事情是这样的。

前两天我折腾了一件事，折腾完之后脑子里就一个念头，这玩意要是早半年这么顺，我能少走多少弯路。

故事得从Codex说起。

如果你关注最近的AI编程工具，应该能感受到一股火药味，Claude Code出来之后，整个赛道被重新点燃了，Anthropic、OpenAI、Google御三家的Opus、GPT、Gemini大模型一路疯狂开卷！

Codex其实很早就有了，但在GPT-5.5出来之前，说实话存在感一直不如Claude Code。

直到GPT-5.5发布，这东西才真正出圈了，代码理解和生成这块，我觉得是目前所有AI编程工具里最顶的之一。

问题只有一个：

在国内用不了。

这个「用不了」不是功能不完善、体验不好那种用不了，是直接连不上的那种用不了。你开心地打开Codex，结果发现第一个账号登录页面，就拦住了你根本没法往下走。

拦在你面前的，至少有三道坎要过：

第一，你需要一个ChatGPT账号，这个目前还不算麻烦，因为注册ChatGPT的账号，使用国内的邮箱也可以注册。

第二，等你注册好了账号，回来登录，发现Codex还需要进行手机号验证，并且国内+86的手机号收不到验证码，OpenAI硬性限制。

第三，就算你用各种方法解决了验证码的问题，登录上去了，要使用Codex还需要GPT的付费订阅，付款方式只支持国外信用卡，微信支付宝统统不支持。

很多教程都在讲Codex的功能多强大、怎么用它开发项目，但这些最关键的前提问题反而一笔带过。登录都登不上去，功能再强也是白搭。

那有没有什么办法，能绕过这些限制，在国内网络环境下也能流畅使用Codex呢？

答案是有的，而且比你想象中简单得多。

核心方案就是它：cc-switch。

这名字起得挺直白的，switch，切换。它的功能一句话就能说清楚，让你在国内网络环境下，用国内的模型来跑Codex。

我当时的反应就是，还有这种操作？？？

cc-switch的逻辑其实很简单：你把cc-switch下下来装好，它会在你电脑上跑一个本地服务。然后Codex那边的请求，cc-switch截住，帮你转发到国内的模型服务商那边。相当于中间搭了一座桥，桥这边是Codex的界面和交互，桥那边是DeepSeek、GLM这些国内模型的算力。

下面我把完整的配置步骤一步一步写清楚，没有用过的同学跟着操作就行。

第一步，下载cc-switch

先去cc-switch的GitHub Release页面下载安装包，地址是：
https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

进去之后点「Show all 18 assets」，就能看到Windows的安装包了，如果是Mac的同学， 则选择对应的macOS安装包即可。下载安装，过程很简单，一路下一步就行。

装完之后打开cc-switch，你会看到一个简洁的主界面。先选左边的OpenAI，然后点右边的+号，添加供应商。

第二步，获取DeepSeek API Key

cc-switch支持很多国内的模型供应商，DeepSeek是目前性价比最高的选择。

去DeepSeek开放平台注册账号：
https://platform.deepseek.com/sign_in

注册登录后，在API Keys页面创建一个新的API Key，复制出来保存好。DeepSeek现在的API价格确实良心，百万token输入也就几毛钱，比直接走OpenAI的API便宜了不知道多少倍。

回到cc-switch，在添加供应商页面选择DeepSeek，把刚才复制的API Key粘贴进去，点添加按钮。

回到cc-switch主页，你会看到DeepSeek已经添加成功了，点开关按钮让它变成启用状态。

第三步，登录Codex

这个时候再重新去打开Codex，你会发现Codex已经自动跳过了登录页面，登录成功了。登录成功后你会看到初始化的角色选择引导，根据你的使用场景选Engineering或者Skip都行。

进入Codex主界面后，点右下角的Settings按钮，你会看到Codex实际上是透过cc-switch的API Key方式登录的，不需要ChatGPT账号，不需要手机验证，不需要国外信用卡。

就是这么简单的3步，不需要去改Codex的任何配置文件，也不需要去配置任何代理，直接就这样丝滑地绕过了Codex的登录限制，配上任何你想用的国内大模型API KEY，直接就可以开搞了，整个过程完全可以用极简来形容！

第四步，踩坑预警：遇到404错误怎么办

就当我以为一切顺利，开始在Codex聊天框里输入了第一句话开始对话时，结果直接给我弹了个404错误：

unexpected status 404 Not Found: Unknown error, 
url: https://api.deepseek.com/responses

我当时就愣住了。啥意思？404？

琢磨了半天才反应过来，Codex用的是OpenAI最新的Responses API，调用的是/v1/responses这个接口。

但DeepSeek那边只支持Chat Completions接口，也就是/v1/chat/completions。

Codex发请求到DeepSeek，DeepSeek一看，哥们你找谁？我这里没有/responses这个门啊，404给你。

所以说，两边的协议没对齐，桥搭到一半断了。

那怎么搞？

这时候cc-switch的另一个功能就派上用场了：路由。

其实在CC-Switch上，我们用的DeepSeek模型也有明显提示，你会看到模型这里会有“需要路由”几个字：

编辑DeepSeek供应商，也能看到有一项"需要本地路由映射"的选项，默认也是开启的：

回到cc-switch主页面上，点cc-switch边上的设置按钮，进入设置页面：

下方有一个tab页，找到路由相关的配置，默认是关闭的：

点开本地路由，打开路由总开关，路由启用打开Codex：

然后回到cc-switch主页，你会看到路由开关已经亮了

重启Codex，再次和Codex对话，你会发现已经可以正常收到模型回复了。

看着Codex的编辑器里DeepSeek的回复一行一行地输出，延迟低到几乎感觉不到，整个过程相当丝滑！

如果你点开cc-switch的「使用统计」按钮，还能看到当前正在使用的模型信息和调用次数：

收个尾

说真的，这一套搞完之后我用了两周，整体体验还是非常好的。

DeepSeek、GLM这些国产模型相比GPT-5.5或者Opus 4.8，差距肯定还是有的。

但当你消耗了上亿Token，开发了一个复杂的功能模块后，再把它们的价格拉出来一对比：国产模型简直便宜得跟不要钱似的，量大管饱！

而即使是能直接使用国外大模型的同学，考虑到Token使用成本，现在更主流的用法也通常是使用Opus/GPT这样的国外大模型去做规划设计，然后用GLM/DeepSeek这样的国内大模型去做具体的编码任务实现。

最后聊聊cc-switch，像Codex这样一个美国公司写的编辑器，跑着中国公司的大模型，中间隔了一层GitHub上的开源中转，最后在我这台Windows电脑上出代码：

没有一个公司规划过这条路线，也没有什么商务合作，可能就是cc-switch的作者在某个晚上发现Codex很好用，但自己环境不趁手，花了几个小时写了这个工具，然后顺手传到了GitHub上，帮助了无数个后来者也能轻松地用起来，这可能就是开源项目最大的魅力所在吧。

我不知道cc-switch这个项目会一直维护多久，也许哪天就被官方功能取代了，或者被更好的方案覆盖了。但至少在这个时间点，它让我用上了Codex，而且体验很好。

这就够了！

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