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OpenAI Codexは Responses APIを通じてTokiosと通信します。 ~/.codex/config.toml にTokiosをモデルプロバイダーとして追加し、 https://api.tokios.com/v1 を向ければ、Codexはご自身のローカルモデル — Ollama、LM Studio、またはOpenAI互換の任意のバックエンド — に対して、プライベートトンネルを経由してどこからでも動作します。

前提条件

  • ローカルモデルとペアリング済みのTokiosコネクターが動作していること — Connector install
  • 登録済みのモデルデプロイ名 — Register a model
  • Tokios APIキー — API Keys
  • OpenAI Codexがインストール済みであること

Codexの設定

環境にTokiosキーを設定し、 ~/.codex/config.toml にTokiosプロバイダーとプロファイルを追加します。
~/.codex/config.toml
wire_api = "responses" と disable_response_storage = true はどちらも必須です。TokiosはResponses APIをステートレスに提供するため、Codexはサーバー側のレスポンスストレージに依存できません。
次にTokiosプロファイルでCodexを実行します。
置き換えてください gemma-tunnel をコンソールで登録した公開モデル名に。

OpenAI Python SDKの使用

OpenAI SDKを使ってローカルモデルをプログラムから呼び出すには、クライアントをTokiosのベースURLに向けます。
openai_tokios.py
OpenAI SDKのベースURLは /v1 で終わる必要があります。Tokiosのエンドポイントは https://api.tokios.com/v1 です。

トラブルシューティング

お客様の sk-tok-… キーが欠落または誤っています。環境に OPENAI_API_KEY が設定されているか、および env_key = "OPENAI_API_KEY" が config.toml で一致しているかを確認してください。Keysタブでキーを確認してください。キーは作成時に一度だけ表示されます。
お使いのプロファイルの model が config.toml 内でどのデプロイ名とも一致しません。Modelsタブで登録した正確な名前を確認してください。大文字と小文字は区別されます。
そのデプロイのコネクターがオフラインか、同時実行数の上限に達しています。Connectorsタブを確認してください。コネクターが Online を示しており、実行しているマシンが稼働中である必要があります。
コマンドラインで --profile tokios を渡しているかを確認してください。このフラグがないと、Codexはデフォルトプロファイルを使用し、OpenAIのホストAPIに向かってしまいます。 default_profile = "tokios" を [general] セクション( config.toml 内)に設定してデフォルトにすることもできます。

次のステップ

互換クライアント

その他のOpenAIおよびAnthropic互換クライアントのベースURLとキー設定を参照してください。

APIキー

チームメイトやエージェント用の sk-tok-… キーの作成、スコープ設定、ローテーションを行います。