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Codex 专题 ​

配 Codex 时会遇到的报错：/v1 拼接、模型名与分组不匹配、reasoning 参数兼容性。

📌
这一页对应三个最常见的坑
  1. 端点少了 /v1 → 报错或返回 HTML（不是 JSON）
  2. 模型名不在令牌的分组里 → 模型不存在
  3. reasoning 类参数不被当前渠道支持 → 参数报错

正确的配置是什么 ​

Codex 走 OpenAI 兼容接口，端点必须带 /v1：

国内加速 · OpenAI 兼容https://cn.fluxtoken.ai/v1用于 Codex、OpenAI SDK、Cherry Studio 兼容模式等。

这个 /v1 是要你自己写的

和 Claude Code（Anthropic 协议）正好相反：

你在配端点填什么谁补 /v1
Codexhttps://cn.fluxtoken.ai/v1你补
Claude Codehttps://cn.fluxtoken.aiSDK 补

填反了必然报错，而且报错信息不会告诉你原因。

港澳台及境外用户把域名换成 api.fluxtoken.ai，/v1 照样要带。

报错一：404 page not found（纯文本） ​

现象 ​

Codex 报 404，响应体是纯文本 404 page not found，不是 JSON。

原因 ​

端点少了 /v1。

POST https://cn.fluxtoken.ai/chat/completions（注意没有 /v1） 会落到控制台的网页路由上，不是 API 路由，于是返回一段纯文本 404。

解决 ​

  1. 补上 /v1：

    正确的端点
    https://cn.fluxtoken.ai/v1

  2. 检查有没有多写 —— 写成 https://cn.fluxtoken.ai/v1/v1 同样是 404。 正确形式里 /v1 只出现一次。

  3. 改完重启 Codex —— 参考下面「报错四」。

记住这个判据

响应体是纯文本、不是 JSON → 路径问题。 非 JSON 的 404，别去怀疑令牌和分组。

报错二：模型不存在 ​

现象 ​

Codex 提示 模型不存在 或 model not found。

原因 ​

令牌所属的分组里没有你指定的那个模型。

Codex 分组有多个，每个都包含 8 个模型，但不同分组之间模型是重合的； 真正的问题通常是你把 Codex 用在了非 Codex 分组上， 比如拿 【Gemini】Pro · 企业级 或某个 Claude 分组去跑 gpt-5.6。

解决 ​

  1. 确认令牌分组 —— 控制台 → 令牌管理 → 看分组字段。

  2. Codex 系模型只在这些分组里（分组名逐字照抄）：

    分组倍率官方说明
    【Codex】反代 · 福利0.06反代池 · 纯福利，不稳定时切换其他分组
    【Codex】Plus · 轻享0.1限时Plus号池 · 价格友好 · 可用性随渠道波动
    【Codex】Pro · 惠享0.14Pro 号池 · 性价比优先 · 高峰期可能排队
    【Codex】Pro · 稳享0.2Pro 号池 · 稳定优先 · 更适合日常与长对话
    【Codex】Pro · 尊享0.3Pro 号池 · 优先调度 · 适合科研、高频与复杂任务
    【Codex】满血 · 官Key0.6GPT 满血官 key 直连渠道，缓存命中 100%

    这六个分组各自包含 8 个模型：gpt-5.5、gpt-5.6、gpt-5.6-luna、 gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6.1-sol。

    生图模型不在这些分组里 —— gpt-image-2 系列在 【GPT】生图模型 · 福利。

  3. 对照完整清单 —— 模型列表（可搜索模型名） 与怎么选分组（按用途推荐）。

  4. 改完重启 Codex。

【Codex】反代 · 福利×0.06

反代池 · 纯福利，不稳定时切换其他分组

模型数
8
输入价起
$0.12 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$0.3 / $1.8
  • gpt-5.6$0.3 / $1.8
  • gpt-5.6-luna$0.3 / $1.8
  • gpt-5.6-sol$0.3 / $1.8
  • gpt-5.6-terra$0.12 / $0.72
  • gpt-6-astra$0.6 / $3
  • gpt-6-sol$0.12 / $0.6
  • gpt-6.1-sol$0.12 / $0.6
【Codex】Plus · 轻享×0.1

限时Plus号池 · 价格友好 · 可用性随渠道波动

模型数
8
输入价起
$0.2 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$0.5 / $3
  • gpt-5.6$0.5 / $3
  • gpt-5.6-luna$0.5 / $3
  • gpt-5.6-sol$0.5 / $3
  • gpt-5.6-terra$0.2 / $1.2
  • gpt-6-astra$1 / $5
  • gpt-6-sol$0.2 / $1
  • gpt-6.1-sol$0.2 / $1
【Codex】Pro · 惠享×0.14

Pro 号池 · 性价比优先 · 高峰期可能排队

模型数
8
输入价起
$0.28 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$0.7 / $4.2
  • gpt-5.6$0.7 / $4.2
  • gpt-5.6-luna$0.7 / $4.2
  • gpt-5.6-sol$0.7 / $4.2
  • gpt-5.6-terra$0.28 / $1.68
  • gpt-6-astra$1.4 / $7
  • gpt-6-sol$0.28 / $1.4
  • gpt-6.1-sol$0.28 / $1.4
【Codex】Pro · 稳享×0.2

Pro 号池 · 稳定优先 · 更适合日常与长对话

模型数
8
输入价起
$0.4 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$1 / $6
  • gpt-5.6$1 / $6
  • gpt-5.6-luna$1 / $6
  • gpt-5.6-sol$1 / $6
  • gpt-5.6-terra$0.4 / $2.4
  • gpt-6-astra$2 / $10
  • gpt-6-sol$0.4 / $2
  • gpt-6.1-sol$0.4 / $2
【Codex】Pro · 尊享×0.3

Pro 号池 · 优先调度 · 适合科研、高频与复杂任务

模型数
8
输入价起
$0.6 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$1.5 / $9
  • gpt-5.6$1.5 / $9
  • gpt-5.6-luna$1.5 / $9
  • gpt-5.6-sol$1.5 / $9
  • gpt-5.6-terra$0.6 / $3.6
  • gpt-6-astra$3 / $15
  • gpt-6-sol$0.6 / $3
  • gpt-6.1-sol$0.6 / $3
【Codex】满血 · 官Key×0.6

GPT 满血官 key 直连渠道，缓存命中 100%，要求高质量和稳定性的强烈推荐。

模型数
8
输入价起
$1.2 /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（8）
  • gpt-5.5$3 / $18
  • gpt-5.6$3 / $18
  • gpt-5.6-luna$3 / $18
  • gpt-5.6-sol$3 / $18
  • gpt-5.6-terra$1.2 / $7.2
  • gpt-6-astra$6 / $30
  • gpt-6-sol$1.2 / $6
  • gpt-6.1-sol$1.2 / $6
【GPT】生图模型 · 福利×0.6

gpt-image-2 和 gpt-image-2.5，生图原生模型，支持 1k / 2k / 4k 超分，可高并发； gpt-image-2-4k，色彩清晰度更高，画面处理协调，图片大小 10M 左右； gpt-image-2-pro，画质更加真实，细节处理丰富，画面协调，图片大小 10M 左右； gpt-image-2.5-flare-4k，适合快速出图和迭代。gpt-image-2.5-sunburst-4k，主打高画质； gpt-image-2.5-flare，适合快速出图和迭代。gpt-image-2.5-sunburst，主打高画质；。

模型数
6
输入价起
$— /1M
上游
OpenAI
查看该组全部模型（6）
  • gpt-image-2$— / $—
  • gpt-image-2-4k$— / $—
  • gpt-image-2-pro$— / $—
  • gpt-image-2.5$— / $—
  • gpt-image-2.5-flare$— / $—
  • gpt-image-2.5-sunburst$— / $—

报错三：reasoning 参数报错（reasoning_effort 等不被支持） ​

现象 ​

请求带上 reasoning 相关参数后报错，提示参数无效、不支持或取值非法。

常见于：

  • reasoning_effort / reasoning 参数
  • 模型不接受某个取值（例如超出允许范围）
  • 参数与所选模型代次不匹配

原因 ​

协议转发会透传参数，但各上游渠道对较新参数的支持进度不一致。

同一个参数，在这个分组上能用，在另一个分组上可能报错 —— 这不是你的请求写错了，是渠道差异。

解决 ​

  1. 换个分组试 —— 最直接的判断方法。 同一个模型换到 【Codex】Pro · 稳享 或 【Codex】满血 · 官Key 再试一次。 能通就说明是渠道支持度差异，不是配置问题。

  2. 检查取值是否合法 —— 参考该参数在 OpenAI 官方文档里的允许范围。 取值越界在所有渠道上都会失败。

  3. 降级到可选参数 —— 先去掉 reasoning 相关参数， 确认基础调用能通，再逐个加回来定位是哪一个参数的问题。

  4. 确认模型和参数匹配 —— 不同代次的模型支持的参数集不同。 拿 gpt-5.6-terra 的参数去调 gpt-6-astra 未必适用。

这类问题值得反馈

如果你发现某个参数在某个分组上确实不支持，带上模型名 + 分组名 + 参数 + 报错原文 进群反馈，值班的能直接定位到渠道。

报错四：改了配置但不生效 ​

现象 ​

改了端点、模型名或分组，但 Codex 的行为没变。

原因 ​

Codex 在启动时读配置，运行中的进程不会感知到外部改动。

解决 ​

  1. 退出 Codex
  2. 关掉终端重新开（如果配置写在环境变量里，只退出程序不够）
  3. 重新启动

这一步漏掉，你会以为「改了没用」

改完仍报同样的错，先重启再怀疑别的。

报错五：认证失败 / 401 ​

现象 ​

Codex 报认证失败或 401。

原因 ​

  1. 令牌无效 —— 写错、过期、被删除
  2. 给错分组 —— 用了非 Codex 分组，模型不全
  3. 令牌没被发出 —— 环境变量没生效

解决 ​

  1. 看服务端返回的 code

    code含义
    API_KEY_REQUIRED请求头里没有令牌 → 配置没生效
    INVALID_API_KEY令牌无效 → 令牌本身的问题

  2. 绕开 Codex，直接测令牌

    直连测试
    curl -s -o /dev/null -w "%{http_code}\n" https://cn.fluxtoken.ai/v1/models \  -H "Authorization: Bearer sk-你的令牌"

    200 → 令牌没问题，是 Codex 的配置问题。 401 → 看认证与 401。

  3. 确认 Codex 的认证变量正确 —— Codex 通常读 OPENAI_API_KEY 和 OPENAI_BASE_URL（或它自己的配置文件）。两者要一起配， 只配了 Key 没配 base_url 会打到官方端点去，那边不认你的令牌。

    环境变量
    export OPENAI_API_KEY=sk-你的令牌export OPENAI_BASE_URL=https://cn.fluxtoken.ai/v1

完整排查顺序 ​

  1. 看服务状态页 https://status.fluxtoken.ai/
  2. 检查端点有没有 /v1 —— 且只出现一次
  3. 看错误 code —— 区分没带令牌还是令牌无效
  4. 用 curl 直测 —— 分割「令牌问题」和「配置问题」
  5. 确认模型名与分组 —— 见上「报错二」
  6. reasoning 参数报错就换分组试
  7. 重启终端和 Codex
  8. 换端点试 —— cn ↔ api

还不行怎么办 ​

  1. 服务状态页 https://status.fluxtoken.ai/
  2. 报错原文索引 —— 报错原文索引
  3. CLI 配置文档 —— Codex 配置
  4. 进群 —— QQ 群 1108757955 · Telegram https://t.me/fluxtokengroup

进群请附上：完整报错原文、端点地址、模型名、分组名、Codex 版本、发生时间。

相关页面 ​

数据快照：2026-10-08 · 站点版本 0.2.11
来源：模型广场接口 · 价格接口
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