Codex + OpenRouter ：接入超多免费大模型，告别 Token 焦虑-二趣网

Codex + OpenRouter ：接入超多免费大模型，告别 Token 焦虑

一句话速览：Codex 是 OpenAI 官方开源的命令行 AI 编码 Agent，纯终端运行、支持自定义模型供应商。通过接入 OpenRouter 聚合平台，一个 API Key 即可调用 13 款完全免费的大模型——NVIDIA Nemotron 3 Ultra 550B、Thinking Machines Inkling 975B、Cohere North Mini Code 编码模型等，覆盖编码、推理、多模态，全程 0 元、无需绑卡，5 分钟跑通。

📚 目录

背景：Codex 是什么？
免费模型总览：OpenRouter 13 个免费模型
免费使用指南：两种接入方式
- 3.1 方案一：config.toml 配置文件（推荐）
- 3.2 方案二：对话式无脑接入（最简单）
局限性
总结：Codex + 免费大模型 = 零成本终端编码
参考链接

背景：Codex 是什么？

Codex是 OpenAI 官方推出的开源命令行 AI 编码 Agent，在终端中直接运行，支持代码生成、重构、Bug 修复、多文件编辑等全流程开发任务。与图形化 IDE 不同，Codex 是纯 CLI 工具，适合喜欢终端工作流的开发者。

项目	详情
开发公司	OpenAI
产品定位	开源命令行 AI 编码 Agent
运行方式	终端 CLI，纯文本交互
模型接入	支持 config.toml 自定义供应商
开源协议	Apache 2.0
GitHub 仓库	github.com/openai/codex

Codex 原生支持通过~/.codex/config.toml配置自定义模型供应商，这意味着你可以接入任何 OpenAI 兼容 API——包括 OpenRouter 的 13 款免费模型，无需 ChatGPT 订阅。

安装方式：npm install -g @openai/codex（需 Node.js 18+），安装后终端运行codex即可启动。

免费模型总览：OpenRouter 13 个免费模型

OpenRouter 是全球最大的模型聚合平台，一个 API Key 调用几十家厂商的模型。截至2026 年 9 月 23 日查询，OpenRouter 提供以下完全免费模型：

模型	参数	上下文	特点
NVIDIA Nemotron 3 Ultra	550B / 55B 激活	1M	Agent 编排、深度推理、企业级任务
NVIDIA Nemotron 3 Super	120B / 12B 激活	262K	多步推理、跨文档推理、任务规划
NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning	30B / 3B 激活	1M	高吞吐 Agent 工作流
Thinking Machines Inkling	975B / 41B 激活	1.05M	多模态（文本+图片+音频）、推理+编码
Thinking Machines Inkling Small	276B / 12B 激活	1.05M	Inkling 轻量版，推理+编码+RAG
Poolside Laguna S 2.1	118B / 8B 激活	262K	编码专用，DeepSWE 40.4%
Cohere North Mini Code	30B / 3B 激活	256K	编码 Agent 模型，支持工具调用
inclusionAI Ling 3.0 Flash VL	124B / 5.5B 激活	262K	多模态视觉感知、即时/推理混合
inclusionAI Ling 3.0 Flash Fin	124B / 5.1B 激活	262K	金融专用，投资工作流+多步规划
inclusionAI Ling 3.0 Flash Sante	124B / 5.1B 激活	262K	医疗专用，临床安全+医学推理
Dots Studio Dots3-Note Preview	280B / 16B 激活	512K	推理+编码+多模态+长上下文
Nex AGI Nex-N2.5-Pro	—	262K	Agent 编码、GUI 自动化、深度研究
Nex AGI Nex-N2.5-Mini	—	262K	Nex 系列轻量版，自主软件工程

模型名后缀:free即为免费版，如nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free。编程场景推荐优先使用 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 和 Cohere North Mini Code。
Nex AGI 两款模型将于 2026 年 9 月 25 日下架免费版，抓紧使用。

免费使用指南：两种接入方式

3.1 方案一：config.toml 配置文件（推荐）

Codex 通过~/.codex/config.toml配置文件管理模型供应商，这是最稳定、最可控的接入方式。

前置：注册 OpenRouter 拿 API Key

访问openrouter.ai，用 Google / GitHub / 邮箱登录
右上角头像 → Keys → Create Key
复制保存弹出的 Key（以sk-or-v1-开头，仅展示一次）

注册即送免费额度，无需绑卡、无需充值就能用全部 13 个免费模型。

编辑配置文件

创建或编辑~/.codex/config.toml，填入以下内容：

model_provider = "openrouter" model_reasoning_effort = "high" model = "nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free" [model_providers.openrouter] name = "openrouter" base_url = "https://openrouter.ai/api/v1" env_key = "OPENROUTER_API_KEY"

设置环境变量

在终端中设置 API Key 环境变量：

exportOPENROUTER_API_KEY="sk-or-v1-你的Key"

建议将该命令写入~/.bashrc或~/.zshrc，重启终端后即可永久生效。配置完成后，在项目目录运行codex即可启动，Codex 会自动使用配置的免费模型。

3.2 方案二：对话式无脑接入（最简单）

如果你不想手动编辑配置文件，可以直接用 Codex 的 AI 对话能力让它帮你配置，全程不手动填写任何参数。

操作步骤

在终端运行codex启动 Codex CLI
直接对 Codex 说类似以下的话：
帮我把 Codex 接入 OpenRouter。编辑~/.codex/config.toml，设置 model_provider 为 openrouter，model 为 nvidia/nemotron-3-ultra-550b-a55b:free，base_url 为 https://openrouter.ai/api/v1，env_key 为 OPENROUTER_API_KEY。同时帮我设置环境变量 OPENROUTER_API_KEY。
Codex 的 Agent 会自动读取配置、编辑文件、写入环境变量
根据提示确认即可，全程无需手动操作

优点：零门槛，适合不熟悉 TOML 配置的新手。
注意：该方式依赖 Codex 自带模型的 Agent 能力，首次使用需先安装 Codex 并能联网。

局限性

局限	说明
免费随时可能下架	厂商调整政策不打招呼，模型列表并非固定不变
速率限制	免费端点约 20 次/分钟，高并发场景不够用
数据可能被收集	部分免费模型的对话数据可能被厂商收集训练
不支持生产环境	免费模型适合测试/学习/跑通流程，别押关键业务
模型能力差异大	3B 激活和 41B 激活能力差距明显，需按需选择
中文优化有限	OpenRouter 免费模型以英文优化为主，中文场景有差异

总结：Codex + 免费大模型 = 零成本终端编码

步骤	操作	耗时
1. 注册	openrouter.ai 拿 API Key	2 分钟
2. 接入	编辑 config.toml 或对话式接入	3-5 分钟
3. 使用	终端运行 codex 开始编码	即时

Codex + OpenRouter 的核心价值：OpenAI 开源 CLI 编码 Agent + 13 款免费大模型（NVIDIA 550B、Thinking Machines 975B、Cohere 编码模型），一个 API Key 全搞定，全程 0 元、无需绑卡、无需 ChatGPT 订阅。对于喜欢终端工作流且想零成本获得 AI 编码能力的开发者，这是目前全网门槛最低的方案。

参考链接

OpenRouter Codex CLI 集成指南：https://openrouter.ai/docs/guides/coding-agents/codex-cli
OpenRouter 模型列表：https://openrouter.ai/models
Codex GitHub 仓库：https://github.com/openai/codex

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