Codex 教學 —— 安裝 Codex CLI、不訂閱改用 API 金鑰，以及一件任務多少錢

Codex 是 OpenAI 的 AI 程式設計代理人（coding agent）。最基本的用法，是安裝在終端機裡跑的 Codex CLI（npm install -g @openai/codex），在要處理的專案資料夾裡執行 codex，再用中文告訴它要做什麼。開始使用的方式有兩種：用 ChatGPT 方案（Plus、Pro、Business 等）登入、在方案額度內使用；或是用 API 金鑰執行，用多少 token 付多少。中文教學幾乎都只寫前者，這篇補後者 —— 不訂閱也能跑 Codex CLI 的設定、依任務挑模型，以及一件任務實際要花多少錢。

Codex 不是把程式碼貼進聊天視窗的工具，而是在專案裡讀檔、改檔、跑測試和指令的代理人。哪些動作可以不經確認直接做，啟動後用 /permissions 設定。

使用 Codex 的兩種方式

用 API 金鑰跑時，費用和 ChatGPT 方案的額度分開計算。也可以直接用 OpenAI 的 API 金鑰，但這篇講的是接到相容 Responses API 的端點：同一把金鑰可以在 GPT-6 Astra 到 GPT-5.6 Luna 之間切換。例如 GPT-5.6 Sol 的 OpenAI 官方定價是 $5.00 / $30.00，這裡是每 1M token $2.00 / $12.00（費率由本站型錄直接讀取，不是手打的）。

安裝 Codex CLI —— npm 或 Homebrew

# npm（有 Node.js 就能用，macOS / Linux / Windows 通用）
npm install -g @openai/codex

# Homebrew（macOS）
brew install --cask codex

兩種都是 OpenAI 官方 README 上的安裝方式，Windows 也能用同一行 npm 指令安裝。裝好之後，在專案資料夾裡輸入 codex 就會啟動。如果打算用 ChatGPT 登入，到這裡就完成了，下面的設定可以跳過。

用 API 金鑰跑 —— config.toml 加一個區塊

先註冊帳號，儲值 $10 起，再到 API 金鑰頁面建立金鑰。金鑰只會顯示一次，請立刻存好。接著在 Codex 的設定檔加一個供應商區塊：

# ~/.codex/config.toml（沒有的話就新建一個）
model          = "gpt-5-6-sol"
model_provider = "kunavo"

[model_providers.kunavo]
name     = "Kunavo"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
env_key  = "KUNAVO_API_KEY"   # 填「環境變數的名稱」，不是金鑰本身
wire_api = "responses"        # 唯一有效的值，省略也一樣

最容易寫錯的是 env_key：這裡填的不是金鑰本身，而是存放金鑰的環境變數名稱。金鑰不會出現在設定檔裡，所以 config.toml 可以放心提交到 git，或貼到論壇問問題。

# 把金鑰放進 env_key 指定名稱的變數（金鑰以 sk-kn- 開頭）
export KUNAVO_API_KEY="sk-kn-..."

# 寫進 shell 的設定檔，就不必每次都 export
echo 'export KUNAVO_API_KEY="sk-kn-..."' >> ~/.zshrc

Windows 的 PowerShell 可以執行 setx KUNAVO_API_KEY sk-kn-...，再重新開一個終端機；設定檔的位置是 %USERPROFILE%\.codex\config.toml。啟動 Codex 之前，先用一個請求確認金鑰和端點沒問題，之後出錯時比較好判斷是哪一段。

# 懷疑 Codex 之前，先用一個請求確認金鑰和端點
curl https://api.kunavo.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $KUNAVO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-5-6-sol", "input": "只回 OK"}'

回傳 JSON 就代表金鑰和端點都正常，剩下的問題出在 config.toml。各個設定欄位的說明在 Codex CLI 整合文件（英文），連在 Codex 裡呼叫 Claude 模型的方法都寫在 Codex CLI API 金鑰指南（英文）。

第一個任務

# 1. 進到要處理的專案資料夾，啟動 Codex
cd ~/work/my-app
codex

# 2. 讓它產生 AGENTS.md 草稿（寫測試怎麼跑、專案規則的檔案）
> /init

# 3. 之後直接用中文交代。附上檔名，做得更快也更省
> src/utils/date.test.ts 一直失敗，找出原因修好，並確認測試通過

/init 產生的 AGENTS.md 是用來寫「看程式碼也看不出來的規則」的檔案 —— 測試怎麼跑、用哪些函式庫、哪些路徑不能動 —— 之後每次工作階段都會自動讀取。產生出來的內容只是草稿，記得自己改過一遍。

下指令的訣竅和 Claude Code 一樣：附上檔名和路徑，大任務不要一次丟。探索用掉的 token 變少，結果更快、更準，帳單也跟著下降。

依任務挑模型 —— 一件任務的實際金額

用 API 金鑰跑最大的好處，是可以依工作的輕重挑模型。model 只是端點上的模型名稱，換模型不需要新的金鑰或額外設定。

# config.toml 的預設（gpt-5-6-sol）不動，只有這次啟動換模型
codex -m gpt-6-astra     # 找不到原因的 bug、跨模組的修改
codex -m gpt-5-6-luna    # 大量取代、整理日誌這類輕量工作

「一件任務」的算法，是把修好一個失敗的測試當成 20 步。每一步輸入 25,000 token（系統提示 + 對話紀錄 + 讀進來的檔案）、輸出 1,200 token（一次修改或說明），所以一件任務是輸入 500,000、輸出 24,000 token。用 GPT-5.6 Sol 約 $1.29；同樣的 token 數照 OpenAI 的 API 定價付，是 $3.22。越便宜的模型，越可能要多來回幾次才改對，所以實務上是一次沒解決就往上換一級。

這個算法沒有計入快取。Codex 每一步都會重送對話紀錄，命中快取的輸入以輸入單價的 0.10 倍計費（GPT-5.6 Sol 為每 1M token $0.20），新寫入快取的部分則是輸入單價的 1.25 倍。另外，GPT-5.6 系列與 GPT-6 Astra 在單一請求的提示超過 272K token 時，整個請求都以輸入 2 倍、輸出 1.5 倍計費，所以別把太多工作塞進同一個工作階段，一件任務重開一次比較保險。推理模型的思考 token 以輸出費率計費，題目越難，輸出越多。實際金額請看回應裡的 usage 和用量紀錄。模型規格在 GPT-5.6 Sol 模型頁，所有模型的費率在價目表。

常見錯誤

老實說 —— 什麼時候 ChatGPT 方案比較划算

如果每天都花好幾個小時和 Codex 來回對話，固定月費的方案通常比較便宜。按量計費和 token 用量成正比，用得越多、越穩定，月費的優勢越大。分界點是「月費 ÷ 一件任務的單價」，和方案之間的損益平衡點在 Codex 費用那頁算好了。

還有兩件事要先知道。根據 OpenAI 的文件，依賴 ChatGPT 工作區或雲端服務的功能，用 API 金鑰時會受限或無法使用。另外，Kunavo 這條路是共享容量，沒有專屬配額，也沒有合約保障的 SLA；需要保證額度或 SLA 的話，直接和 OpenAI 簽約比較適合。

反過來，適合 API 金鑰的是：用量時多時少的人、想依任務挑模型的人、團隊裡想按金鑰分開上限和用量紀錄的人，以及只想在方案額度用完那天繼續工作的人。兩者可以並用：刪掉 config.toml 裡 model_provider 那一行，就回到 ChatGPT 登入；想在每次啟動時切換，可以用 Codex 的 --profile。

付款用國際信用卡（含 JCB）或 Apple Pay，台灣沒有本地支付通道 —— 街口、LINE Pay 都不在可用清單上。預付制只在儲值時刷一次卡，餘額不會過期，失敗的請求不計費。還在 Codex 和 Claude Code 之間猶豫的話，可以看 Claude Code vs Codex CLI（英文）；Claude Code 這邊怎麼算錢，在 Claude Code 費用。

常見問題