GMI Cloud Inference Engine 是全球 AI 模型统一接入与在线使用的“高性能推理引擎平台”，底层搭载 H100/H200 芯片，集成全球近百个最前沿的大语言模型和视频生成模型，如 Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Kling 等，为 AI 开发者与企业提供速度更快、质量更高的模型服务。
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GMI Cloud Inference Engine AI 场景实践集【 AI coding 篇】
本期任务目标：将 GMI Cloud Inference Engine API 接入 Codex，通过极简统一配置，调用 GLM 5.1 大模型，全面升级 AI Coding 效率。
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话不多说，跟着步骤操作，轻松完成配置，开启 Codex 全新使用体验～
01
系统适配与前置要求
get ready
本次配置教程全面适配三大主流系统，Windows 任意主流版本、Linux（Ubuntu 20.04+ / Debian 10+）、macOS（12+） 均可按本指南操作。
同时，由于新版本 Codex 默认使用 Responses API，而 GLM 5.1 当前在该链路下不稳定、不兼容，本教程使用旧版 Codex（0.80.0）进行接入。
npm uninstall -g @openai/codexnpm install -g @openai/codex@0.80.0codex --version
02
配置步骤
configuration steps
所有系统按以下统一步骤操作，不同系统仅对应不同命令和操作方式，已在对应步骤中单独标注，按需执行即可。跟着做，轻松接入GLM 5.1！
⚙️ 步骤1：创建并编辑 Codex 配置文件
创建 Codex 专属配置目录，并打开编辑器编辑核心配置文件 config.toml，不同系统操作命令不同，按需执行。
- Windows：PowerShell 中执行
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME.codex" | Out-Nullnotepad "$HOME.codex\config.toml"
- Linux/ macOS：终端中执行
mkdir -p ~/.codexcd ~/.codexnano config.toml
⚙️ 步骤2：写入统一配置信息
将以下完整配置内容粘贴进对应系统打开的 config.toml 文件中，粘贴后保存文件并关闭编辑器，所有系统配置内容完全一致，无需修改。
model = "zai-org/GLM-5.1-FP8"model_provider = "gmicloud"
[windows]sandbox = "elevated"
[model_providers.gmicloud]name = "GMIcloud OpenAI"base_url = "https://api.gmi-serving.com/v1"env_key = "GMI_API_KEY"wire_api = "chat"
全平台provider ID 统一为 gmi，配置内容完全一致，建议使用 VS Code / Notepad++ 编辑文件，避免格式报错！
⚠️ 保存小提示：Windows 记事本直接点击「保存」即可；Linux/macOS 按 Ctrl+O 保存、Ctrl+X 退出 nano 编辑器。
⚙️ 步骤3：设置 API Key（当前窗口生效）
将命令中的 替换为实际的 GMI API 密钥，执行对应系统命令，设置后仅当前打开的 PowerShell/终端窗口生效。
- Windows：PowerShell 中执行
$env:GMI_API_KEY = "<your-api-key>"
- Linux/macOS：终端中执行
export GMI_API_KEY="<your-api-key>"
把替换为 GMI Cloud Inference Engine 平台中生成的 API KEY
🔑 获取 GMI Cloud API Key
API Key 是对接的核心凭证，务必妥善保管，切勿公开分享！
登录 GMI Cloud Inference Engine 官方地址，点击页面右上角个人头像，选择【API Keys】
点击【Create API Key】，生成后立即复制密钥（仅创建时可见，刷新后无法查看）
⚙️ 步骤4（可选）：设置永久环境变量（新开窗口生效）
若想让 API Key 对所有新打开的 PowerShell/终端窗口生效，可执行此步骤，仅 Windows 有专属命令，Linux/macOS 可参考系统环境变量永久配置方法（本指南提供基础临时配置，满足日常使用）。
- Windows：PowerShell 中执行
setx GMI_API_KEY "<your-api-key>"
- Linux/macOS：
如需永久配置，可将
export GMI_API_KEY="<your-api-key>"
写入 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件，执行 source 对应文件 生效。
⚙️ 步骤5：启动 Codex
执行简单命令启动 Codex，所有系统启动命令一致，在对应 PowerShell/终端中执行即可。
codex
⚙️ 步骤6：首次安全提示确认
启动 Codex 后，会出现 Do you trust the contents of this directory? 提示，**
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所有系统操作一致：输入1（对应 Yes, continue）并回车，完成目录信任即可（此步骤仅为目录信任，非最终配置完成）。
⚙️ 步骤7：最终验证配置是否完成
所有系统验证标准、操作完全一致，进入 Codex 交互界面后，发送任意测试指令（如：请回复 OK），同时满足以下两点，即为配置成功：
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能与 Codex 正常对话，收到对应回复；
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界面无 401 / invalid api key 之类的密钥相关报错。
或是在终端中运行以下任一命令，也可以测试你的 Codex CLI 配置是否成功。
03
常见异常处理
exception handing
若启动 Codex 后，出现 key 错误（401/invalid api key） ，所有系统按以下统一步骤修复即可：
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重新执行「步骤4」的命令，确认 API 密钥输入完全正确，无遗漏、拼写错误；
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关闭当前的 PowerShell/终端窗口，重新打开后再次执行「步骤6」启动 Codex；
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重新发送测试指令，验证是否能正常对话、无报错。
教程完毕！快去体验对接 GMI Cloud Inference Engine 后的 Codex 高效交互吧～😜
