Codex · अध्याय 05
DeepSeek जैसे चीनी/घरेलू मॉडलों को जोड़ना
3 मिनट का पठन
📚 सीरीज़ नेविगेशन: पिछला लेख 04 · सदस्यता और बिलिंग Codex की लागत का गणित समझाता है — कि सदस्यता बेहतर है या उपयोग के आधार पर भुगतान। यह लेख "खर्च बचाने" की दिशा में आगे बढ़ता है, और एक नया तरीका साझा करता है: Codex के पीछे के मुख्य मॉडल को बदलकर DeepSeek जैसे चीनी/घरेलू मॉडलों का उपयोग करना। ⚠️ शुरुआत में ही स्पष्ट कर दें (प्रायोगिक फ़ीचर, बदल सकता है, वास्तविक परीक्षण पर आधारित): Codex OpenAI का अपना उत्पाद है, और इसके आधिकारिक दस्तावेज़ आपको DeepSeek को जोड़ने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। Codex को थर्ड-पार्टी मॉडलों से जोड़ना समुदाय द्वारा विकसित किया गया एक तरीका है, जो आधिकारिक तौर पर दिए गए एक विकल्प — कस्टम मॉडल प्रदाता (
model_providers) पर आधारित है। यह तरीका काम करेगा या नहीं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि थर्ड-पार्टी मॉडल किस प्रकार के इंटरफ़ेस प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, और यही वह जगह है जहाँ अधिकांश लोग विफल होते हैं (इसके बारे में सेक्शन 03 में विस्तार से बताया गया है)। इस लेख में जहाँ भी आधिकारिक दस्तावेज़ों का संदर्भ है, मैंने उसे चिह्नित किया है; DeepSeek से संबंधित भाग व्यावहारिक परीक्षणों और समुदाय के समाधानों पर आधारित है। इंटरफ़ेस पाथ, मॉडल के नाम और प्रोटोकॉल समर्थन किसी भी समय बदल सकते हैं, हमेशा DeepSeek और Codex के आधिकारिक अपडेट को ही आधार मानें।
दोस्तों, पहले मेरे और एक सहकर्मी के बीच हाल ही में हुई बातचीत को देखें:
सहकर्मी: "क्या तुमने Claude Code में DeepSeek जोड़कर काफी पैसे नहीं बचाए थे? Codex में भी वही तरीका अपनाकर देखो।"
मैं: "मुझे भी लगा था कि वही तरीका काम करेगा... लेकिन दो घंटे की कोशिश और सही कॉन्फ़िगरेशन के बाद भी, अनुरोध भेजने पर 400 की त्रुटि आई।"
सहकर्मी: "अरे? क्या यह सिर्फbase_urlबदलने का मामला नहीं था?"
मैं: "Codex और Claude Code का तरीका एक समान नहीं है। वे देखने में एक जैसे लग सकते हैं, लेकिन उनकी बुनियादी कार्यप्रणाली पूरी तरह से अलग है।"
सच कहूँ तो, यह पूरे Codex सीरीज़ का वह लेख है जिसमें मैं आपको विशेष रूप से सचेत करना चाहता हूँ। इंटरनेट पर "Codex और DeepSeek" के कई ट्यूटोरियल हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश एक महत्वपूर्ण बात को स्पष्ट नहीं करते: Codex को थर्ड-पार्टी मॉडलों से जोड़ना, Claude Code को जोड़ने से पूरी तरह से भिन्न है। यदि आप Claude Code के अनुभव का आँख बंद करके पालन करेंगे, तो आप प्रोटोकॉल स्तर पर अटक जाएंगे। यह लेख इसी समस्या को विस्तार से समझाएगा।
इस लेख को पूरा पढ़ने के बाद, आपको मिलेगा:
- Codex और Claude Code द्वारा थर्ड-पार्टी मॉडलों को जोड़ने के तरीके में मूल अंतर (जिससे आपका समय बचेगा)
- "क्या मुझे Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ना चाहिए" की एक तुलनात्मक तालिका
- दो मार्गों (मैन्युअल रूप से
config.tomlबदलना बनाम थर्ड-पार्टी प्रॉक्सी टूल्स का उपयोग करना) के लाभ-हानि और उपयुक्त परिदृश्य - एक
model_providersकॉन्फ़िगरेशन ढांचा, सत्यापन विधि और आम त्रुटियों का निवारण
01 अंतर समझें: Codex और Claude Code में मॉडल बदलना एक समान नहीं है
सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष: Claude Code में मॉडल बदलना पर्यावरण चरों (environment variables) को बदलने पर आधारित है, जबकि Codex में यह कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में "मॉडल प्रदाता (model provider)" को बदलने पर आधारित है; इसके अतिरिक्त, Codex थर्ड-पार्टी इंटरफ़ेस प्रोटोकॉल पर सख्त नियम लागू करता है, और आप किसी भी सामान्य कंपैटिबल इंटरफ़ेस को सीधे कनेक्ट नहीं कर सकते।
इसे विस्तार से समझते हैं: जब आप Codex इंस्टॉल करते हैं, तो वह आपके टर्मिनल में चलने वाला एक क्लाइंट होता है — वह कोड पढ़ सकता है, टूल्स चला सकता है और संदर्भ संभाल सकता है, लेकिन वह स्वयं निर्णय नहीं लेता। हर कदम पर वह अनुरोध एक बड़े मॉडल को भेजता है। डिफ़ॉल्ट रूप से यह मॉडल OpenAI का GPT (वर्तमान में gpt-5.5, स्रोत: Codex आधिकारिक "Models" दस्तावेज़) होता है।
"थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ना" का अर्थ है कि अनुरोध OpenAI के बजाय किसी अन्य सेवा प्रदाता को भेजा जाए। Codex ने इसके लिए एक विकल्प रखा है — दस्तावेज़ के अनुसार:
आप Codex को किसी भी ऐसे मॉडल या प्रदाता पर रीडायरेक्ट कर सकते हैं जो Chat Completions या Responses API का समर्थन करता हो, ताकि वह आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार काम कर सके। (Codex आधिकारिक "Models" दस्तावेज़)
सादृश्य: प्लग के प्रकार। Claude Code एक यूनिवर्सल चार्जर की तरह है, जहाँ थर्ड-पार्टी प्रदाता केवल "Anthropic प्रोटोकॉल के साथ कंपैटिबल" इंटरफ़ेस प्रदान करता है और वह तुरंत कनेक्ट हो जाता है। Codex अलग है, वह प्लग के प्रकार को पहचानता है — वह केवल OpenAI के दो प्रकार के प्रोटोकॉल (Chat Completions और Responses API) का समर्थन करता है। DeepSeek जैसे चीनी मॉडल आमतौर पर "OpenAI के साथ कंपैटिबल" इंटरफ़ेस प्रदान करते हैं, इसलिए सैद्धांतिक रूप से उन्हें जोड़ा जा सकता है। लेकिन यहाँ एक समस्या है: Codex आधिकारिक दस्तावेज़ों में स्पष्ट लिखा है — Chat Completions API का समर्थन "अब बंद कर दिया गया है और भविष्य के संस्करणों में इसे हटा दिया जाएगा" (स्रोत: "Models" दस्तावेज़)। इसका मतलब है कि Codex मुख्य रूप से Responses API पर केंद्रित है। लेकिन Responses API OpenAI का एक नया प्रोटोकॉल है, और कई थर्ड-पार्टी मॉडल प्लेटफ़ॉर्म्स ने इसे पूरी तरह से लागू नहीं किया है।
यही कारण था कि मैं दो घंटे तक अटका रहा: मुझे लगा कि "DeepSeek OpenAI के साथ कंपैटिबल है" तो यह काम करेगा, लेकिन समस्या प्रोटोकॉल स्तर पर थी।
💡 संक्षेप में: Claude Code मॉडल बदलने के लिए पर्यावरण चर बदलता है और Anthropic प्रोटोकॉल का उपयोग करता है; Codex मॉडल बदलने के लिए
config.tomlमें बदलाव करता है और OpenAI प्रोटोकॉल (मुख्य रूप से Responses API) का उपयोग करता है — Claude Code के अनुभव को सीधे Codex पर लागू न करें।
02 क्या आपको Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ना चाहिए?
पहले स्थिति को समझें: Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ना उतना आसान या उपयोगी नहीं है जितना Claude Code में है।
इसके तीन मुख्य कारण हैं:
पहला, Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल के काम करने की सफलता दर कम है — क्योंकि प्रोटोकॉल कंपैटिबिलिटी की समस्या हो सकती है।
दूसरा, GPT-5.5 की कोडिंग क्षमता Codex में बहुत शक्तिशाली है। विशेष रूप से जटिल कार्यों और बड़े रिफैक्टरिंग में थर्ड-पार्टी मॉडल इसका मुकाबला नहीं कर सकते, जिससे पैसे तो बच सकते हैं लेकिन काम की गुणवत्ता प्रभावित होगी।
तीसरा, OpenAI की सदस्यता (Plus / Pro) में पहले से ही Codex का कोटा शामिल होता है (जैसा कि अध्याय 04 में बताया गया है)। यदि आपके पास पहले से सदस्यता है, तो API का उपयोग करके थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ना अतिरिक्त खर्च होगा।
आधिकारिक और थर्ड-पार्टी मॉडलों की तुलना इस प्रकार है:
| आयाम | आधिकारिक GPT (Codex डिफ़ॉल्ट) | थर्ड-पार्टी / चीनी मॉडल (जैसे DeepSeek) |
|---|---|---|
| लागत | अधिक, भारी उपयोग पर खर्च बढ़ता है | बहुत सस्ता, कभी-कभी बहुत कम लागत |
| नेटवर्क एक्सेस | अधिकांश क्षेत्रों में प्रॉक्सी आवश्यक | DeepSeek आदि को सीधे बिना प्रॉक्सी के एक्सेस किया जा सकता है |
| कनेक्ट करने में कठिनाई | लॉगिन करते ही सक्रिय | ⚠️ प्रोटोकॉल असंगति के कारण कनेक्शन विफल हो सकता है |
| कोडिंग / एजेंट क्षमता | GPT-5.5 शीर्ष स्तर पर है | सामान्य कार्यों के लिए पर्याप्त, जटिल कार्यों में त्रुटियाँ संभव |
| आधिकारिक समर्थन | पूर्ण समर्थन | प्रायोगिक, समस्याओं के लिए कोई सहायता उपलब्ध नहीं |
| स्थिरता | आधिकारिक रूप से स्थिर | ⚠️ प्रोटोकॉल या मॉडल का नाम बदलने पर दोबारा सेटअप आवश्यक |
आप देख सकते हैं कि Claude Code के विपरीत, जहाँ थर्ड-पार्टी मॉडल पैसे बचाने का सबसे अच्छा तरीका हैं, Codex में प्रोटोकॉल असंगति का जोखिम बना रहता है।
किसे इसका प्रयास करना चाहिए? हमारा सुझाव:
- आप आज़मा सकते हैं: यदि आपका कोडिंग कार्य मुख्य रूप से सरल सुधारों से जुड़ा है और आपका API बिल बहुत अधिक आता है; या यदि आप आधिकारिक मॉडल से कनेक्ट नहीं हो पा रहे हैं और केवल काम चलाना चाहते हैं; या यदि आप कॉन्फ़िगरेशन को समझने में रुचि रखते हैं।
- प्रयास न करें: यदि आपके पास पहले से OpenAI की सदस्यता है (इससे दोहरा खर्च होगा); या यदि आप मुख्य रूप से जटिल आर्किटेक्चर और गंभीर समस्याओं के निवारण पर काम करते हैं (जहाँ GPT-5.5 की क्षमता आवश्यक है); या यदि आप तकनीकी कॉन्फ़िगरेशन में उलझना नहीं चाहते।
मेरा अपना निष्कर्ष है: मैं सामान्य कोडिंग कार्यों के लिए Claude Code में DeepSeek का उपयोग कर लेता हूँ, लेकिन Codex में मैं आधिकारिक मॉडल का ही उपयोग करता हूँ। इसका कारण DeepSeek की क्षमता नहीं बल्कि Codex में इसे जोड़ने की अस्थिरता है।
💡 संक्षेप में: Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल जोड़ने पर प्रोटोकॉल कंपैटिबिलिटी का जोखिम रहता है। यदि आपके पास सदस्यता है या आप जटिल काम करते हैं, तो आधिकारिक मॉडल का ही उपयोग करें; यदि आप प्रयास करना चाहते हैं, तो ध्यान रखें कि यह एक प्रायोगिक फ़ीचर है।
03 दो मार्ग: कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बदलना बनाम प्रॉक्सी टूल्स
यदि आप फिर भी प्रयास करना चाहते हैं, तो ध्यान रखें कि कनेक्ट करने के दो तरीके हैं, और सही तरीका चुनना आवश्यक है।
यह आरेख दोनों तरीकों को दिखाता है: दोनों का अंतिम उद्देश्य एक ही है, लेकिन दोनों प्रोटोकॉल की सीमा से बंधे हैं।
तरीका 1: मैन्युअल रूप से config.toml बदलना (आधिकारिक विकल्प)
Codex अपनी कॉन्फ़िगरेशन को एक फ़ाइल में रखता है: ~/.codex/config.toml (यह Codex की उपयोगकर्ता-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल है, स्रोत: आधिकारिक "Configuration Reference")। यह आपको फ़ाइल में कस्टम "मॉडल प्रदाता" जोड़ने की अनुमति देता है।
सादृश्य: संपर्क सूची (contacts) में नया नाम जोड़ना। डिफ़ॉल्ट रूप से सूची में केवल OpenAI का नाम होता है। यदि आप DeepSeek जोड़ना चाहते हैं, तो आपको सूची में नाम, उसका API URL (base_url), और प्रमाणीकरण के लिए API Key (पर्यावरण चर से ली गई) जोड़नी होगी। इसके बाद आप Codex को बता सकते हैं कि इस नए संपर्क का उपयोग करें।
कॉन्फ़िगरेशन की मुख्य कुंजियाँ इस प्रकार हैं (स्रोत: आधिकारिक "Configuration Reference"):
| कॉन्फ़िगरेशन कुंजी | विवरण |
|---|---|
model_providers.<id>.name | कस्टम मॉडल प्रदाता का नाम |
model_providers.<id>.base_url | प्रदाता का API URL |
model_providers.<id>.env_key | वह पर्यावरण चर जिससे API Key पढ़ी जाएगी |
model_providers.<id>.wire_api | प्रयुक्त प्रोटोकॉल, आधिकारिक रूप से केवल responses समर्थित है और यही डिफ़ॉल्ट है |
model_provider (Top level) | वर्तमान में प्रयुक्त मॉडल प्रदाता, डिफ़ॉल्ट openai |
model (Top level) | वर्तमान में प्रयुक्त मॉडल |
ध्यान दें: आधिकारिक रूप से responses ही एकमात्र समर्थित प्रोटोकॉल मान है (responses is the only supported value)। यदि आपका थर्ड-पार्टी प्लेटफ़ॉर्म केवल Chat Completions का समर्थन करता है और Responses API का नहीं, तो यह आधिकारिक तरीका काम नहीं करेगा।
⚠️ DeepSeek आधिकारिक रूप से OpenAI कंपैटिबल इंटरफ़ेस प्रदान करता है, लेकिन यह मुख्य रूप से Chat Completions शैली का है। क्या यह Codex के
responsesप्रोटोकॉल के साथ काम करेगा, यह वर्तमान कंपैटिबिलिटी पर निर्भर करता है। हम इसकी गारंटी नहीं दे सकते, इसलिए आपको स्वयं इसकी जांच करनी होगी। यदि काम करता है तो अच्छी बात है, अन्यथा यह सामान्य है।
तरीका 2: थर्ड-पार्टी प्रॉक्सी टूल का उपयोग करना (समुदाय का समाधान)
चूंकि प्रोटोकॉल एक बड़ी बाधा है, इसलिए समुदाय ने एक समाधान निकाला है: अपने कंप्यूटर पर एक स्थानीय प्रॉक्सी सेवा (local proxy service) चलाना जो प्रोटोकॉल ट्रांसलेटर का काम करती है — Codex OpenAI प्रारूप में अनुरोध इस स्थानीय प्रॉक्सी को भेजता है, प्रॉक्सी उसे DeepSeek के प्रारूप में बदल देती है, और उत्तर मिलने पर उसे पुनः OpenAI प्रारूप में बदलकर Codex को भेज देती है। Codex को लगता है कि वह सीधे OpenAI से बात कर रहा है।
CC Switch (एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म डेस्कटॉप टूल, GitHub रिपॉजिटरी github.com/farion1231/cc-switch) इसी सिद्धांत पर काम करता है: यह आपके कंप्यूटर पर प्रॉक्सी चलाता है, Codex के अनुरोधों को निर्दिष्ट प्रदाता को भेजता है, और इसमें DeepSeek आदि के लिए सेटिंग्स पहले से कॉन्फ़िगर होती हैं।
इसे इंस्टॉल करने के बाद, मुख्य इंटरफ़ेस खोलें और "Add Provider" पर क्लिक करें:
बाईं ओर की सूची में उस टूल (यहाँ Codex) को चुनें जिसे आप कॉन्फ़िगर करना चाहते हैं, और दाईं ओर प्रदाता (Provider) सेटिंग्स खुल जाएंगी — यहाँ वह प्रदाता (जैसे DeepSeek) चुनें जिसे आप कनेक्ट करना चाहते हैं, API Key दर्ज करें, और सेव करें।
यहाँ समर्थित प्रदाताओं (जैसे DeepSeek, OpenRouter) की सूची दिखाई देगी, आपको मैन्युअल रूप से URL या प्रोटोकॉल विवरण दर्ज करने की आवश्यकता नहीं है, बस प्रदाता चुनकर Key दर्ज करें।
सादृश्य: अनुवादक (translator) की मदद लेना। आप (Codex) केवल अंग्रेजी (OpenAI प्रोटोकॉल) बोलते हैं, और दूसरा पक्ष (DeepSeek) केवल चीनी समझता है। पहले तरीके में यह उम्मीद की जाती है कि दूसरा पक्ष अंग्रेजी सीखे (अर्थात Responses API का समर्थन करे); दूसरे तरीके में आप बीच में एक अनुवादक (प्रॉक्सी टूल) रख देते हैं जो दोनों पक्षों की बात समझाता है।
दोनों तरीकों की तुलना:
| तुलना | तरीका 1: config.toml बदलना | तरीका 2: प्रॉक्सी टूल (जैसे CC Switch) |
|---|---|---|
| आधिकारिक समर्थन | हाँ, यह आधिकारिक कॉन्फ़िगरेशन विकल्प है | नहीं, यह थर्ड-पार्टी टूल है |
| प्रोटोकॉल कंपैटिबिलिटी | ⚠️ पूर्णतः प्रदाता के responses समर्थन पर निर्भर | हाँ, प्रॉक्सी अनुवाद करती है, सफलता की दर अधिक है |
| कठिनाई स्तर | TOML फ़ाइल बदलनी होगी, गलती की संभावना | ग्राफिक इंटरफ़ेस, सरल और आसान |
| पारदर्शिता | सभी कॉन्फ़िगरेशन आपके नियंत्रण में हैं | बीच में एक अतिरिक्त टूल शामिल होता है |
| प्रदाता बदलना | हर बार कॉन्फ़िगरेशन बदलनी होगी | एक क्लिक में प्रदाता बदल सकते हैं |
| उपयुक्तता | जो लोग तकनीकी रूप से समझना चाहते हैं | जो लोग बिना झंझट के काम करना चाहते हैं |
मेरा सुझाव: यदि आप कार्यप्रणाली समझना चाहते हैं, तो पहला तरीका अपनाएं; यदि आप केवल काम पूरा करना चाहते हैं, तो दूसरा तरीका अपनाएं।
💡 संक्षेप में: पहला तरीका आधिकारिक कॉन्फ़िगरेशन है (लेकिन प्रोटोकॉल पर निर्भर है), और दूसरा तरीका समुदाय का प्रॉक्सी टूल है (सरल और सफल)। अपनी प्राथमिकता के अनुसार चुनें।
04 व्यावहारिक सेटअप: config.toml बदलना
इस सेक्शन में हम पहले तरीके (मैन्युअल बदलाव) का मूल ढांचा देखेंगे। यह केवल एक ढांचा है क्योंकि प्रोटोकॉल का जोखिम बना रहता है।
प्लेटफ़ॉर्म अंतर: ~/.codex/config.toml फ़ाइल Mac/Linux पर ~/.codex/ में और Windows पर C:\Users\username\.codex\ में होती है। यदि फ़ाइल मौजूद नहीं है, तो एक नई फ़ाइल बनाएं।
चरण 1: DeepSeek API Key प्राप्त करें
- DeepSeek ओपन प्लेटफ़ॉर्म पर जाएं और लॉगिन/रजिस्टर करें।
- एक API Key बनाएं और इसे सुरक्षित रख लें (यह
sk-xxxxxxxxप्रारूप में होगी)।
🔑 API Key आपके खाते का पासवर्ड है, इसे कभी भी Git में न जोड़ें और न ही सार्वजनिक करें। हम इसे पर्यावरण चर (environment variable) में रखेंगे।
चरण 2: Key को पर्यावरण चर में सहेजें
Key को पर्यावरण चर (यहाँ DEEPSEEK_API_KEY) में रखें, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में केवल इसके नाम का संदर्भ दिया जाएगा।
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 काम करेगा। इसे स्थायी बनाने के लिए Mac पर इसे ~/.zshrc में, Linux पर ~/.bashrc में जोड़ें; और Windows पर इसे सिस्टम पर्यावरण चरों (System Environment Variables) में जोड़ें।
चरण 3: config.toml में प्रदाता जोड़ें
~/.codex/config.toml फ़ाइल खोलें और निम्नलिखित कोड जोड़ें:
# Codex को कस्टम प्रदाता और मॉडल का उपयोग करने के लिए निर्देश दें
model_provider = "deepseek"
model = "<DeepSeek का मॉडल नाम, आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार>"
# deepseek नाम का कस्टम मॉडल प्रदाता परिभाषित करें
[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "<DeepSeek का API URL, आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार>"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY" # पर्यावरण चर का संदर्भ
# wire_api निर्दिष्ट नहीं करने पर डिफ़ॉल्ट रूप से responses (आधिकारिक रूप से समर्थित एकमात्र मान) लागू होगाविवरण:
model_provider = "deepseek"—— Codex को बताता है कि डिफ़ॉल्ट openai के बजाय नीचे परिभाषित deepseek प्रदाता का उपयोग करें।model = "..."—— DeepSeek मॉडल का नाम, इसे DeepSeek आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार लिखें।[model_providers.deepseek]—— यहाँ हमdeepseekनाम का नया प्रदाता परिभाषित कर रहे हैं, जो ऊपर दिए गए नाम से मेल खाना चाहिए।base_url—— DeepSeek का API URL, इसे DeepSeek आधिकारिक दस्तावेज़ों के अनुसार लिखें।env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"—— Codex इस पर्यावरण चर से API Key पढ़ेगा।
⚠️ मैंने मॉडल के नाम और URL को खाली छोड़ा है क्योंकि इनमें बदलाव हो सकता है। यह कॉन्फ़िगरेशन काम करेगी या नहीं, यह
responsesप्रोटोकॉल कंपैटिबिलिटी पर निर्भर करता है। ध्यान रखें: डिफ़ॉल्ट प्रदाता नाम (openai,ollama,lmstudio) सुरक्षित हैं, आप अपने कस्टम प्रदाता को ये नाम नहीं दे सकते (स्रोत: आधिकारिक "Configuration Reference")।
💡 संक्षेप में: मैन्युअल कॉन्फ़िगरेशन = API Key को पर्यावरण चर में रखना +
config.tomlमेंmodel_providersपरिभाषित करना + मुख्य प्रदाता सेट करना; नियम निश्चित हैं लेकिन सफलता प्रोटोकॉल पर निर्भर है।
05 सत्यापन: कनेक्शन की जांच करना
कॉन्फ़िगरेशन के बाद इसकी जांच करना आवश्यक है ताकि सुनिश्चित हो सके कि कनेक्शन सही काम कर रहा है।
पहला चरण: मॉडल की जांच करें
Codex शुरू करें और TUI सत्र में /model कमांड चलाएं (स्रोत: आधिकारिक "Models" दस्तावेज़)। पुष्टि करें कि Codex ने आपके नए मॉडल को पहचान लिया है।
codexसत्र में टाइप करें:
/modelआप Codex शुरू करते समय सीधे
-mफ़्लैग का उपयोग करके भी मॉडल निर्दिष्ट कर सकते हैं, जैसेcodex -m <model_name>।
दूसरा चरण: प्रॉम्प्ट भेजकर जांचें
यह जांचने के लिए कि मॉडल सही काम कर रहा है, उसे एक सरल प्रॉम्प्ट भेजें:
नमस्ते, कृपया पुष्टि करें कि आप सही काम कर रहे हैं।संभावित परिणाम:
| परिणाम | कारण | समाधान |
|---|---|---|
| सही उत्तर मिलना | कनेक्शन सफल है | आप इसका उपयोग कर सकते हैं |
| 401 त्रुटि / प्रमाणीकरण विफल | API Key या पर्यावरण चर सही सेट नहीं है | Key और पर्यावरण चर की जांच करें, टर्मिनल रीस्टार्ट करें |
| 400 त्रुटि / प्रोटोकॉल असंगति | प्रोटोकॉल कंपैटिबिलिटी की समस्या (Responses API) | यह प्रदाता इस तरह समर्थित नहीं है, प्रॉक्सी टूल (तरीका 2) का उपयोग करें |
| मॉडल न मिलने की त्रुटि | मॉडल का नाम गलत है | DeepSeek दस्तावेज़ों से सही मॉडल नाम जांचें |
यदि 400 या प्रोटोकॉल त्रुटि आती है, तो इसका मतलब है कि प्रदाता Responses API का समर्थन नहीं करता है। ऐसी स्थिति में प्रॉक्सी टूल (तरीका 2) का उपयोग करें या आधिकारिक मॉडल पर वापस जाएं।
💡 संक्षेप में: पहले
/modelसे मॉडल की जांच करें, फिर प्रॉम्प्ट भेजकर पुष्टि करें; 401 त्रुटि का कारण Key है और 400 का कारण प्रोटोकॉल असंगति है।
06 सोचने की क्षमता (Reasoning Effort) को समायोजित करना
यदि कनेक्शन सफल रहता है, तो आप टोकन बचाने या गुणवत्ता सुधारने के लिए सोचने की क्षमता को समायोजित कर सकते हैं।
कॉन्फ़िगरेशन विकल्प model_reasoning_effort के लिए निम्नलिखित स्तर उपलब्ध हैं: minimal / low / medium / high / xhigh (स्रोत: आधिकारिक "Configuration Reference")। इसे config.toml में इस प्रकार सेट किया जा सकता है:
model_reasoning_effort = "medium"सादृश्य: परीक्षा की रणनीति। low सोचने की क्षमता सरल बहुविकल्पीय प्रश्नों की तरह है, जो तेज़ है लेकिन कम सटीक है; high / xhigh जटिल समस्याओं को हल करने जैसा है, जो सोचने में समय लेता है लेकिन सटीक होता है।
हमारा सुझाव: दैनिक कार्यों के लिए medium का उपयोग करें जो तेज़ और संतुलित है; और जटिल कार्यों के लिए इसे high पर सेट करें। हमेशा इसे उच्चतम स्तर पर रखने से टोकन अधिक खर्च होंगे, जो लागत बचाने के आपके उद्देश्य के विपरीत है।
इसके अतिरिक्त, ध्यान रखें कि थर्ड-पार्टी मॉडल का उपयोग करने पर Codex के कुछ आधिकारिक फ़ीचर्स (जैसे विशिष्ट वेब खोज) सही काम नहीं कर सकते हैं, क्योंकि वे OpenAI की आंतरिक प्रणालियों पर आधारित होते हैं।
💡 संक्षेप में:
model_reasoning_effortसे सोचने की क्षमता समायोजित करें — दैनिक कार्यों के लिएmediumऔर जटिल कार्यों के लिएhighका उपयोग करें; और ध्यान रखें कि कुछ आधिकारिक फ़ीचर्स थर्ड-पार्टी मॉडलों के साथ सीमित हो सकते हैं।
निष्कर्ष
इस लेख में हमने Codex में DeepSeek जैसे चीनी/घरेलू मॉडलों को जोड़ने के तरीके और चुनौतियों को समझा:
| चरण | मुख्य बिंदु |
|---|---|
| कार्यप्रणाली | Codex OpenAI प्रोटोकॉल (Responses API) का उपयोग करता है, जो Claude Code से भिन्न है |
| मूल्यांकन | यदि आपके पास सदस्यता है या आप जटिल कार्य करते हैं, तो आधिकारिक मॉडल ही बेहतर है |
| विकल्प | समझने के लिए config.toml बदलें; आसान उपयोग के लिए प्रॉक्सी टूल (CC Switch) का उपयोग करें |
| कॉन्फ़िगरेशन | model_providers के तहत प्रदाता की सेटिंग्स लिखें और पर्यावरण चर का संदर्भ दें |
| सत्यापन | /model से जांचें और प्रॉम्प्ट भेजकर उत्तर देखें; 400 त्रुटि प्रोटोकॉल असंगति दर्शाती है |
| समायोजन | model_reasoning_effort से सोचने की क्षमता बदलें ताकि टोकन की बचत हो सके |
याद रखें: Codex में थर्ड-पार्टी मॉडल का काम करना मुख्यतः प्रदाता के प्रोटोकॉल समर्थन पर निर्भर करता है।
अगला लेख 06 · पहला कार्य पूरा करना होगा — जहाँ से हम व्यावहारिक कोडिंग कार्य शुरू करेंगे। चाहे आप आधिकारिक मॉडल का उपयोग कर रहे हों या थर्ड-पार्टी मॉडल का, हम Codex की मदद से पहला कोडिंग कार्य पूरा करेंगे और देखेंगे कि यह आपके पुराने उपकरणों से कैसे भिन्न है।
04 · सदस्यता और बिलिंग | 06 · पहला कार्य पूरा करना