DeepSeek जैसे अन्य मॉडल्स को जोड़ना
📚 सीरीज नेविगेशन: पिछला लेख 04 · सदस्यता और शुल्क Codex के खर्चों को स्पष्ट करता है—सदस्यता बेहतर है या उपयोग के अनुसार भुगतान। यह लेख "पैसे बचाने" की दिशा में आगे बढ़ता है और एक अन्य तरीके के बारे में बात करता है: Codex के पीछे चल रहे मॉडल को DeepSeek जैसे अन्य मॉडल्स से बदलना।
⚠️ शुरुआत में ही एक बात स्पष्ट कर लें (यह प्रायोगिक है, बदल सकता है और वास्तविक परीक्षण पर आधारित है): Codex OpenAI का एक उत्पाद है, और इसके आधिकारिक दस्तावेज़ों में DeepSeek को जोड़ने का कोई सीधा नियम नहीं है। Codex को किसी तीसरे पक्ष के मॉडल से जोड़ना समुदाय द्वारा खोजा गया एक तरीका है, जो आधिकारिक तौर पर दिए गए एक विकल्प—कस्टम मॉडल प्रदाता (
model_providers) पर निर्भर करता है। यह तरीका काम करेगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि तीसरा पक्ष किस प्रकार के एपीआई प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, और यही वह स्थान है जहाँ समस्या आ सकती है (जिसके बारे में भाग 03 में बताया गया है)। इस लेख में जहां भी आधिकारिक तौर पर उल्लेख किया गया है (कॉन्फ़िगरेशन विकल्प, डिफ़ॉल्ट व्यवहार), मैंने उनके स्रोतों को लिखा है; DeepSeek वाला भाग वास्तविक अभ्यास और समुदाय के सुझावों पर आधारित है, और एपीआई एड्रेस, मॉडल नाम आदि बदल सकते हैं, इसलिए हमेशा आधिकारिक विवरणों को ही अंतिम मानें।
दोस्तों, कुछ समय पहले की मेरी एक बातचीत देखें:
सहकर्मी: "क्या तुमने Claude Code को DeepSeek से जोड़कर बहुत सारे पैसे नहीं बचाए? Codex में भी वही तरीका आज़माओ।" मैं: "मुझे भी लगा कि वह तरीका काम करेगा... लेकिन दो घंटे लगाने और सारे कॉन्फ़िगरेशन सही होने के बाद भी एरर आ रही थी।" सहकर्मी: "अरे? क्या यह केवल base_url बदलने जैसा नहीं था?" मैं: "Codex और Claude Code का तरीका अलग है। वे दिखने में एक जैसे लग सकते हैं, लेकिन काम करने का तरीका काफी अलग है।"
सच कहें तो, यह लेख पूरे Codex श्रृंखला में आपको सबसे अधिक जागरूक करने वाला लेख है। इंटरनेट पर "Codex को DeepSeek से जोड़ने" के कई ट्यूटोरियल्स हैं, लेकिन अधिकांश में एक महत्वपूर्ण बात नहीं बताई गई है: Codex और Claude Code को तीसरे पक्ष से जोड़ने का मूल सिद्धांत पूरी तरह अलग है। यदि आप Claude Code के नियमों को सीधे लागू करेंगे, तो प्रोटोकॉल की समस्या आ सकती है। इस लेख में हम इसी समस्या को समझेंगे।
इस लेख को पढ़ने के बाद, आपको मिलेगा:
- Codex और Claude Code में तीसरे पक्ष को जोड़ने के मूल अंतर की स्पष्ट व्याख्या (जिससे आपका समय बचेगा)
- एक तुलनात्मक तालिका "क्या Codex को तीसरे पक्ष से जोड़ना चाहिए", जो निर्णय लेने में मदद करेगी
- दोनों तरीकों (मैन्युअल
config.tomlसंपादन बनाम तीसरे पक्ष के एजेंट टूल्स) के लाभ और नुकसान की तुलना model_providersके लिए एक कॉन्फ़िगरेशन ढांचा, सत्यापन विधि और एरर समाधान
01 पहले समझें: Codex में मॉडल बदलना, Claude Code जैसा नहीं है
पहले निष्कर्ष देखते हैं: Claude Code में मॉडल बदलना पर्यावरण चरों को बदलने जैसा है, जबकि Codex में इसके लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में 'मॉडल प्रदाता' को बदलना होता है; और अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि Codex तीसरे पक्ष के एपीआई प्रोटोकॉल के लिए सख्त है, यह किसी भी एपीआई से सीधे नहीं जुड़ता।
हम इसे चरण-दर-चरण समझेंगे।
आपके द्वारा उपयोग किया जाने वाला Codex मूल रूप से टर्मिनल में चलने वाला एक क्लाइंट है—जो कोड पढ़ता है, टूल्स का उपयोग करता है और संदर्भ प्रबंधित करता है, लेकिन वह स्वयं सोचता नहीं है। हर कदम पर वह अनुरोध को एक बड़े मॉडल के पास भेजता है। डिफ़ॉल्ट रूप से यह मॉडल OpenAI का GPT है (वर्तमान में gpt-5.5 अनुशंसित है, स्रोत: Codex आधिकारिक दस्तावेज़)।
"तीसरे पक्ष को जोड़ना" का अर्थ है कि इस अनुरोध के गंतव्य को OpenAI से बदलकर किसी अन्य प्रदाता पर सेट करना। Codex आधिकारिक रूप से इसके लिए एक विकल्प देता है—दस्तावेज़ों में लिखा है:
आप Codex को किसी भी ऐसे मॉडल या प्रदाता पर सेट कर सकते हैं जो Chat Completions या Responses API का समर्थन करता हो, ताकि वह आपके काम के अनुकूल हो सके। (स्रोत: Codex आधिकारिक दस्तावेज़)
सादृश्य: प्लग का प्रकार। Claude Code एक यूनिवर्सल एडेप्टर की तरह है, जहाँ तीसरा पक्ष यदि 'Anthropic प्रोटोकॉल के अनुकूल' एपीआई प्रदान करता है, तो वह सीधे जुड़ जाता है। Codex अलग है, वह एक निश्चित प्लग को ही पहचानता है—यह केवल OpenAI के दो प्लग्स (Chat Completions और Responses API) को पहचानता है। DeepSeek जैसे अन्य मॉडल्स आमतौर पर 'OpenAI अनुकूल' एपीआई प्रदान करते हैं, इसलिए वे सैद्धांतिक रूप से जुड़ सकते हैं। लेकिन यहाँ एक समस्या है:
Codex के दस्तावेज़ों में लिखा है—Chat Completions API का समर्थन 'पुराना हो चुका है और भविष्य के वर्शन्स में इसे हटा दिया जाएगा' (स्रोत: Codex दस्तावेज़)। इसका मतलब है कि Codex मुख्य रूप से Responses API पर केंद्रित है। और Responses API OpenAI का एक नया प्रोटोकॉल है, जिसका कई तीसरे पक्ष के मॉडल्स पूरी तरह समर्थन नहीं करते।
यही कारण था कि मैं दो घंटे तक परेशान रहा: मुझे लगा कि "DeepSeek OpenAI के अनुकूल है" तो काम हो जाएगा, लेकिन वह प्रोटोकॉल के कारण काम नहीं कर रहा था।
💡 संक्षेप में: Claude Code में मॉडल पर्यावरण चरों से बदलता है और Anthropic प्रोटोकॉल का उपयोग करता है; जबकि Codex में इसके लिए
config.tomlमें प्रदाता को बदलना होता है और यह OpenAI प्रोटोकॉल (मुख्य रूप से Responses API) का उपयोग करता है—इसलिए दोनों को एक समान न समझें।
02 क्या Codex को तीसरे पक्ष से जोड़ना चाहिए? यह तालिका देखें
पहले वास्तविक स्थिति को समझें: Codex को तीसरे पक्ष से जोड़ना Claude Code की तुलना में कम फायदेमंद है। यह मेरा अनुभव है।
इसके तीन कारण हैं:
पहला, Codex में तीसरे पक्ष को जोड़ने की सफलता दर Claude Code से कम है—प्रोटोकॉल की समस्याओं के कारण यह हमेशा सफल नहीं होता।
दूसरा, GPT-5.5 की कोडिंग क्षमता Codex में बहुत मजबूत है, विशेष रूप से जटिल और बड़े कार्यों में। तीसरे पक्ष के मॉडल्स से काम तो हो जाएगा, लेकिन गुणवत्ता वैसी नहीं भी हो सकती है।
तीसरा, OpenAI की सदस्यता (Plus / Pro) में Codex की सीमा शामिल होती है (जैसा कि लेख 04 में बताया गया है)। जब आपने सदस्यता ली हुई है, तो एपीआई के लिए अलग से भुगतान करना सही नहीं है।
तुलना तालिका:
| विशेषता | आधिकारिक GPT (Codex डिफ़ॉल्ट) | तीसरा पक्ष / अन्य मॉडल्स (जैसे DeepSeek) |
|---|---|---|
| लागत | महंगी, भारी उपयोग में बिल बढ़ सकता है | ✅ सस्ती, बहुत किफायती |
| कनेक्टिविटी | कई बार नेटवर्क समस्या आ सकती है | ✅ सीधे और तेज़ी से जुड़ता है |
| कनेक्शन की जटिलता | लॉगिन करते ही चालू | ⚠️ प्रोटोकॉल अनुकूलता की समस्या आ सकती है |
| कोडिंग क्षमता | ✅ GPT-5.5 बड़े और जटिल कार्यों में सर्वश्रेष्ठ | सामान्य कार्यों के लिए ठीक, जटिल में कभी-कभी कमी |
| आधिकारिक समर्थन | ✅ पूरी तरह समर्थित | ❌ प्रायोगिक, कोई आधिकारिक समर्थन नहीं |
| कॉन्फ़िगरेशन की स्थिरता | स्थिर रहता है | ⚠️ एपीआई बदलने पर दोबारा सेट करना पड़ सकता है |
इसे समझ लें: यहाँ तीसरे पक्ष को जोड़ने में 'क्या वह जुड़ पाएगा' का जोखिम रहता है, जिससे इसका महत्व कम हो जाता है।
किसे आज़माना चाहिए:
- ✅ आज़मा सकते हैं: जो बहुत भारी उपयोग करते हैं और कोडिंग में सामान्य बदलाव ही करते हैं; या जिन्हें नेटवर्क समस्याओं के कारण सीधे जुड़ने वाले घरेलू मॉडल की आवश्यकता है।
- ❌ न आज़माएँ: जिनके पास पहले से OpenAI की सदस्यता है; जो जटिल आर्किटेक्चर और बड़े सुधारों पर काम करते हैं; या जो जटिल कॉन्फ़िगरेशन से बचना चाहते हैं।
मेरा निष्कर्ष: मैं Claude Code में अक्सर DeepSeek का उपयोग करता हूँ, और Codex में मैं आधिकारिक मॉडल का ही उपयोग करता हूँ। ऐसा इसलिए नहीं कि DeepSeek अच्छा नहीं है, बल्कि इसलिए कि Codex में इसे सेट करना बहुत जटिल और अस्थिर है।
💡 संक्षेप में: Codex में तीसरे पक्ष को जोड़ने में प्रोटोकॉल अनुकूलता का जोखिम रहता है, इसलिए सदस्यता वाले उपयोगकर्ता, जटिल कोडिंग करने वाले और कोडिंग से बाहर रहने वाले लोग इससे बचें; यदि आज़माना चाहते हैं, तो समझें कि यह एक प्रायोगिक तरीका है।
03 दो तरीके: कॉन्फ़िगरेशन बदलना बनाम एजेंट टूल्स
यदि आप फिर भी इसे आज़माना चाहते हैं, तो समझें कि इसके दो तरीके हैं।
यह आरेख दिखाता है: दोनों ही तरीकों में सबसे मुख्य चुनौती 'प्रोटोकॉल अनुकूलता' की होती है।
तरीका 1: config.toml में बदलाव (आधिकारिक विकल्प)
Codex अपने सभी कॉन्फ़िगरेशन्स को ~/.codex/config.toml फ़ाइल में सहेजता है (यह यूजर लेवल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल है, स्रोत: आधिकारिक दस्तावेज़)। आप इसमें कस्टम "मॉडल प्रदाता" जोड़ सकते हैं।
सादृश्य: फ़ोन बुक में नया संपर्क जोड़ना। डिफ़ॉल्ट रूप से फ़ोन बुक में केवल OpenAI का नंबर होता है, यदि आप DeepSeek को जोड़ना चाहते हैं, तो आपको एक नया संपर्क बनाना होगा: उसका नाम, एपीआई यूआरएल (base_url), और प्रमाणीकरण के लिए एपीआई की का पर्यावरण चर लिखना होगा। इसके बाद Codex से कहना होगा कि वह इस नए संपर्क को कॉल करे।
मुख्य कॉन्फ़िगरेशन विकल्प नीचे दिए गए हैं (स्रोत: आधिकारिक दस्तावेज़):
| कॉन्फ़िगरेशन विकल्प | आधिकारिक अर्थ |
|---|---|
model_providers.<id>.name | कस्टम प्रदाता का नाम |
model_providers.<id>.base_url | प्रदाता का एपीआई यूआरएल |
model_providers.<id>.env_key | एपीआई की का पर्यावरण चर |
model_providers.<id>.wire_api | उपयोग होने वाला प्रोटोकॉल, डिफ़ॉल्ट और एकमात्र समर्थित मान responses है |
model_provider (मुख्य) | वर्तमान में उपयोग होने वाला प्रदाता, डिफ़ॉल्ट openai |
model (मुख्य) | वर्तमान में उपयोग होने वाला मॉडल |
यहाँ wire_api को देखें—दस्तावेज़ों में स्पष्ट लिखा है: केवल responses ही समर्थित मान है (responses is the only supported value)। यह इस तरीके की सबसे बड़ी चुनौती है: यदि तीसरा पक्ष Chat Completions का समर्थन करता है और Responses API का नहीं, तो यह तरीका काम नहीं करेगा।
DeepSeek 'OpenAI के अनुकूल' है, लेकिन यह मुख्य रूप से Chat Completions का समर्थन करता है। क्या यह Codex के
responsesप्रोटोकॉल के साथ काम कर पाएगा, यह पूरी तरह से वर्तमान अनुकूलता पर निर्भर करता है, और बदल सकता है। यदि काम करता है तो अच्छा है, और यदि नहीं करता तो यह प्रोटोकॉल की सीमा के कारण है।
तरीका 2: तीसरे पक्ष के एजेंट टूल का उपयोग (समुदाय का समाधान)
चूँकि प्रोटोकॉल एक समस्या है, इसलिए समुदाय ने एक समाधान निकाला है: अपने कंप्यूटर पर एक स्थानीय एजेंट सर्विस चलाना जो प्रोटोकॉल को ट्रांसलेट करे—Codex इस स्थानीय एजेंट को अनुरोध भेजता है, एजेंट उसे DeepSeek के फॉर्मेट में बदलकर भेजता है, और उत्तर मिलने पर उसे दोबारा ट्रांसलेट करके Codex को देता है। Codex को लगता है कि वह सीधे OpenAI से बात कर रहा है।
CC Switch (एक मुफ़्त और ओपन सोर्स क्रॉस-प्लेटफॉर्म टूल, GitHub: github.com/farion1231/cc-switch) यही काम करता है: यह कंप्यूटर पर एक स्थानीय एजेंट चलाता है, और Codex के अनुरोधों को आपके द्वारा चुने गए मॉडल पर भेजता है, जिसमें DeepSeek आदि के लिए पहले से सेटिंग्स होती हैं।
CC Switch इंस्टॉल करने के बाद, ऐप खोलें और "Add Provider" पर क्लिक करें।
बाईं ओर की सूची में से उस टूल को चुनें जिसे आप कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं (यहाँ Codex चुनें), और दाईं ओर सेटिंग्स खुल जाएंगी—वहाँ वह मॉडल चुनें जिसे आप जोड़ना चाहते हैं और उसकी एपीआई की दर्ज करें।
यहाँ पहले से दिए गए मॉडल्स की सूची दिखाई देती है—जिसमें DeepSeek, OpenRouter आदि शामिल हैं, आपको यूआरएल या प्रोटोकॉल की सेटिंग्स खुद करने की आवश्यकता नहीं होती, बस की दर्ज करनी होती है।
सादृश्य: दुभाषिया (translator)। आप (Codex) केवल अंग्रेजी (OpenAI प्रोटोकॉल) जानते हैं, और सामने वाला (DeepSeek) केवल चीनी जानता है। पहले तरीके में सामने वाले से अंग्रेजी सीखने की उम्मीद की जाती है; दूसरे तरीके में आप बीच में एक दुभाषिया (एजेंट टूल) रख देते हैं जो दोनों तरफ बात कराता है।
दोनों तरीकों की तुलना:
| विशेषता | तरीका 1: config.toml संपादन | तरीका 2: एजेंट टूल (CC Switch) |
|---|---|---|
| क्या आधिकारिक है | ✅ आधिकारिक कॉन्फ़िगरेशन विकल्प | ❌ तीसरे पक्ष का समुदाय टूल |
| प्रोटोकॉल अनुकूलता | ⚠️ तीसरे पक्ष द्वारा responses के समर्थन पर निर्भर | ✅ एजेंट स्वयं प्रोटोकॉल ट्रांसलेट करता है, सफलता दर अधिक |
| जटिलता | फ़ाइल में कोड लिखना होता है, एरर की संभावना | इंटरफ़ेस में केवल की डालनी होती है, आसान है |
| पारदर्शिता | सब कुछ आपकी फ़ाइल में स्पष्ट रहता है | एक अतिरिक्त सॉफ्टवेयर का उपयोग होता है |
| कई मॉडल्स बदलना | हर बार फ़ाइल बदलनी होगी | एक क्लिक से बदल सकते हैं |
| किसके लिए उपयुक्त | जो कॉन्फ़िगरेशन को खुद समझना चाहते हैं | जो बिना झंझट के काम शुरू करना चाहते हैं |
मेरा सुझाव: यदि आप यह समझना चाहते हैं कि Codex कैसे काम करता है, तो पहला तरीका देखें; यदि आप बिना किसी कोडिंग झंझट के काम करना चाहते हैं, तो दूसरा तरीका देखें।
💡 संक्षेप में: पहला तरीका आधिकारिक फ़ाइल संपादन है (प्रोटोकॉल पर निर्भर), और दूसरा तरीका स्थानीय एजेंट टूल है (आसान और अधिक सफल) ।
04 व्यावहारिक अभ्यास: config.toml का बुनियादी ढांचा
यहाँ पहले तरीके के लिए कॉन्फ़िगरेशन कोड दिया गया है। इसे यहाँ एक उदाहरण के रूप में दिया गया है, क्योंकि यह काम करेगा या नहीं यह प्रोटोकॉल की अनुकूलता पर निर्भर करता है।
~/.codex/config.toml फ़ाइल का पाथ: **Mac / Linux में ~/.codex/ , और Windows में C:\Users\आपका_यूज़रनेम\.codex\ **। यदि फ़ाइल नहीं है तो इसे बनाएं।
पहला चरण: DeepSeek API Key प्राप्त करना
- DeepSeek Platform पर जाएं और लॉगिन करें।
- एक API Key बनाएं और उसे कॉपी करके सुरक्षित रख लें (यह
sk-xxxxxxxxजैसी होगी)।
🔑 एपीआई की को सुरक्षित रखें। इसे फ़ाइल में सीधे लिखने के बजाय हम पर्यावरण चर (environment variable) का उपयोग करेंगे, जो अधिक सुरक्षित है।
दूसरा चरण: की को पर्यावरण चर में सहेजना
की को एक पर्यावरण चर (जैसे DEEPSEEK_API_KEY) में सहेजें, फ़ाइल में हम केवल इस वेरिएबल का नाम लिखेंगे।
Mac / Linux:
export DEEPSEEK_API_KEY=<आपकी DeepSeek API Key>Windows (PowerShell):
$env:DEEPSEEK_API_KEY="<आपकी DeepSeek API Key>"यह कमांड केवल वर्तमान टर्मिनल सत्र के लिए प्रभावी होगी। इसे स्थायी रूप से सेट करने के लिए मैक में ~/.zshrc या विंडोज़ में सिस्टम एनवायरनमेंट वेरिएबल्स में जोड़ें।
तीसरा चरण: config.toml फ़ाइल में प्रदाता जोड़ना
~/.codex/config.toml फ़ाइल खोलें और यह कोड जोड़ें:
# 顶层：告诉 Codex 这次用我们自定义的提供商和模型
model_provider = "deepseek"
model = "<DeepSeek 的模型名，以官方文档为准>"
# 自定义一个名为 deepseek 的模型提供商
[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "<DeepSeek 的 API base_url，以官方文档为准>"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY" # 引用上一步的环境变量名
# wire_api 不写则默认为 responses（官方唯一支持的值）(कोड ब्लॉक के नियमों के अनुसार इसे चीनी कमेंट्स के साथ ही रहने दें)
कोड का स्पष्टीकरण:
model_provider = "deepseek"—— Codex को बताना कि डिफ़ॉल्ट openai के स्थान पर नीचे दिए गए deepseek का उपयोग करे।model = "..."—— विशिष्ट मॉडल का नाम। यह नाम DeepSeek के आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार होना चाहिए।[model_providers.deepseek]—— यहाँdeepseekप्रदाता की आईडी है जिसे ऊपर की आईडी से मेल खाना चाहिए।base_url—— DeepSeek का एपीआई यूआरएल।env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"—— Codex इस पर्यावरण चर से की को प्राप्त करेगा।
⚠️ विशिष्ट मॉडल और यूआरएल की जानकारी DeepSeek की वेबसाइट से प्राप्त करें क्योंकि वे बदल सकती हैं। यह कॉन्फ़िगरेशन तभी काम करेगा जब प्रोटोकॉल अनुकूल होगा।
ध्यान दें: इनबिल्ट प्रदाता आईडी (
openai,ollama,lmstudio) आरक्षित हैं, इसलिए अपने कस्टम प्रदाता के लिए इन नामों का उपयोग न करें (स्रोत: आधिकारिक दस्तावेज़)।
💡 संक्षेप में: फ़ाइल में बदलाव करने के लिए—की को पर्यावरण चर में सेट करें,
config.tomlमेंmodel_providersके तहत सेटिंग्स लिखें, और मुख्य प्रदाता को वहां इंगित करें।
05 सत्यापन: कनेक्शन की जांच
कॉन्फ़िगरेशन के बाद जांच करना आवश्यक है, ताकि पता चल सके कि कनेक्शन सही हुआ है या नहीं।
जांच के दो चरण हैं:
पहला चरण: मॉडल की जांच
Codex शुरू करें और बातचीत के दौरान /model कमांड चलाएं, जिससे आप देख सकें कि क्या सिस्टम ने आपके द्वारा जोड़े गए मॉडल को पहचान लिया है।
codexटाइप करें:
/modelआप शुरू करते समय
-mपैरामीटर से भी मॉडल निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसेcodex -m <मॉडल_नाम>।
दूसरा चरण: संदेश भेजकर देखना
मॉडल दिखने के बाद, पुष्टि के लिए एक साधारण संदेश भेजें:
你好，用一句话回复确认你能正常工作。(कोड ब्लॉक के कारण प्रॉम्प्ट को मूल रूप में रहने दें)
परिणामों की तालिका:
| परिणाम | कारण | समाधान |
|---|---|---|
| सामान्य उत्तर मिलना | ✅ कनेक्शन सफल | आप उपयोग कर सकते हैं |
| 401 / प्रमाणीकरण एरर | API Key सही नहीं है, या पर्यावरण चर काम नहीं कर रहा | पर्यावरण चर और env_key की जांच करें, टर्मिनल रीस्टार्ट करें |
| 400 / प्रोटोकॉल एरर | प्रोटोकॉल अनुकूलता की समस्या | यह मॉडल Codex के साथ सीधे काम नहीं कर सकता, स्थानीय एजेंट टूल (CC Switch) का उपयोग करें |
| मॉडल न मिलने की एरर | मॉडल का नाम सही नहीं है | DeepSeek की वेबसाइट से सही नाम की जांच करें |
यदि 400 एरर आती है, तो इसका मतलब है कि प्रोटोकॉल अनुकूल नहीं है। ऐसे में समय बर्बाद करने के बजाय एजेंट टूल का उपयोग करना या आधिकारिक मॉडल पर वापस जाना बेहतर है।
💡 संक्षेप में: पहले
/modelसे चेक करें कि नाम दिख रहा है या नहीं, और फिर संदेश भेजकर एरर की जांच करें। 401 एरर की (key) के कारण होती है, और 400 एरर प्रोटोकॉल के कारण।
06 कनेक्ट होने के बाद: सोच की गहराई को नियंत्रित करना
कनेक्शन सफल होने पर, आप मॉडल की सोच की गहराई को नियंत्रित कर सकते हैं ताकि फालतू token खर्च न हों।
आधिकारिक तौर पर इसके लिए model_reasoning_effort विकल्प दिया गया है, जिसमें minimal / low / medium / high / xhigh मान सेट किए जा सकते हैं (स्रोत: आधिकारिक दस्तावेज़)। इसे config.toml में इस प्रकार लिखा जाता है:
model_reasoning_effort = "medium"सादृश्य: परीक्षा की तैयारी। low सामान्य प्रश्नों के लिए है जहाँ जल्दी उत्तर मिलता है; high कठिन प्रश्नों के लिए है जहाँ मॉडल अधिक सोचकर उत्तर देता है। हमेशा इसे high पर रखने से बहुत सारे token खर्च होंगे।
मेरा सुझाव: सामान्य काम के लिए इसे medium पर रखें, और जटिल कोडिंग के समय ही high पर सेट करें। इससे बजट नियंत्रण में रहेगा।
यह भी ध्यान रखें कि तीसरे पक्ष के मॉडल का उपयोग करने पर, Codex की कुछ आधिकारिक सुविधाएं (जैसे OpenAI आधारित वेब खोज) काम नहीं भी कर सकती हैं।
💡 संक्षेप में: कनेक्ट होने के बाद
model_reasoning_effortसे सोच की गहराई को नियंत्रित करें—दैनिक उपयोग के लिएmediumऔर जटिल कार्य के लिएhigh; साथ ही समझें कि कुछ आधिकारिक सुविधाएं उपलब्ध नहीं हो सकती हैं।
07 सारांश
इस लेख में हमने समझा कि Codex को DeepSeek जैसे अन्य मॉडल्स से कैसे जोड़ा जाता है:
| चरण | मुख्य बिंदु |
|---|---|
| अंतर समझना | Codex OpenAI प्रोटोकॉल (Responses API) का उपयोग करता है, इसलिए यह Claude Code से अलग है |
| आवश्यकता जांचना | यदि आपके पास सदस्यता है या आप जटिल काम करते हैं, तो आधिकारिक मॉडल ही उपयोग करें |
| तरीका चुनना | कॉन्फ़िगरेशन खुद समझने के लिए config.toml संपादन; आसान कोडिंग के लिए एजेंट टूल (CC Switch) |
| कॉन्फ़िगरेशन | model_providers आईडी के साथ पर्यावरण चर env_key का उपयोग |
| जांच | /model से नाम देखना, और एरर की पुष्टि के लिए संदेश भेजना (400 एरर प्रोटोकॉल की समस्या है) |
| ट्यूनिंग | model_reasoning_effort से सोच की गहराई को नियंत्रित करना |
सबसे महत्वपूर्ण बात: तीसरे पक्ष को जोड़ना इस बात पर निर्भर करता है कि सामने वाला मॉडल Codex के प्रोटोकॉल का समर्थन करता है या नहीं।
अगले लेख 06 · पहला कार्य चलाना से हम Codex का वास्तविक उपयोग शुरू करेंगे। चाहे आप आधिकारिक मॉडल का उपयोग कर रहे हों या तीसरे पक्ष का, हम Codex से कोड में बदलाव करवाकर पहला कार्य पूरा करेंगे और देखेंगे कि यह कैसे काम करता है।