01准备客户端与密钥
先安装或更新 Codex，然后在 mid-route 控制台创建一枚支持目标 OpenAI 模型的 API Key。
复制自己的完整 API Key，按下一步保存配置。已有配置请先备份并合并。
02保存连接配置
示例使用 gpt-5.5；你也可以改成当前 Key 分组支持的模型。保存到用户目录中的 .codex/config.toml。
macOS / Linux 路径
~/.codex/config.tomlWindows 路径
%USERPROFILE%\.codex\config.tomlconfig.toml · API Key 登录
model_provider = "mid-route"
model = "gpt-5.5"
[model_providers.mid-route]
name = "mid-route"
base_url = "https://mid-route.site/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = truerequires_openai_auth = true 使用 Codex 保存的登录凭据，API 地址仍是 mid-route。此模式下 env_key 会被忽略，请移除旧的 env_key 和 experimental_bearer_token 配置。03配置 auth.json
完全退出 Codex，在 config.toml 所在的同一个 .codex 目录中找到 auth.json。
- 文件已存在：先备份原文件，再编辑
auth.json，将 API Key 配置为下方格式。原 ChatGPT 登录信息保留在备份中。 - 文件不存在：创建
auth.json，写入下方内容。 - 把
YOUR_API_KEY替换为自己的 mid-route API Key，然后保存。确认文件名不是auth.json.txt。
macOS / Linux 路径
~/.codex/auth.jsonWindows 路径
%USERPROFILE%\.codex\auth.jsonauth.json
{
"OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
}保存两个文件后重新打开 Codex；CLI 用户可以运行下面的命令检查登录状态并启动。
Terminal / PowerShell
codex login status
codex不要分享或提交 auth.json，其中包含你的真实密钥。
04验证连接
在一个测试项目里发送下面的简短请求，再到控制台核对用量记录。
第一次测试
只回复 OK。模型名、请求时间与新增用量吻合，才能确认这次调用走了 mid-route。