OpenAI Codex

Zugriff auf OpenAIs Codex-Modelle über die ChatGPT Responses API unter Verwendung des GitHub Copilot OAuth2-Authentifizierungsflows. Bietet Zugriff auf GPT-5.x Codex-Modelle mit Reasoning-Fähigkeiten und nativem Tool Calling.

Voraussetzungen

• Ein ChatGPT Plus-, Team- oder Enterprise-Abonnement
• Ein vorhandenes Codex CLI oder GitHub Copilot OAuth2-Token, oder Bereitschaft, den prx auth login-Flow auszuführen

Schnelleinrichtung

1. Authentifizieren

prx auth login --provider openai-codex

Dies initiiert den GitHub OAuth Device Flow und speichert Tokens in ~/.openprx/.

2. Konfigurieren

[default]
provider = "openai-codex"
model = "gpt-5.3-codex"

3. Überprüfen

prx doctor models

Verfügbare Modelle

Modell	Kontext	Vision	Werkzeugnutzung	Hinweise
gpt-5.3-codex	128K	Ja	Ja	Neuestes Codex-Modell, höchste Fähigkeit
gpt-5.2-codex	128K	Ja	Ja	Vorherige Generation Codex
gpt-5.1-codex	128K	Ja	Ja	Stabile Codex-Version
gpt-5.1-codex-mini	128K	Ja	Ja	Kleinere, schnellere Codex-Variante
gpt-5-codex	128K	Ja	Ja	Erste Generation Codex 5
o3	128K	Ja	Ja	OpenAI Reasoning-Modell
o4-mini	128K	Ja	Ja	Kleineres Reasoning-Modell

Konfigurationsreferenz

Feld	Typ	Standard	Beschreibung
model	String	gpt-5.3-codex	Standard-Codex-Modell

In der Konfiguration ist kein API-Schlüssel nötig. Die Authentifizierung wird über den in ~/.openprx/ gespeicherten OAuth-Flow behandelt.

Funktionen

Responses API

Im Gegensatz zum Standard-OpenAI-Anbieter, der die Chat Completions API verwendet, nutzt der Codex-Anbieter die neuere Responses API (/codex/responses) mit:

• SSE-Streaming mit Echtzeit-Delta-Text-Ereignissen
• Strukturierte function_call-Ausgabeelemente für Werkzeugnutzung
• Reasoning-Effort-Steuerung (minimal / low / medium / high / xhigh)
• Reasoning-Zusammenfassungen in Antwort-Metadaten

Automatischer Reasoning-Effort

PRX passt den Reasoning-Effort automatisch basierend auf dem Modell an:

Modell	minimal	xhigh
gpt-5.2-codex / gpt-5.3-codex	Begrenzt auf low	Erlaubt
gpt-5.1	Erlaubt	Begrenzt auf high
gpt-5.1-codex-mini	Begrenzt auf medium	Begrenzt auf high

Überschreiben Sie mit der Umgebungsvariable ZEROCLAW_CODEX_REASONING_EFFORT.

Natives Tool Calling

Werkzeugdefinitionen werden im Responses-API-Format mit type: "function", name, description und parameters gesendet. Werkzeugnamen mit Punkten (z.B. email.execute) werden automatisch in Unterstriche umgewandelt (email_execute) mit einer umgekehrten Zuordnung, um Originalnamen in Ergebnissen wiederherzustellen.

OAuth2-Token-Verwaltung

PRX verwaltet den vollständigen OAuth2-Lebenszyklus:

1. Login: prx auth login --provider openai-codex initiiert den Device-Code-Flow
2. Token-Speicherung: Tokens werden verschlüsselt in ~/.openprx/ gespeichert
3. Auto-Refresh: Abgelaufene Zugriffstoken werden automatisch mit dem gespeicherten Refresh-Token erneuert
4. Codex CLI-Import: Wenn Sie eine vorhandene Codex CLI-Installation haben, kann PRX dessen Tokens automatisch importieren

Stream-Behandlung

Der Anbieter behandelt SSE-Streams mit:

• Idle-Timeout (45 Sekunden standardmäßig, konfigurierbar über ZEROCLAW_CODEX_STREAM_IDLE_TIMEOUT_SECS)
• Maximale Antwortgröße (4 MB)
• Ordnungsgemäße Behandlung von [DONE]-Markern und terminalen Antwortereignissen
• Automatische Content-Type-Erkennung (SSE vs JSON)

Umgebungsvariablen

Variable	Beschreibung
ZEROCLAW_CODEX_REASONING_EFFORT	Reasoning-Effort überschreiben (minimal / low / medium / high / xhigh)
ZEROCLAW_CODEX_STREAM_IDLE_TIMEOUT_SECS	Stream-Idle-Timeout in Sekunden (Standard: 45, Minimum: 5)

Fehlerbehebung

"OpenAI Codex auth profile not found"

Führen Sie prx auth login --provider openai-codex zur Authentifizierung aus. Dies erfordert ein ChatGPT-Abonnement.

"OpenAI Codex account id not found"

Das JWT-Token enthält keine Konto-ID. Authentifizieren Sie sich erneut mit prx auth login --provider openai-codex.

Stream-Timeout-Fehler

Wenn Sie provider_response_timeout kind=stream_idle_timeout sehen, braucht das Modell zu lange für eine Antwort. Optionen:

• Timeout erhöhen: export ZEROCLAW_CODEX_STREAM_IDLE_TIMEOUT_SECS=120
• Ein schnelleres Modell wie gpt-5.1-codex-mini verwenden

"payload_too_large"-Fehler

Die Antwort hat 4 MB überschritten. Dies deutet normalerweise auf eine ungewöhnlich große Modellantwort hin. Versuchen Sie, Ihre Anfrage in kleinere Teile aufzuteilen.