codex-lb

环境要求

• 已安装 Docker（官方推荐的部署方式）
• 本机 2455 与 1455 端口可用
• 至少一个 ChatGPT/Codex 账户，用于在仪表盘中池化
• 远程调用时需要先在仪表盘创建 API Key

安装与启动步骤

1. 1创建数据卷

   用 Docker 卷持久化配置与用量数据，卷内挂载点为 /var/lib/codex-lb。

   docker volume create codex-lb-data

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2. 2创建专用网络

   创建 codex-lb-net 网络，已有同名网络时命令会跳过创建，可安全重复执行。

   docker network inspect codex-lb-net >/dev/null 2>&1 || docker network create codex-lb-net

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3. 3启动代理容器

   映射 2455（服务端口）与 1455，挂载数据卷后运行官方镜像，后台常驻。

   docker run -d --name codex-lb \
     --network codex-lb-net \
     -p 2455:2455 -p 1455:1455 \
     -v codex-lb-data:/var/lib/codex-lb \
     ghcr.io/soju06/codex-lb:latest

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4. 4打开仪表盘

   浏览器访问本机 2455 端口进入 Dashboard，登录后添加 ChatGPT 账户并查看用量。

5. 5创建 API Key

   远程客户端接入前，需要先在仪表盘的 API Keys 页面创建密钥，并按 token/成本/窗口/模型设置限流。

6. 6配置 Codex CLI

   编辑 ~/.codex/config.toml，把 provider 指向 codex-lb 的 Codex 端点，name 必须为 openai。

   model = "gpt-5.6-sol"
   model_reasoning_effort = "xhigh"
   model_provider = "codex-lb"
   
   [model_providers.codex-lb]
   name = "openai"
   base_url = "http://127.0.0.1:2455/backend-api/codex"
   wire_api = "responses"
   supports_websockets = true
   requires_openai_auth = true

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关键配置

如何确认成功

执行 docker ps 可见 codex-lb 容器处于运行状态，浏览器打开 http://127.0.0.1:2455 能正常加载仪表盘页面。

常见问题

注意事项

• 镜像与默认配置来自官方 Quick Start，环境变量统一使用 CODEX_LB_ 前缀，也可写入 .env.local。
• 客户端端点默认使用 127.0.0.1:2455，如改动端口映射需同步修改各客户端 base_url。
• 更完整的安装、客户端配置、部署与排错说明见官方文档 https://soju06.github.io/codex-lb/。