一次 DeepSeek V4 Pro 接入 Codex 失败复盘：为什么 Claude Code 能跑，Codex 却不应该直接接？

如果你最近在折腾 Codex、Claude Code、DeepSeek V4 Pro，大概率会遇到一个看起来很矛盾的现象：

同一个 deepseek-v4-pro：
普通 API 调用能返回；
Claude Code 里也能跑起来；
但一接到 Codex，就不稳定，甚至直接报错。

这很容易让人误判成模型能力问题：

是不是 DeepSeek V4 Pro 不会写代码？
是不是模型太弱？
是不是 Codex 不支持第三方模型？

我实际测下来，根因不是这个。

这类问题更准确的解释是：Codex、Claude Code、普通 OpenAI-compatible API 不是同一层协议。

DeepSeek V4 Pro 能不能回答代码问题，和它能不能直接满足 Codex 的 Responses API agent loop，是两件事。

一句话结论

2026-07-05 的实测结果如下：

deepseek-v4-pro 在 /v1/models 里可见；
/v1/chat/completions 可用；
/v1/responses 返回 HTTP 400 convert_request_failed；
/v1/messages 可用，并且 tool_use -> tool_result -> final answer 流程跑通。

因此我对当前接入方式的建议是：

使用场景	建议
普通代码问答	可以走 /v1/chat/completions
Claude Code	可以通过 /v1/messages 兼容层测试
Codex	不建议直接作为 /v1/responses 模型使用

注意，这不是说 DeepSeek V4 Pro 不能写代码，而是说它当前不应该被简单当成 Codex native Responses 模型。

为什么这个问题容易被误判？

因为很多人把 “OpenAI-compatible” 理解成了：

只要支持 OpenAI 风格 API，就能接所有 OpenAI 客户端。

但实际不是。

至少要拆成三层：

1. /v1/chat/completions
2. /v1/responses
3. /v1/messages

它们都像是在“发消息，拿回复”，但底层合同不一样。

协议入口	典型客户端	核心数据结构	适配难度
/v1/chat/completions	普通聊天、OpenAI SDK 应用	messages / choices	低
/v1/responses	Codex / OpenAI agent 工作流	input items / output items / tool events	高
/v1/messages	Claude Code / Anthropic SDK	content blocks / tool_use / tool_result	中

如果一个模型只声明 openai endpoint，它通常表示可以走 OpenAI-compatible chat，但不等于完整支持 Responses API。

实测 1：模型列表能看到，但只声明 openai endpoint

测试接口：

GET https://cn.crazyrouter.com/v1/models

deepseek-v4-pro 的返回片段：

{
  "id": "deepseek-v4-pro",
  "object": "model",
  "owned_by": "custom",
  "supported_endpoint_types": ["openai"],
  "public_endpoint_types": ["openai"]
}

这里最关键的是：

supported_endpoint_types: ["openai"]

这可以证明模型在线，也可以证明它以 OpenAI-compatible 模型形态暴露。

但它不能证明：

支持 /v1/responses
支持 Codex tool call item
支持 Responses streaming events
支持 reasoning continuation
支持 Codex 多轮工具结果续写

所以第一条排查原则是：

模型出现在 /v1/models 里，只能说明它“可见”；不能说明它适合所有 agent 客户端。

实测 2：chat completions 可用，但 token 预算要注意

先测普通 OpenAI-compatible chat：

curl https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Return exactly: DS_V4_PRO_CHAT_OK"
      }
    ],
    "max_tokens": 128
  }'

结果是成功的：

HTTP: 200
Visible content: DS_V4_PRO_CHAT_OK
finish_reason: stop

这说明 DeepSeek V4 Pro 作为 chat 模型没有问题。

但是，我第一次把 max_tokens 设成 30，结果只返回：

DS

响应里可以看到：

finish_reason: length
completion_tokens: 30
reasoning_tokens: 28

这说明 DeepSeek V4 Pro 会消耗 reasoning tokens。输出预算太小时，HTTP 200 并不代表结果可用。

如果你在 coding agent 里遇到“有响应但内容很短 / 空输出 / tool call 不完整”，不要只看状态码，要同时看：

finish_reason
visible content
completion_tokens
reasoning_tokens
tool_calls 是否完整

实测 3：Responses API 失败，这是 Codex 不适合直接接的核心证据

再测 Codex 更关心的 Responses API：

curl https://cn.crazyrouter.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "input": "Return exactly: DS_V4_PRO_RESPONSES_OK",
    "max_output_tokens": 128
  }'

返回结果：

HTTP: 400
Error code: convert_request_failed
Error type: new_api_error
Message: Invalid request.

这就是问题的核心。

如果 Codex 的 provider 使用：

[model_providers.custom]
wire_api = "responses"
base_url = "https://your-router.example/v1"

那 Codex 会按 /v1/responses 的语义发送请求。此时后端必须能理解 Responses API 的输入、输出、工具事件和多轮 continuation。

DeepSeek V4 Pro 在本轮测试里没有跑通 /v1/responses，所以不能直接被当作 Codex 的 Responses 模型。

Codex 到底需要什么？

Codex 不只是把 prompt 发给模型，然后等待一段文本。

一个真实 Codex 任务通常是这样：

读取仓库上下文
-> 规划修改
-> 调用工具读文件
-> 接收工具结果
-> 继续推理
-> 调用工具改文件
-> 运行测试
-> 根据测试结果继续修复
-> 输出最终总结

这要求模型和网关能稳定处理结构化事件。

Codex 可能需要：

能力	如果缺失会怎样
Responses input/output item	客户端无法识别每一步输出类型
tool call item	工具调用可能变成普通文本
tool result continuation	工具执行后无法继续同一任务
reasoning state	长任务多轮续写容易断
streaming event 顺序	客户端等待事件时卡住
非空最终输出	HTTP 200 但没有可用结果

所以 “chat completions 能返回内容” 不等于 “Codex 可以正常完成 agent 工作流”。

实测 4：为什么 Claude Code 能跑？

Claude Code 的路径不同。

它通常使用 Anthropic Messages 风格：

POST /v1/messages

本轮实测里，deepseek-v4-pro 通过 /v1/messages 完成了三步：

1. 文本请求成功
2. 工具调用 tool_use 成功
3. 工具结果 tool_result 续写成功

文本请求返回：

DS_V4_PRO_MESSAGES_OK

工具调用返回：

{
  "type": "tool_use",
  "id": "call_00_85VnDZJN9knCdt3l4aX67165",
  "name": "get_city_timezone",
  "input": {
    "city": "Beijing"
  }
}

继续传回工具结果：

{
  "type": "tool_result",
  "tool_use_id": "call_00_85VnDZJN9knCdt3l4aX67165",
  "content": "Asia/Shanghai"
}

最终返回：

The timezone for Beijing is Asia/Shanghai.

这说明 Claude Code 这条路径不是“只会普通聊天”，至少基础工具闭环能跑。

关键：Claude Code 能跑，不等于 DeepSeek 原生支持 Claude

这里要说清楚：

Claude Code 可以通过 deepseek-v4-pro 跑起来

并不代表：

DeepSeek V4 Pro 原生就是 Claude 模型

更准确的路径是：

Claude Code
  -> /v1/messages
  -> 网关把 Claude Messages 转成 OpenAI-compatible chat
  -> DeepSeek V4 Pro 生成内容或工具调用
  -> 网关再转回 Claude content blocks
  -> Claude Code 接收结果

所以真正发挥作用的是 Claude Messages 兼容层。

兼容层要负责：

Claude Code 侧	OpenAI-compatible / DeepSeek 侧	网关处理
text block	message.content	文本映射
tool_use	tool_calls	工具名、参数、id 映射
tool_result	tool role message	工具结果续写
stop_reason	finish_reason	停止原因映射
SSE event	stream delta	流式事件转换
usage	token usage	用量字段转换

这就是为什么同一个 DeepSeek V4 Pro，在 Claude Code 中能跑，在 Codex 中却不建议直接接。

两者差异可以这样理解

维度	Codex	Claude Code 兼容层
入口	/v1/responses	/v1/messages
核心协议	OpenAI Responses	Anthropic Messages
对模型要求	支持 Responses agent item 语义	能被网关转换成 Claude content blocks
DeepSeek V4 Pro 本轮结果	400 convert_request_failed	文本和工具闭环成功
推荐接入	不建议直接接	可以测试使用

一句话：

Codex 要的是 Responses agent runtime；
Claude Code 兼容层要的是可转换的 Messages / tool_use 结构。

这两个要求不是同一个难度。

如果你要自己验证，按这个顺序测

不要一上来就把模型接进 Codex 或 Claude Code。先用最小请求测 endpoint。

1. 测模型是否可见

curl https://cn.crazyrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

看：

id 是否存在
supported_endpoint_types 是什么
public_endpoint_types 是什么

2. 测 chat completions

curl https://cn.crazyrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Return exactly: DS_V4_PRO_CHAT_OK"
      }
    ],
    "max_tokens": 128
  }'

看：

HTTP status
content 是否非空
finish_reason
usage
reasoning_tokens

3. 测 responses

curl https://cn.crazyrouter.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "input": "Return exactly: DS_V4_PRO_RESPONSES_OK",
    "max_output_tokens": 128
  }'

如果这一步失败，就不要直接接 Codex。

4. 测 messages 工具闭环

如果目标是 Claude Code，不要只测一句 hello。至少要测：

text
tool_use
tool_result
final answer

因为 Claude Code 真正依赖的是工具闭环，而不是普通文本回复。

生产环境建议

如果你只是想用 DeepSeek V4 Pro 做普通代码问答：

用 /v1/chat/completions

如果你想在 Claude Code 中试用：

用 /v1/messages 兼容层
先测 tool_use -> tool_result
再跑真实仓库任务

如果你想接 Codex：

先确认 /v1/responses 能跑通
再确认工具调用、工具结果续写、流式事件、reasoning state
最后再接真实仓库

不要用下面这个逻辑做判断：

模型能聊天
=> 模型能写代码
=> 模型能接 Codex

正确判断应该是：

模型能聊天
=> 只说明 chat completions 可用
=> 还要单独验证 Codex 所需的 Responses agent loop

常见问题

1. DeepSeek V4 Pro 是不是完全不能用于 Codex？

不是绝对不能。准确说，是本轮测试中它没有作为 /v1/responses 模型跑通，所以不建议直接接 Codex。如果有专门的 Responses adapter，并且能完整转换工具调用、工具结果和流式事件，可以另行验证。

2. Claude Code 能跑，为什么 Codex 不行？

因为 Claude Code 可以走 /v1/messages 兼容层，网关负责转换 Claude content blocks 和 OpenAI-compatible chat。Codex 走 /v1/responses 时，需要的是另一套 agent item 语义。

3. HTTP 200 是不是就代表成功？

不是。本轮 chat completions 小 token 测试就是 HTTP 200，但可见输出只有 DS，因为 reasoning tokens 占用了大部分输出预算。

4. 该怎么设置 max_tokens？

不要给太小。对会消耗 reasoning tokens 的模型，低 max_tokens 会导致正文被截断。生产环境要记录 finish_reason 和 reasoning_tokens。

5. 最推荐的接入方式是什么？

当前最稳的是普通 API 走 /v1/chat/completions。Claude Code 可以走 /v1/messages 兼容层测试。Codex 不建议直接接，除非 /v1/responses 和工具闭环都验证通过。

总结

这次问题的关键不是 DeepSeek V4 Pro 的代码能力，而是协议适配。

本轮实测说明：

deepseek-v4-pro 可见；
/v1/chat/completions 可用；
/v1/responses 返回 400 convert_request_failed；
/v1/messages 文本和工具闭环可用。

因此：

普通 API：可以用 DeepSeek V4 Pro
Claude Code：可以通过 Messages 兼容层测试
Codex：不要直接当 Responses 模型接入

如果你正在做 coding agent 接入，最重要的经验是：

不要按模型名判断兼容性，要按 endpoint 和工具闭环判断兼容性。

原始长文和测试记录：

https://crazyrouter.com/blog/deepseek-v4-pro-codex-claude-code-compatibility-2026?utm_source=csdn&utm_medium=article&utm_campaign=deepseek_v4_pro_codex_claude_code_20260705&utm_content=csdn_v2_deepseek-v4-pro-codex-claude-code_20260705__canonical&utm_term=DeepSeek%20V4%20Pro%20Codex%20Claude%20Code