Codex 提示 model not supported / model not found
Codex 提示 model not supported / model not found 怎么解决
今天准备继续写 Codex 的小问题记录。
说一个很容易遇到的问题：
model not supported或者：
model not found有时候报错会更长一点，大概意思是：
The model is not supported when using Codex with a ChatGPT account这个错误已经提示的很明显了
第一个错误就是:你的模型没有找到
第二个错误就是:你的模型暂时不支持在codex中使用;
这个情况并不是 Codex 坏了，而是“你当前的登录方式、接口地址、模型名”这三件事没对上。
如果你遇到下面这些情况，可以继续看：
- Codex 能打开，但一发消息就报错
- 配了
model，但是提示model not found - 用 ChatGPT 账号登录，提示某个模型不支持
- 用 API_KEY 接入，结果模型名不认
- 配了 API 网关，但不知道
base_url和模型名怎么填
如果你还没安装 Codex，可以先看前面的
Codex 在 Windows 上运行的保姆级教程
Codex 在 Mac 上运行的从零到一保姆级教程
Codex桌面版配置使用教程
这篇默认你已经能在终端里运行：
codex先别急着改一堆东西
看到这个报错，先别急着，别乱改配置。
先按这个顺序看：
- 你现在是 ChatGPT 账号登录，还是 API_KEY 接入
- 你填的模型名是不是真的能用
- 你的
base_url有没有写对 - 你的接口是不是支持 Responses API
第一种情况：ChatGPT 账号登录，但模型名不支持
有些朋友是直接用 ChatGPT 账号登录 Codex 的。
这种方式本身没问题，但要注意：你能不能用某个模型，不完全取决于你在配置里写了什么，还和账号、套餐、当前可用模型有关。
比如你在配置里写了一个模型名：
model = "gpt-5-codex"但当前账号不支持这个模型，就可能出现类似：
The model is not supported when using Codex with a ChatGPT account先做一件事：把配置里的模型名换成你当前账号确认能用的模型。
如果你不知道哪个能用，可以先去掉自己乱填的 model 配置，让 Codex 用默认模型跑一次，这个前提是你的是ChatGPT的账号登录，Codex会
自己去找可用的默认模型
很多新手容易犯的错误是：看到网上有人写了某个 Codex 模型名，就直接复制到自己的配置里。结果别人能用，不代表你这个账号也能用。
不同模型适配的是不同的套餐
第二种情况：API_KEY 接入，但模型名写错
如果你走的是 API_KEY，那就更要注意模型名。
这里的模型名不是随便写的，也不是看别人文章里写什么就复制什么。
你要去自己使用的站点后台，找到“模型列表”或者“可用模型”，复制里面真实存在的模型名。
比如配置里这行：
model = "这里填你能用的模型名"一定要改成你自己能用的模型，一般中转站上都有自己的模型名称，每个站点的名称可能不一样哦…这点尤其要注意;
我截图的是我自己使用的站点https://cdn.yunaicode.com/
不要写成：
model = "我猜的模型名"也不要看见codex、gpt、claude这些关键词就自己拼一个。
如果模型名错了，最常见的结果报错，我随意写了一个
这类问题其实很好排，复制正确的模型名称就好了。
第三种情况：base_url 少了 /v1
这个也是新手很容易漏的地方。
Codex 配置里通常会有一行：
base_url = "你的API网关地址/v1"很多接口地址如果少了/v1，就可能出现 404、接口不支持、请求路径不对之类的问题。
一般各个站点也都会有不同的模型，不同的请求方式不同的base_url，你到站点的模型广场去看你想要的模型详情就可以找到
所以如果你看到：
404或者类似接口不存在的报错，先看base_url。
别一上来就改 API_KEY，也别重装 Codex。
第四种情况：接口不支持 Responses API
这个稍微绕一点，但也不难理解。
Codex 现在很多调用走的是 Responses API，不是老的 Chat Completions。
配置里一般会写：
wire_api = "responses"这句话的意思可以简单理解成：Codex 会按 Responses API 的方式去请求接口。
所以如果你的接口只支持传统的/chat/completions，不支持/responses，就可能出现：
unsupported endpoint或者 400、404 之类的问题。
我自己一开始也容易把这两个搞混。后来就记住一句话：
Codex 用的接口形态，最好确认支持 Responses API。如果你用的是 API 网关，也要确认它给 Codex 的入口支持这种调用方式。
我自己使用的站点截图：https://yunaicode.com基本上都支持两种模式，各位看官按需处理。
我现在常用的配置模板
下面这个模板比较通用。
不要直接复制完就不改，里面有两个地方必须换成你自己的。
model = "这里填你能用的模型名" model_provider = "custom" [model_providers.custom] name = "Custom API" base_url = "你的API网关地址/v1" env_key = "API_KEY" wire_api = "responses" approval_policy = "on-request" sandbox_mode = "workspace-write"Windows 用户如果用原生环境，可以加：
[windows] sandbox = "elevated"这里重点看三行。
第一行：
## 模型名称一定要正确,要和你用的站点支持的名称一样 model = "这里填你能用的模型名" ## 地址一定要注意站点告诉你的api地址是多少 base_url = "你的API网关地址/v1" ## 这里写的是环境变量名，不是直接写你的 Key env_key = "API_KEY"去后台复制，不要自己猜或者手输。
Windows 下怎么检查 API_KEY
如果你是 Windows，打开 PowerShell：
echo$env:API_KEY如果能看到你的 Key，说明环境变量生效了。
如果什么都没有，重新设置：
setx API_KEY"你的 API Key"然后关闭 PowerShell，重新打开，再检查一次：
echo$env:API_KEYsetx这个地方很多人会踩坑。它设置完后，当前窗口不一定马上生效，重新打开 PowerShell 很重要。
Mac 下怎么检查 API_KEY
Mac 打开终端：
echo$API_KEY如果没有输出，先看你用的是不是 zsh：
echo$SHELL一般现在 Mac 默认是 zsh，可以这样写：
echo'export API_KEY="你的 API Key"'>>~/.zshrcsource~/.zshrc再检查：
echo$API_KEY能看到就行。
我的排查顺序
如果你懒得看前面那么多，可以直接按这个顺序来：
- 先看自己是 ChatGPT 登录，还是 API_KEY 接入
- 如果是 ChatGPT 登录，先别乱填最新模型名
- 如果是 API_KEY 接入，去后台复制真实模型名
- 检查
base_url最后有没有/v1 - 检查
API_KEY环境变量有没有生效 - 检查接口是否支持 Responses API
- 改完配置后，重新打开终端再试
这个顺序基本能排掉大多数model not found和model not supported。
成功是什么样子
配置没问题的话，进入项目目录：
codex然后问一句：
请用中文回复。先不要修改文件，帮我看一下当前目录里有哪些文件。如果 Codex 正常回复，并且能读到当前目录，就说明基本跑通了。
如果它还是报模型问题，就回到上面的几个点继续查。
最后说一下
这类报错看着吓人，其实大多数不是大问题，先查配置。