DeepSeek官方API接入Codex保姆级教程: 使用V4 Flash模型降低AI编程门槛

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发布时间: 2026-08-06

作者: DP

视频时长: 08:12

内容类型: 视频

浏览数: 1,687 次

视频目录: AI OpenAI Codex Codex 101

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支持内容

## A. 准备环节 > 1.1 deepseek apikey // 保护好你的 Key 不要公开 ``` sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66 ``` > 1.2 auth.json // 保持给出的结构。 ``` { "auth_mode": "apikey", "OPENAI_API_KEY": "sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66" } ``` > 1.3 config.toml // 替换给出的关键内容。 ``` model_provider = "DPWorking" model = "deepseek-v4-flash" model_reasoning_effort = "high" ... model_catalog_json = "deepseek-models.json" [model_providers.DPWorking] name = "OpenAI" wire_api = "responses" requires_openai_auth = true base_url = "https://api.deepseek.com/v1" experimental_bearer_token = "sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66" ``` > 1.4 deepseek-models.json // 全量复制 ``` https://pan.quark.cn/s/024b75d4762b ``` ``` https://r-dpit.lib00.com/files/802.4.15.5.101.32/deepseek-models.json.zip ``` ``` https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/codex#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%89%8B%E5%8A%A8%E7%BC%96%E8%BE%91%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6 ``` ## B. refs > 2.1 deepseek 开放平台 ``` https://platform.deepseek.com/ ``` > 2.2 deepseek API docs ``` https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/ ```

总结内容

# DeepSeek官方API接入Codex保姆级教程: 使用V4 Flash模型降低AI编程门槛 ## 🎯 视频核心内容概述随着 DeepSeek 官方正式支持了 OpenAI 兼容类型的 API, 开发者迎来了更多的集成可能. 本期视频由科技区UP主 DP 为大家带来一期详尽的实战教程——教你如何低成本, 高效率地将 **DeepSeek V4 Flash 官方 API 接入到 Codex 中**. 这不仅极大降低了 Codex 的使用门槛, 也为未来集成更多大语言模型打下了极佳的基础. --- ## 🛠️ 核心准备环节要实现完美接入, 前期需要做好以下准备: 1. **获取专属 API Key**: 前往 DeepSeek 开放平台申请 API Key, **切记妥善保管并保密**. 2. **账户充值**: DeepSeek 的 API 调用采用预付费模式, 在开始前需确保账户内有足够余额. 3. **获取映射文件**: 前往配套文章或 UP 主提供的由于网盘链接, 下载并解压基础文件包, 准备好 `deepseek-models.json` 模型配置文件. --- ## 📝 配置文件修改指南接入的核心在于修改位于用户根目录下的 `.Codex` 隐藏文件夹中的配置: - **auth.json**: 修改授权设置, 将准备好的 DeepSeek API Key 填入指定位置. - **config.toml**: 这一步最关键. 你需要对应修改 `provider` (如自定为 DPWorking), 将 `model` 指定为 `Deepseek V4 Flash`, 调整 `URL` 为 DeepSeek API 官方接口地址, 并将你的 API key 再次同步更新. 其余默认设置可保持不变. - **deepseek-models.json**: 直接将该文件放置在 `.Codex` 目录的最底层 (不需要套嵌多余的文件夹), 并在配置中将对应的模型正确映射进来. --- ## 💻 实机测试与表现评估 ### VSCode 命令行测试一切设置就绪后, 在 VSCode 中调出 CLI, 输入 `Codex` 启动项目: - **无缝切换模式**: Codex 能够自动识别出 `Flash` 和 `Pro` 模型. 由于 V4 Flash 模型对 Codex 的兼容性更好, 推荐作为日常开发首选. - **执行反馈**: 指令下发后, Codex 可准确生成代码并执行新任务操作 (视频中展示了与语音提示 hook 的完美结合生效). - **费用极低**: 一次完整的任务交互后, 系统计费刷新显示仅需 **0.02**, 彰显了 DeepSeek 的极致性价比. ### Codex 桌面端 APP 测试在 APP 界面中, 尽管模型会显示为 `Custom` (自定义的), 且无法直观验证“思考强度 (High)”滑块的实际作用, 但完全不影响执行核心逻辑. 代码生成和执行表现稳定, 符合预期. --- ## 💡 总结与展望这是一次极具里程碑意义的尝试. 利用官方 API 兼容性, 极大地**降低了 Codex 的上手成本和使用门槛**；同时验证的这套流程和标准, 也为未来轻松接入更多不同平台, 不同版本的大语言模型提供了教科书式的参考. 强烈建议每一位对 AI 辅助编程感兴趣的开发者动手尝试!