Codex怎么用DeepSeek V4 Pro?详细接入方法

2026-08-14 14:54:23 来源:原创 编辑:kevin 11936

DeepSeek可以接入Codex吗?答案是可以的。DeepSeek目前已经提供与OpenAI Responses API兼容的接口,官方文档明确支持在Codex中使用 deepseek-v4-pro 和 deepseek-v4-flash。

DeepSeek提供OpenAI Responses API兼容接口

其中,DeepSeek V4 Pro当前对应的模型名称为:deepseek-v4-proDeepSeek官方同时说明,V4 Pro支持Responses API、Tool Calls,并提供1M上下文长度,因此比较适合代码生成、项目分析、Bug排查以及Agent类开发任务。

DeepSeek V4 Pro接入Codex怎么配置?

接入的核心其实很简单:DeepSeek API Key + Responses API + Codex自定义模型配置。

第一步:获取DeepSeek API Key

进入DeepSeek Platform开放平台创建API Key。注意不要把API Key直接写进代码或公开发布,建议通过环境变量保存。

获取API Key

第二步:配置Codex模型提供商

编辑Codex配置文件 ~/.codex/config.toml(不存在则新建),添加以下内容。其中 experimental_bearer_token 填入你的API Key:
model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"
[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<你的 deepseek="" api="" key="">"

然后在系统环境变量中设置:DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek_API_Key

字段作用
model默认使用的模型
model_provider使用的模型提供方,对应下方[model_providers.]配置段的 id
preferred_auth_method、forced_login_method使用API Key认证,跳过ChatGPT账号登录
model_reasoning_effort推理强度。值越高,模型思考越深入,回答质量越高,耗时也越长
model_catalog_json自定义模型目录文件(models.json)的路径,Codex从中读取模型元数据
[model_providers.deepseek] 中的 name模型提供方的显示名称
[model_providers.deepseek] 中的 base_url DeepSeek API的接口地址
[model_providers.deepseek] 中的 wire_api与模型通信使用的协议,"responses" 表示Responses API
[model_providers.deepseek] 中的 experimental_bearer_token你的API Key,直接写在配置文件里

这里有一个容易出错的地方:Codex接入DeepSeek V4 Pro应使用Responses API,而不是继续按照旧的Chat Completions方式配置。

第三步:指定V4 Pro模型

启动Codex后选择或者指定:deepseek-v4-pro
如果配置正确,Codex发送的请求就会通过DeepSeek API调用V4 Pro。
需要注意的是,Codex不同版本对自定义Provider、模型目录以及桌面端模型选择器的支持情况可能存在差异。遇到“模型配置成功但界面看不到”的情况,可以优先检查Codex版本和 config.toml 配置,而不是直接判断DeepSeek API不可用。

不想手动配置怎么办?

如果主要需求不是研究Codex配置文件,而是希望直接让AI参与开发、部署项目,可以考虑使用OpenClaw部署助手。通过“Openclaw部署助手”接入DeepSeek V4 Pro后,可以把模型作为AI开发和部署的后端,用于项目代码处理、任务执行、环境配置以及部署流程。

OpenClaw部署助手(官方版)
一键本地部署OpenClaw,真正能干活的AI Agent

点击“Openclaw部署助手”安装完成后,在左侧菜单栏里找到“AI模型”选项。这里OpenClaw部署助手提供两种接入方式。

方式1:内置AI模式

内置AI模式对普通用户比较友好:预置25+款主流大模型,包括 DeepSeek、Kimi、智谱GLM、通义千问、ChatGPT、Gemini 等,无需申请接口或配置密钥。

内置AI

进入【AI模型】→【内置AI】→选择所需Token包,点击即可使用。

成功接入AI模型

方式2:手动配置API Key

1、【AI模型】界面找到“DeepSeek”点击进入;

模型选择DeepSeek

2、输入“API Key”点击“下一步”验证API Key完成就可以开始使用了;

输入API Key验证

3、验证完成之后切换至【首页】点击“打开聊天”便可以进入本地部署开发模式了。

打开聊天

OpenClaw目前已经提供DeepSeek V4 Pro的Provider支持,并针对V4的思考会话处理进行了兼容,能够减少手动处理模型上下文和推理字段的麻烦。
简单来说:
Codex方案: 更适合希望自己管理Codex配置、模型和开发流程的用户。
OpenClaw部署助手方案: 更适合希望让AI直接参与开发、执行任务和部署的用户。

DeepSeek接入Codex常见问题

1. DeepSeek V4 Pro为什么接入Codex后报接口错误?
优先检查 base_url 和 wire_api。
Codex当前针对自定义Provider逐步转向Responses API,旧的Chat Completions配置可能出现兼容问题。
2. API Key正确但还是提示401怎么办?
检查环境变量名称是否与配置中的 env_key 一致,并重新打开终端或Codex,让新的环境变量生效。
3. V4 Pro和V4 Flash怎么选?
日常代码生成、普通项目修改可以优先考虑V4 Flash;如果是复杂代码分析、架构设计、Bug排查等任务,可以选择V4 Pro。
4. 接入Codex需要额外部署代理吗?
直接调用DeepSeek官方Responses API时不需要。 DeepSeek已经提供原生Responses API接口用于Codex场景。
DeepSeek接入Codex的关键并不复杂:获取API Key→配置DeepSeek Provider→使用Responses API→指定 deepseek-v4-pro。
如果希望进一步把DeepSeek用于AI编程、自动执行任务以及项目部署,则可以通过“Openclaw部署助手”接入DeepSeek V4 Pro,减少手动配置和环境搭建成本,更适合实际开发与部署场景。

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