Was du einrichtest
Coding-Assistenten in VS Code kommunizieren über HTTP mit einem Modell. Die meisten verwenden das OpenAI-API-Format, das eine benutzerdefinierte Base URL und einen Schlüssel statt des herstellerspezifischen Standards akzeptiert. Dieser Dienst ist OpenAI-kompatibel und lässt sich in jedes Tool integrieren, das diese Option bietet.
Sei dir über die andere Seite im Klaren. Es ist ein Open-Weight-Modell eines unabhängigen Anbieters, das darauf abgestimmt ist, ohne Inhaltsfilter auf Fragen zu antworten, für die rechtmäßige Nutzung durch Erwachsene. Es ist nicht das OpenAI-Codex-Modell und keine offizielle API eines anderen Anbieters. Es ist textbasiert, verfügt über ein Kontextfenster von 100.000 Token, Function Calling und JSON-Modus. Wenn du die Details zu den OpenAI-kompatiblen Endpunkten wissen möchtest, lies die Dokumentation; wenn du nur die Adresse benötigst, sieh dir die Seite zur Codex API Base URL an.
Hier sind die drei Werte, die du überall verwenden solltest:
| Einstellung | Wert |
|---|---|
| Base-URL | https://api.getcodexapi.com/v1 |
| Modell | uncensored |
| Header | Authorization: Bearer YOUR_KEY |
Schlüssel holen und erst testen
Erstelle ein Konto auf der API-Schlüssel-Seite mit Google oder E-Mail und Passwort. Neue Nutzer können mit einem Klick $0,50 kostenloses Testguthaben beanspruchen, gültig für 7 Tage, keine Kreditkarte erforderlich. Teste den Schlüssel dann in einem Terminal, bevor du VS Code berührst. Ein funktionierender curl-Aufruf beweist, dass Schlüssel und URL stimmen, sodass spätere Fehler auf die Erweiterung zurückzuführen sind.
# macOS or Linux, add to ~/.zshrc or ~/.bashrc
export CODEX_API_KEY="YOUR_KEY"
# then verify the endpoint answers
curl https://api.getcodexapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $CODEX_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"uncensored","messages":[{"role":"user","content":"Write a Python one-liner that reverses a string."}]}'Die Antwort ist Chat-Completion-JSON, und die Antwort enthält einen X-Balance-USD-Header mit deinem verbleibenden Guthaben. Speichere den Schlüssel in einer Umgebungsvariable oder im Geheimnisspeicher der Erweiterung, niemals in einem Repository.
Codex-Erweiterung und CLI: Konfigurationsdatei
Die OpenAI-Codex-Tooling unterstützt benutzerdefinierte Modellanbieter über eine TOML-Konfigurationsdatei in deinem Home-Verzeichnis, und die VS Code-Erweiterung ist so dokumentiert, dass sie diese Konfiguration mit der CLI teilt. Prüfe dies gegen die aktuelle Codex-Dokumentation für deine Version, da sich das Format weiterentwickelt hat.
# ~/.codex/config.toml
model = "uncensored"
model_provider = "custom"
[model_providers.custom]
name = "Custom endpoint"
base_url = "https://api.getcodexapi.com/v1"
env_key = "CODEX_API_KEY"
wire_api = "chat"Zu prüfende Punkte:
base_urlendet mit/v1, ohne/chat/completions.env_keyist der Name der Umgebungsvariable, nicht der Schlüssel selbst.wire_apiwählt das Anfrageformat aus. Dieser Dienst akzeptiert sowohlPOST /v1/chat/completionsals auchPOST /v1/responses. Versuche zuerst "chat"; nutze "responses", wenn deine Codex-Version dies erfordert.- Starte VS Code aus einer Shell, in der die Variable gesetzt ist, oder starte sie neu, nachdem du die Variable zu deinem Profil hinzugefügt hast. Ein GUI-Start unter macOS erkennt Shell-Exports oft nicht.
Agenten-Tools basieren auf Function Calling. Dies wird hier unterstützt, einschließlich gestreamter Tool-Aufrufe, aber die Qualität variiert je nach Modell, also führe zuerst eine kleine Aufgabe aus. Die zugehörige Seite zur Nutzung der API in Cursor behandelt ein ähnliches Setup in einem anderen Editor.
Continue, Cline und andere Erweiterungen
Drittanbieter-Erweiterungen haben jeweils ihren eigenen Bildschirm, aber das Muster ist konstant: Wähle einen OpenAI- oder „OpenAI-kompatiblen“ Anbieter, und fülle dann Base URL, Schlüssel und Modell aus. Continue verwendet eine YAML-Konfiguration:
# Continue (config.yaml), model entry
models:
- name: Hosted uncensored
provider: openai
model: uncensored
apiBase: https://api.getcodexapi.com/v1
apiKey: YOUR_KEYCline und Roo Code bieten in ihren Einstellungspanels einen Anbieter „OpenAI Compatible“ mit denselben drei Feldern an. Namen und Menüs ändern sich häufig. Suche in der eigenen Dokumentation der Erweiterung nach „OpenAI compatible“ oder „custom base URL“. Wenn eine Erweiterung kein Feld für die Base URL hat, kann sie diesen Endpunkt nicht nutzen.
Tipps, die Zeit sparen:
- Deaktiviere die Tab-Autovervollständigung gegenüber dem gehosteten Modell, es sei denn, du möchtest bei jeder Pause eine Anfrage senden. Chat- und Editieraktionen sind günstiger.
- Lege im Editor für alltägliche Änderungen ein kleineres Kontextfenster fest. Das Senden ganzer Repositories an das Modell kostet jedes Mal Input-Token.
- Verwende einen separaten Schlüssel pro Tool, damit du erkennen kannst, welches Tool dein Guthaben verbraucht.
Welche Editor-Aufgaben eignen sich für dieses Modell
Ein allgemeines Textmodell mit einem großen Kontextfenster ist eine gute Wahl für verschiedene alltägliche Aufgaben: Erklären von unbekanntem Code, Schreiben von Unit-Tests für eine Funktion, Konvertieren eines Skripts zwischen Sprachen, Verfassen von Docstrings und Regex sowie das Umschreiben eines Moduls, wenn du die gesamte Datei einfügst. Das 100.000-Token-Kontextfenster bedeutet, dass einige mittlere Dateien plus deine Anweisungen in einer Anfrage Platz finden, und die Antwort kann den Rest verwenden.
Sei realistisch bezüglich des Restes. Es ist kein spezialisiertes Coding-Modell mit editorbewusstem Training, daher benötigen große Multi-File-Agentenläufe möglicherweise mehr Anleitung und mehr Überprüfung, als du einem dafür gebauten Tool geben würdest. Bitte um Diffs statt ganzer Dateien, überprüfe jede Änderung vor der Annahme und führe deine Tests aus. Wenn eine Aufgabe Inhalt benötigt, den ein gefilterter Assistent ablehnt, wie das Schreiben von reifer Fiktion oder sicherheitsrelevanter Texte für die legale Nutzung, ist ein Endpunkt ohne Inhaltsfilter der Grund, dieses zu nutzen.
Was es in einem Editor kostet
Die Preise liegen bei $0,15 pro 1 Mio. Input-Token und $0,50 pro 1 Mio. Output-Token. Coding-Tools senden viel Kontext, also schau zuerst auf die Input-Token.
Beispiel: Eine Editier-Anfrage mit 8.000 Token Dateikontext und einer 600-Token-Antwort kostet 8.000 x $0,15 / 1M + 600 x $0,50 / 1M = $0,0012 + $0,0003 = $0,0015. Ein Tag mit 150 solcher Anfragen kostet 150 x $0,0015 = $0,225. Zwanzig Arbeitstage: $4,50.
Ein Agent, der viele Dateien liest, kann 40.000 Token pro Schritt senden. Bei dieser Größe kostet ein Schritt $0,006 plus die Ausgabe, also kosten 100 Schritte etwa $0,60 plus Ausgabe. Behalte Agenten-Schleifen im Auge. Fehlgeschlagene oder abgelehnte Anfragen werden nicht berechnet, und Guthaben verfällt nie. Aufladungen von $20 bis $500 können mit Karte (Visa, Mastercard, Apple Pay, Google Pay) oder Krypto bezahlt werden. Aktuelle Pläne sind auf der Preisseite aufgeführt.
Fehlerbehebung
401 Unauthorized
Der Schlüssel fehlt, enthält ein Leerzeichen oder die Umgebungsvariable ist für VS Code nicht sichtbar. Starte den Editor aus einem Terminal neu, das die Variable enthält.
404 oder „Modell nicht gefunden“
Verwende das exakte Modell uncensored und die Basis-URL mit /v1 am Ende.
429-Fehler
Ein vollständiger Schlüssel erlaubt 8 parallele Anfragen und 300 pro Minute; der Test-Schlüssel erlaubt 2 und 60. Eine Erweiterung, die mehrere parallele Anfragen auslöst, wie Autocomplete plus Chat, kann das Ratenlimit für parallele Anfragen erreichen. Der Fehlercode ist concurrency für zu viele gleichzeitig und rate_limited für pro-Minute-Limits. Ein Retry-After: 5-Header bedeutet temporäre Überlastung.
Streaming bleibt hängen
Einige Unternehmensproxys puffern Server-Sent Events. Teste von einem anderen Netzwerk aus oder schalte das Streaming in der Erweiterung ab.
Antworten unterscheiden sich von dem, was du bei einem anderen Assistenten gesehen hast
Das ist zu erwarten. Dies ist ein anderes Modell mit eigenen Stärken. Gib klare, spezifische Anweisungen und teste es an Code aus deinem eigenen Projekt.
