07-11T00:00:00+00:00
本站常用本地配置</h2>
[</span>ui</span>]</span></span>
max_thoughts_width =</span> 120</span></span>
yolo =</span> true</span></span>
compact_mode =</span> false</span></span>
permission_mode =</span> "always-approve"</span></span></code></pre>
这套配置适合个人可信开发环境：Grok 可以连续执行工具，减少反复确认。但它也意味着文件修改和命令执行不再逐次等待批准。</p>
建议至少满足下列条件：</p>

当前仓库和其中的指令文件值得信任。</li>
工作区受 Git 或其他版本控制保护。</li>
不在生产主机、重要数据库或含大量敏感凭据的环境中直接运行。</li>
修改后会检查 diff 并运行相关测试。</li>
</ul>
单次收紧或放宽</h2>
只规划而不直接执行：</p>
grok</span> --permission-mode</span> plan</span></span></code></pre>
仅本次自动批准：</p>
grok</span> --always-approve</span></span></code></pre>
CLI 还提供 --allow</code>、--deny</code>、--sandbox</code> 和 --disallowed-tools</code>，用于对特定工具或执行范围做更细的限制。当项目来源不确定时，优先使用计划模式或显式 allow/deny 规则。</p>


Grok CLI 是什么
2026-07-11T00:00:00+00:00
Grok CLI（界面中也称 Grok Build）是 xAI 提供的终端编码代理。它不只返回一段文字，还可以读取项目、编辑文件、运行命令、搜索信息，并保留会话上下文。</p>
三种常用形态</h2>
形态</th> 命令</th> 适合场景</th></tr></thead>

交互界面</td> grok</code></td> 边观察、边确认的日常开发</td></tr>
单次调用</td> grok -p "..."</code></td> 脚本、CI 或只需最终结果的任务</td></tr>
恢复会话</td> grok --continue</code></td> 继续当前项目最近一次会话</td></tr>
</tbody></table>
它适合做什么</h2>

解释陌生仓库、定位 bug、修改代码并补测试。</li>
审查 diff、排查构建失败、更新文档。</li>
在独立 Worktree 中尝试功能，减少对当前工作区的干扰。</li>
用 JSON 或 JSON Schema 输出可供其他程序处理的结果。</li>
</ul>
在本站的运行链路</h2>
Grok CLI / Responses API</span></span>
          ↓</span></span>
     XAI Router (yai)</span></span>
          ↓</span></span>
       grok-cloud</span></span>
          ↓</span></span>
    Grok 上游服务</span></span></code></pre>
CLI 依然在你的本地项目中运行；XAI Router 与 grok-cloud 负责模型请求的认证、路由、转换与上游会话维护。</p>


工作流与排查
2026-07-11T00:00:00+00:00
会话恢复</h2>
grok</span> sessions</span></span>
grok</span> --continue</span></span>
grok</span> --resume</span></span></code></pre>
--continue</code> 会继续当前目录最近的会话；--resume</code> 可用来选择或恢复已有会话。</p>
在独立 Worktree 中执行</h2>
grok</span> --worktree=feat</span> "实现这个功能，运行测试并总结 diff"</span></span></code></pre>
这适合试验性修改或与当前工作并行的任务。</p>
无头模式与自检</h2>
grok</span> --check --max-turns 8 -p</span> '定位当前测试失败，做最小修复并重新运行相关测试'</span></span></code></pre>
--check</code> 会为无头任务附加自验证循环；--max-turns</code> 用来限制代理轮数。</p>
JSON 输出</h2>
grok</span> --output-format</span> json</span> -p</span> '总结当前项目的构建和测试命令'</span></span></code></pre>
需要稳定结构时：</p>
grok</span> \</span></span>
  --json-schema</span> '{"type":"object","properties":{"build":{"type":"string"},"test":{"type":"string"}},"required":["build","test"]}'</span> \</span></span>
  -p</span> '返回当前项目的构建和测试命令'</span></span></code></pre>MCP 与插件</h2>
grok</span> mcp</span> --help</span></span>
grok</span> plugin</span> --help</span></span></code></pre>
先查看子命令帮助，再根据项目需要添加 MCP 服务或插件。</p>
常见问题</h2>
现象</th> 优先检查</th></tr></thead>

grok models</code> 失败</td> models_base_url</code>、XAI Router Key 与网络连通性</td></tr>
提示 backend 或请求格式错误</td> api_backend = "responses"</code> 是否位于正确的模型块</td></tr>
配置修改后无效</td> 运行 grok inspect</code>，确认当前环境读取的文件</td></tr>
模型不在列表中</td> 检查 XAI Router 的模型权限与名称映射</td></tr>
长会话过早或过晚压缩</td> 调整 auto_compact_threshold_percent</code></td></tr>
grok</code> 命令不存在</td> 重开终端，检查 PATH</code> 和安装位置</td></tr>
</tbody></table>
排查时先运行 grok inspect</code>、grok models</code> 和一条最小 grok -p</code> 请求，可以快速把问题缩小到本地配置、XAI Router 或模型请求层。</p>


接入 XAI Router
2026-07-11T00:00:00+00:00
复制已填好 Key 的配置</h2>
打开 XAI Router 配置说明</a>，进入 Grok CLI</strong> 区域。页面会自动填入当前登录 Key，可以直接复制。</p>
对应的 ~/.grok/config.toml</code> 结构如下：</p>
[</span>models</span>]</span></span>
default =</span> "grok-4.5"</span></span>
</span>
[</span>endpoints</span>]</span></span>
models_base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
</span>
[</span>model</span>.</span>"grok-4</span>.</span>5"</span>]</span></span>
model =</span> "grok-4.5"</span></span>
name =</span> "Grok 4.5"</span></span>
api_key =</span> "sk-Xvs..."</span></span>
api_backend =</span> "responses"</span></span>
context_window =</span> 500000</span></span>
supports_backend_search =</span> true</span></span>
</span>
[</span>session</span>]</span></span>
auto_compact_threshold_percent =</span> 80</span></span>
</span>
[</span>ui</span>]</span></span>
max_thoughts_width =</span> 120</span></span>
yolo =</span> true</span></span>
compact_mode =</span> false</span></span>
permission_mode =</span> "always-approve"</span></span></code></pre>
models_base_url</code> 填写 XAI Router 主域名。api_key</code> 填写 XAI Router 用户 Key，不要填写 Grok OAuth refresh_token</code>。</p>
Linux / macOS 上建议限制配置文件权限：</p>
chmod</span> 600</span> ~/.grok/config.toml</span></span></code></pre>
Windows 用户跳过这条 chmod</code> 命令。</p>
验证 CLI</h2>
grok</span> inspect</span></span>
grok</span> models</span></span>
grok</span> --model</span> grok-4.5</span> --output-format</span> json</span> -p</span> '只输出 YAI_GROK_OK'</span></span></code></pre>验证 Responses API</h2>
curl</span> https://api.xairouter.com/responses</span> \</span></span>
  -H</span> 'Content-Type: application/json'</span> \</span></span>
  -H</span> 'Authorization: Bearer sk-Xvs...'</span> \</span></span>
  -d</span> '{"model":"grok-4.5","input":"只输出 YAI_GROK_API_OK"}'</span></span></code></pre>
CLI 与 API 使用同一个 XAI Router Key 和同一个主域名。Grok 4.5 的 context_window = 500000</code> 采用 xAI 模型专页</a> 公布值。</p>


GPT-5.6 全系登陆 Codex：Sol、Terra、Luna 怎么选
2026-07-10T09:30:00+00:00

    
    
</figure>
GPT-5.6 已经不是一款单独的模型，而是一套面向不同质量、延迟和成本目标的模型家族：gpt-5.6-sol</code>、gpt-5.6-terra</code> 与 gpt-5.6-luna</code>。</p>
OpenAI 官方把 Sol 定位为旗舰能力模型，把 Terra 定位为智能与成本的平衡点，把 Luna 定位为高吞吐、成本敏感工作负载的效率型号。官方 gpt-5.6</code> 别名会路由到 Sol；通过 XAI Router 使用时，建议写出完整模型 ID，让路由、价格和用量更明确。</p>

三款模型怎么选</h2>
模型</th> 官方定位</th> 更适合的 Codex 任务</th></tr></thead>

gpt-5.6-sol</code></td> GPT-5.6 旗舰模型，面向复杂专业工作</td> 大型代码库改造、架构设计、深度调试、安全审查、质量优先的长流程 Agent</td></tr>
gpt-5.6-terra</code></td> 平衡智能与成本，对应以往的 mini 档</td> 日常开发、代码审查、测试补全、工具调用、多代理协作，以及大多数持续编码任务</td></tr>
gpt-5.6-luna</code></td> 面向成本敏感和高吞吐场景，对应以往的 nano 档</td> 简单修改、批量初审、分类与提取、高并发自动化、低延迟或预算敏感任务</td></tr>
</tbody></table>
如果没有现成评测，可以从 Terra 开始：需要更高可靠性时切到 Sol，需要更低成本和更高吞吐时切到 Luna。不要只按模型名字判断效果，最好用自己真实的代码任务比较成功率、总 token、延迟和成本。</p>
你也可以查看 XAI Router 的模型详情页：</p>

GPT-5.6 Sol</a></li>
GPT-5.6 Terra</a></li>
GPT-5.6 Luna</a></li>
</ul>

GPT-5.6 带来了什么</h2>
OpenAI 将 GPT-5.6 描述为复杂生产工作流的新质量与效率基线。对 Codex 用户最直接的变化包括：</p>

更高的 token 效率</strong>：在保持前沿能力的同时，用更少的输出 token 完成任务。</li>
更强的意图理解</strong>：更容易理解用户真正想要的结果，不必把每一步都写进提示词；重要限制、授权边界和验收标准仍应明确说明。</li>
更好的前端设计判断</strong>：在布局、视觉层级、可用性和整体美感方面更成熟。</li>
更完整的工具工作流</strong>：三款模型都支持函数调用、Web Search、File Search、Hosted Shell、Apply Patch、Skills、MCP、Tool Search 和 Computer Use 等工具能力。</li>
更长的 Agent 工作流</strong>：超长上下文、持久化推理和缓存能力适合多轮研发任务。</li>
更高的推理上限</strong>：官方 Responses API 支持从 none</code> 到 max</code> 的推理强度，并提供适合质量优先任务的 Pro mode。</li>
</ol>
Programmatic Tool Calling、Responses API Multi-agent beta、显式提示缓存、持久化推理和 Pro mode 属于 OpenAI API 层能力。它们能否在某个 Codex/XAI Router 版本中直接使用，取决于当前客户端与上游路由支持；普通 Codex 配置不需要手动加入这些 API 请求字段。</p>

三款模型的共同规格</h2>
项目</th> GPT-5.6 Sol / Terra / Luna</th></tr></thead>

上下文窗口</td> 1,050,000 tokens</td></tr>
最大输入</td> 922,000 tokens</td></tr>
最大输出</td> 128,000 tokens</td></tr>
知识截止日期</td> 2026-02-16</td></tr>
输入模态</td> 文本、图像</td></tr>
输出模态</td> 文本</td></tr>
API</td> Responses、Chat Completions、Batch</td></tr>
核心能力</td> Streaming、Structured Outputs、Function Calling、File Search、Image Input、Web Search、Prompt Caching</td></tr>
</tbody></table>
三款模型的接口和上下文规格一致，主要差别在能力、速度和价格。因此，同一套 Codex Provider 配置只需要更换模型 ID 就能在三者之间切换。</p>

快速开始</h2>
如果你通过 npm 安装 Codex CLI，先升级到最新版：</p>
npm</span> i</span> -g</span> @openai/codex@latest</span></span></code></pre>
然后直接选择模型启动：</p>
# 旗舰能力</span></span>
codex</span> --model</span> gpt-5.6-sol</span></span>
</span>
# 智能与成本平衡</span></span>
codex</span> --model</span> gpt-5.6-terra</span></span>
</span>
# 高吞吐与成本优先</span></span>
codex</span> --model</span> gpt-5.6-luna</span></span></code></pre>
已经进入 Codex 会话后，也可以使用 /model</code> 切换。非交互模式可以这样验证：</p>
codex</span> exec</span> --model</span> gpt-5.6-terra "检查当前仓库并用一句话说明它的用途"</span></span></code></pre>

XAI Router 推荐配置</h2>
下面是面向最新版 Codex 的最小、安全起步配置，默认模型使用 Sol：</p>
model_provider =</span> "xai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.6-sol"</span></span>
model_reasoning_effort =</span> "medium"</span></span>
model_context_window =</span> 1050000</span></span>
model_auto_compact_token_limit =</span> 900000</span></span>
approval_policy =</span> "on-request"</span></span>
sandbox_mode =</span> "workspace-write"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>xai</span>]</span></span>
name =</span> "XAI Router"</span></span>
base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span>
env_key =</span> "XAI_API_KEY"</span></span>
supports_websockets =</span> true</span></span></code></pre>
把配置保存到 ~/.codex/config.toml</code>，然后设置 XAI Router API Key：</p>
export</span> XAI_API_KEY</span>=</span>"你的 XAI API Key"</span></span></code></pre>
启动默认的 Sol：</p>
codex</span></span></code></pre>
临时切换到 Terra 或 Luna：</p>
codex</span> --model</span> gpt-5.6-terra</span></span>
codex</span> --model</span> gpt-5.6-luna</span></span></code></pre>
这份配置使用 Responses 协议，并保留 WebSocket 能力。approval_policy = "on-request"</code> 与 sandbox_mode = "workspace-write"</code> 是更适合普通用户的安全起点；never</code> 与 danger-full-access</code> 不是 GPT-5.6 的必需配置，只应在你理解风险并确实需要完全自主执行时使用。</p>
旧文章中常见的顶层 cache_ttl</code>、responses_websockets_v2</code> 和 remote_connections</code> 不属于当前官方 Codex 最小配置，已从示例移除。model_auto_compact_token_limit</code> 设置为 900,000，是为了在 922,000 最大输入限制前留出压缩与输出空间。</p>
如果还没有可用额度，可以访问 m.xairouter.com</a> 注册账号并选择合适的 Codex 套餐。</p>

推理强度怎么设置</h2>
medium</code> 是 Sol 和 Terra 的稳妥起点。迁移时，OpenAI 建议先保留原有 GPT-5.5 或 GPT-5.4 的推理强度，再用相同强度和低一级强度分别跑真实评测，因为 GPT-5.6 经常能用更少 token 保持或提高质量。</p>

low</code>：适合延迟敏感、任务边界清楚的修改。</li>
medium</code>：适合大多数开发、审查和工具调用任务。</li>
high</code> / xhigh</code>：只在复杂调试、架构、安全或难题评测中确认有收益后启用。</li>
max</code>：GPT-5.6 官方 API 支持的最高档，适合最困难、质量优先的任务；当前 Codex 配置参考仍将 model_reasoning_effort</code> 列到 xhigh</code>，应以你安装的 Codex 版本实际支持为准。</li>
</ul>
更高推理强度并不自动等于更好的工程结果。建议同时记录任务成功率、测试通过率、总调用次数、总 token、延迟和成本。</p>

提示词建议</h2>
GPT-5.6 更适合从短而清楚的任务说明开始。保留真正重要的目标、限制和验收标准，删除历史上不断叠加但已经没有作用的重复说明。</p>
目标：修复用户登录后偶发跳回登录页的问题。</span></span>
成功标准：解释清楚根因，修改范围最小，相关测试通过。</span></span>
限制：不要重构认证模块，不要改动无关样式。</span></span>
输出：给出根因、修改文件、验证命令和结果。</span></span></code></pre>
不要只写“尽量简短”。GPT-5.6 本身更偏向压缩表达，过强的简短指令可能让它删掉必要内容。更好的写法是：先给结论，保留支撑结论所需的证据、关键限制和下一步，优先删掉重复与次要背景。</p>

官方标准价格</h2>
以下为 OpenAI 标准调用价格，单位均为美元 / 100 万 tokens。</p>
不超过 272K 输入 tokens：</p>
模型</th> 输入</th> 缓存输入</th> 缓存写入</th> 输出</th></tr></thead>

GPT-5.6 Sol</td> $5.00</td> $0.50</td> $6.25</td> $30.00</td></tr>
GPT-5.6 Terra</td> $2.50</td> $0.25</td> $3.125</td> $15.00</td></tr>
GPT-5.6 Luna</td> $1.00</td> $0.10</td> $1.25</td> $6.00</td></tr>
</tbody></table>
超过 272K 输入 tokens：</p>
模型</th> 输入</th> 缓存输入</th> 缓存写入</th> 输出</th></tr></thead>

GPT-5.6 Sol</td> $10.00</td> $1.00</td> $12.50</td> $45.00</td></tr>
GPT-5.6 Terra</td> $5.00</td> $0.50</td> $6.25</td> $22.50</td></tr>
GPT-5.6 Luna</td> $2.00</td> $0.20</td> $2.50</td> $9.00</td></tr>
</tbody></table>
一旦输入超过 272K，长上下文价格会应用于整次请求，而不是只对超出部分加价。GPT-5.6 的缓存写入按普通输入价格的 1.25 倍计费，缓存读取仍享受折扣。Batch 和 Flex 价格更低，Priority 价格更高；实际结算请始终以 OpenAI 官方价格页和 XAI Router 套餐规则为准。</p>

小结</h2>
如果你只想快速做出选择：</p>

复杂、关键、质量优先的任务选择 gpt-5.6-sol</code>。</li>
大多数日常 Codex 工作选择 gpt-5.6-terra</code>。</li>
高频、简单、预算敏感的任务选择 gpt-5.6-luna</code>。</li>
</ol>
升级 Codex CLI，配置 XAI Router Provider，再用 --model</code> 在三款模型间切换，就能让同一套工作流按任务价值动态选择能力与成本。</p>
参考资料：</p>

OpenAI：Using GPT-5.6</a></li>
OpenAI：GPT-5.6 Sol</a></li>
OpenAI：GPT-5.6 Terra</a></li>
OpenAI：GPT-5.6 Luna</a></li>
OpenAI API Pricing</a></li>
OpenAI Codex Config Reference</a></li>
</ul>


进阶能力
2026-07-08T00:00:00+00:00
Goals</h2>
Goal 适合长时间、多步骤、需要持续推进的任务。它比普通“继续做”更清楚，因为目标、预算和完成条件更明确。</p>
继续阅读：Codex Goals 使用指南：为什么 /goal</code> 比“继续做”更强</a></p>
Skills</h2>
Skill 是可复用的任务能力，通常包含说明、参考资料和脚本。它适合把重复工作沉淀成稳定流程。</p>
继续阅读：从 imagegen 开始认识 Codex Skill：普通用户快速上手</a></p>
Plugins</h2>
Plugin 是更完整的扩展包，可以包含 skills、命令、MCP 配置、hooks、资源文件和 marketplace 元数据。</p>
继续阅读：</p>

OpenAI Codex Plugins 导读：插件目录、安装方式与本地打包入门</a></li>
XAI Router 启用 Codex App 插件</a></li>
</ul>
Subagents</h2>
Subagents 适合把复杂任务交给不同角色的代理并行处理，例如代码审查、测试补全、安全检查。</p>
继续阅读：Codex Subagents 使用说明：跑多代理工作流</a></p>
MCP</h2>
MCP 用来把外部工具、数据源或内部系统接入 Codex。普通用户不需要一开始就学 MCP；当你需要 Codex 访问公司系统、私有工具或结构化数据时再考虑。</p>
文章索引</h2>

OpenAI Codex App 安装与配置上手指南（macOS / Windows）</a></li>
OpenAI 如何在内部使用 Codex：7 个工程场景与实践方法</a></li>
XAI Router Codex 包月服务：Codex / OpenClaw / OpenCode 接入</a></li>
GPT-5.6 全系登陆 Codex：Sol、Terra、Luna 怎么选</a></li>
</ul>


配置与登录
2026-07-08T00:00:00+00:00
配置文件在哪里</h2>
常见位置：</p>
环境</th> 配置文件</th></tr></thead>

macOS / Linux</td> ~/.codex/config.toml</code></td></tr>
Windows 原生</td> %USERPROFILE%\.codex\config.toml</code></td></tr>
WSL2</td> WSL 内的 ~/.codex/config.toml</code></td></tr>
</tbody></table>
Windows 原生和 WSL2 是两个环境。你在 Windows 里改 %USERPROFILE%\.codex\config.toml</code>，不会自动影响 WSL 内运行的 codex</code>。</p>
CODEX_HOME</h2>
如果设置了 CODEX_HOME</code>，Codex 会使用这个目录作为配置和状态目录。</p>
Linux / macOS：</p>
export</span> CODEX_HOME</span>=</span>"</span>$HOME</span>/.codex"</span></span></code></pre>
PowerShell：</p>
$</span>env:</span>CODEX_HOME</span>=</span>"</span>$HOME</span>\.codex"</span></span></code></pre>
普通用户不需要主动设置 CODEX_HOME</code>。只有当你想共享配置、切换多套环境或把 WSL 指向 Windows 配置目录时才需要。</p>
登录方式</h2>
Codex 常见登录方式：</p>

ChatGPT 账号登录。</li>
OpenAI API Key 登录。</li>
自定义 provider，例如 XAI Router。</li>
</ol>
如果你已经有 ChatGPT Plus / Pro / Business / Edu / Enterprise，通常优先使用 ChatGPT 登录。需要企业统一管理、模型路由或包月额度时，再配置 XAI Router。</p>
常用配置示例</h2>
approval_policy =</span> "on-request"</span></span>
sandbox_mode =</span> "workspace-write"</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span></code></pre>
这表示 Codex 默认在工作区内写文件，需要更高权限时请求确认，并优先使用 API Key 方式。</p>
排查顺序</h2>
配置不生效时，按这个顺序检查：</p>

当前 codex</code> 是在 Windows、WSL、macOS 还是 Linux 里运行。</li>
你改的是不是该环境里的 config.toml</code>。</li>
环境变量是否在当前 shell 中生效。</li>
是否用 CLI 参数或 profile 覆盖了配置。</li>
是否需要重启 App 或重新打开终端。</li>
</ol>


第一次使用
2026-07-08T00:00:00+00:00
打开项目</h2>
在终端中进入项目目录：</p>
cd</span> your-project</span></span>
codex</span></span></code></pre>
如果你使用 App，打开 App 后选择项目目录。</p>
第一个提示词</h2>
建议从只读任务开始：</p>
请先不要修改文件。帮我解释这个项目的目录结构、启动方式和测试方式。</span></span></code></pre>
这个任务能让你观察 Codex 如何读项目、如何总结信息，以及它是否理解当前仓库。</p>
第二个任务</h2>
让 Codex 做一个小修改：</p>
请找一个最小的可改进点，先说明方案，等我确认后再修改。</span></span></code></pre>
确认后再让它执行：</p>
可以按方案修改。改完后运行相关测试，并告诉我修改了哪些文件。</span></span></code></pre>好任务的格式</h2>
一个清晰任务通常包含：</p>

目标：你希望完成什么。</li>
范围：只改哪些文件或模块。</li>
限制：不要做什么。</li>
验证：如何确认结果正确。</li>
</ul>
例子：</p>
修复登录页按钮在移动端换行的问题。只改前端样式，不改接口逻辑。完成后运行前端 lint，并说明影响范围。</span></span></code></pre>新手常见错误</h2>

一上来就要求“完整重构整个项目”。</li>
没说是否允许改文件。</li>
没给验证方式。</li>
没有检查 Codex 的 diff 就继续让它改下一轮。</li>
</ul>
把任务拆小，Codex 的结果通常更稳定。</p>


下载与安装
2026-07-08T00:00:00+00:00
macOS</h2>
安装 CLI：</p>
curl</span> -fsSL</span> https://chatgpt.com/codex/install.sh</span> |</span> sh</span></span>
codex</span></span></code></pre>
也可以使用 Homebrew：</p>
brew</span> install</span> --cask</span> codex</span></span>
codex</span></span></code></pre>
打开桌面 App：</p>
codex</span> app</span></span></code></pre>
也可以访问官方 Codex App 页面：https://chatgpt.com/codex?app-landing-page=true</a></p>
Windows 原生</h2>
如果你主要使用 Windows、PowerShell、VS Code，并且项目在 Windows 磁盘中，优先用原生方式：</p>
powershell </span>-</span>ExecutionPolicy ByPass </span>-</span>c </span>"irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"</span></span>
codex</span></span></code></pre>
打开桌面 App：</p>
codex app</span></span></code></pre>
建议先准备常见开发工具：</p>
winget install </span>--</span>id Git.Git</span></span>
winget install </span>--</span>id OpenJS.NodeJS.LTS</span></span>
winget install </span>--</span>id Python.Python.</span>3</span></span>
winget install </span>--</span>id GitHub.cli</span></span></code></pre>Windows + WSL2</h2>
如果你的项目依赖 Linux 工具链，或者你本来就在 WSL 里开发，先安装 WSL2：</p>
wsl </span>--</span>install</span></span>
wsl</span></span></code></pre>
进入 WSL 后安装 Codex：</p>
curl</span> -fsSL</span> https://chatgpt.com/codex/install.sh</span> |</span> sh</span></span>
codex</span></span></code></pre>
推荐把项目放在 WSL 的 Linux home 目录中：</p>
mkdir</span> -p</span> ~/code</span></span>
cd</span> ~/code</span></span></code></pre>Linux</h2>
Linux 用户直接安装 CLI：</p>
curl</span> -fsSL</span> https://chatgpt.com/codex/install.sh</span> |</span> sh</span></span>
codex</span></span></code></pre>
也可以通过 npm 安装：</p>
npm</span> install</span> -g</span> @openai/codex</span></span>
codex</span></span></code></pre>检查安装</h2>
运行：</p>
codex</span> --version</span></span>
codex</span></span></code></pre>
如果 codex</code> 能进入交互界面，说明 CLI 已可用。之后你可以继续配置登录方式、模型和权限策略。</p>


权限与安全
2026-07-08T00:00:00+00:00
两个关键词</h2>
Sandbox</strong> 控制 Codex 能访问和写入哪里。</p>
Approval</strong> 控制 Codex 执行某些命令或越界操作前是否需要你确认。</p>
新手推荐</h2>
codex</span> --sandbox</span> workspace-write</span> --ask-for-approval</span> on-request</span></span></code></pre>
含义：</p>

Codex 可以在当前工作区内写文件。</li>
需要更高权限时会请求确认。</li>
你可以在执行前看到命令和理由。</li>
</ul>
谨慎使用全权限</h2>
--yolo</code> 或 danger-full-access</code> 会显著放宽限制。只建议在这些场景使用：</p>

临时容器。</li>
可丢弃虚拟机。</li>
只包含测试代码的目录。</li>
你已经有明确回滚方案。</li>
</ul>
不要在生产机器、含敏感凭据的目录、个人主目录或重要数据盘里随意使用全权限。</p>
操作习惯</h2>

先让 Codex 说明计划，再允许修改。</li>
每轮修改后查看 diff。</li>
让 Codex 运行相关测试。</li>
对涉及删除、迁移、覆盖、权限提升的命令保持警惕。</li>
把密钥放在环境变量或密钥管理中，不要让 Codex 把密钥写进仓库。</li>
</ul>
安全不是为了限制 Codex，而是为了让它在清晰边界内稳定工作。</p>


选择使用入口
2026-07-08T00:00:00+00:00
入口</th> 适合场景</th> 推荐人群</th></tr></thead>

CLI</td> 在终端中读写本地项目、运行命令</td> 熟悉命令行的开发者</td></tr>
App</td> 桌面图形界面、多线程、项目管理</td> 普通用户和希望少碰命令行的人</td></tr>
IDE Extension</td> 在 VS Code、Cursor、Windsurf 等编辑器中使用</td> 编辑器优先的开发者</td></tr>
Web / Cloud</td> 云端执行任务、生成 PR、并行处理</td> 团队协作和远程任务</td></tr>
</tbody></table>
新手怎么选</h2>
如果你只是想体验 Codex，先用 Codex App</strong>。它更直观，也更容易看到项目、线程和任务。</p>
如果你是开发者，建议同时使用 Codex CLI</strong>。CLI 能让你更清楚地理解当前目录、权限、配置和命令执行结果。</p>
什么时候用 CLI</h2>
适合：</p>

你已经熟悉终端。</li>
你想让 Codex 直接在当前项目里工作。</li>
你需要明确控制 sandbox、approval、model、profile。</li>
你想把 Codex 接入脚本或自动化流程。</li>
</ul>
启动方式：</p>
cd</span> your-project</span></span>
codex</span></span></code></pre>什么时候用 App</h2>
适合：</p>

你想用桌面界面选择项目。</li>
你想并行开多个 Codex 线程。</li>
你想更直观看到修改、预览和 Git 状态。</li>
你是非纯开发角色，但需要让 Codex 帮你处理项目。</li>
</ul>
启动方式：</p>
codex</span> app</span></span></code></pre>什么时候用 IDE 扩展</h2>
适合你正在编辑器里写代码，希望 Codex 在旁边辅助解释、修改和 review。</p>
如果你使用 VS Code、Cursor 或 Windsurf，这通常是日常开发中最自然的入口。</p>
什么时候用 Web / Cloud</h2>
适合把任务交给云端处理，例如：</p>

为一个 GitHub 仓库生成 PR。</li>
同时尝试多个修复方向。</li>
让 Codex 在你离开电脑时继续处理任务。</li>
</ul>
云端工作更适合边界清晰、仓库已连接、任务描述明确的场景。</p>


Codex 是什么
2026-07-08T00:00:00+00:00
Codex 是 OpenAI 面向软件开发的编码代理。它能理解你的项目文件、执行命令、修改代码、补测试、解释错误，也能在桌面 App、终端、编辑器或云端环境里协助完成开发任务。</p>
你可以把它理解成一个会使用开发工具的助手：你给出目标，它会先查看项目，再给出计划，必要时修改文件并运行验证命令。</p>
它适合做什么</h2>
Codex 适合处理这些任务：</p>

解释陌生项目的目录结构和启动方式。</li>
找出 bug 的可能原因并给出修复方案。</li>
修改代码、补充测试、更新文档。</li>
做代码审查，指出风险和遗漏。</li>
把一个较大的需求拆成多个可验证步骤。</li>
在云端或本地并行尝试不同方案。</li>
</ul>
它不适合做什么</h2>
Codex 不应该被当成不受限制的自动执行器。它能运行命令和写文件，所以你需要给它明确范围，并理解权限设置。</p>
不建议一上来就让 Codex 做这些事：</p>

在不理解项目的情况下大范围重构。</li>
直接操作生产数据库、生产服务器或重要凭据。</li>
在没有测试和回滚方案的情况下批量改文件。</li>
使用全权限模式处理你不熟悉的仓库。</li>
</ul>
普通用户应该先记住什么</h2>
先记住三个概念就够了：</p>

入口</strong>：CLI、App、IDE 扩展、Web/Cloud。</li>
环境</strong>：Codex 在哪个系统和哪个目录里工作。</li>
权限</strong>：Codex 能读写哪里，执行命令前是否需要确认。</li>
</ol>
后面的章节会按这三个问题展开。</p>


常用工作流
2026-07-08T00:00:00+00:00
解释项目</h2>
请先不要改文件。阅读这个仓库，说明目录结构、主要模块、启动命令、测试命令和最重要的配置文件。</span></span></code></pre>修复 bug</h2>
这个问题是：用户点击保存后页面没有提示成功。请先定位原因，不要直接改。找到原因后给出修复方案和验证方式。</span></span></code></pre>
确认后：</p>
按方案修改，只改必要文件。完成后运行相关测试，并总结 diff。</span></span></code></pre>补测试</h2>
请为这个模块补充单元测试。优先覆盖边界条件，不改变生产逻辑。完成后运行测试。</span></span></code></pre>代码审查</h2>
请 review 当前未提交改动。优先指出 bug、回归风险、安全问题和缺失测试。不要改文件，先给我 findings。</span></span></code></pre>文档更新</h2>
请根据当前实现更新 README。不要写营销文案，只补充安装、配置、运行和常见错误。</span></span></code></pre>长任务</h2>
长任务需要更明确：</p>
目标：把旧的支付回调处理迁移到新的 handler。</span></span>
范围：只改 api/handler/payment* 和相关测试。</span></span>
限制：不改数据库结构，不改外部接口字段。</span></span>
验证：运行 payment 相关测试，并说明没有覆盖的风险。</span></span></code></pre>
越明确，Codex 越容易给出可验证结果。</p>


接入 XAI Router
2026-07-08T00:00:00+00:00
基础配置</h2>
在 ~/.codex/config.toml</code> 中加入：</p>
model_provider =</span> "xai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.3-codex"</span></span>
approval_policy =</span> "on-request"</span></span>
sandbox_mode =</span> "workspace-write"</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>xai</span>]</span></span>
name =</span> "xai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span>
env_key =</span> "XAI_API_KEY"</span></span></code></pre>
设置 Key：</p>
export</span> XAI_API_KEY</span>=</span>"sk-Xvs..."</span></span>
codex</span></span></code></pre>
PowerShell：</p>
$</span>env:</span>XAI_API_KEY</span>=</span>"sk-Xvs..."</span></span>
codex</span></span></code></pre>responses 与 chat</h2>
Codex 原生模型优先使用：</p>
wire_api =</span> "responses"</span></span></code></pre>
如果你要接入 OpenAI Chat 形态的模型，可以使用独立 profile：</p>
[</span>model_providers</span>.</span>xai-chat</span>]</span></span>
name =</span> "xai-chat"</span></span>
base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "chat"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span>
env_key =</span> "XAI_API_KEY"</span></span>
</span>
[</span>profiles</span>.</span>minimax</span>]</span></span>
model =</span> "MiniMax-M2.5"</span></span>
model_provider =</span> "xai-chat"</span></span></code></pre>
启动：</p>
codex</span> --profile</span> minimax</span></span></code></pre>继续阅读</h2>

Codex CLI / App（API Key 接入）</a></li>
XAI Router Codex 包月服务：Codex / OpenClaw / OpenCode 接入</a></li>
XAI Router 让你告别 Codex tokens 余量不足的焦虑</a></li>
</ul>


XAI 企业独立部署套餐：6000 元/月起，AI Coding、企业 API 与生图修图一次交付
2026-07-04T08:00:00+00:00

    
    
</figure>
企业引入 AI，最怕的不是“买不到账号”，而是买完之后没人管、管不住、分不清、扩不动。</p>
研发团队要用 Codex</code>，内部工具要用统一 AI API，运营和设计团队还需要生图、修图；管理员又希望知道谁在用、用了多少、能不能继续加人、能不能控制额度。靠几个零散账号和微信群发 Key，很快就会变成新的管理成本。</p>
所以我们把 XAI 企业服务重新整理成一个更直接的商业方案：</p>

XAI 企业独立部署套餐：

• `6000 元/月`：交付一套独立 XAI 系统，包含 `2 个 20x Pro` 资源，支持企业自主管理、继续加号扩容、全球主流 LLM 接入与内部 API 资源分发

• 同时交付一套独立 `XABCIMG` 系统，与 XAI 搭配，满足企业内部生图 / 修图需求

• `10000 元/月`：在基础套餐上增加技术完全托管，由我们负责日常技术配置、账户接入、资源治理与问题处理

• 每家企业客户独立部署 XAI + XABCIMG 双系统，不与其他企业混用同一套业务系统
</div>
一句话：企业买到的不是几个账号，而是一套可以自己管理、可以继续扩容、可以长期沉淀的企业 AI 资源系统。</strong></p>
如果你希望先了解产品细节和实际使用方式，欢迎先注册体验：m.xairouter.com</a>。通过管理端，你可以更直观地了解 XAI 的账户体系、资源分发、用量统计和服务形态。</p>

两种套餐，边界清楚</h2>
我们把企业交付分成两个版本，方便企业按自己的管理能力选择。</p>
套餐</th> 价格</th> 适合客户</th> 我们交付什么</th> 企业负责什么</th></tr></thead>

XAI 企业基础套餐</td> 6000 元/月</code></td> 有技术管理员，希望自己日常管理</td> 独立 XAI 系统、独立 XABCIMG 系统、2 个 20x Pro 资源、Codex 接入、全球主流 LLM API 分发、管理员账号、基础配置与交付说明</td> 自行添加成员、分配子账户、日常管理额度与使用规范</td></tr>
XAI 技术完全托管套餐</td> 10000 元/月</code></td> 希望少操心，由我们持续代管技术侧</td> 基础套餐全部内容 + 技术托管服务</td> 只需提出成员、权限、扩容和使用需求</td></tr>
</tbody></table>
基础套餐的核心是“系统交付 + AI 资源交付”。我们把一套独立 XAI 环境搭好，把初始 20x Pro</code> 资源接入进去，同时交付独立的 XABCIMG 图片系统，再把管理员权限交给企业。</p>
之后，企业可以自己做这些事情：</p>

给研发、产品、运营、数据团队创建子账户</li>
给不同团队分配不同模型权限和使用额度</li>
把 Codex CLI / App</code>、Claude Code、OpenAI 兼容 API 等工具统一接到 XAI</li>
把几乎所有全球主流 LLM 纳入统一入口，按部门、项目和员工分发 API 资源</li>
通过 XABCIMG 满足企业内部作图、修图、设计辅助和内容生产需求</li>
查看成员用量和资源消耗</li>
按团队增长继续加号扩容</li>
</ul>
如果企业希望我们把技术侧全部接过去，就选择 10000 元/月</code> 的完全托管套餐。你们只需要告诉我们“哪些人要用、要给多少额度、哪些工具要接入”，剩下的配置、调整、巡检和问题处理由我们负责。</p>
为什么企业不适合只买几个账号</h2>
单独买账号适合个人试用，但不适合组织长期使用。</p>
一旦进入企业场景，问题会迅速出现：</p>

员工各自保存账号和 Key，离职交接困难</li>
不同团队用不同配置，出了问题难定位</li>
老板只看到总成本，看不到部门和个人用量</li>
研发工具、内部脚本、业务系统和图片工具缺少统一入口</li>
企业已经采购或计划采购的全球主流 LLM 资源无法统一分发</li>
想增加员工时，又要重新整理账号、权限和配置</li>
</ul>
XAI 的做法是把这些能力统一收口。</p>
企业内部不再直接围绕单个账号组织使用，而是围绕一套自己的 XAI 系统来组织 AI 能力：主账户负责资源池，子账户分发给团队和员工，Codex、全球主流 LLM API 与业务系统请求通过统一入口转发、统计和治理。图片生成与图片编辑，则通过配套的 XABCIMG 独立系统承接。</p>
这也是我们一直强调的：企业需要的不是“账号共享”，而是“能力分发”。</strong></p>
每家企业一套独立 XAI + XABCIMG</h2>
这次套餐最重要的变化，是每家企业客户都独立部署一套 XAI，同时配套一套独立 XABCIMG。</p>
这意味着：</p>

你的企业有自己的 XAI 管理入口</li>
你的成员、子账户、用量统计、配置策略独立存在</li>
你的 Codex 资源、全球主流 LLM 资源和后续加配资源独立纳管</li>
你的 XABCIMG 图片系统独立部署，可单独服务企业内部生图 / 修图场景</li>
你可以根据自己的组织结构来分配权限和额度</li>
后续如果要升级为更深度的私有化部署，也有连续演进路径</li>
</ul>
对管理层来说，这解决的是控制权问题。</p>
对技术负责人来说，这解决的是落地问题。</p>
对一线员工来说，这解决的是可用性问题：大家不需要反复问“今天用哪个账号”“Key 在哪里”“这个工具怎么配”，企业只需要给成员发放 XAI 的接入方式即可。</p>
6000 元/月基础套餐包含什么</h2>
6000 元/月</code> 的基础套餐适合有基本技术管理能力的企业。</p>
我们负责把系统搭好、资源接好、入口交付清楚；企业自己负责后续成员管理和日常运营。</p>
基础交付内容包括：</p>

一套独立 XAI 系统</strong>：每家企业独立部署，配置和数据边界清晰</li>
一套独立 XABCIMG 系统</strong>：与 XAI 搭配，满足企业内部生图 / 修图需求</li>
2 个 20x Pro 资源</strong>：作为初始 Codex 能力供给，可按企业规模继续加号</li>
Codex 接入能力</strong>：支持研发团队通过统一入口使用 Codex</li>
全球主流 LLM 接入能力</strong>：支持将 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax、智谱，以及火山方舟、阿里云、百度千帆、腾讯云等国内外主流模型资源纳入统一管理</li>
主/子账户体系</strong>：企业管理员可以继续向下创建团队和员工账号</li>
模型与额度治理</strong>：可控制成员能用什么模型、每天能用多少、哪些资源只能给特定团队使用</li>
统一 API 入口</strong>：内部工具、脚本、Agent 或业务系统可以逐步接入，企业可以把 AI API 像云资源一样分配给员工和项目</li>
用量统计</strong>：帮助管理者看清成员、团队和模型维度的使用情况</li>
</ul>
这个版本适合这样的企业：你们有自己的 IT、研发负责人或技术管理员，希望系统由自己掌握，日常加人、减人、分配额度都在内部完成。</p>
不只是 AI Coding，也是一套企业 AI API 资源池</h2>
Codex</code> 是企业最容易落地、最容易看到效率提升的入口，但 XAI 的边界不止 AI Coding。</p>
企业可以把几乎所有全球主流 LLM 资源接入 XAI，再通过主/子账户体系发给员工、团队、项目和内部系统：</p>

研发团队使用 Codex、Claude Code、OpenAI 兼容工具</li>
运营团队使用文本生成、摘要、改写、分类、分析能力</li>
客服和销售系统通过统一 API 接入模型能力</li>
数据分析、知识库、Agent 和自动化脚本走统一认证与统计</li>
不同团队使用不同模型、不同额度、不同速率限制</li>
</ul>
这样一来，企业内部的 AI API 不再是散落在个人电脑和脚本里的 Key，而是一套可分配、可审计、可扩容的资源池。</p>
配套 XABCIMG，补齐企业生图和修图需求</h2>
除了文本、代码和 API 调用，企业内部还会有大量图片需求：产品配图、营销素材、活动海报、社媒内容、内部知识库插图、原图修复和局部修改。</p>
因此，基础套餐会同时配套交付一套独立 XABCIMG</code> 系统，与 XAI 搭配使用。</p>
XABCIMG 的定位很清楚：它是独立图片服务，不依赖 XAI 的用户系统，也不依赖 Cloudflare。企业可以把它作为内部图片工作台使用：</p>

支持作图 / 修图两个核心入口</li>
支持上传原图和蒙版进行图片编辑</li>
图片请求由服务端统一调用上游，员工不接触上游图片模型 Key</li>
使用图点方式计费和分配，便于企业内部控制图片资源消耗</li>
生成和修图任务在后台执行，页面切换不影响任务继续处理</li>
请求失败会返还预扣图点，管理员可以维护套餐、图点额度和用户资源</li>
</ul>
这让企业不只解决“研发怎么用 AI”，也能解决“内容、设计、运营怎么用 AI 图片能力”。</p>
10000 元/月完全托管适合什么情况</h2>
如果企业不想把时间花在技术配置、账号接入、模型映射和日常问题处理上，可以选择完全托管。</p>
完全托管是在基础套餐上增加 4000 元/月</code>，总计 10000 元/月</code>。</p>
托管服务主要包括：</p>

初始部署和后续版本维护</li>
Codex 资源接入、加号和配置调整</li>
全球主流 LLM Provider 接入、模型映射和 API 资源分配</li>
XABCIMG 图片系统部署、上游图片模型接入和图点策略配置</li>
员工或团队子账户创建协助</li>
额度策略、速率限制和团队使用边界配置</li>
日常使用问题定位</li>
用量异常和资源消耗巡检</li>
根据企业反馈持续优化使用结构</li>
</ul>
这个版本适合两类客户：</p>
一类是老板和管理层已经确定要把 AI Coding 推进下去，但不希望内部团队被配置细节拖住。</p>
另一类是企业有研发团队，但希望把 XAI 作为外部技术基础设施来采购，由我们持续维护底层能力，企业只关注使用效果和团队产出。</p>
这套方案能给企业带来什么</h2>
1. 更快落地 Codex 和 AI Coding</h3>
企业不需要从零研究账号、接口、客户端配置和分发方式。我们直接交付一套可运行的 XAI 系统，把 Codex 能力纳入企业统一入口。</p>
研发团队拿到企业分配的接入方式后，就可以围绕现有工作流开始使用。</p>
2. 企业 API 资源能发到员工和系统手里</h3>
XAI 支持几乎所有全球主流 LLM，不只是给研发团队开通 Codex，也可以把企业内部 AI API 资源正式分发给员工、项目和业务系统。</p>
这意味着企业可以把不同上游、不同模型、不同额度都收口到同一套治理体系里，不再让 Key 分散在个人、脚本和部门工具中。</p>
3. 生图 / 修图有独立系统承接</h3>
配套交付的 XABCIMG 可以作为企业内部图片工作台，满足营销、运营、产品、设计和内容团队的日常生图 / 修图需求。</p>
文本、代码、API 走 XAI；图片生成和图片编辑走 XABCIMG。两套系统独立部署，能力边界清楚，但采购和交付可以放在同一套企业方案里完成。</p>
4. 管理员能真正管起来</h3>
企业管理员不再面对一堆分散账号，而是通过 XAI 管理主账户：</p>

谁能用</li>
能用什么</li>
每天多少额度</li>
哪些团队消耗最多</li>
后续要不要继续加号扩容</li>
</ul>
这些问题都可以在同一套系统里处理。</p>
5. 成本结构更清楚</h3>
基础套餐和托管套餐都按月明确报价。</p>
企业可以先从 6000 元/月</code> 起步，如果内部自己能管，就保持轻量交付；如果希望我们完全托管，再升级到 10000 元/月</code>。后续加号扩容也围绕实际团队规模和使用强度来确认。</p>
这比零散采购、临时补账号、人工协调权限更容易做预算。</p>
6. 未来可以继续扩展</h3>
XAI 不只服务 Codex，XABCIMG 也不只是一个演示页面。</p>
随着企业使用深入，后续还可以把更多国内外模型资源、OpenAI 兼容 API、Claude 兼容入口、内部 Agent、业务系统调用接到同一套 XAI 里；图片侧也可以根据企业需求继续调整上游、图点规则和使用边界。</p>
今天先解决 AI Coding 和图片生产，明天可以继续解决统一 API、团队治理、成本归因和业务系统接入。</p>
推荐落地方式</h2>
对大多数企业，我们建议这样开始：</p>

先确认核心使用团队，比如研发组、技术支持组或 AI 项目组</li>
选择基础套餐或完全托管套餐</li>
我们独立部署 XAI 和 XABCIMG，并接入初始 2 个 20x Pro 资源</li>
企业管理员拿到主账户，创建团队和员工子账户</li>
核心成员先跑通 Codex、统一 API 和生图 / 修图流程</li>
根据真实用量决定是否加号、接入更多 LLM、扩容图片资源或转为完全托管</li>
</ol>
这条路径的好处是：先让团队用起来，再根据真实使用强度扩容。</strong></p>
企业不需要一开始就设计很复杂的 AI 战略，也不需要一次性投入很重的私有化项目。先交付系统，先让核心团队获得稳定的 AI Coding、统一 API 和图片生产能力，再把治理和扩展逐步补上。</p>
适合哪些企业</h2>
如果你们符合下面任意一种情况，这套套餐通常就值得评估：</p>

希望给研发团队正式开通 Codex，而不是让员工各自想办法</li>
已经有多人使用 AI Coding，但账号和配置比较混乱</li>
希望把 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi 等全球主流 LLM 统一纳入企业入口</li>
希望把 AI 能力按部门、团队、项目分发</li>
希望把企业内部 AI API 资源发给员工和业务系统，同时保留额度、权限和统计</li>
希望给运营、设计、产品、市场团队提供内部生图 / 修图入口</li>
希望有一套自己的企业管理入口，而不是只拿几个账号</li>
想控制成本、查看用量、规划后续扩容</li>
想先轻量落地，未来再逐步升级私有化或更完整的 AI 基础设施</li>
</ul>
我们尤其建议 10 人以上的研发团队尽早用系统化方式管理 AI Coding。人数越多，零散账号模式带来的管理成本越明显。</p>
常见问题</h2>
6000 元/月是不是只买账号？</h3>
不是。6000 元/月</code> 交付的是一套独立 XAI 系统 + 独立 XABCIMG 系统 + 初始 2 个 20x Pro 资源 + Codex 接入能力 + 企业 AI API 资源分发治理能力。账号只是资源供给的一部分，真正的价值是企业获得自己的管理入口和分发体系。</p>
企业能不能自己添加员工？</h3>
可以。基础套餐就是为企业自主管理设计的。我们完成系统和初始资源交付后，企业管理员可以自行创建子账户、分配额度、调整成员使用方式。</p>
如果企业不会配置怎么办？</h3>
可以选择 10000 元/月</code> 的技术完全托管套餐。我们负责技术侧的部署、配置、接入、维护和日常问题处理。</p>
2 个 20x Pro 不够怎么办？</h3>
可以继续加号扩容。具体扩容方式会根据企业人数、并发强度和实际使用量确认。</p>
后续能不能接更多模型或业务系统？</h3>
可以。XAI Router 本身就是面向多模型、多账户、多团队、多入口治理设计的系统。企业可以先从 Codex 开始，后续再逐步接入统一 AI API、内部系统和更多模型资源。</p>
XABCIMG 是什么，和 XAI 是一套系统吗？</h3>
XABCIMG 是配套交付的独立图片服务，用来满足企业内部作图 / 修图需求。它和 XAI 是两套独立部署的系统：XAI 负责 LLM、Codex、企业 API 和账户治理；XABCIMG 负责图片生成、图片编辑、图点扣减和图片任务管理。</p>
想先了解细节，可以从哪里开始？</h3>
可以先注册体验 m.xairouter.com</a>。如果你还在评估是否适合企业团队使用，建议先从管理端了解账户、额度、API 资源和用量统计，再决定是否进入企业独立部署套餐。</p>
结语</h2>
企业真正需要的不是“再买几个 AI 账号”，而是把 AI Coding、企业 API 资源和图片生产能力变成一套可以交付、可以分发、可以管理、可以扩容的组织能力。</p>
XAI 企业独立部署套餐把这件事变得很直接：</p>

想自己管理，选择 6000 元/月</code> 基础套餐</li>
想省心托管，选择 10000 元/月</code> 完全托管套餐</li>
需要更多资源，继续加号扩容</li>
需要更多模型，把全球主流 LLM 逐步纳入统一入口</li>
需要图片能力，使用配套 XABCIMG 承接企业内部生图 / 修图</li>
需要更深控制，后续升级私有化和统一 AI 基础设施</li>
</ul>
如果你希望企业团队尽快、稳定、可控地用上 Codex、全球主流 LLM API 和企业内部生图 / 修图能力，这会是比零散账号更清晰的起点。</p>
想进一步了解服务细节，欢迎先注册体验：m.xairouter.com</a>。</p>
延伸阅读</h2>

企业 AI Coding 服务：Codex 分发、多模型接入、子账户治理与私有化部署</a></li>
认识 XAI Router</a></li>
XAI Router Codex 包月服务：Codex / OpenClaw / OpenCode 接入</a></li>
XAI Router 私有化</a></li>
</ul>


picture.xairouter.com 作图/修图使用指南
2026-06-18T11:00:00+00:00

    
    
</figure>
picture.xairouter.com</a> 是一个给普通用户使用的在线作图和修图页面。你不需要写代码，也不需要手动填写 API 地址；打开页面后，只要填入自己的 API Key，就可以输入描述生成图片，或上传原图进行修改。</p>
使用前准备</h2>
你需要准备一个 XAI Router API Key。</p>
如果还没有 Key，可以先打开 m.xairouter.com</a> 注册并获取。拿到 Key 后，回到 picture.xairouter.com</a>，把 Key 粘贴到页面里的 API Key</code> 输入框。</p>
页面默认会连接到 XAI Router 的图片服务，普通用户不用关心接口地址、代理地址或其它开发配置。</p>
基本流程</h2>
第一次使用可以按这个顺序来：</p>

打开 picture.xairouter.com</a></li>
在 API Key</code> 输入框粘贴你的 Key</li>
选择“作图”或“修图”</li>
填写你想要的图片效果</li>
点击生成，等待结果出现在右侧</li>
预览满意后下载图片</li>
</ol>
Key 和基础设置会默认保存在当前浏览器中，刷新页面后可以继续使用。公共电脑或临时设备使用完后，建议清空浏览器站点数据。</p>
如何作图</h2>
作图适合从零生成一张新图片，比如海报、头像、角色设定、商品图、封面图或插画。</p>
切到“作图”后，在提示词里写出你想要的画面。提示词不用很复杂，但要尽量说清楚主体、场景和风格。</p>
例如：</p>
端午节竖版海报，绿色粽叶、龙舟、水纹和淡金色科技线条。</span></span>
画面高级、干净、留出上方文字空间，适合企业节日通知。</span></span>
不要人物、不要水印、不要乱码文字、不要过于鲜艳。</span></span></code></pre>
常用设置可以这样理解：</p>
选项</th> 建议</th></tr></thead>

模型</td> 默认即可</td></tr>
尺寸</td> 方图用 1024x1024</code>，竖图用 1024x1536</code>，横图用 1536x1024</code></td></tr>
质量</td> 草稿用 medium</code>，正式图用 high</code></td></tr>
格式</td> 常用 png</code>；想要更小体积可选 webp</code> 或 jpeg</code></td></tr>
数量</td> 想多挑几张，可以一次生成 2 到 4 张</td></tr>
</tbody></table>
写好后点击开始作图。生成完成后，图片会显示在右侧输出区域。</p>
如何修图</h2>
修图适合在已有图片基础上修改，比如换背景、改风格、调整光线、优化商品图或保留主体重新设计画面。</p>
使用方式：</p>

切到“修图”</li>
上传原图</li>
在提示词里说明要修改什么</li>
如果需要局部修改，可以上传蒙版</li>
点击开始修图</li>
</ol>
修图时最重要的是说明哪些地方要保留、哪些地方要修改。</p>
例如：</p>
保留人物脸部、发型、姿势和衣服不变，只把背景改成雨夜赛博城市。</span></span>
整体光线更有电影感，增加蓝紫色霓虹反光。</span></span>
不要改变人物身份，不要增加文字、Logo 或水印。</span></span></code></pre>
如果第一次结果不够满意，可以基于生成结果继续补充要求，例如“背景再简洁一点”“人物不要变形”“光线更柔和”。</p>
下载结果</h2>
图片生成后会出现在输出区域。你可以单张下载，也可以一次下载全部结果。</p>
如果一次生成了多张图，建议先挑一张最接近目标的，再用更明确的提示词继续优化。这样通常比一开始就写很长的要求更稳定。</p>
提示词怎么写更容易出好图</h2>
一个实用写法是按顺序描述：</p>

主体：你要画什么</li>
场景：它在哪里</li>
风格：想要真实摄影、3D、国漫、海报还是插画</li>
细节：光线、颜色、构图、尺寸用途</li>
不要什么：不要水印、不要文字、不要模糊、不要变形</li>
</ol>
例如：</p>
一只白色猫咪坐在未来城市窗边，窗外是雨夜霓虹。</span></span>
写实摄影质感，电影感光影，浅景深，画面干净。</span></span>
不要文字、不要水印、不要多余动物。</span></span></code></pre>常见问题</h2>
为什么只需要填 Key？</h3>
因为 picture.xairouter.com</a> 已经配置好了默认图片服务。普通用户只需要填写自己的 API Key，不需要填写 API 地址。</p>
没有 Key 怎么办？</h3>
打开 m.xairouter.com</a> 注册并获取 API Key，然后回到 picture.xairouter.com</a> 使用。</p>
图片生成失败怎么办？</h3>
先检查 Key 是否完整、额度是否足够、上传图片是否过大。也可以先用 1024x1024</code> 和 medium</code> 质量测试，确认能正常生成后再提高质量或尺寸。</p>
为什么图片里有奇怪文字？</h3>
图片模型不适合直接生成大量准确文字。做海报时，建议先生成无文字背景，再用设计工具叠加标题和正文。</p>
总结</h2>
普通用户使用 picture.xairouter.com</a> 的核心流程很简单：</p>

打开页面</li>
填写 API Key</li>
输入提示词作图，或上传原图修图</li>
预览并下载图片</li>
</ul>
如果不知道从哪里开始，可以先用一句话描述你想要的画面。生成第一版后，再根据结果继续补充细节，通常会更容易得到满意的图片。</p>


CC Switch 配置 XAI / YAI / ZAI Router 指南（Codex）
2026-06-16T02:25:00+00:00

    
    
</figure>
本文用于指导 Windows 和 macOS 用户通过 CC Switch 配置 Codex，使 Codex 使用 XAI Router、YAI Router 或 ZAI Router 的统一模型入口。</p>
先说明：优先推荐直接配置 Codex</h2>
一般情况下，我们不推荐通过第三方客户端或第三方配置工具间接连接 Router。多一层工具可能带来版本差异、配置覆盖、状态同步和排障成本，在部分场景下也可能影响连接速度与整体体验。</p>
Codex CLI / App 的优先接入方式，仍然是直接配置 Codex 官方配置文件，例如 ~/.codex/config.toml</code> 或 %USERPROFILE%\.codex\config.toml</code>，并让 Codex 直接连接 Router 的原生 Responses 路径。</p>
不过，考虑到很多用户已经习惯使用 CC Switch 这类工具统一管理客户端配置，本文给出对应设置方法。使用前请重点确认三件事：</p>

当前启用的 Provider ID 是否正确。</li>
Base URL 是否属于你实际使用的站点。</li>
API Key 是否来自同一个站点，不要跨站混用。</li>
</ol>
三个站点的配置区别</h2>
XAI Router、YAI Router、ZAI Router 的配置方法相同，但账号、API Key、额度和 Base URL 不互通。配置时不要只改名字，必须同时核对 Base URL 与 API Key 来源。</p>
使用服务</th> Base URL</th> CC Switch / Codex Provider ID 建议</th> API Key 来源</th></tr></thead>

XAI Router</td> https://api.xairouter.com</code></td> xai</code></td> XAI Router 控制台生成的 Key</td></tr>
YAI Router</td> https://api.yairouter.com</code></td> yai</code></td> YAI Router 控制台生成的 Key</td></tr>
ZAI Router</td> https://api.zairouter.com</code></td> zai</code></td> ZAI Router 控制台生成的 Key</td></tr>
</tbody></table>
说明：</p>

XAI Router 的 Key 只配 https://api.xairouter.com</code>。</li>
YAI Router 的 Key 只配 https://api.yairouter.com</code>。</li>
ZAI Router 的 Key 只配 https://api.zairouter.com</code>。</li>
Provider ID 是本地配置里的名字，可以自定义；本文为了排查方便，统一使用 xai</code>、yai</code>、zai</code>。</li>
API endpoint 直接在浏览器打开可能返回 401</code>，这是未携带鉴权信息时的正常表现。</li>
</ol>
配置目标</h2>
目标是让 Codex 使用 Router 的 Responses 兼容路径。以 XAI Router 为例：</p>
model_provider =</span> "xai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.5"</span></span>
approval_policy =</span> "never"</span></span>
sandbox_mode =</span> "danger-full-access"</span></span>
network_access =</span> true</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>xai</span>]</span></span>
name =</span> "xai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>
如果你使用 YAI Router，只需要把 Provider ID 和 Base URL 换成：</p>
model_provider =</span> "yai"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>yai</span>]</span></span>
name =</span> "yai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.yairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>
如果你使用 ZAI Router，则换成：</p>
model_provider =</span> "zai"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>zai</span>]</span></span>
name =</span> "zai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.zairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>
CC Switch 通常会把 API Key 写入 Codex 的认证文件，例如：</p>
{</span></span>
  "OPENAI_API_KEY"</span>:</span> "sk-xxxx"</span></span>
}</span></span></code></pre>
请不要把真实 API Key 写入公开文档、Git 仓库、截图或聊天群。如果 API Key 已经暴露，建议立即到对应 Router 后台撤销并重新生成。</p>
前置准备</h2>
在开始配置前，请确认已经准备好：</p>

已安装 Codex CLI 或 Codex App。</li>
已安装 CC Switch。</li>
已拥有 XAI Router、YAI Router 或 ZAI Router 的 API Key。</li>
已确认当前账号可用的模型 ID，例如 gpt-5.5</code>。</li>
</ol>
如果 gpt-5.5</code> 在你的账号中不可用，请将配置中的模型名替换为控制台实际支持的模型。</p>
Windows 安装 CC Switch</h2>
下载安装包</h3>
打开 CC Switch Releases 页面：</p>
https://github.com/farion1231/cc-switch/releases</span></span></code></pre>
下载 Windows 安装包：</p>

推荐安装包：CC-Switch-v{version}-Windows.msi</code></li>
免安装版本：Windows-Portable.zip</code></li>
</ul>
安装并启动</h3>

双击 .msi</code> 安装包并完成安装。</li>
打开 CC Switch。</li>
在应用列表中选择 Codex</code>。</li>
</ol>
如果使用免安装版本，请解压 Windows-Portable.zip</code> 后直接运行 CC Switch 程序。</p>
macOS 安装 CC Switch</h2>
使用 Homebrew 安装</h3>
推荐使用 Homebrew 安装：</p>
brew</span> install</span> --cask</span> cc-switch</span></span></code></pre>
升级 CC Switch：</p>
brew</span> upgrade</span> --cask</span> cc-switch</span></span></code></pre>使用 DMG 安装</h3>
也可以从 Releases 页面下载 macOS 安装包：</p>
https://github.com/farion1231/cc-switch/releases</span></span></code></pre>
下载 .dmg</code> 文件后，按 macOS 常规方式拖入 Applications 目录即可。</p>
在 CC Switch 中添加 Router 供应商</h2>

打开 CC Switch。</li>
切换到 Codex</code> 面板。</li>
点击右上角 +</code> 添加供应商。</li>
选择 应用专属供应商</code>。</li>
如果预设中存在对应 Router，可直接选择预设。</li>
如果没有预设，选择 自定义</code>。</li>
</ol>
按你实际使用的站点填写：</p>
配置项</th> XAI Router</th> YAI Router</th> ZAI Router</th></tr></thead>

名称</td> xai</code></td> yai</code></td> zai</code></td></tr>
Provider ID</td> xai</code></td> yai</code></td> zai</code></td></tr>
Base URL</td> https://api.xairouter.com</code></td> https://api.yairouter.com</code></td> https://api.zairouter.com</code></td></tr>
API Key</td> XAI Router Key</td> YAI Router Key</td> ZAI Router Key</td></tr>
Model</td> 例如 gpt-5.5</code></td> 例如 gpt-5.5</code></td> 例如 gpt-5.5</code></td></tr>
Wire API</td> responses</code></td> responses</code></td> responses</code></td></tr>
</tbody></table>
填写完成后保存。保存前再核对一次：Base URL 和 API Key 必须属于同一个站点</strong>。</p>
生成的 Codex 配置文件</h2>
CC Switch 启用供应商后，通常会写入 Codex 的配置目录。</p>
Windows 配置路径</h3>
%USERPROFILE%\.codex\config.toml</span></span>
%USERPROFILE%\.codex\auth.json</span></span></code></pre>
可在资源管理器地址栏输入以下路径打开：</p>
%USERPROFILE%\.codex</span></span></code></pre>macOS 配置路径</h3>
~/.codex/config.toml</span></span>
~/.codex/auth.json</span></span></code></pre>
可在终端中运行以下命令打开：</p>
open</span> ~/.codex</span></span></code></pre>XAI Router config.toml 示例</h3>
model_provider =</span> "xai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.5"</span></span>
approval_policy =</span> "never"</span></span>
sandbox_mode =</span> "danger-full-access"</span></span>
network_access =</span> true</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>xai</span>]</span></span>
name =</span> "xai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.xairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>YAI Router config.toml 示例</h3>
model_provider =</span> "yai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.5"</span></span>
approval_policy =</span> "never"</span></span>
sandbox_mode =</span> "danger-full-access"</span></span>
network_access =</span> true</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>yai</span>]</span></span>
name =</span> "yai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.yairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>ZAI Router config.toml 示例</h3>
model_provider =</span> "zai"</span></span>
model =</span> "gpt-5.5"</span></span>
approval_policy =</span> "never"</span></span>
sandbox_mode =</span> "danger-full-access"</span></span>
network_access =</span> true</span></span>
preferred_auth_method =</span> "apikey"</span></span>
</span>
[</span>model_providers</span>.</span>zai</span>]</span></span>
name =</span> "zai"</span></span>
base_url =</span> "https://api.zairouter.com"</span></span>
wire_api =</span> "responses"</span></span>
requires_openai_auth =</span> false</span></span></code></pre>auth.json 示例</h3>
{</span></span>
  "OPENAI_API_KEY"</span>:</span> "sk-xxxx"</span></span>
}</span></span></code></pre>
请将 sk-xxxx</code> 替换为对应站点生成的真实 API Key。不要用 XAI Router 的 Key 调 YAI Router 或 ZAI Router 的 Base URL。</p>
启用 Router 供应商</h2>

回到 CC Switch 的 Codex 供应商列表。</li>
找到你刚刚创建的供应商，例如 xai</code>、yai</code> 或 zai</code>。</li>
点击 Enable</code> 或 启用</code>。</li>
关闭当前 Codex 终端。</li>
重新打开终端或重启 Codex App。</li>
再次启动 Codex。</li>
</ol>
多数情况下，切换供应商后需要重启终端或 Codex App 才会生效。</p>
验证配置是否生效</h2>
检查 Codex 是否可启动</h3>
在终端运行：</p>
codex</span> --version</span></span>
codex</span></span></code></pre>发送测试请求</h3>
进入 Codex 后输入：</p>
请用一句话回复：当前模型连接是否正常？</span></span></code></pre>
如果模型正常返回内容，说明 Router 配置已经生效。</p>
也可以尝试输入：</p>
/model</span></span></code></pre>
查看当前模型信息。</p>
常见问题排查</h2>
401 或 403 认证失败</h3>
可能原因：</p>

API Key 错误。</li>
API Key 已过期或已撤销。</li>
复制 API Key 时多了空格。</li>
API Key 和 Base URL 不是同一个站点。</li>
Router 账户余额不足或权限不足。</li>
</ul>
处理方式：</p>

到对应 Router 后台重新复制 API Key。</li>
确认 config.toml</code> 中的 base_url</code> 属于同一个站点。</li>
检查 auth.json</code> 中是否为：</li>
</ol>
{</span></span>
  "OPENAI_API_KEY"</span>:</span> "sk-xxxx"</span></span>
}</span></span></code></pre>

保存后重启终端或 Codex App。</li>
</ol>
模型不存在或模型不可用</h3>
可能原因：</p>

gpt-5.5</code> 不是当前账号可用模型。</li>
模型名称填写错误。</li>
当前 Router 后台暂未开放该模型。</li>
</ul>
处理方式：</p>

登录对应 Router 控制台。</li>
查看当前可用模型 ID。</li>
将 config.toml</code> 中的模型名改为实际可用模型。</li>
</ol>
示例：</p>
model =</span> "实际可用模型名"</span></span></code></pre>配置修改后没有生效</h3>
处理方式：</p>

在 CC Switch 中重新点击 Enable</code>。</li>
关闭当前终端。</li>
重新打开终端。</li>
重新启动 Codex。</li>
</ol>
如果仍不生效，直接打开 .codex/config.toml</code> 和 .codex/auth.json</code> 检查文件内容，确认没有被其他工具覆盖。</p>
Windows 找不到配置目录</h3>
在资源管理器地址栏输入：</p>
%USERPROFILE%\.codex</span></span></code></pre>
如果目录不存在，可以先启动一次 Codex，或让 CC Switch 启用一次 Codex 供应商后再检查。</p>
macOS 找不到配置目录</h3>
在终端中运行：</p>
ls</span> -la</span> ~/.codex</span></span>
open</span> ~/.codex</span></span></code></pre>
如果目录不存在，可以先启动一次 Codex，或让 CC Switch 启用一次 Codex 供应商后再检查。</p>
相关链接</h2>

Codex CLI / App 直接配置指南：/docs/tools/codex/</a></li>
CC Switch Releases：https://github.com/farion1231/cc-switch/releases</a></li>
</ul>
𝐗𝐀𝐈

配置文件

第一次使用

单次执行</h2> 不进入交互界面时：</p> grok</span> --model</span> grok-4.5</span> -p</span> '只读检查当前项目，用五行总结如何构建和测试'</span></span></code></pre> 继续当前项目最近的会话：</p> grok</span> --continue</span></span></code></pre>

下载与安装

Linux / macOS</h2> 使用 xAI 官方安装器：</p>

npm</h2> 已安装 Node.js 20 或更高版本时，也可以使用 xAI 官方 npm 包：</p>

权限与安全

Grok CLI 是什么

工作流与排查

接入 XAI Router

GPT-5.6 全系登陆 Codex：Sol、Terra、Luna 怎么选

进阶能力

Goals</h2> Goal 适合长时间、多步骤、需要持续推进的任务。它比普通“继续做”更清楚，因为目标、预算和完成条件更明确。</p>

Subagents</h2> Subagents 适合把复杂任务交给不同角色的代理并行处理，例如代码审查、测试补全、安全检查。</p>

配置与登录

第一次使用

新手常见错误</h2> 一上来就要求“完整重构整个项目”。</li> 没说是否允许改文件。</li> 没给验证方式。</li> 没有检查 Codex 的 diff 就继续让它改下一轮。</li> </ul> 把任务拆小，Codex 的结果通常更稳定。</p>

下载与安装

检查安装</h2> 运行：</p> codex</span> --version</span></span> codex</span></span></code></pre> 如果 codex</code> 能进入交互界面，说明 CLI 已可用。之后你可以继续配置登录方式、模型和权限策略。</p>

权限与安全

两个关键词</h2> Sandbox</strong> 控制 Codex 能访问和写入哪里。</p> Approval</strong> 控制 Codex 执行某些命令或越界操作前是否需要你确认。</p>

选择使用入口

什么时候用 IDE 扩展</h2> 适合你正在编辑器里写代码，希望 Codex 在旁边辅助解释、修改和 review。</p> 如果你使用 VS Code、Cursor 或 Windsurf，这通常是日常开发中最自然的入口。</p>

Codex 是什么

常用工作流

接入 XAI Router

继续阅读</h2> Codex CLI / App（API Key 接入）</a></li> XAI Router Codex 包月服务：Codex / OpenClaw / OpenCode 接入</a></li> XAI Router 让你告别 Codex tokens 余量不足的焦虑</a></li> </ul>

XAI 企业独立部署套餐：6000 元/月起，AI Coding、企业 API 与生图修图一次交付

这套方案能给企业带来什么</h2>

常见问题</h2>

如果企业不会配置怎么办？</h3> 可以选择 10000 元/月</code> 的技术完全托管套餐。我们负责技术侧的部署、配置、接入、维护和日常问题处理。</p>

后续能不能接更多模型或业务系统？</h3> 可以。XAI Router 本身就是面向多模型、多账户、多团队、多入口治理设计的系统。企业可以先从 Codex 开始，后续再逐步接入统一 AI API、内部系统和更多模型资源。</p>

想先了解细节，可以从哪里开始？</h3> 可以先注册体验 m.xairouter.com</a>。如果你还在评估是否适合企业团队使用，建议先从管理端了解账户、额度、API 资源和用量统计，再决定是否进入企业独立部署套餐。</p>

picture.xairouter.com 作图/修图使用指南

常见问题</h2>

为什么只需要填 Key？</h3> 因为 picture.xairouter.com</a> 已经配置好了默认图片服务。普通用户只需要填写自己的 API Key，不需要填写 API 地址。</p>

CC Switch 配置 XAI / YAI / ZAI Router 指南（Codex）

单次执行</h2>
不进入交互界面时：</p>
`grok</span> --model</span> grok-4.5</span> -p</span> '只读检查当前项目，用五行总结如何构建和测试'</span></span></code></pre> 继续当前项目最近的会话：</p> grok</span> --continue</span></span></code></pre>`

Goals</h2>
Goal 适合长时间、多步骤、需要持续推进的任务。它比普通“继续做”更清楚，因为目标、预算和完成条件更明确。</p>
继续阅读：Codex Goals 使用指南：为什么 `/goal</code> 比“继续做”更强</a></p>`

Subagents</h2>
Subagents 适合把复杂任务交给不同角色的代理并行处理，例如代码审查、测试补全、安全检查。</p>
继续阅读：Codex Subagents 使用说明：跑多代理工作流</a></p>

新手常见错误</h2>

一上来就要求“完整重构整个项目”。</li>
没说是否允许改文件。</li>
没给验证方式。</li>
没有检查 Codex 的 diff 就继续让它改下一轮。</li> </ul>
把任务拆小，Codex 的结果通常更稳定。</p>

检查安装</h2>
运行：</p>
`codex</span> --version</span></span> codex</span></span></code></pre> 如果 codex</code> 能进入交互界面，说明 CLI 已可用。之后你可以继续配置登录方式、模型和权限策略。</p>`

两个关键词</h2>
Sandbox</strong> 控制 Codex 能访问和写入哪里。</p>
Approval</strong> 控制 Codex 执行某些命令或越界操作前是否需要你确认。</p>

什么时候用 IDE 扩展</h2>
适合你正在编辑器里写代码，希望 Codex 在旁边辅助解释、修改和 review。</p>
如果你使用 VS Code、Cursor 或 Windsurf，这通常是日常开发中最自然的入口。</p>

继续阅读</h2>

Codex CLI / App（API Key 接入）</a></li>
XAI Router Codex 包月服务：Codex / OpenClaw / OpenCode 接入</a></li>
XAI Router 让你告别 Codex tokens 余量不足的焦虑</a></li> </ul>

如果企业不会配置怎么办？</h3>
可以选择 `10000 元/月</code> 的技术完全托管套餐。我们负责技术侧的部署、配置、接入、维护和日常问题处理。</p>`

后续能不能接更多模型或业务系统？</h3>
可以。XAI Router 本身就是面向多模型、多账户、多团队、多入口治理设计的系统。企业可以先从 Codex 开始，后续再逐步接入统一 AI API、内部系统和更多模型资源。</p>

想先了解细节，可以从哪里开始？</h3>
可以先注册体验 m.xairouter.com</a>。如果你还在评估是否适合企业团队使用，建议先从管理端了解账户、额度、API 资源和用量统计，再决定是否进入企业独立部署套餐。</p>

为什么只需要填 Key？</h3>
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