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Codex con una API personalizada: configurar config.toml en Codex CLI y Codex de escritorio

Codex lee su proveedor de un solo archivo. Cinco líneas de configuración y una variable de entorno cambian a la vez la herramienta de línea de comandos y la app de escritorio, y la mayoría de los fallos vienen de la variable, no de la configuración.

La configuración

Añade un proveedor en config.toml y hazlo el predeterminado:

model = "gpt-6.1-sol"
model_provider = "apiclan"
model_reasoning_effort = "medium"

[model_providers.apiclan]
name = "APICLAN"
base_url = "https://apiclan.us/v1"
env_key = "APICLAN_API_KEY"
wire_api = "responses"

Importan tres detalles. base_url termina en /v1, porque Codex añade /responses por su cuenta. wire_api = "responses" hace que Codex use la API Responses, que esta pasarela admite. Y env_key es el nombre de una variable de entorno, no la clave.

Dónde está el archivo

• macOS / Linux: ~/.codex/config.toml
• Windows: %USERPROFILE%\.codex\config.toml

Crea la carpeta y el archivo si no existen. La app de escritorio de Codex lee el mismo archivo que la herramienta de línea de comandos, así que un cambio sirve para las dos. Si prefieres no editar TOML a mano, CC Switch puede escribirlo por ti: consulta la guía de aplicaciones de escritorio.

Configurar la clave para que Codex la vea

macOS / Linux — añádela al perfil de tu terminal:

echo 'export APICLAN_API_KEY=sk-your-key' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows — guárdala para tu cuenta de usuario:

setx APICLAN_API_KEY "sk-your-key"

Aquí es donde fallan la mayoría de configuraciones. Una variable creada con export o $env: solo existe en esa terminal; la app de escritorio, abierta desde el Dock o el menú Inicio, nunca la ve. setx en Windows la guarda de forma permanente, pero solo la leen los programas abiertos después: cierra Codex por completo y vuelve a abrirlo.

Elegir modelo y esfuerzo de razonamiento

Cambia model en la configuración o cámbialo dentro de una sesión con /model:

Modelo	Adecuado para
gpt-6.1-sol, gpt-5.6-terra	Programación diaria, cambios, pruebas: el más barato por llamada
gpt-5.6-sol	Cuando tus prompts están ajustados para GPT-5.6
gpt-6-astra	Problemas difíciles en los que una mejor respuesta vale cinco veces el precio

model_reasoning_effort admite low, medium, high y xhigh. Más esfuerzo escribe más: en gpt-5.6-sol, aquí la llamada mediana en high devolvió 373 tokens de salida frente a 139 en medium, 2,7 veces más, todo facturado como salida. Empieza por medium. Los precios están en la guía de precios de la API de OpenAI.

Cómo es el tráfico de Codex aquí

En los últimos 30 días, el 87 % de las llamadas GPT de esta pasarela vino de Codex, todas por /v1/responses con streaming. La llamada mediana:

• llevaba unos 67.000 tokens de contexto, el 86 % desde la caché
• tardó 14 segundos en total, con el primer token a los 10
• devolvió 214 tokens de salida

Los cuatro errores más comunes

• 401 Unauthorized → Codex no ve APICLAN_API_KEY. Configúrala como arriba y reinicia Codex por completo. echo $APICLAN_API_KEY en el mismo entorno debería mostrar la clave.
• 404 o una página HTML → a base_url le falta /v1, o lo tiene dos veces.
• model not found → el nombre del modelo está mal escrito o tu clave pertenece a un grupo que no lo tiene. La lista válida es GET https://apiclan.us/v1/models.
• stream disconnected o tiempo agotado en tareas largas → un razonamiento muy largo supera la paciencia de un proxy. Cambia base_url a https://api.apiclan.us/v1, que evita el límite de 100 segundos.

Claude Code sigue la convención contraria, sin /v1, explicada en la guía de base URL de Claude Code.

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