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✍️ 作者: AI一手

刚刚过去的 7 月，国产大模型基本是踩着油门在发布。半个月里，Kimi、千问、DeepSeek、MiniMax、智谱挨个亮相，7 月 31 日那天更是直接四连发。

都发了什么、各自强在哪，我做了一张图，扫一眼就有数。

性能顶，价格狠。这就是现在国产模型给人的整体印象。

但我日常用得最多的，还是 ChatGPT 桌面版。自从它和 Codex 合并成一个超级 app 之后，写代码、跑 agent、处理文档都在里面，工作流已经在这上面了。问题也随之而来——它的模型选择器里，永远只有 GPT 全家桶。

想用 DeepSeek，开 DeepSeek 的网页。想用 Kimi，开 Kimi 的 app。窗口切来切去，上下文也不通。

那能不能让这些国产模型，都集成到 ChatGPT 桌面版里？

我最近在 GitHub 上发现了一个项目，试完之后的结论是——能，而且比想象中优雅得多。

01这个项目是怎么做到的

项目叫 opencodex（github.com/lidge-jun/opencodex），做的事情一句话就能说清：在你的电脑上起一个本地代理，横在 ChatGPT 桌面版和各家模型 API 的中间，当翻译官。

稍微展开讲一下原理，不难懂。

ChatGPT 桌面版跟模型后端通信，走的是 OpenAI 自家的 Responses API 协议。而 DeepSeek、Kimi、GLM 这些国产模型，对外提供的大多是 Chat Completions 协议。协议对不上，自然谁也进不了谁的门。

opencodex 把自己注册成本地的模型入口。ChatGPT 桌面版的请求先到它这里，它一看——你选的是 GPT 系模型，原样透传给 OpenAI，一个字节都不动；你选的是 DeepSeek，它就把请求实时翻译成 DeepSeek 听得懂的协议发过去，拿到回答再翻译回来。streaming、工具调用、思维链、图片输入，全都在翻译范围内，双向无损。

这个设计有个特别舒服的副作用——你的 ChatGPT 订阅完全不受影响。GPT 模型走的还是你的账号登录态和订阅额度，国产模型走的是各家自己的 API key 计费。同一个 app 里，订阅制和按量计费并行，互不干扰。

我接完 DeepSeek 之后专门看了下账号页面，订阅额度原封不动地在那里。

02安装 opencodex

前置条件只有一个，电脑上有 Node.js（18 以上版本就行）。

然后一行命令：

npm install -g @bitkyc08/opencodex --registry=https://registry.npmmirror.com

这里有个坑。

我第一次装的时候用 npm 官方源，跑了七分钟没动静。切到国内的 npmmirror 镜像，10 秒装完。国内网络环境建议直接带上 --registry 参数。

装完启动：

ocx start

启动成功会看到代理跑在了 http://localhost:10100 上。这个地址同时也是它的 Web 仪表盘，浏览器打开就能看到图形界面，管理服务商、看请求日志都在这里面。

启动的这一瞬间，它其实已经悄悄干完了最关键的事。 自动找到你的 Codex 配置文件（就是 ChatGPT 桌面版读的那份 config.toml），往里面注入了两行配置——一行把模型入口指向本地代理，一行挂上一份模型目录文件。GPT 系模型的透传规则也同时生效了。

你不需要手动改任何配置文件。这是我觉得这个项目最省心的地方，同类方案大多要你自己去 config.toml 里手写 provider 配置块，它全自动。

顺便说一句安心话——它改配置之前会把原始文件完整备份在一个 journal 文件里。想彻底还原的话，一句 ocx stop 就能恢复原生状态，卸载也是一条命令 ocx uninstall。我实测过还原，干干净净。

03接入 DeepSeek

先去 DeepSeek 开放平台（platform.deepseek.com）注册个账号，创建一个 API key。充值方面丰俭由人，V4-Flash 的价格摆在那里，充 10 块钱能用很久。

然后一行命令把 key 填进去：

ocx provider add deepseek --api-key sk-你的key

如果你不喜欢命令行，打开 localhost:10100 的仪表盘，点 Add Provider，在列表里选 DeepSeek，把 key 粘贴进去保存，效果完全一样。

重点来了，这是我踩的最大的坑。

加完 provider 之后，我直接去测试调用，结果请求全部被透传去了 OpenAI，报错说不认识 deepseek 这个模型。折腾了一圈才发现——运行中的代理不会热加载新添加的 provider，必须重启一次代理进程才生效。

而且这里有个顺序问题，重启要在添加之后紧跟着做：

ocx restartocx sync

restart 让代理真正加载 DeepSeek，sync 负责去 DeepSeek 的 API 拉取可用模型列表，写进 ChatGPT 桌面版的模型目录。我这边 sync 完，它自动发现了 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro 两个模型，连 100 万 token 的上下文窗口、推理强度档位的映射关系都自动标注好了。

这套「add → restart → sync」的三连，记住顺序，能少走我一半的弯路。

04见证时刻

完全退出 ChatGPT 桌面版（注意是退出进程，不是最小化），重新打开。

点开模型选择器，往下翻。

5.6 Sol、5.6 Terra、5.5、5.4 Mini……然后——deepseek/deepseek-v4-flash，deepseek/deepseek-v4-pro。

DeepSeek 就这么和 GPT 全家并排躺在 OpenAI 官方应用的下拉菜单里，还带着推理强度调节。

说实话，虽然我知道原理，知道每一步都会发生什么，但真看到这个画面的时候，还是愣了几秒。

这比我之前写的ccswitch教程好的多啊，不用切来切去，模型全部在里面了。

选中 deepseek-v4-flash，发消息，秒回。让它写函数、分析代码、跑 agent 任务，该有的能力一样不少。烧的是 DeepSeek 那边一毛四每百万 token 的额度，我的 ChatGPT 订阅在旁边毫发无损。

05其他国产模型怎么接

我只完整实测了 DeepSeek 这一家，但其他家的接法是同一个模子——唯一的区别是 key 去哪里申请。照着下面这张表，把第三步里的命令换个名字就行，每家接完记得跑一遍 restart + sync 三连。

模型	命令	key 申请入口	备注
DeepSeek V4 系列	ocx provider add deepseek	platform.deepseek.com	✅ 已实测
Kimi K3（订阅授权）	ocx login kimi	无需 key，OAuth	接入成本最低
Kimi K3（API）	ocx provider add moonshot	platform.moonshot.cn
智谱 GLM-5 系列	ocx provider add zai	z.ai Coding Plan	包月不限量
通义千问 Qwen 3.8	ocx provider add qwen-cloud	阿里云百炼
MiniMax H3	ocx provider add minimax-cn	platform.minimaxi.com
百度文心	ocx provider add qianfan	百度智能云千帆
字节火山方舟	ocx provider add volcengine	火山引擎控制台
小米 MiMo	ocx provider add xiaomi	小米开放平台	另有 mimo-free
硅基流动（聚合）	ocx provider add siliconflow	siliconflow.cn	一个 key 跑多家
几个值得单独说的点。

Kimi 支持 OAuth 登录，不用申请 key，一句 ocx login kimi 弹出浏览器授权页，扫码确认就完事。是所有家里接入成本最低的。

智谱走的是 Coding Plan 订阅制，7 月 31 日刚恢复放号还上了团队版，按月付费不限量的模式，重度用户比按 token 计费划算。

小米 MiMo 有个 mimo-free 的免费入口，想零成本先体验一下整个流程的，可以从它开始。

还有一个隐藏玩法。7 月 27 日 Kimi K3 的完整权重开放了，如果你的机器显存够猛，用 Ollama 或者 vLLM 在本地把开源权重跑起来，再用 ocx provider add ollama 接进来——那就是一分钱 API 费都不花，模型跑在自己电脑上，数据不出门。这条路我还没试，权重文件的体量对家用机器不算友好，但技术上是完全通的。

06几句实话

按惯例，坑和风险也要说清楚。

这是社区项目，不是官方功能。 OpenAI 对第三方模型接入的态度是默许留了 config.toml 这个口子，但桌面版某次更新之后行为会不会变，没人能打包票。好在 opencodex 的还原机制很完善，真失效了，ocx stop 回到原生状态，损失为零。

API key 是明文存在本地配置文件里的（~/.opencodex/config.json）。这在本地工具里算通行做法，但意味着别把这台电脑的配置目录随手同步到公开的地方。

不同模型的能力边界不一样。 比如 DeepSeek 系列目前不支持图片输入，你在 ChatGPT 桌面版里选着 deepseek-v4-flash 却贴图片，是不会有反应的，这不是 bug。opencodex 对这类差异做了标注，但用的时候心里要有数。

记得代理得活着。 opencodex 默认会随 Codex 启动自动拉起，但如果你手动杀了进程，国产模型就暂时失联了，GPT 模型不受影响。

07回到开头

写这篇的过程里，我查资料时看到一个细节，越想越有意思。

DeepSeek 在 7 月 31 日发 V4-Flash 正式版的时候，更新日志里专门写了一条——原生支持 Responses API，针对性适配了 Codex。

你品一下这个画面。一边，是开源社区拿 opencodex 这样的工具，把国产模型「塞进」OpenAI 的应用里；另一边，是 DeepSeek 官方主动改造自己的接口协议，往 Codex 的标准上「贴」。一个从外往里撬，一个从里往外迎。

方向是同一个——国产模型进入全球主流 AI 工作流，已经不是要不要发生的问题，而是从几条路同时在发生。

7 月那一波密集发布证明了国产模型的性能上了牌桌，而 opencodex 这样的项目证明了另一件事——牌桌的门，推一下，是开的。

我的 ChatGPT 桌面版模型选择器里，现在 GPT 和 DeepSeek 排在一起。下个月再打开，那个列表大概率会更长。

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