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Codex avec une API personnalisée : configurer config.toml pour Codex CLI et Codex Desktop

Codex lit son fournisseur dans un seul fichier. Cinq lignes de configuration et une variable d'environnement basculent à la fois l'outil en ligne de commande et l'application de bureau — et la plupart des échecs viennent de la variable, pas de la configuration.

La configuration

Ajoutez un fournisseur dans config.toml et faites-en le fournisseur par défaut :

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"

Trois détails comptent. base_url se termine par /v1, car Codex ajoute lui-même /responses. wire_api = "responses" fait utiliser à Codex l'API Responses, que cette passerelle prend en charge. Et env_key est le nom d'une variable d'environnement, pas la clé elle-même.

Où se trouve le fichier

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

Créez le dossier et le fichier s'ils n'existent pas. L'application de bureau Codex lit le même fichier que l'outil en ligne de commande : une modification vaut pour les deux. Si vous préférez ne pas éditer du TOML à la main, CC Switch peut l'écrire pour vous — voir le guide des applications de bureau.

Définir la clé pour que Codex la voie

macOS / Linux — ajoutez-la à votre profil de shell :

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

Windows — enregistrez-la pour votre compte utilisateur :

setx APICLAN_API_KEY "sk-your-key"

C'est là que la plupart des configurations échouent. Une variable définie avec export ou $env: n'existe que dans ce terminal ; l'application de bureau, lancée depuis le Dock ou le menu Démarrer, ne la voit jamais. setx sous Windows l'enregistre durablement, mais seuls les programmes lancés ensuite la récupèrent — quittez complètement Codex puis rouvrez-le.

Choisir le modèle et l'effort de raisonnement

Modifiez model dans la configuration, ou changez en cours de session avec /model :

Modèle	Adapté à
gpt-6.1-sol, gpt-5.6-terra	Code au quotidien, modifications, tests — le moins cher par appel
gpt-5.6-sol	Quand vos prompts sont réglés pour GPT-5.6
gpt-6-astra	Les problèmes difficiles où une meilleure réponse vaut cinq fois le prix

model_reasoning_effort accepte low, medium, high et xhigh. Plus l'effort est élevé, plus le modèle écrit : sur gpt-5.6-sol ici, l'appel médian en high a renvoyé 373 tokens de sortie contre 139 en medium — 2,7 fois plus, tous facturés comme sortie. Commencez par medium. Les prix sont dans le guide des prix de l'API OpenAI.

À quoi ressemble le trafic Codex ici

Sur les 30 derniers jours, 87 % des appels GPT de cette passerelle venaient de Codex, tous via /v1/responses en streaming. L'appel médian :

• portait environ 67 000 tokens de contexte, dont 86 % venus du cache
• a duré 14 secondes au total, premier token après 10
• a renvoyé 214 tokens de sortie

Les quatre erreurs les plus courantes

• 401 Unauthorized → Codex ne voit pas APICLAN_API_KEY. Définissez-la comme ci-dessus et redémarrez complètement Codex. echo $APICLAN_API_KEY dans le même environnement doit afficher la clé.
• 404 ou une page HTML → il manque /v1 à base_url, ou il y figure deux fois.
• model not found → le nom du modèle est mal écrit, ou votre clé appartient à un groupe qui ne le propose pas. La liste qui fait foi est GET https://apiclan.us/v1/models.
• stream disconnected ou délai dépassé sur les longues tâches → un raisonnement très long dépasse la patience d'un proxy. Passez base_url à https://api.apiclan.us/v1, qui contourne la limite de 100 secondes.

Claude Code suit la convention inverse — sans /v1 —, détaillée dans le guide de la base URL de Claude Code.

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