~/.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。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
404 Not Found
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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。CodexがTokiosプロファイルを無視する
CodexがTokiosプロファイルを無視する
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。