Codex CLI 最小接入：命令行覆盖、只读沙箱与流式排错

终端执行与配置解析先分开

Codex CLI 的 exec 用于非交互任务；--model 和 -c/--config 可以对单次运行覆盖配置。 这篇关注终端里的可重复检查，不把一次正常启动当作模型端点可用，也不需要先让 Agent 修改业务仓库。

客户端仍从用户 ~/.codex/config.toml 读取默认值。命令行覆盖优先级更高，受信项目和 profile 也参与配置解析。 排查时记录工作目录与启动参数；同一台机器在不同目录出现不同结果，先查加载层，而不是重新生成 Key。

Responses provider 要预先定义

在用户配置中保留一个独立示例条目。以下 Base URL 只是占位示例，不存在本文可调用的真实接口，不能复制后当作生产连接使用。

[model_providers.80321-example]
name = "80321-example"
base_url = "https://80321.cn/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
requires_openai_auth = false

官方文档确认 env_key 指向本地环境变量，当前 wire_api 仅支持 Responses。 真实服务需提供模型标识、认证要求及流式 Responses 兼容说明；不能因为路径含 /v1 就认为它支持 Agent 请求。

一次只验证文本回答

密钥仅示意为 YOUR_API_KEY，不要把真实值写入共享脚本。取得正式配置后，可在专门的测试仓库使用下列未执行示例：

export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
codex exec --sandbox read-only   -c 'model_provider="80321-example"'   --model YOUR_MODEL_ID   "只输出 OK，不读取项目、不调用工具、不修改文件"

只读沙箱限制文件写入，但短提示词不是安全隔离机制；用户级 hooks 等配置仍须事先检查。官方说明，未受信项目会跳过项目层，而用户和系统层仍会加载。 第一次请求不要绑定自动提交、外部工具或无人审批的流水线。

用覆盖参数定位，不改整份配置

解析错误发生在模型调用之前，先检查 TOML 字符串引号和 provider 表名。若启动正确却使用旧模型，核对 --model、model_provider 的有效值与覆盖来源。高级配置允许单次覆盖，但 provider 连接定义应放用户层，项目里同名字段可能被忽略并给出警告。

鉴权失败时只确认变量是否存在，不打印它的值。若开启 OpenAI 认证，会忽略自定义 env_key；不要用反复登录掩盖认证方式冲突。 文本已开始返回却卡住，应检查流式事件与客户端的空闲超时，而非立即扩大输出长度。

把协议验收和任务验收分开

短回答通过后，再用一个脱敏文件检查读取，最后才考虑工具调用和写入。每次记录退出情况、实际错误以及发生在哪一层，不伪造标准成功输出。调用成本、模型能力和仓库权限都需要另行确认；本文只核对了官方配置与 CLI 用法，没有执行接入或验证示例服务。