Направьте OpenAI Codex на прокси LiteLLM для маршрутизации моделей и управления бюджетом.

Направьте OpenAI Codex на URL-адрес прокси LiteLLM, чтобы получить доступ к множеству моделей, централизованный учет затрат и виртуальные ключи для каждого разработчика с собственными бюджетами.

Издатель: REACTAPP.TOPДобавлено на сайт 26 сент. 2026 г.5 мин чтения1062 слов

Источники: How to set up OpenAI Codex with LiteLLM

В этом руководстве показано, как настроить OpenAI Codex с использованием прокси LiteLLM, который вы запускаете (или который уже хостит ваша команда). Codex считывает один базовый URL из конфигурации, поэтому прокси позволяет реализовать маршрутизацию по разным моделям, централизованное ведение логов и учет затрат, настройку ключей для каждого разработчика с лимитами расходов, а также использование одного ключа от поставщика моделей на сервере.

Требования

Docker (или существующий конечный пункт LiteLLM), CLI-версия или десктопное приложение Codex, а также доступ к как минимум одному поставщику моделей.

1. Установка OpenAI Codex

Следуйте актуальной документации по установке для CLI и десктопной версии. Перед подключением прокси убедитесь, что codex работает локально.

2. Настройка LiteLLM для маршрутизации моделей

config.yaml

npm install -g @openai/codex

model_list:
  # `codex -m <id>` works with any of them.
  - model_name: gpt-5.6-terra
    litellm_params:
      model: openai/gpt-5.6-terra
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
  - model_name: gpt-5.6-luna
    litellm_params:
      model: openai/gpt-5.6-luna
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY
  - model_name: gpt-5.6-sol
    litellm_params:
      model: openai/gpt-5.6-sol
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

  # Anything from another provider goes in the same list.
  - model_name: claude-sonnet-5
    litellm_params:
      model: anthropic/claude-sonnet-5
      api_key: os.environ/ANTHROPIC_API_KEY

  # Catch-all, so `codex -m <anything>` reaches OpenAI without editing
  # this file. Delete this entry to restrict a fleet to the list above.
  - model_name: "*"
    litellm_params:
      model: openai/*
      api_key: os.environ/OPENAI_API_KEY

litellm_settings:
  drop_params: true

general_settings:
  master_key: os.environ/LITELLM_MASTER_KEY
  # Coding turns stream for a long time. Do not cut them off.
  request_timeout: 600

name: litellm-coding-agents

services:
  litellm:
    image: ghcr.io/berriai/litellm:main-stable
    restart: unless-stopped
    command: ["--config", "/app/config.yaml", "--port", "4000"]
    ports:
      - "4000:4000"
    volumes:
      - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
    env_file:
      - .env
    environment:
      DATABASE_URL: postgresql://litellm:litellm@postgres:5432/litellm
      STORE_MODEL_IN_DB: "True"
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "python -c \"import urllib.request,sys; sys.exit(0 if urllib.request.urlopen('http://localhost:4000/health/liveliness').status==200 else 1)\""]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 12
      start_period: 30s

  postgres:
    image: postgres:16-alpine
    restart: unless-stopped
    # Deliberately not published to the host. Nothing outside this
    # network needs it, and 5432 is usually already taken.
    environment:
      POSTGRES_USER: litellm
      POSTGRES_PASSWORD: litellm
      POSTGRES_DB: litellm
    volumes:
      - litellm-pgdata:/var/lib/postgresql/data
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U litellm -d litellm"]
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 20

volumes:
  name: litellm-pgdata

OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... LITELLM_MASTER_KEY=sk-1234

docker compose up -d

curl -s http://localhost:4000/health/liveliness

curl -s http://localhost:4000/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-1234" | head -c 400

lsof -nP -iTCP:4000 -sTCP:LISTEN

cp ~/.codex/config.toml ~/.codex/config.toml.bak 2>/dev/null || true

model = "gpt-5.6-terra" model_provider = "litellm" model_reasoning_effort = "medium" [model_providers.litellm] name = "LiteLLM Gateway" base_url = "http://localhost:4000/v1" # More on setting up LITELLM_API_KEY towards the end env_key = "LITELLM_API_KEY" # Codex talks the Responses API. wire_api = "responses" # A coding turn can stream for long time, hence the setting below stream_idle_timeout_ms = 7200000 stream_max_retries = 5 request_max_retries = 4 # Codex cli complains if not in a trusted folder [projects."/path/to/your/project"] trust_level = "trusted"

codex exec "reply with the word CONNECTED and nothing else"

launchctl setenv LITELLM_API_KEY "sk-1234"

export LITELLM_API_KEY=""

codex -m gpt-5.6-luna

# Optional profiles # Saved model plus reasoning-effort pairs. `codex --profile deep`. [profiles.fast] model = "gpt-5.6-luna" model_reasoning_effort = "low" [profiles.deep] model = "gpt-5.6-sol" model_reasoning_effort = "high"

codex --profile deep

Сопоставьте псевдонимы моделей, удобные для работы с картой, с их реализациями в исходном коде. Храните конфиденциальную информацию в переменных среды, а не в файлах YAML, сохранённых в Git.

3. Запустите прокси LiteLLM

docker-compose.yml

Запустите прокси и проверьте работоспособность конца сети /models.

4. Настройте Codex для использования LiteLLM

~/.codex/config.toml

Укажите базовый URL вашего прокси и используйте виртуальный ключ, выданный LiteLLM, а не сырой ключ поставщика.

5. Запустите Codex

Задайте простую задачу по программированию и убедитесь, что в логах LiteLLM отображается информация о используемой модели и токене.

6. Приложение для рабочего стола

Укажите в клиенте для рабочего стола тот же базовый URL/ключ, чтобы CLI и UI делились бюджетом.

Расширенные опции

Виртуальные ключи

Ключи для отдельных разработчиков с списками допустимых моделей и лимитами расходов предотвращают перерасход бюджета организации из-за неконтролируемых сессий.

Использование разных моделей

Измените псевдоним в настройках Codex или для каждого запроса; LiteLLM самостоятельно справляется с различиями между моделями.

Дополнительные ресурсы

Сохраняйте фиксированные версии LiteLLM и Codex; частыми проблемами после месяца без сбоев становятся изменения авторизации прокси и псевдонимов моделей.

Примечание по безопасности: рассматривайте прокси как сервис в производственной среде — используйте TLS, списки разрешённых сетей и ротацию ключей, поскольку он хранит учетные данные поставщика и принимает каждый запрос.

Примечание по безопасности: рассматривайте прокси как сервис в производственной среде — с использованием TLS, списков разрешённых сетей и ротации ключей — поскольку он хранит учетные данные поставщика и видит все запросы.

Примечание по безопасности: рассматривайте прокси как сервис в производственной среде — с использованием TLS, списков разрешённых сетей и ротации ключей — поскольку он хранит учетные данные провайдера и видит все запросы.

← Все статьи Прислать бриф