Claude Code 和 Codex 对接国内模型教程

很多人想学 AI 编程，想耍一耍目前最流行的 Claude Code 和 Codex 编程工具，结果一上手就卡在了第一步。

要么没有国外的订阅账号，登录都登录不上；要么好不容易开通了，发现官方额度死贵，对话一会儿额度就耗光了；再加上时不时还有封号的风险，整的提心吊胆。

咱们怎么能因为「用不了工具」这种事，就把学 AI 编程的劲头给浇灭了呢！

其实 Claude Code 和 Codex 都支持切换模型，咱们用国内的大模型（比如 DeepSeek、Qwen、智谱 GLM）来驱动它们就行，量大管饱，不用魔法，也不怕封号。

这篇文章我就手把手教你把国内模型接到 Claude Code 和 Codex 里。我会以 DeepSeek 为例，看完你就能跑通整套流程，想换哪家模型都是一样的操作。

点个收藏，咱们开始~

为什么推荐 DeepSeek

在动手之前，先说说为什么我拿 DeepSeek 来举例。

DeepSeek-V4-Flash 这个模型主打性价比，输入 1 元 / 百万 token、输出 2 元 / 百万 token，大概只有 V4-Pro 十分之一的价格。

重点是它在 Agent 能力上做了大幅强化，在专门测试 AI 自主执行终端任务的 Terminal-Bench 上拿到了 82.7 分，竟然反超了自家的 V4-Pro 预览版（72.1 分），写代码、调工具、自主执行任务都很能打。

Agent 能力强、价格又便宜，用来驱动 Claude Code 和 Codex 学习 AI 编程，性价比是最高的。

而且更香的是，它原生支持了 Responses API，可以直接接入 Codex，不需要任何协议转换。 这一点后面配置的时候你会体会到有多省事。

当然，如果你已经买了其他平台的套餐，比如智谱 GLM、Qwen、Kimi、MiniMax，操作思路完全一样，把 Base URL 和 API Key 换成对应平台的就行。

CC Switch 是什么

Claude Code、Codex 这些命令行工具，每一个的配置格式都不一样。如果你想给它们换个模型供应商，得自己去翻文档，手动编辑 JSON、TOML 或者 .env 文件，填一堆 Base URL、API Key、模型名之类的参数。说不定改错一个字符就跑不起来，想在几个模型之间来回切换就更麻烦了。。。

CC Switch 就是来解决这个痛点的。它是一个免费开源的跨平台桌面工具，用一个可视化界面统一管理 Claude Code、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等多个 AI 编程工具的配置。

开源指路：https://github.com/farion1231/cc-switch

CC Switch 内置了 50 多个供应商预设，DeepSeek、Qwen、Kimi、智谱 GLM、MiniMax 这些都有，你不用自己手动改配置文件，点几下就能一键切换模型，还能从系统托盘里快速切换。

下面我就用它来带大家实操一遍。

安装 CC Switch

到 CC Switch 官网 或者 GitHub Releases 页面，根据你的操作系统选择对应的安装方式。

Mac 用户推荐直接用 Homebrew 一行命令安装，装完直接就能用：

brew install --cask cc-switch

Windows 用户从 Releases 页面下载 .msi 安装包，双击运行即可；Linux 用户根据发行版选择 .deb、.rpm 或 .AppImage。

安装完成后启动 CC Switch，主界面会出现在桌面或者系统托盘里。

下面我们就分别给 Claude Code 和 Codex 接上 DeepSeek 了。不过在那之前，得先把 DeepSeek 的 API Key 准备好。

准备大模型 API Key

不管接哪个工具，都得先有一个 DeepSeek 的 API Key。

到 DeepSeek 开放平台 注册登录，进入 API keys 页面，点击创建一个新的 key。

注意，key 只会在创建时完整显示这一次，记得当场复制保存好，后面在 CC Switch 里要用到它。

把 DeepSeek 接入 Claude Code

我们先从简单的 Claude Code 开始。

先装好 Claude Code

简单介绍一下 Claude Code。它是 Anthropic 推出的 AI 编程工具，直接在终端里运行，你跟它聊天描述需求，它就能自主分析项目、写代码、跑命令、修 Bug，全程自主执行。

安装 Claude Code 很简单，先确保电脑里有 Node.js 环境，没有的话去 Node 官网 下个傻瓜式安装包。然后一行命令搞定：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

装好后在终端输入 claude 就能进入对话界面，首次使用需要登录。但很多同学没有 Anthropic 的官方账号，登录这步就卡住了，根本没法直接用。

别急，下面就用 CC Switch 把它切换成 DeepSeek。

用 CC Switch 切换模型

打开 CC Switch，在顶部应用栏选择 Claude，然后点击「添加供应商」：

在预设的模型供应商列表里选择 DeepSeek：

接下来填写刚才在 DeepSeek 开放平台创建好的 API Key：

其余字段基本不用动，CC Switch 的 DeepSeek 预设已经帮你把模型都配好了，里面内置了 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两个版本。主模型默认是 Pro（对应 Claude Code 里的 Opus 位），小模型是 Flash（对应 Haiku 位）。

如果你想省钱又够用，直接全部用 V4-Flash 也完全没问题，它的 Agent 能力已经很强了。

如果你想用上 DeepSeek V4 的百万 tokens 超长上下文，还能在这里直接勾选开启 1M 模式，告诉 Claude Code 这个模型能吃下这么长的上下文，不用自己去改配置。

填完点右下角的「添加」按钮。这里能看到 Claude Code 的 JSON 配置文件，CC Switch 干的活儿就是帮你可视化地修改它，省去手动编辑的麻烦。

最后点击启用 DeepSeek 模型：

重新进入 Claude Code，左上角能看到当前用的模型。我们让它自报家门，输入一句：你是什么模型？

AI 能正常给出回复，就说明切换成功了：

你可能会发现，用 CC Switch 给 Claude Code 接 DeepSeek，整套流程格外简单。这是因为 DeepSeek 提供了兼容 Anthropic 协议的接口，而 Claude Code 本身就是按这个协议来通信的，CC Switch 直接把配置写进 settings.json 就能用了。

把 DeepSeek 接入 Codex

搞定 Claude Code，我们再来看 Codex。它是 OpenAI 推出的 AI 编程工具，最近的热度堪称炸裂，经常赠送重置额度，使劲蹬都蹬不完。

Codex 有两种形态，一种是在终端里跑的命令行版 Codex CLI，一种是带图形界面的桌面 APP。

命令行版的安装方式跟 Claude Code 类似，一行命令就能搞定：

npm install -g @openai/codex

装好后在终端输入 codex 就能进入对话界面，首次使用同样需要登录 OpenAI 账号。没有账号的话，就要自己折腾一下切换个模型。

至于 Codex 桌面 APP 的安装和基础玩法，前段时间我刚出过一套《保姆级的视频 + 图文教程》，需要的同学直接到我的 鱼皮 AI 导航 自取：

给 Codex 接 DeepSeek 有 3 种方法，我按推荐程度依次介绍。

方法 1、官方一键脚本（推荐）

DeepSeek 官方提供了一个配置脚本，跑一下就能全部搞定。

在运行之前，确保你已经安装了 Codex CLI 或者 ChatGPT 桌面 APP，并且至少启动过一次，让它生成好 ~/.codex 配置目录，脚本要往里面写东西。

官方文档参考：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/agent_integrations/codex/

Windows 用户在 PowerShell 执行：

irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

Mac 或 Linux 用户在终端执行：

bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup.sh)

脚本启动后会让你选择要用的模型，目前 DeepSeek-V4-Flash 已经可以直接选了，输入「1」就好：

首次运行时，它还会让你输入 API Key：

然后按回车键执行，唰唰唰，脚本就帮我们把 DeepSeek 接入到 Codex 中了。

多说几句，这个脚本会自动完成下面几件事：

1. 把你现有的 Codex 配置备份到 ~/.codex/backup-deepseek/ 目录，随时可以恢复
2. 生成一个 ~/.codex/models.json 文件，告诉 Codex 关于 DeepSeek 模型的元数据（上下文窗口大小、支持的推理等级等等）
3. 修改 ~/.codex/config.toml，写入 DeepSeek 的接口配置，你之前设置的 MCP 服务器和项目配置都会保留
4. 自动校验配置语法，如果有错就中止，不会损坏你的文件

配置完成后，重新打开 Codex，启动横幅如果显示 deepseek-v4-flash，就说明配好了：

如果你用的是 ChatGPT 桌面 APP 或者 Codex 的 VS Code 插件，不用单独配置，直接打开就能用 DeepSeek 模型了，因为它们和 CLI 版共用同一套配置文件。

想切换回官方模型的话，重新跑一遍脚本，在菜单里选恢复选项就行。

方法 2、手动编辑配置文件

如果你不想跑脚本，也可以自己手动修改配置文件，两步就能搞定。

第一步，在电脑的用户目录下找到 .codex 文件夹（Mac / Linux 路径是 ~/.codex/，Windows 是 %USERPROFILE%\.codex\），创建一个 models.json 文件，文件中的内容可以到 DeepSeek 官方文档 复制。

这个文件的作用是告诉 Codex 关于 DeepSeek 模型的各种参数信息，比如支持 100 万 token 的上下文窗口、支持 low / high / max 三档推理深度等。

第二步，在同一个目录下编辑 config.toml 文件，添加下面这段配置：

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<你的 DeepSeek API Key>"

把其中的 experimental_bearer_token 换成你自己的 API Key 就行。

这里的关键是 wire_api = "responses"，它告诉 Codex 用 Responses API 协议跟 DeepSeek 通信，而 DeepSeek-V4-Flash 原生就支持这个协议，所以能直接跑通。

保存文件后重新打开 Codex，就能用 DeepSeek-V4-Flash 了。

方法 3、用 CC Switch 做协议转换

前面两种方法之所以这么省事，全靠 DeepSeek 官方做了原生适配。但如果你想接的是智谱 GLM、Kimi、MiniMax 这些还不支持 Responses API 的模型，只改 base_url 大概率会翻车，直接给你报一个 404 错误。

问题出在协议上。Codex 用的是 OpenAI 的 Responses API，而大多数国内模型走的是 Chat Completions API，这俩压根儿不是一套东西。就好比你打电话，号码是拨通了，可你说中文、对方只懂法语，照样聊不到一块儿去。

所以这种情况下，关键在于中间得有个「翻译」，把 Codex 发出的请求转换成模型能听懂的格式。

好在 CC Switch 已经把这件事给我们办妥了。它的「本地路由」功能会在你电脑上起一个轻量级的代理服务，请求的流转过程是这样的：

Codex → CC Switch → 大模型 → CC Switch → Codex

整个转发对 Codex 完全透明，它自己还以为在访问 OpenAI 官方接口呢。这样既保留了 Codex 的原汁原味体验，又能用上便宜的国内模型，岂不美哉？

下面还是用 DeepSeek 来演示这个流程（截图现成），你换成其他供应商的操作步骤完全一样。

1、在 CC Switch 里添加供应商

打开 CC Switch，在顶部应用栏切换到 Codex，点击「添加供应商」：

在预设里搜索并选择 DeepSeek，跟前面给 Claude Code 配置时的步骤一样：

填入你的 DeepSeek API Key，其余字段保持默认：

跟 Claude Code 一样，模型这些 CC Switch 都已经预设好了，其他字段不用动。

要特别注意的是，这一步的关键是得 开启「本地路由映射」，然后点右下角的「添加」按钮保存就好。

回到主页后，选择启用 DeepSeek：

但是到目前为止，我们还不能在 Codex 中正常使用 DeepSeek，对话会直接报前面说的 404 错误：

2、开启本地路由

切换到 DeepSeek 后，系统会提示你开启路由。点击左上角的「设置」按钮进入设置页面：

找到路由设置菜单，把本地路由的「路由总开关」打开，然后选择启用 Codex 路由：

这一步就是让 CC Switch 的本地代理正式接管 Codex 的请求，前面说的协议转换全靠它。

大功告成！

重新打开 Codex CLI，就能看到已经切换为 DeepSeek 模型了。同样让它自报家门，能正常对话就说明切换成功了：

你会发现，AI 嘴上还说自己是基于 GPT-5 的 Codex。这是因为 Codex 会给模型注入一套自己的系统提示词，让它默认以为自己是官方模型，但实际干活的底层已经换成 DeepSeek 了。

再来试试 Codex 桌面 APP。因为它和命令行版共用 ~/.codex 这套配置，CC Switch 切换之后直接打开就能用，同样问它是什么模型，底层跑的也是 DeepSeek：

如果想改回来，反向操作即可，把路由关掉、再启用默认配置就行：

怎么样，是不是比想象中简单多了？

换成其他供应商也是这套流程，在 CC Switch 里选对应的预设（没有预设就自定义一个），把人家给你的专属 Base URL 和 API Key 填进去，别忘了开启本地路由。

给纯文本模型加上看图能力

配置完成之后，还有一个坑要提醒你。

DeepSeek-V4-Flash 虽然 Agent 能力很强，但它是纯文本模型，不能理解图片。如果你在 Codex 或 Claude Code 中让它分析一张截图、看一下 UI 界面长什么样，它是做不到的。

不过这个问题也有现成的解决方案，就是给你的 AI 编程工具装一个 Vision Skill，用另一个多模态视觉模型来帮它看图。

比如这个通用的 多模态视觉识别 Skill，专门就是为 DeepSeek 这类没有视觉能力的模型设计的。而且由于 Skill 是通用标准，Codex 和 Claude Code 等各种 AI 编程工具都能安装使用。

你需要先准备一个支持图片理解的视觉模型，比如通义千问的 Qwen3.8-Max，并且到对应的大模型平台获取到 API Key。

然后直接在 AI 编程工具中发一段提示词，让 AI 帮你完成 Skill 的安装和配置：

全局安装 Vision Skill（https://github.com/asuojun/claude-vision-skill），按照 README 的说明进行配置。
- 视觉模型用通义千问的 qwen3.8-max
- API Key 为 <改为你自己的 API Key>

安装好之后，当 AI 遇到需要看图的任务时，Vision Skill 就会自动把图片发给视觉模型，让它把图片内容转成文字描述，再交给 DeepSeek 继续推理。

如果你平时写代码不怎么需要 AI 看图，这一步可以先跳过，等用到的时候再装也来得及。想深入了解 Skills 的用法，可以阅读本教程编程工具板块「工具实战」目录中的《Agent Skills：通用 AI 技能库》。

写在最后

这篇文章手把手带大家把国内大模型（以 DeepSeek 为例）接入了 Claude Code 和 Codex。

给 Codex 接 DeepSeek 首选官方一键脚本，因为 DeepSeek 原生支持了 Responses API，不需要任何协议转换；如果要接的模型不支持这个协议，就用 CC Switch 的本地路由来做转换。给 Claude Code 接模型更简单，因为国内主流模型基本都提供了兼容 Anthropic 协议的接口，用 CC Switch 点几下就好。

看到这里你会发现，现在学 AI 编程的门槛真的低到不能再低了。百万 token 上下文、Agent 能力拉满、价格还便宜到离谱，成本可能只是官方订阅的零头。

工具和模型，都不该成为你学习路上的拦路虎。

所以别再用「我没账号、用不起」当借口了，配好环境，赶紧上手把工具用起来才是。至于该选哪个模型来干哪种活，可以阅读本教程编程工具板块中的《AI 模型选择指南》；如果你想搞清楚 Claude Code 为什么会封号、有哪些替代方案，可以阅读本目录中的《Claude Code 封号机制和应对方案》。