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
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.
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## 🛠️ 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.
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## 📝 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.
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## 💻 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.
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## 💡 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!
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