Codex App（デスクトップ）の設定

デスクトップ App の接続

Codex App のモデルゲートウェイ設定はローカルの config.toml に保存します。macOS ではローカル CLI と同じユーザー設定を使用します。変更後は App を完全に終了して再起動してください。Windows App は Windows ユーザーディレクトリの設定を読み込み、WSL の設定とは別です。

ターミナルで使用する場合は Codex CLI の接続設定を参照してください。公式ゲートウェイ接続ガイドに macOS・Windows App の手順があります。

1. キーとモデルの準備

AIMirrorX コンソールで API キーを作成し、モデルとチャネルが Responses・ストリーミング・ツール呼び出しに対応していることを確認します。

利用中の Codex が認識する元のモデル名を使用し、ゲートウェイが対応する実モデルにルーティングする必要があります。独自の別名には、管理者が提供する Codex 対応モデルメタデータが必要です。特定モデルの利用可否はアカウントによって異なります。

2. config.toml の編集

App の起動環境で CODEX_HOME を指定している場合は、その中の config.toml を使用します。既存設定と統合し、キーやテーブルを重複させないでください。最初のトップレベル設定 3 項目は TOML テーブル見出しの前に置きます。

model = "YOUR_RESPONSES_MODEL_ID"
model_provider = "aimirrorx"
web_search = "disabled"

[model_providers.aimirrorx]
name = "AIMirrorX"
base_url = "https://api.aimirrorx.com/v1"
env_key = "AIMIRRORX_API_KEY"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false

YOUR_RESPONSES_MODEL_ID を実際のモデル ID に置き換えてください。base_url は /v1 で終わり、/responses は付けません。env_key はキー本体ではなく環境変数名です。初回確認では組み込み Web 検索を無効にし、ゲートウェイの対応を確認してから変更します。

この構成は AIMirrorX キーと requires_openai_auth = false を使用します。auth.json の手動変更は不要です。

3. App に API キーを渡す

デスクトップから起動する App は、ターミナルの export を引き継ぐとは限りません。実際に App を起動するプロセスへ AIMIRRORX_API_KEY を渡してください。

macOS

App を完全に終了し、Terminal で現在のユーザーログインセッションに設定してから、デスクトップで App を開き直します。

launchctl setenv AIMIRRORX_API_KEY "YOUR_AIMIRRORX_API_KEY"

キーのプレースホルダーを置き換えてください。ログアウトや再起動後は再設定が必要です。管理されたランチャーやキー管理ツールを使用している場合は、その方法に従います。実際のキーをプロジェクト、スクリーンショット、Git に保存しないでください。

Windows

App を完全に終了し、PowerShell でユーザー環境変数を設定します。

[Environment]::SetEnvironmentVariable(
  "AIMIRRORX_API_KEY",
  "YOUR_AIMIRRORX_API_KEY",
  "User"
)

Windows の「環境変数」画面でも同名のユーザー変数を作成できます。値を置き換えた後、Windows からサインアウトして再ログインし、App を起動してください。これでデスクトップの起動プロセスに新しい変数が渡ります。チャットウィンドウを閉じるだけでは App 全体の終了にはなりません。ユーザー変数は保存されます。

Windows App は Windows 側の設定と変数を使い、WSL 内の CLI は WSL 内の環境を使います。

4. 再起動と確認

1. App を完全に終了して再起動します。
2. ローカルプロジェクトで新しいチャットを作成し、Provider が aimirrorx、モデルが設定した ID になっていることを確認します。
3. 簡単なプロジェクト要約を依頼し、応答を確認してから開発に進みます。
4. 反映されない場合は、信頼済みプロジェクトの .codex/config.toml、profile、管理された設定の上書きを確認します。

この Provider はモデルリクエストを設定します。MCP・プラグイン・音声などは別の通信経路や認証、権限を使用する場合があり、AIMirrorX キーだけで利用権限は付与されません。承認やサンドボックス設定は変更しません。

モデルカタログ

• 組み込みモデル名を使う場合は、そのメタデータとゲートウェイが実際に使うモデルを一致させます。
• 独自の別名には Codex 対応メタデータが必要です。ID のみを返す通常の GET /v1/models では不十分です。
• 管理者から実際の URL が提供された場合は Provider テーブル内に model_catalog_url を設定します。ローカルファイルにはトップレベルの model_catalog_json と実在する絶対パスを使用します。
• 存在しない URL やファイルを指定しないでください。model_catalog_json がある場合はリモートカタログより優先されます。

よくある問題

関連ドキュメント

• Codex CLI の接続設定
• AIMirrorX のプロトコルと URL
• 公式ゲートウェイ設定
• 設定リファレンス