Codex 多模型支持实战指南
为什么需要多模型支持？
在开发过程中，不同的任务可能需要不同的 AI 模型。例如，代码生成可能需要 GPT-5 的强大能力，而简单的文本处理使用 Ollama 本地模型更高效。Codex 的多模型支持让你可以根据任务需求灵活切换，无需更换工具。
Codex 的模型切换功能基于 model_family.rs 和 model_provider_info.rs 实现，支持多种主流 AI 模型和自定义模型配置。
支持的 AI 模型和提供商
Codex 支持多种 AI 模型和提供商，包括但不限于：
| 模型系列 | 提供商 | 特点 |
|---|---|---|
| GPT-5 系列 | OpenAI | 强大的代码生成和理解能力 |
| o3/o4-mini | OpenAI | 高效的推理和响应能力 |
| codex-mini-latest | OpenAI | 专为代码开发优化 |
| Ollama 本地模型 | Ollama | 本地部署，保护隐私 |
这些模型的支持在 model_family.rs 中定义，通过 find_family_for_model 函数识别和配置不同的模型系列。
配置模型提供商
要使用不同的 AI 模型，首先需要配置相应的模型提供商。Codex 通过 config.toml 文件管理模型提供商配置，支持 OpenAI、Ollama 等多种提供商。
配置 OpenAI 提供商
OpenAI 是 Codex 的默认提供商，支持 GPT 系列模型。以下是配置示例：
[model_providers.openai]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"
这个配置定义了 OpenAI 提供商的基本信息，包括名称、API 地址、环境变量键和使用的 API 类型。
配置 Ollama 本地模型
Ollama 允许你在本地运行开源模型，保护数据隐私。配置示例：
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
Codex 通过 ollama/src/client.rs 实现与 Ollama 的交互，支持模型拉取和推理功能。
切换 AI 模型的方法
Codex 提供多种方式切换 AI 模型，满足不同场景的需求。
命令行参数切换
使用 --model 参数临时指定模型：
codex --model o3 "帮我优化这段代码"
