影片筆記：Codex 解锁无限 Token！Codex 接入任意 AI API 和本地模型｜OpenCodex 保姆级教程｜DeepSeek、Kimi、Ollama等

一句話總結

本影片詳細演示了如何安裝與配置第三方開源工具 OpenCodex，透過接入第三方 API（如 DeepSeek）及本地模型運行平台（如 Ollama），讓 Codex 能夠調用非 OpenAI 的模型，從而擺脫官方 Token 限制。

核心重點

1. 突破限制：OpenCodex 的主要功能是讓 Codex 接入任意第三方 AI API 和本地 AI 模型，解決官方僅支持 OpenAI 且受 Token 限制的問題。
2. 三大核心步驟：

• 環境安裝：需先安裝 Node.js 環境，再透過 CMD 命令安裝與啟動 OpenCodex。
• 第三方 API 接入：以 DeepSeek 為例，示範如何獲取 API Key 並在 OpenCodex 中添加提供方，實現對第三方模型的調用。
• 本地模型接入：安裝 Ollama 並下載本地模型（如 Gemma 4），在 OpenCodex 中配置本地提供方，實現離線或本地推理。

1. 其他功能：支援 XAI、Kimi 等平台的帳號登入，以及模型的禁用與恢復原廠設置（卸載 OpenCodex）。

詳細大綱

I. OpenCodex 簡介與介面概覽

• 介面展示：影片展示了 Codex 界面及 OpenCodex 控制面板。
• 功能特點：
• 可接入任意第三方 AI API 和本地 AI 模型。
• 支持几乎所有主流 AI。
• 確定擺脫官方 token 限制。
• 當前狀態：預設僅顯示 OpenAI 模型，需手動配置方可使用其他模型。

II. 安裝與環境配置 (Installation)

• 前置條件：
• 安裝 Node.js 環境（從官網下載並安裝，預設選項即可）。
• 驗證安裝：透過 CMD 執行命令檢查版本號。
• OpenCodex 安裝步驟：
• 在 CMD 中執行安裝命令。
• 若遇到錯誤或腳本攔截，可執行特定命令重新安裝。
• 啟動與卸載：
• 啟動：在 CMD 執行啟動命令，獲取 URL，於瀏覽器打開首頁。
• 卸載：執行卸載命令，可恢復 Codex 為原廠狀態（僅剩 OpenAI 模型）。

III. 接入第三方 API (以 DeepSeek 為例)

• 獲取 API Key：
• 前往 DeepSeek 官網 -> API 開放平台 -> 創建 API Key。
• OpenCodex 配置：
• 進入「提供方」頁面，點擊「添加提供方」。
• 選擇「付費」類別，搜尋並選擇 DeepSeek。
• 填入 API 密鑰 (API Key)，點擊添加。
• 確認提供方顯示為啟用狀態（綠燈）。
• 驗證調用：
• 重新啟動 Codex 應用。
• 在模型列表中選擇 DeepSeek 進行對話。
• 查看 OpenCodex 日誌，確認調用記錄為 DeepSeek 而非 OpenAI。

IV. 接入本地 AI 模型 (以 Ollama 為例)

• Ollama 安裝：
• 下載並安裝 Ollama (Windows 版)。
• 下載本地模型：
• 瀏覽 Ollama 模型列表，選擇所需模型（如 Gemma 4 / 14B）。
• 在 CMD 中執行 ollama pull <模型名稱> 下載模型至本地。
• OpenCodex 配置：
• 進入「提供方」頁面，選擇「免費」類別，找到 Ollama (本地)。
• 預設配置已填寫，直接點擊添加。
• 確認 Ollama 提供方顯示為啟用。
• 驗證調用：
• 重新啟動 Codex 應用。
• 選擇 Ollama 下的本地模型進行對話。
• 查看日誌，確認調用來源為本地模型。

V. 其他平台接入與管理

• 帳號登入：
• 支援 XAI (X 平台)、Kimi 等平台帳號直接登入。
• 登入後若帳號具備會員資格，相關模型（如 Grok/Taming）會顯示並可使用。
• 若無會員資格，模型可能不顯示或無法使用。
• 模型管理：
• 禁用：可在提供方頁面禁用特定模型，禁用後該模型無法調用。
• 恢復原廠設置：執行卸載命令刪除 OpenCodex，Codex 將恢復為僅顯示 OpenAI 模型的狀態。

工具 / 模型 / 名詞整理

• 軟體/平台：
• Codex：OpenAI 官方應用。
• OpenCodex：第三方開源工具（影片中也口誤稱為 Kodex / OpenKodex）。
• Node.js：開發環境。
• CMD：Windows 命令提示字元。
• GitHub：HeadHub 項目地址提及（疑為口誤）。
• 博客：作者提及放置材料的網址。

• AI 模型/提供方：
• DeepSeek：第三方 API（影片口誤為 Deepseq / DevSec）。
• OpenAI：預設模型提供方。
• Ollama：本地模型運行平台（影片口誤為 Olama / 偶拉碼）。
• Gemma 4 / Gemafall / Jama4 / JamaFall：本地模型名稱（影片口誤混用）。
• XAI：X 平台的 AI 提供方。
• Kimi：第三方平台。
• LMStudio：提及的免費提供方選項。
• Grok：影片口誤為 Taming，提及於 XAI 登入後顯示。

• 概念/術語：
• API Key：API 密鑰（影片口誤為收錢碼）。
• API 開放平台。
• 提供方 (Provider)。
• 日誌 (Logs)。
• Token 限制。

操作流程整理

1. 安裝 OpenCodex

1. 從官網下載並安裝 Node.js（使用預設選項）。
2. 透過 CMD 檢查 Node.js 版本號以驗證安裝。
3. 在 CMD 中執行 OpenCodex 的安裝命令。

• *注意：若遇到錯誤或腳本攔截，需執行特定命令重新安裝。*

1. 在 CMD 執行啟動命令，獲取 URL。
2. 於瀏覽器打開首頁完成配置。

2. 接入第三方 API (DeepSeek 範例)

1. 前往 DeepSeek 官網的 API 開放平台，創建 API Key。
2. 在 OpenCodex 中進入「提供方」頁面，點擊「添加提供方」。
3. 選擇「付費」類別，搜尋並選擇 DeepSeek。
4. 填入 API 密鑰 (API Key)，點擊添加。
5. 確認提供方顯示為啟用狀態（綠燈）。
6. 重新啟動 Codex 應用，在模型列表中選擇 DeepSeek 進行對話。
7. 查看 OpenCodex 日誌，確認調用記錄為 DeepSeek。

3. 接入本地模型 (Ollama 範例)

1. 下載並安裝 Ollama (Windows 版)。
2. 瀏覽 Ollama 模型列表，選擇所需模型（如 Gemma 4 / 14B）。
3. 在 CMD 中執行 ollama pull <模型名稱> 下載模型至本地。
4. 在 OpenCodex 中進入「提供方」頁面，選擇「免費」類別，找到 Ollama (本地)。
5. 預設配置已填寫，直接點擊添加。
6. 確認 Ollama 提供方顯示為啟用。
7. 重新啟動 Codex 應用，選擇 Ollama 下的本地模型進行對話。
8. 查看日誌，確認調用來源為本地模型。

4. 其他操作

• 帳號登入：支援 XAI、Kimi 等平台帳號直接登入，具備會員資格者可查看相關模型。
• 禁用模型：在提供方頁面禁用特定模型，禁用後該模型無法調用。
• 恢復原廠設置：執行卸載命令刪除 OpenCodex，Codex 將恢復為僅顯示 OpenAI 模型的狀態。

值得注意的限制或風險

• 口誤頻繁：影片中对多个专有名词存在大量口误，使用者在操作时需自行對應正確名稱，否則可能導致搜尋或配置失敗。
• 會員資格限制：接入 XAI 等平台時，若帳號無會員資格，相關模型可能不顯示或無法使用。
• 原廠狀態恢復：卸載 OpenCodex 會使 Codex 恢復為僅顯示 OpenAI 模型的狀態，即失去接入第三方模型的能力。

逐字稿辨識疑點

• Codex / Kodex / OpenCodex：逐字稿中交替使用「Codex」、「OpenCodex」、「Kodex」、「OpenKodex」。根據上下文，正式名稱應為 OpenCodex，但影片口誤頻繁。
• DeepSeek / Deepseq / DevSec：逐字稿中將 DeepSeek 口誤為「Deepseq」及「DevSec」。
• Ollama / Olama / 偶拉碼：逐字稿中將 Ollama 口誤為「Olama」及「偶拉碼」。
• Gemma / Gemafall / Jama4 / JamaFall：逐字稿中將模型名稱 Gemma 口誤為「Gema 4」、「Gemafall」、「Jama4」、「JamaFall」。
• Taming / Grok：逐字稿中提到 XAI 登入後顯示的模型為「Taming」，但根據 XAI 產品線，實際應為 Grok，此處標記為疑點，未自行更正。
• HeadHub：逐字稿提及「HeadHub 項目地址」，疑為 GitHub 的口誤。
• 切記憶 / 切記批直：逐字稿中出現「切記憶」及「切記批直」，疑為「Codex」的聽寫錯誤。
• 收錢碼：逐字稿中提到「粘贴这个收钱码」，疑為「API Key」或「Token」的聽寫錯誤。

可延伸追問

• OpenCodex 的具體 GitHub 項目地址為何？（影片提及 HeadHub 但疑為口誤）
• 除了 DeepSeek 和 Ollama，OpenCodex 還支援哪些具體的第三方 API 提供方？
• 如何確保本地模型（如 Ollama）的安全性与數據隱私？
• 若遇到 CMD 安裝錯誤，具體的「特定命令」是什麼？