Codex与Claude Code接入DeepSeek：从API配置到会话恢复全指南-二趣网

最近在给团队调研 AI 编码工具时，发现一个很有意思的现象：大家搜 Codex、Claude Code 安装教程时，命令很快能跑通，但一旦要在工程里接 DeepSeek、管理第三方 API、统计成本、找回上次会话，资料就变得很零散。这篇文章把这几件事串起来讲一遍，目标是让新手能照着配，老手也能快速查排错思路。

文章会覆盖四块：DeepSeek API 的准备工作、Codex 安装与接入、Claude Code 安装与接入、第三方 API 网关与成本监控，以及最容易被忽略的“会话找回”。所有配置以 OpenAI 兼容接口为主，代码和命令都可以直接复制。

1. 背景与核心概念

1.1 Codex 和 Claude Code 是什么

Codex 是 OpenAI 推出的终端编程助手，以 CLI 方式运行。你可以在终端里描述需求，它负责读代码、改代码、执行命令、提交测试，并在多轮对话中维护上下文。它适合在服务器、容器、SSH 环境里工作，也能配合编辑器使用。

Claude Code 是 Anthropic 推出的类似工具，同样以终端交互为主。它支持把整个项目目录作为上下文，能调用终端命令、读写文件，并且可以接入 VSCode。两者的核心价值，是把“写代码”从编辑器里的补全，变成“多轮对话、自动执行、主动验证”的智能体工作流。

1.2 为什么要接入 DeepSeek

DeepSeek 提供 OpenAI 兼容的 API，同时也有开源权重模型可以本地部署。对开发者来说，接入价值主要有三点：

成本可控：对比闭源旗舰模型，DeepSeek 的 API 价格更便宜，适合跑批量任务和个人开发。
接口兼容：大部分代码只改 base_url 和 api_key 就能切过去。
可私有化：如果数据敏感，可以部署自己的模型端点，再把 Codex、Claude Code 指向本地。

需要注意的是，Codex 和 Claude Code 默认连接各自官方 API。所谓“接入 DeepSeek”，本质上是把它们请求的端点地址替换成 DeepSeek 或第三方兼容网关，而不是它们原生内置了 DeepSeek。

1.3 three 个容易混淆的概念

base_url：API 服务地址。OpenAI 兼容协议一般是https://api.deepseek.com或http://localhost:11434/v1。
api_key：访问密钥。第三方网关可以生成多个子 key，方便隔离和审计。
provider：在 Codex、Claude Code 中表示“用哪个模型服务商”。切换 provider，就是切换一组 base_url、api_key、model 的组合。

理解了这三个概念，后面的配置就能串起来。

2. 环境准备与版本说明

2.1 推荐环境

本文示例以常见开发环境为例：

macOS / Linux 终端，Windows 用户建议用 PowerShell 或 WSL。
Node.js 18 及以上，npm 可用。
Python 3.9 及以上，用于运行 API 调用脚本和成本统计脚本。
Git，用于管理配置和会话备份。
VSCode，可选，用于配合终端使用。

2.2 版本注意

Codex、Claude Code、DeepSeek API 都属于迭代比较快的工具，命令参数和配置文件字段可能在不同版本中变化。本文给出的配置是社区常见用法，你运行命令前可以先执行--help看一下当前版本支持的参数。

版本差异不需要焦虑，核心思路不变：先确认工具怎么读配置，再把它指向目标 API 服务。

3. 准备 DeepSeek API 密钥

3.1 注册并创建 Key

去 DeepSeek 开放平台注册账号，进入 API Keys 页面创建一个新的密钥。密钥格式一般是sk-开头。创建后只显示一次，记得立即复制保存。

如果只是本地开发，建议创建一个独立密钥，不要和你生产环境的密钥混用，方便以后单独吊销。

3.2 用 curl 验证连通性

拿到密钥后，先不要急着配置 Codex，先用 curl 验证一下网络和鉴权是否正常：

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的密钥" curl https://api.deepseek.com/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $DEEPSEEK_API_KEY" \ -d '{ "model": "deepseek-chat", "messages": [ {"role": "user", "content": "你好，请用一句话介绍你自己"} ] }'

如果返回结果里有choices字段，说明密钥有效。如果返回 401，说明密钥有问题；如果返回模型不存在，需要确认当前账号可用的模型名。

DeepSeek 常用模型名有deepseek-chat和deepseek-reasoner，具体以官方文档为准。

3.3 用 Python 调用

很多成本统计脚本都基于 OpenAI SDK，DeepSeek 兼容这个接口，所以可以直接用：

from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-你的密钥", base_url="https://api.deepseek.com" ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=[ {"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"} ] ) print(resp.choices[0].message.content) # 重点：打印 usage，后续成本监控要用 print(resp.usage)

resp.usage会返回prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens等字段。成本监控插件的核心，就是解析这些字段。

4. Codex 安装与接入 DeepSeek

4.1 安装 Codex

Codex 官方提供了 CLI 安装方式，常见两种：

# 方式一：npm npm install -g @openai/codex # 方式二：brew（macOS） brew install codex

Windows 用户可以下载官方桌面版或安装包，具体文件名以官网发布页为准。安装完成后，在终端执行：

codex --version

能看到版本号就说明安装成功。

4.2 验证默认凭据

如果使用官方 OpenAI 服务，Codex 需要登录或配置 token。常见报错是：

codex auth token is unavailable

意思是当前环境里找不到有效的鉴权信息。很多第三方接入失败，也卡在这一步。解决办法不是去登录 OpenAI，而是把你的密钥写到 Codex 能读到的环境变量或配置文件里。

4.3 配置 DeepSeek provider

Codex 部分版本支持在~/.codex/config.toml中配置自定义模型服务商。下面是一份示意配置，字段名在不同版本里可能略有区别：

# 文件路径：~/.codex/config.toml model = "deepseek-chat" model_provider = "deepseek" [model_providers.deepseek] name = "DeepSeek" base_url = "https://api.deepseek.com" env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"

含义：

model：默认使用 DeepSeek 的对话模型。
model_provider：指定服务商名称，对应下面的[model_providers.deepseek]。
base_url：DeepSeek API 地址。
env_key：告诉 Codex 从哪个环境变量读密钥。

配置完成后，导出密钥：

export DEEPSEEK_API_KEY="sk-你的密钥"

然后启动：

codex

如果启动后能正常对话，说明接入成功。

如果当前版本不支持config.toml，也可以尝试用环境变量覆盖端点，例如：

export OPENAI_API_KEY="sk-你的密钥" export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com" codex

这种方式更接近 OpenAI SDK 的默认行为，但不是所有 Codex 版本都认这两个变量。建议先看codex --help，以实际版本支持情况为准。

4.4 本地模型端点

如果你在本地跑 Ollama 或 vLLM，并且它们暴露了 OpenAI 兼容接口，Codex 的 base_url 可以改成：

http://localhost:11434/v1

模型名要填本地模型标签，比如deepseek-r1:7b。注意，本地模型的能力和响应速度取决于硬件，不要拿 7B 量化模型去和 API 版对比。

5. Claude Code 安装与接入 DeepSeek

5.1 安装 Claude Code

Claude Code 可以通过 npm 安装：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装后执行：

claude --version

如果你的账号有使用权限，首次启动可以直接通过扫二维码或浏览器登录。如果只想接第三方模型，可以跳过官方登录，直接走环境变量配置。

5.2 第三方接入的通用思路

Claude Code 默认请求的是 Anthropic 的 Messages API，而 DeepSeek 官方提供的是 OpenAI 兼容接口，两者协议不一样。因此，Claude Code 接 DeepSeek 通常需要一个“本地兼容层”或“协议转换服务”，它的作用是把 Anthropic 的请求翻译成 OpenAI 兼容请求。

这里要特别说明：本文说的“本地代理”，是指跑在本机的 API 协议转换进程，不是网络代理，目的单纯是为了解决协议不兼容。

常见的做法有两种：

使用开源兼容层工具，这类工具会在本地开一个端口，模拟 Anthropic 接口，然后转发给 DeepSeek。
自己写一个很小的 HTTP 服务，接收/v1/messages请求，再调用 DeepSeek。

第一种方式更省心。你只需要在 Claude Code 的配置里，把端点指向本地端口。

5.3 修改 Claude Code 配置

Claude Code 支持在项目或用户目录下维护settings.json，常见路径是~/.claude/settings.json。可以在env字段中注入第三方端点信息：

{ "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://127.0.0.1:8899", "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的密钥" } }

ANTHROPIC_BASE_URL：本地兼容层的监听地址。
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN：传递给模型的密钥，也可以由兼容层统一接管。

具体字段名可能因为你使用的兼容层不同而有差异，建议以工具文档为准。配置好后，重启 Claude Code 进程，再发起对话，请求就会先到本地端口。

5.4 在 VSCode 中使用

在 VSCode 中安装 Claude Code 相关插件后，可以打开终端直接启动claude，配置读取方式和 CLI 一致。要注意的是，VSCode 集成终端的环境变量并不总是继承自 shell profile，如果发现配置不生效，优先检查一下终端里能不能打印出ANTHROPIC_BASE_URL：

echo $ANTHROPIC_BASE_URL

如果为空，可以在 VSCode 的settings.json里补 terminal 环境变量，或者在启动 Claude Code 前手动 export。

6. 第三方 API、本地兼容层与成本监控

6.1 为什么要用第三方 API

除了 DeepSeek 官方 API，很多团队会再套一层第三方 API 网关，原因很实际：

统一管理多个模型渠道，某个渠道挂了自动切换。
生成多个受限令牌，不怕主密钥泄露。
记录每次请求的 token 用量，方便做成本分摊。
设置模型路由，比如代码任务用 deepseek-chat，复杂推理用 deepseek-reasoner。

常见的开源网关有 one-api、new-api 等。它们部署后，你得到的通常是一个统一入口地址和新的令牌。配置到 Codex 或 Claude Code 时，base_url 填网关地址，api_key 填网关令牌。

6.2 遇到 cc-switch 的 local proxy 错误怎么处理

很多开发者用 cc-switch 这类工具来快速切换 Codex 和 Claude Code 的模型服务商。它的原理是：修改本机配置，必要时启动一个本地兼容层进程，把请求转发到指定端点。

实际使用中容易遇到一个报错：

cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses. provi...

这个报错通常表示，兼容层已经启动，但在处理 Codex 请求路径/responses时失败。常见原因如下：

原因	表现	解决思路
本地端口被占用	启动日志里提示端口绑定失败	切换空闲端口，或杀掉占用进程
base_url 填错	转发时 404 或 401	用 curl 验证目标地址是否可用
密钥为空	鉴权失败	检查环境变量是否已 export
协议路径不匹配	Codex 请求`/responses`，但兼容层不支持	升级工具版本或换用支持 Codex 的兼容层
旧进程残留	改了配置后不生效	完全退出 cc-switch 和 Codex，再重新启动

排查时可以先看日志。如果日志没有明确提示，就按“端口、地址、密钥、协议”四步逐个确认。

最直接的验证是直接调用一次目标接口，确认 DeepSeek 本身可用，再去看兼容层的问题。不要一上来就把锅甩给模型服务，大多数情况是配置地址写错了。

6.3 自己做成本监控

市面上已有第三方成本监控插件，比如 claude-code-cost 这类社区工具。如果你的网关本身带了统计功能，直接用网关报表就行。

不过自己写一个也很简单。思路是：把每次 API 调用的 usage 信息写入 JSONL 日志，再用脚本汇总。下面是一个通用统计脚本，输入是一堆 JSONL 日志文件：

import json import glob import sys file_pattern = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "logs/*.jsonl" total_prompt = 0 total_completion = 0 for path in glob.glob(file_pattern): with open(path, encoding="utf-8") as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue try: data = json.loads(line) except json.JSONDecodeError: continue # 兼容两种记录结构：直接记录 usage，或嵌套在 response 中 usage = data.get("usage") if not usage: response = data.get("response") or {} usage = response.get("usage") if usage: total_prompt += int(usage.get("prompt_tokens", 0) or 0) total_completion += int(usage.get("completion_tokens", 0) or 0) print(f"prompt_tokens={total_prompt}") print(f"completion_tokens={total_completion}") print(f"total_tokens={total_prompt + total_completion}")

运行方式：

python cost_stats.py "logs/*.jsonl"

脚本本身很简单，但它体现了成本监控的核心：先有日志，再有统计。实际接入时，关键是确保网关或本地兼容层把每次请求的 usage 落盘。

6.4 成本控制的工程建议

在网关中给每个项目一个独立令牌，方便单独限额。
如果直接用 DeepSeek 官方 API，建议手动记录密钥对应的用费，避免月底对不上账。
设置模型路由规则，简单任务不要默认用最大模型。
对 Codex、Claude Code 这类工具，限制它们的自动执行权限，避免它在无人值守时跑出大量 token。

7. 会话找回

7.1 为什么需要会话找回

终端工具维护的是多轮对话状态，一旦窗口关闭、电脑重启或会话被误删，你可能会丢失一整段上下文。更常见的是换电脑：在笔记本上写的需求，回到台式机要继续，这时候就需要把会话“找回来”。

Codex 和 Claude Code 本质上都是本地工具，会话数据通常以 JSONL 文件形式存在本地目录里。只要文件没被删除，找回就有希望。

7.2 查找本地会话文件

不同工具存储位置不一样，一般规律如下：

Claude Code：~/.claude/projects/<项目名>/目录下会有多个 jsonl 文件。
Codex：~/.codex/sessions/目录下会按日期生成会话文件。

不要死记路径，直接搜索是更稳妥的方法：

find ~/.claude -name "*.jsonl" 2>/dev/null | tail -20 find ~/.codex -name "*.jsonl" 2>/dev/null | tail -20

看到文件后，可以直接用cat或less查看内容。文件里一般会记录用户输入、助手输出、token 用量和时间戳。

7.3 Claude Code 恢复会话

Claude Code 支持在启动时继续上一次会话，常见参数是：

claude --continue

也可以先进入交互界面，再输入/resume，根据提示选择要恢复的历史会话。不同版本命令可能有差异，以claude --help为准。

如果你找到了对应的 jsonl 文件，也可以把它复制回正确的目录，再执行恢复操作。

7.4 Codex 恢复会话

Codex 通常也会提供resume相关命令，例如：

codex resume

或者指定会话 ID：

codex resume <会话ID>

具体参数名请用codex resume --help确认。核心思路和 Claude Code 一致：会话历史保存在本地，先找到再把会话 ID 传给工具。

7.5 跨设备备份与恢复

如果你在多个设备间切换，最简单的方法是备份整个会话目录：

# 备份 cp -r ~/.claude/projects/my-project ~/backup/my-project # 恢复 cp -r ~/backup/my-project ~/.claude/projects/

Codex 同理：

cp -r ~/.codex/sessions ~/backup/codex-sessions

恢复后，重新用--continue或resume命令打开，就能继续之前的对话。

这里必须提醒：会话文件里可能包含私有代码片段、密钥、内部路径。如果你把备份文件分享给同事，或者上传到公开仓库，存在很大的信息泄漏风险。务必在备份前检查内容，或至少放在私有仓库里。

7.6 会话找回失败的兜底方案

如果工具自身不支持恢复，或者文件已经损坏，可以通过编辑 JSONL 文件解决。先把原始文件备份，然后按时间顺序保留核心消息，删除异常记录。不过这种方法比较费时间，优先推荐使用工具原生恢复功能。

更稳妥的做法是在平时就养成分目录备份的习惯：

每个项目单独建立会话目录。
重要任务结束后，把对应 jsonl 文件复制到项目下的.ai-sessions目录。
用 git 管理.ai-sessions，这样即使本地误删也能恢复。

8. 常见问题与排查思路

8.1 高频报错排查表

问题现象	常见原因	解决思路
`codex auth token is unavailable`	没有配置 api key，或环境变量名不对	检查`DEEPSEEK_API_KEY`或`OPENAI_API_KEY`
401 Unauthorized	密钥错误、包含空格、密钥失效	复制完整密钥，重新设置环境变量
404 model not found	模型名在当前服务商不存在	确认使用`deepseek-chat`或`deepseek-reasoner`
请求超时	模型服务响应慢、本地网络异常	调大客户端超时时间，或先 curl 测接口
`local proxy failed while handling codex endpoint /responses`	兼容层进程异常、端口占用、协议不匹配	按本文 6.2 的四步排查
改了配置后不生效	配置文件路径不对，或服务未重启	执行`claude --version`、`codex --version`确认；重启进程
会话无法继续	本地会话文件被移动或删除	检查会话目录，恢复备份
Claude Code 走代理后回复格式错误	兼容层不支持工具调用或流式输出	升级兼容层版本，或关闭流式输出选项

8.2 排查动作清单

如果你接入失败，建议按下面的顺序操作：

先确认 DeepSeek API 本身可用，用 curl 调一次。
再确认环境变量已导出，用echo $DEEPSEEK_API_KEY查看。
然后确认工具读取了配置，用--help查看支持参数。
再实际发起一次请求，看报错是发生在鉴权、网络还是协议层。
最后查看日志，不要凭感觉猜。

9. 最佳实践与工程建议

9.1 密钥安全

不要让 api_key 出现在命令行历史、代码仓库或笔记软件里。推荐用.env文件管理，并加入.gitignore：

DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx

加载方式可以用 direnv 或 dotenv。如果你用第三方网关，也要注意网关令牌的权限隔离，最小粒度原则是：每个环境一个令牌，权限只给需要的模型。

9.2 配置管理

Codex 和 Claude Code 的配置文件最终都是纯文本，适合纳入 dotfiles 仓库。这样新电脑初始化时可以快速恢复。

以 Claude Code 为例，常见的愿景配置结构：

~/.claude/settings.json：全局配置。
项目根目录下的.claude/settings.json：项目级配置。
会话文件：备份到私有仓库或云盘。

9.3 会话管理

养成“重要会话及时备份”的习惯。每天下班前，可以执行一次简单的复制命令，把当天的会话文件归档到项目目录。不要等项目写了一半关机后，才发现会话真的找不回来了。

9.4 成本管理

设置单次任务 token 上限。
对 Codex、Claude Code 这类工具，不要授予无限执行权限，尤其是自动执行测试和安装依赖的命令。
成本监控脚本要定时跑，看到突增再查原因。
如果走第三方网关，要定期导出用量报表，做按项目分摊。

9.5 安全边界

会话文件里最容易出现三类敏感信息：密钥、内网地址、用户私有数据。所有涉及会话内容的备份、分享、上传，都要先检查文件内容。

另外，不要轻易把本地兼容层监听地址暴露到局域网，尤其是没有鉴权时。默认监听127.0.0.1，不要改成0.0.0.0。

10. 总结与下一步

通过这篇文章，你可以完成以下工作：

注册 DeepSeek API，并用 curl 和 Python 验证连通性。
安装 Codex，并通过环境变量或配置文件接入 DeepSeek。
安装 Claude Code，通过本地兼容层把请求转发到 DeepSeek。
使用第三方 API 网关统一管理模型渠道，并做成本监控。
理解会话文件存储位置，掌握会话找回和跨设备恢复方法。

下一步建议先做一个最小实验：用 DeepSeek API 完成一次 Python 调用，再把它接入 Codex。跑通之后，再尝试 Claude Code 和第三方网关。这样每一步失败时，你都能明确知道是模型服务的问题，还是工具配置的问题。

如果这篇文章对你有帮助，可以收藏备用。后面遇到 Codex 或 Claude Code 版本更新，记得先查看官方--help输出，再对照本文思路调整配置。如果你在接入过程中遇到其它报错，也欢迎在评论区发出来一起讨论。

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