Codex CLI sur Muapi

Configuration

~/.codex/config.toml (macOS/Linux) ou %USERPROFILE%\.codex\config.toml (Windows) :

model = "gpt-5-6-sol"
model_provider = "muapi"

[model_providers.muapi]
name = "Muapi"
base_url = "https://api.muapi.ai/openai/v1"
env_key = "MUAPI_API_KEY"
wire_api = "responses"

Clé API

macOS/Linux :

export MUAPI_API_KEY=your_key

Windows PowerShell :

$env:MUAPI_API_KEY = "your_key"
setx MUAPI_API_KEY "your_key"

Points importants

  • base_url est la racine ; Codex ajoute /responses.
  • env_key désigne le nom de la variable qui contient la clé, et non la clé elle-même.
  • Définissez model explicitement avec un identifiant issu du point de terminaison des modèles, et non avec la valeur par défaut intégrée de Codex.
  • Les identifiants de fournisseur openai, ollama et lmstudio sont réservés ; utilisez muapi.
  • Conservez la configuration du fournisseur dans le fichier au niveau utilisateur, pas dans les fichiers du projet.

Modèles

curl -s -H "Authorization: Bearer $MUAPI_API_KEY" https://api.muapi.ai/openai/v1/models

Modèles non censurés (abliterated)

Le point de terminaison des modèles répertorie aussi les modèles non censurés de Muapi compatibles avec les outils (par exemple qwen-3-8-27b-obliterated, mimo-v2-6-flash-abliterated). Définissez model = "<id>" dans config.toml pour en utiliser un ; Muapi assure pour vous la traduction entre le protocole de Codex et l'API de chat du modèle.

  • Expérimental : la qualité varie selon le modèle, et les petits modèles peuvent sauter des étapes sur les tâches impliquant plusieurs fichiers.
  • Il n'y a pas de mise en cache des prompts : chaque tour est donc facturé pour toute la conversation jusqu'à présent.
  • La sortie par réponse est plafonnée à 16,384 jetons, et les fenêtres de contexte sont plus petites que celles de GPT.
  • Codex doit envoyer la conversation complète à chaque tour (c'est son comportement par défaut pour les fournisseurs personnalisés). Les requêtes qui reposent sur previous_response_id sont rejetées avec une erreur explicite.
  • Les outils intégrés de Codex autres que les outils de fonction de type shell et apply_patch (par exemple la recherche web) ne sont pas disponibles avec ces modèles.

Niveau de raisonnement (facultatif)

model_reasoning_effort = "high"

Vérifier

codex doctor