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2026-09-02 21:05:56 +08:00

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DeepSeek官方API接入Codex保姆级教程: 使用V4 Flash模型降低AI门槛

作者: DP

视频时长: 08:12

内容类型: 视频

浏览数: 720 次

视频目录: AI OpenAI Codex Codex 101

支持内容

A. 准备环节

1.1 deepseek apikey // 保护好你的 Key 不要公开

sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66

1.2 auth.json // 保持给出的结构。

{
  "auth_mode": "apikey",
  "OPENAI_API_KEY": "sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66"
}

1.3 config.toml // 替换给出的关键内容。

model_provider = "DPWorking"
model = "deepseek-v4-flash"
model_reasoning_effort = "high"

...

model_catalog_json = "deepseek-models.json"

[model_providers.DPWorking]
name = "OpenAI"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
experimental_bearer_token = "sk-d305adf74f764e3799ed6ffdbe6f1be66"

1.4 deepseek-models.json // 全量复制

https://pan.quark.cn/s/024b75d4762b

https://r-dpit.lib00.com/files/802.4.15.5.101.32/deepseek-models.json.zip

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/quick_start/agent_integrations/codex#%E6%96%B9%E5%BC%8F%E4%BA%8C%E6%89%8B%E5%8A%A8%E7%BC%96%E8%BE%91%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6

!deepseek-models.json

B. refs

2.1 deepseek 开放平台

https://platform.deepseek.com/

2.2 deepseek API docs

编程

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

总结内容

DeepSeek官方API接入Codex保姆级教程: 使用V4 Flash模型降低AI编程门槛

🎯 视频核心内容概述

随着 DeepSeek 官方正式支持了 OpenAI 兼容类型的 API, 开发者迎来了更多的集成可能. 本期视频由科技区UP主 DP 为大家带来一期详尽的实战教程——教你如何低成本, 高效率地将 DeepSeek V4 Flash 官方 API 接入到 Codex 中. 这不仅极大降低了 Codex 的使用门槛, 也为未来集成更多大语言模型打下了极佳的基础.

🛠️ 核心准备环节

要实现完美接入, 前期需要做好以下准备:

获取专属 API Key: 前往 DeepSeek 开放平台申请 API Key, 切记妥善保管并保密.
账户充值: DeepSeek 的 API 调用采用预付费模式, 在开始前需确保账户内有足够余额.
获取映射文件: 前往配套文章或 UP 主提供的由于网盘链接, 下载并解压基础文件包, 准备好 deepseek-models.json 模型配置文件.

📝 配置文件修改指南

接入的核心在于修改位于用户根目录下的 .Codex 隐藏文件夹中的配置:

机器学习与人工智能

auth.json: 修改授权设置, 将准备好的 DeepSeek API Key 填入指定位置.
config.toml: 这一步最关键. 你需要对应修改 provider (如自定为 DPWorking), 将 model 指定为 Deepseek V4 Flash, 调整 URL 为 DeepSeek API 官方接口地址, 并将你的 API key 再次同步更新. 其余默认设置可保持不变.
deepseek-models.json: 直接将该文件放置在 .Codex 目录的最底层 (不需要套嵌多余的文件夹), 并在配置中将对应的模型正确映射进来.

💻 实机测试与表现评估

VSCode 命令行测试

一切设置就绪后, 在 VSCode 中调出 CLI, 输入 Codex 启动项目:

无缝切换模式: Codex 能够自动识别出 Flash 和 Pro 模型. 由于 V4 Flash 模型对 Codex 的兼容性更好, 推荐作为日常开发首选.
执行反馈: 指令下发后, Codex 可准确生成代码并执行新任务操作 (视频中展示了与语音提示 hook 的完美结合生效).
费用极低: 一次完整的任务交互后, 系统计费刷新显示仅需 0.02, 彰显了 DeepSeek 的极致性价比.

Codex 桌面端 APP 测试

在 APP 界面中, 尽管模型会显示为 Custom (自定义的), 且无法直观验证“思考强度 (High)”滑块的实际作用, 但完全不影响执行核心逻辑. 代码生成和执行表现稳定, 符合预期.

💡 总结与展望

这是一次极具里程碑意义的尝试. 利用官方 API 兼容性, 极大地 降低了 Codex 的上手成本和使用门槛 ；同时验证的这套流程和标准, 也为未来轻松接入更多不同平台, 不同版本的大语言模型提供了教科书式的参考. 强烈建议每一位对 AI 辅助编程感兴趣的开发者动手尝试!

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