Codex CLI 接入 NoneLinear

Codex CLI 可以通过自定义 provider 接入 NoneLinear API。本文提供两种配置方式：

cc-switch 图形化配置：步骤更简单，适合只配置一个默认模型。
config.toml 配置文件方式：适合配置单个固定模型，或配置多个模型、多个 profile，并在 Codex 中通过 /model、--profile 或 -m 切换。

如果只是先跑通 Codex，建议先用 cc-switch；如果需要维护多个 NoneLinear 模型，建议再切换到配置文件方式。

方式一：使用 cc-switch 快速配置

cc-switch 可以图形化写入 Codex provider 配置，适合只需要一个默认模型的场景。它的优点是步骤少、容易检查；限制是当前更适合单模型配置，不像 model_catalog_json 那样适合维护多个常用模型和多个 profile。

前置要求

已安装 Codex CLI。
已安装 cc-switch。
已获取 NoneLinear API Key：获取 API Key。
已确认要使用的模型 ID：模型列表。

1. 进入 Codex 供应商页

打开 cc-switch，切换到顶部的 Codex 图标页，然后点击右上角 + 添加供应商。 cc-switch Codex 供应商入口

2. 添加自定义供应商

在 添加新供应商 页面中选择 Codex 供应商 → 自定义配置，然后填写基础信息：

字段	填写内容
供应商名称	`NoneLinear`
官网链接	`https://nonelinear.com/`
API Key	你的 NoneLinear API Key

3. 填写 API 地址和模型名称

继续向下填写：

字段	填写内容
API 请求地址	`https://api.nonelinear.com/v1`
模型名称	例如 `gpt-5.4-mini`
写入通用配置	勾选

填写完成后点击添加。 cc-switch 配置 NoneLinear Codex 地址和模型

4. 测试并启用

添加完成后，可以点击测试按钮确认连通性。出现 NoneLinear 运行正常 后，启用该供应商。 cc-switch 测试并启用 NoneLinear Codex 供应商

之后重新打开终端，运行：

codex

如果可以正常进入 Codex 并收到模型回复，说明接入成功。

cc-switch 方式当前更适合配置一个默认模型。如果你需要同时维护多个模型，或者希望 Codex 的 /model 列表中出现多个 NoneLinear 模型，请使用下面的配置文件方式。

方式二：配置文件接入（单模型 / 多模型）

如果只需要在 Codex CLI 里固定使用一个模型，可以只配置 config.toml，不需要额外维护 model_catalog_json。如果需要同时维护多个 NoneLinear 模型，再使用 profiles 与 model_catalog_json。下面以Windows环境下的两组配置为例，文档中统一把 provider 命名为 nonelinear。

单模型配置

单模型配置适合先快速跑通一个固定模型，例如 gpt-5.4-mini。这种方式不需要创建 model-catalogs 目录，也不需要配置 /model picker。 Windows 下编辑：

notepad "C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\config.toml"

单模型示例使用 NONELINEAR_API_KEY 环境变量保存 API Key：

setx NONELINEAR_API_KEY "你的_NoneLinear_API_Key"

将下面内容写入 config.toml：

model = "gpt-5.4-mini"
model_provider = "nonelinear"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true

[model_providers.nonelinear]
name = "nonelinear"
base_url = "https://api.nonelinear.com/v1"
env_key = "NONELINEAR_API_KEY"
wire_api = "responses"

这份单模型配置统一使用 nonelinear provider，避免后续多模型配置和单模型配置出现两个 provider 名称。如果只是单模型使用，保存后重新打开终端并运行：

codex

如果后续要在 Codex 里切换多个 NoneLinear 模型，再改用下面的多模型配置。多模型配置需要额外维护 model_catalog_json，适合同时配置多个模型、多个 profile，并在 Codex 中通过 /model、--profile 或 -m 切换。

模型目录与 /model 展示

model_catalog_json 本身可以包含多个模型对象，外层结构是 { "models": [...] }。Codex 官方内置的 models.json 也是由多个模型对象组成的 catalog，每个模型对象会包含 priority、visibility、supported_in_api 等字段。本文档中的 nonelinear.json 示例放入 7 个 NoneLinear 模型，不代表 catalog 有固定数量上限。根据 Windows 环境的测试，只要模型对象设置为 "visibility": "list"，Codex 里的 /model 可以展示配置中的全部可见模型；例如配置 7 个模型时，/model 会显示 7 个。 Codex /model 展示多个 NoneLinear 模型

本文档采用以下策略：

nonelinear.json 示例中保留多种模型，方便在 /model 中选择，也方便用 --profile 或 -m 启动。
需要展示在 /model 中的模型统一设置为 "visibility": "list"。
priority 数值越小越靠前；本文档用 priority 控制模型在 picker 中的展示顺序。
修改 nonelinear.json 后，需要完全退出并重新启动 Codex，新的 /model 列表才会生效。

支持的模型

当前示例配置暂放以下模型，均设置为 visibility: list，会进入 /model 列表。

模型 ID	用途建议	`/model` 展示策略
`gpt-5.5`	默认推荐模型，适合复杂编码任务	`visibility: list`, `priority: 0`
`gpt-5.4-mini`	轻量、快速任务	`visibility: list`, `priority: 10`
`gpt-5.2-mini`	轻量任务或兼容性测试	`visibility: list`, `priority: 20`
`deepseek-v4-pro`	DeepSeek Pro 模型	`visibility: list`, `priority: 25`
`deepseek-v4-flash`	DeepSeek 快速模型	`visibility: list`, `priority: 30`
`kimi-k2.6`	Kimi 模型，适合备用/对照测试	`visibility: list`, `priority: 35`
`gpt-5.4-nano`	更轻量、更快的任务	`visibility: list`, `priority: 40`

前置条件

在 PowerShell 中设置环境变量：

setx NONELINEAR_API_KEY "你的_NoneLinear_API_Key"

设置完成后，重新打开一个终端窗口，让环境变量生效。

文件路径

Windows 下需要准备两个文件：

C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\config.toml
C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\model-catalogs\nonelinear.json

创建目录：

mkdir "C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\model-catalogs"

编辑配置文件：

notepad "C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\config.toml"
notepad "C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\model-catalogs\nonelinear.json"

配置 `config.toml`

将下面内容写入 C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\config.toml：

model = "gpt-5.5"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"
profile = "nonelinear-gpt-5-5"

[model_providers.nonelinear]
name = "nonelinear"
base_url = "https://api.nonelinear.com/v1"
env_key = "NONELINEAR_API_KEY"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false
supports_websockets = false

[profiles.nonelinear-gpt-5-5]
model = "gpt-5.5"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-gpt-5-5.windows]
sandbox = "elevated"

[profiles.nonelinear-gpt-5-4-mini]
model = "gpt-5.4-mini"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-gpt-5-4-nano]
model = "gpt-5.4-nano"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-gpt-5-2-mini]
model = "gpt-5.2-mini"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-deepseek-v4-flash]
model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-deepseek-v4-pro]
model = "deepseek-v4-pro"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[profiles.nonelinear-kimi-k2-6]
model = "kimi-k2.6"
model_provider = "nonelinear"
model_catalog_json = "C:\\Users\\<你的Windows用户名>\\.codex\\model-catalogs\\nonelinear.json"

[projects.'c:\users\<你的Windows用户名>']
trust_level = "trusted"

配置说明

model_provider = "nonelinear"：告诉 Codex 默认使用 nonelinear 这个 provider。
model = "gpt-5.5"：默认启动模型。
model_catalog_json：让 Codex 在启动时加载自定义模型目录。该配置是启动时读取，修改后必须重启 Codex 才会生效。
[model_providers.nonelinear]：定义 NoneLinear API 的连接信息。
env_key = "NONELINEAR_API_KEY"：Codex 会从该环境变量读取 API Key。
wire_api = "responses"：使用 Responses API 协议。
[profiles.*]：为同一个 provider 下的不同模型建立启动 profile。
[profiles.nonelinear-gpt-5-5.windows]：Windows 环境下为该 profile 设置沙盒模式。
[projects.'c:\users\<你的Windows用户名>']：把对应 Windows 用户目录标记为可信项目路径；请把占位符替换成自己的 Windows 用户名。

配置 `nonelinear.json`

将下面内容写入 C:\Users\<你的Windows用户名>\.codex\model-catalogs\nonelinear.json：

{
  "models": [
    {
      "slug": "gpt-5.5",
      "display_name": "GPT-5.5",
      "description": "Frontier model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses with lighter reasoning"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced speed and reasoning depth"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Greater reasoning depth for complex tasks"
        },
        {
          "effort": "xhigh",
          "description": "Extra high reasoning depth for complex tasks"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 0,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": true,
      "default_verbosity": "medium",
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 272000,
      "max_context_window": 272000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "gpt-5.4-mini",
      "display_name": "GPT-5.4 Mini",
      "description": "Fast mini model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses with lighter reasoning"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced speed and reasoning depth"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Greater reasoning depth for complex tasks"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 10,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": true,
      "default_verbosity": "medium",
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "gpt-5.4-nano",
      "display_name": "GPT-5.4 Nano",
      "description": "Very fast nano model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses with lighter reasoning"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced speed and reasoning depth"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Greater reasoning depth for complex tasks"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 40,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": true,
      "default_verbosity": "medium",
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "kimi-k2.6",
      "display_name": "Kimi K2.6",
      "description": "Kimi K2.6 served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced responses"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Deeper reasoning"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 35,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": false,
      "default_verbosity": null,
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "deepseek-v4-pro",
      "display_name": "DeepSeek V4 Pro",
      "description": "DeepSeek pro model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced responses"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Deeper reasoning"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 25,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": false,
      "default_verbosity": null,
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "gpt-5.2-mini",
      "display_name": "GPT-5.2 Mini",
      "description": "Efficient mini model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses with lighter reasoning"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced speed and reasoning depth"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Greater reasoning depth for complex tasks"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 20,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": true,
      "default_verbosity": "medium",
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    },
    {
      "slug": "deepseek-v4-flash",
      "display_name": "DeepSeek V4 Flash",
      "description": "Fast DeepSeek model served through nonelinear.",
      "default_reasoning_level": "medium",
      "supported_reasoning_levels": [
        {
          "effort": "low",
          "description": "Fast responses"
        },
        {
          "effort": "medium",
          "description": "Balanced responses"
        },
        {
          "effort": "high",
          "description": "Deeper reasoning"
        }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 30,
      "additional_speed_tiers": [],
      "service_tiers": [],
      "default_service_tier": null,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent. Help the user with software engineering tasks, use tools carefully, and keep answers concise and actionable.",
      "model_messages": null,
      "supports_reasoning_summaries": false,
      "default_reasoning_summary": "none",
      "support_verbosity": false,
      "default_verbosity": null,
      "apply_patch_tool_type": "freeform",
      "web_search_tool_type": "text",
      "truncation_policy": {
        "mode": "tokens",
        "limit": 10000
      },
      "supports_parallel_tool_calls": false,
      "supports_image_detail_original": false,
      "context_window": 128000,
      "max_context_window": 128000,
      "auto_compact_token_limit": null,
      "effective_context_window_percent": 95,
      "experimental_supported_tools": [],
      "input_modalities": [
        "text",
        "image"
      ],
      "supports_search_tool": false
    }
  ]
}

为什么不能使用简化版 catalog

当前 Codex 的模型 catalog 解析以 Rust 里的 ModelsResponse / ModelInfo 为准，外层必须是：

{
  "models": []
}

模型对象不要写成旧式或示例式字段，例如：

{
  "slug": "gpt-5.5",
  "displayName": "GPT-5.5",
  "provider": "nonelinear",
  "hidden": false
}

上面这种写法容易触发连续 schema 报错。

常见 schema 报错

`missing field display_name`

说明字段名写错了。当前 schema 使用 snake_case：

"display_name": "GPT-5.5"

不要写成：

"displayName": "GPT-5.5"

`missing field priority`

说明模型对象缺少 priority。本文档使用较小的数字控制模型在 /model picker 中的展示顺序，例如 gpt-5.5 使用 0，gpt-5.4-mini 使用 10。

`missing field experimental_supported_tools`

说明模型对象缺少 experimental_supported_tools。即使暂时不用实验工具，也要保留空数组：

"experimental_supported_tools": []

`/model` 列表没有同步怎么办？

如果修改 nonelinear.json 后，/model 中还没有展示最新模型，通常是 Codex 还没有重新加载 catalog，或者模型对象没有设置为可见。建议按下面顺序判断：

先完全退出 Codex，再重新运行 codex。
运行 codex debug models，确认 catalog 里的模型都被加载。
检查每个需要显示的模型是否都设置了 "visibility": "list"。
检查 priority 是否符合预期；数值越小，展示越靠前。

如果 codex debug models 能看到全部模型，且这些模型都是 visibility: list，重新进入 Codex 后 /model 应显示这些可见模型。

启动方式

使用默认 profile：

codex

指定 profile 启动：

codex --profile nonelinear-gpt-5-5
codex --profile nonelinear-gpt-5-4-mini
codex --profile nonelinear-gpt-5-4-nano
codex --profile nonelinear-kimi-k2-6
codex --profile nonelinear-deepseek-v4-pro
codex --profile nonelinear-gpt-5-2-mini
codex --profile nonelinear-deepseek-v4-flash

临时指定模型：

codex -m gpt-5.5
codex -m gpt-5.4-mini
codex -m gpt-5.4-nano
codex -m kimi-k2.6
codex -m deepseek-v4-pro
codex -m gpt-5.2-mini
codex -m deepseek-v4-flash

进入 Codex TUI 后，也可以尝试：

/model

如果 /model 中没有展示自定义模型，请先使用 codex debug models 检查 catalog 是否被加载。

验证配置

1. 检查模型 catalog

codex debug models

按本文示例配置时，输出中应能看到下面这些模型：

gpt-5.5
gpt-5.4-mini
gpt-5.4-nano
kimi-k2.6
deepseek-v4-pro
gpt-5.2-mini
deepseek-v4-flash

2. 验证 profile 启动

codex --profile nonelinear-gpt-5-5
codex --profile nonelinear-kimi-k2-6
codex --profile nonelinear-gpt-5-4-nano

进入后发一条简单请求，例如：

当前目录下面有py脚本吗

3. 验证临时模型覆盖

codex -m gpt-5.4-mini
codex -m kimi-k2.6
codex -m deepseek-v4-flash

常见问题

`/model` 里没有显示新模型怎么办？

先确认 nonelinear.json 中的模型对象设置正确：

"visibility": "list",
"supported_in_api": true,
"priority": 20

然后完全退出 Codex 并重新运行 codex。如果仍然没有显示，运行 codex debug models 检查 catalog 是否被读取。

`/model` 里还是显示默认模型怎么办？

先确认 model_catalog_json 路径正确：

model_catalog_json = "C:\\\\Users\\\\<你的Windows用户名>\\\\.codex\\\\model-catalogs\\\\nonelinear.json"

也可以使用正斜杠路径：

model_catalog_json = "C:/Users/<你的Windows用户名>/.codex/model-catalogs/nonelinear.json"

然后完全退出 Codex，重新运行：

codex

model_catalog_json 是启动时加载的配置，修改后必须重启 Codex 才会生效。

`codex debug models` 看不到模型怎么办？

如果 debug 输出里看不到 nonelinear.json 中配置的模型，优先检查 model_catalog_json 路径是否正确，以及 JSON 是否符合 schema。路径确认后，重新打开终端再启动：

codex
codex debug models

DeepSeek / Kimi 系列模型无法运行怎么办？

如果 gpt-5.5、gpt-5.4-mini 可以正常运行，但 deepseek-v4-flash、deepseek-v4-pro 或 kimi-k2.6 失败，通常说明问题在 NoneLinear 平台侧模型路由、模型权限或模型服务可用性，而不是 Codex 配置本身。可以先测试：

codex --profile nonelinear-gpt-5-5

确认 Codex 与 NoneLinear provider 连通后，再排查具体模型在平台侧的可用性。

GPT-5.4 系列有 token 消耗但没有输出怎么办？

如果使用 gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano 等模型时出现空输出，通常是 max_tokens 设置过小。可以参考错误处理：GPT-5.4 空输出。

参考依据

OpenAI Codex Advanced Configuration：model_catalog_json 是启动时加载的 JSON 模型 catalog，profile 级配置可以覆盖顶层配置。 https://developers.openai.com/codex/config-advanced
OpenAI Codex Sample Configuration：示例中说明 model_catalog_json = "/absolute/path/to/models.json" 是可选的启动时 catalog override。 https://developers.openai.com/codex/config-sample
OpenAI Codex CLI Reference：codex debug models 可打印 Codex 当前看到的模型 catalog。 https://developers.openai.com/codex/cli/reference
Codex 内置模型 catalog：自定义 nonelinear.json 的字段结构应尽量对齐官方内置 codex-rs/models-manager/models.json。 https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-rs/models-manager/models.json
Codex app-server README：model/list 是模型列表接口，便于理解模型列表的加载链路。 https://github.com/openai/codex/blob/main/codex-rs/app-server/README.md

​Codex CLI 接入 NoneLinear

​方式一：使用 cc-switch 快速配置

​前置要求

​1. 进入 Codex 供应商页

​2. 添加自定义供应商

​3. 填写 API 地址和模型名称

​4. 测试并启用

​方式二：配置文件接入（单模型 / 多模型）

​单模型配置

​模型目录与 /model 展示

​支持的模型

​前置条件

​文件路径

​配置 config.toml

​配置说明

​配置 nonelinear.json

​为什么不能使用简化版 catalog

​常见 schema 报错

​missing field display_name

​missing field priority

​missing field experimental_supported_tools

​/model 列表没有同步怎么办？

​启动方式

​验证配置

​1. 检查模型 catalog

​2. 验证 profile 启动

​3. 验证临时模型覆盖

​常见问题

​/model 里没有显示新模型怎么办？

​/model 里还是显示默认模型怎么办？

​codex debug models 看不到模型怎么办？

​DeepSeek / Kimi 系列模型无法运行怎么办？

​GPT-5.4 系列有 token 消耗但没有输出怎么办？

​推荐使用方式

​参考依据

Codex CLI 接入 NoneLinear

方式一：使用 cc-switch 快速配置

前置要求

1. 进入 Codex 供应商页

2. 添加自定义供应商

3. 填写 API 地址和模型名称

4. 测试并启用

方式二：配置文件接入（单模型 / 多模型）

单模型配置

模型目录与 /model 展示

支持的模型

前置条件

文件路径

配置 `config.toml`

配置说明

配置 `nonelinear.json`

为什么不能使用简化版 catalog

常见 schema 报错

`missing field display_name`

`missing field priority`

`missing field experimental_supported_tools`

`/model` 列表没有同步怎么办？

启动方式

验证配置

1. 检查模型 catalog

2. 验证 profile 启动

3. 验证临时模型覆盖

常见问题

`/model` 里没有显示新模型怎么办？

`/model` 里还是显示默认模型怎么办？

`codex debug models` 看不到模型怎么办？

DeepSeek / Kimi 系列模型无法运行怎么办？

GPT-5.4 系列有 token 消耗但没有输出怎么办？

推荐使用方式

参考依据