| 单次覆盖,不影响Configuration</td>
</tr>
</tbody>
</table>
<h2 id="_2">核心配置项</h2>
<p><strong>模型</strong>:<code>model = "gpt-5.4"</code> / <code>model_provider = "openai"</code> 或 <code>"oss"</code>(本地 [[Ollama)
Review 独立模型:[review] 段可指定独立模型(如 gpt-5.4-mini),review 作为独立 Agent 可用更便宜的模型。
环境变量覆盖:CODEX_CONFIG_PATH 可指定配置文件路径,CODEX_MODEL 等部分配置支持 env 直接覆盖。
沙箱与审批:
sandbox_mode = "workspace-write" # read-only | workspace-write | danger-full-access
# workspace-write 细节:
[sandbox_workspace_write]
network_access = false # 是否允许网络(默认禁止)
exclude_tmp = false # 是否从可写根排除 /tmp
exclude_tmpdir = false # 是否从可写根排除 $TMPDIR
extra_writable_roots = [ # 额外允许写的目录
"/tmp/build_cache"
]
# 审批策略
approval_policy = "on-request"
# 精细 approval:
approval_policy = { granular = {
sandbox_approval = true, # 需要逃出沙箱时询问
rules = true, # execpolicy prompt 规则触发时询问
mcp_elicitations = true, # MCP 请求额外权限时询问
request_permissions = false, # 自动拒绝 request_permissions
skill_approval = true, # Skill 脚本执行时询问
} }
AGENTS.md:项目根目录的项目级 Agent 指令文件(类似 CLAUDE.md),包含技术栈说明、代码规范、禁止操作等。Codex 启动时自动读取注入上下文。
AGENTS.md 相关配置:
[project]
agents_md_max_bytes = 65536 # 最大读取字节数
agents_md_fallback_names = [ # AGENTS.md 不存在时的备选文件名
"CLAUDE.md", "COPILOT_INSTRUCTIONS.md"
]
project_root_markers = [ # 项目根目录标识文件
".git", "package.json", "Cargo.toml", "go.mod"
]
trust = "trusted" # trusted | untrusted(不信任的项目跳过项目级 .codex/)
Shell 环境策略:精细控制哪些 env var 传递给子进程,防止密钥泄露(默认自动排除含 KEY/SECRET/TOKEN 的变量)。
Profile 系统
[profiles.strict] # codex -p strict
sandbox_mode = "read-only"
approval_policy = "untrusted"
[profiles.auto] # codex -p auto(CI 使用)
sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "never"
[profiles.explore] # codex -p explore
sandbox_mode = "read-only"
approval_policy = "never"
一条命令切换完整的配置集合。
动态覆盖
codex -c model='"gpt-5.4-mini"' "快速问题" # 单次覆盖
codex -c sandbox_workspace_write.network_access=true "需要网络"
codex -c 'shell_environment_policy.include_only=["PATH"]' "隔离执行"
Feature Flags
管理实验性功能,通过 codex features enable/disable 控制,持久化到 config.toml:
| Flag |
状态 |
功能 |
unified_exec |
Stable |
统一执行引擎 |
shell_snapshot |
Beta |
执行前 shell 状态快照 |
multi_agents |
Stable |
subagent 工具集 |
lifecycle_hooks |
Dev |
hooks.json 生命周期钩子 |
chatgpt_apps |
Experimental |
ChatGPT Apps/connectors 支持 |
可观测性配置(Telemetry)
[telemetry]
exporter = "otlp" # none | otlp(OpenTelemetry)| console
endpoint = "http://localhost:4317"
service_name = "codex-cli"
env_tag = "dev"
自动记录事件:每次 run 的 session_id/model/sandbox/approval 设置、每次 tool call 及耗时、approval 决策记录。
不确定性应对机制
| 不确定性场景 |
Config System 的应对 |
| 不同团队成员配置不一致 |
项目级 config.toml 提交 Git |
| 切换环境忘记调整设置 |
Profile 系统:一条命令切换完整配置集 |
| 临时测试破坏了配置 |
命令行 -c 只影响单次执行,不修改文件 |
| 密钥被意外传给子进程 |
shell_environment_policy 过滤 |
| 不知道当前生效的配置 |
/status 命令展示生效配置"和"显式优于隐式"的平衡点。大多数情况有合理默认值,安全关键决策强制显式声明。分层设计让个人、团队、企业在同一套体系上各取所需。
来源
- raw/articles/ai-tools/codex/08_codex_config_system.md — Codex CLI 深度解析 Vol.8:Config System(分层配置、Telemetry、不确定性应对)
- raw/articles/ai-tools/codex/06_codex_mcp_layer.md — MCP 配置与 Shell Environment Policy
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