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Codex 和 Windsurf 使用 TOML 配置格式，仅支持系统级(全局)配置。CLI 会自动检测您安装的版本。
Windsurf 是 Codex 的增强版本。两者的配置完全相同。

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配置文件

位置: ~/.codex/config.toml 
model_provider = "megallm"
model = "gpt-5"

[model_providers.megallm]
name = "OpenAI using Chat Completions"
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY"
query_params = {}

[tools]
web_search = true
file_browser = true
Codex/Windsurf 仅支持系统级配置。 不支持项目级配置。

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环境变量

配置文件通过环境变量引用 API 密钥: 
export MEGALLM_API_KEY="sk-mega-your-api-key-here"
将其添加到您的 shell 配置文件中:
  • ~/.bashrc (bash)
  • ~/.zshrc (zsh)
  • ~/.config/fish/config.fish (fish)
  • PowerShell profile (Windows)

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验证环境变量

echo $MEGALLM_API_KEY
# Output: sk-mega-your-api-key-here

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手动设置

如果您不想使用 CLI: 
# 1. 创建目录
mkdir -p ~/.codex

# 2. 创建配置文件
cat > ~/.codex/config.toml << 'EOF'
model_provider = "megallm"
model = "gpt-5"

[model_providers.megallm]
name = "OpenAI using Chat Completions"
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY"
query_params = {}

[tools]
web_search = true
file_browser = true
EOF

# 3. 将环境变量添加到 shell 配置
echo 'export MEGALLM_API_KEY="your-api-key"' >> ~/.bashrc

# 4. 重新加载 shell
source ~/.bashrc

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配置选项

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模型选择

在配置中更改默认模型: 
model = "claude-opus-4-1-20250805"  # 或任何支持的模型
可用模型:
  • gpt-5 - 最新的 GPT 模型
  • gpt-4 - GPT-4
  • gpt-4o - GPT-4 优化版
  • claude-opus-4-1-20250805 - Claude Opus
  • claude-sonnet-4 - Claude Sonnet
  • gemini-2.5-pro - Gemini Pro
  • 查看模型目录了解完整列表

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工具设置

启用或禁用集成工具: 
[tools]
web_search = true      # 启用网络搜索功能
file_browser = true    # 启用文件浏览器
terminal = true        # 启用终端访问
code_execution = true  # 启用代码执行

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高级配置

model_provider = "megallm"
model = "gpt-5"
temperature = 0.7
max_tokens = 4096
top_p = 0.9

[model_providers.megallm]
name = "OpenAI using Chat Completions"
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY"
query_params = {}

[tools]
web_search = true
file_browser = true
terminal = true

[ui]
theme = "dark"
font_size = 14
show_line_numbers = true

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多个 API 密钥

如果您需要为不同目的使用不同的 API 密钥:

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使用环境变量

# 开发密钥
export MEGALLM_API_KEY="sk-mega-dev-key"

# 生产密钥
export MEGALLM_API_KEY_PROD="sk-mega-prod-key"

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切换配置

# 创建当前配置的备份
cp ~/.codex/config.toml ~/.codex/config.toml.backup

# 开发配置
cat > ~/.codex/config.toml.dev << 'EOF'
model_provider = "megallm"
model = "gpt-4o-mini"

[model_providers.megallm]
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY_DEV"
EOF

# 生产配置
cat > ~/.codex/config.toml.prod << 'EOF'
model_provider = "megallm"
model = "gpt-5"

[model_providers.megallm]
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY_PROD"
EOF

# 切换到开发环境
cp ~/.codex/config.toml.dev ~/.codex/config.toml

# 切换到生产环境
cp ~/.codex/config.toml.prod ~/.codex/config.toml

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Windsurf 特定功能

Windsurf 包含额外的配置选项: 
model_provider = "megallm"
model = "gpt-5"

[model_providers.megallm]
name = "OpenAI using Chat Completions"
base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
env_key = "MEGALLM_API_KEY"
query_params = {}

[windsurf]
cascade_mode = true           # 启用 Cascade AI 功能
multi_file_edit = true        # 允许编辑多个文件
context_awareness = "enhanced" # enhanced, standard, minimal

[tools]
web_search = true
file_browser = true
terminal = true
supercomplete = true          # Windsurf 自动完成功能

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验证

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检查配置文件

# 查看配置
cat ~/.codex/config.toml

# 验证 TOML 语法(如果安装了 toml-cli)
toml-check ~/.codex/config.toml

# 检查文件权限
ls -la ~/.codex/config.toml

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测试 API 连接

# 使用您的凭据测试 API
curl -H "Authorization: Bearer $MEGALLM_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     https://ai.megallm.io/v1/models

# 应该返回可用模型列表

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测试 Codex/Windsurf

# 运行 Codex/Windsurf
codex  # 或 'windsurf'

# 检查版本
codex --version  # 或 'windsurf --version'

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故障排除

检查目录是否存在:
ls -la ~/.codex/
如果缺失则创建:
mkdir -p ~/.codex
# 然后创建 config.toml
验证文件路径:
# 应该是:
~/.codex/config.toml
# 而不是:
~/.config/codex/config.toml  # <Icon icon="xmark" /> 错误位置
检查环境变量是否已设置:
echo $MEGALLM_API_KEY
如果为空:
# 添加到 shell 配置
echo 'export MEGALLM_API_KEY="your-key"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
验证密钥格式:
  • 必须以 sk-mega- 开头
  • 至少 20 个字符
  • 没有额外的空格或引号
测试密钥:
curl -H "Authorization: Bearer $MEGALLM_API_KEY" \
     https://ai.megallm.io/v1/models
检查配置文件:
cat ~/.codex/config.toml | grep model_provider
# 应该显示: model_provider = "megallm"
验证 base_url:
cat ~/.codex/config.toml | grep base_url
# 应该显示: base_url = "https://ai.megallm.io/v1"
确保没有拼写错误:
model_provider = "megallm"  # <Icon icon="check" /> 正确
# model_provider = "megalm"  # <Icon icon="xmark" /> 错误(拼写错误)
# model_provider = "openai"  # <Icon icon="xmark" /> 错误(不同的提供商)
验证语法:
# 如果安装了 toml-cli
toml-check ~/.codex/config.toml

# 或使用 Python
python3 -c "import tomli; tomli.load(open('~/.codex/config.toml', 'rb'))"
常见 TOML 错误:
# <Icon icon="xmark" /> 错误 - 缺少引号
model_provider = megallm

# <Icon icon="check" /> 正确
model_provider = "megallm"

# <Icon icon="xmark" /> 错误 - 不正确的节语法
model_providers.megallm
base_url = "..."

# <Icon icon="check" /> 正确
[model_providers.megallm]
base_url = "..."
重启 Codex/Windsurf:
# 关闭所有实例
pkill codex  # 或 'pkill windsurf'

# 重新启动
codex  # 或 'windsurf'
检查多个配置文件:
find ~ -name "config.toml" -path "*/.codex/*"
# 应该只显示一个文件
验证权限:
chmod 644 ~/.codex/config.toml

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为什么只支持系统级配置?

Codex 和 Windsurf 不支持项目级配置是因为:
  1. 单实例运行 - Codex/Windsurf 作为单个实例在所有项目中运行
  2. 全局设置 - 工具偏好适用于整个系统
  3. 简化管理 - 只需管理一个配置
项目特定密钥的解决方案: 在项目中使用环境变量: 
# 在项目目录中
cat > .env << 'EOF'
MEGALLM_API_KEY=project-specific-key
EOF

# 在运行 Codex 前加载
source .env && codex
或创建 shell 别名: 
# 在 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 中
alias codex-project-a='MEGALLM_API_KEY="key-for-project-a" codex'
alias codex-project-b='MEGALLM_API_KEY="key-for-project-b" codex'

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最佳实践

备份配置

在更改前保留 config.toml 的备份

使用环境变量

将 API 密钥存储在环境变量中,而不是配置文件中

版本控制

如果使用 env_key,可以提交 config.toml(没有硬编码密钥)

定期更新

保持 Codex/Windsurf 更新以获得最新功能

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对比: Codex vs Windsurf

功能CodexWindsurf
基础配置
MegaLLM 支持
配置位置~/.codex/~/.codex/
Cascade AI
Supercomplete
多文件编辑基础增强
Codex 和 Windsurf 使用相同的配置文件位置和格式。

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下一步

Claude Code 配置

配置 Claude Code

OpenCode 配置

配置 OpenCode

示例

查看实际示例

其他代理

配置其他 CLI 和 GUI 代理

模型目录

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