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OCM

OCM（OpenAI Codex 多路复用器）服务是一个多路复用服务，允许您通过自定义令牌远程访问本地的 OpenAI Codex 订阅。

它在本地机器上处理与 OpenAI API 的 OAuth 身份验证，同时允许远程客户端使用自定义令牌进行身份验证。

结构

{
  "type": "ocm",

  ... // 监听字段

  "credential_path": "",
  "usages_path": "",
  "users": [],
  "headers": {},
  "detour": "",
  "tls": {}
}

监听字段

参阅监听字段了解详情。

字段

credential_path

OpenAI OAuth 凭据文件的路径。

如果未指定，默认值为： - 如果设置了 CODEX_HOME 环境变量，则使用 $CODEX_HOME/auth.json - 否则使用 ~/.codex/auth.json

刷新的令牌会自动写回相同位置。

usages_path

用于存储聚合 API 使用统计信息的文件路径。

如果未指定，使用跟踪将被禁用。

启用后，服务会跟踪并保存全面的统计信息，包括： - 请求计数 - 令牌使用量（输入、输出、缓存） - 基于 OpenAI API 定价计算的美元成本

统计信息按模型以及可选的用户（启用身份验证时）进行组织。

统计文件每分钟自动保存一次，并在服务关闭时保存。

users

用于令牌身份验证的授权用户列表。

如果为空，则不需要身份验证。

对象格式：

{
  "name": "",
  "token": ""
}

对象字段：

name：用于跟踪的用户名标识符。
token：用于身份验证的 Bearer 令牌。客户端通过设置 Authorization: Bearer <token> 头进行身份验证。

headers

发送到 OpenAI API 的自定义 HTTP 头。

这些头会覆盖同名的现有头。

detour

用于连接 OpenAI API 的出站标签。

tls

TLS 配置，参阅 TLS。

示例

服务端

{
  "services": [
    {
      "type": "ocm",
      "listen": "127.0.0.1",
      "listen_port": 8080
    }
  ]
}

客户端

在 ~/.codex/config.toml 中添加：

# profile = "ocm"                # 设为默认配置


[model_providers.ocm]
name = "OCM Proxy"
base_url = "http://127.0.0.1:8080/v1"
supports_websockets = true

[profiles.ocm]
model_provider = "ocm"
# model = "gpt-5.4"              # 如果最新模型尚未公开发布
# model_reasoning_effort = "xhigh"

然后运行：

codex --profile ocm

带身份验证的示例

服务端

{
  "services": [
    {
      "type": "ocm",
      "listen": "0.0.0.0",
      "listen_port": 8080,
      "usages_path": "./codex-usages.json",
      "users": [
        {
          "name": "alice",
          "token": "sk-ocm-hello-world"
        },
        {
          "name": "bob",
          "token": "sk-ocm-hello-bob"
        }
      ]
    }
  ]
}

客户端

在 ~/.codex/config.toml 中添加：

# profile = "ocm"                # 设为默认配置

[model_providers.ocm]
name = "OCM Proxy"
base_url = "http://127.0.0.1:8080/v1"
supports_websockets = true
experimental_bearer_token = "sk-ocm-hello-world"

[profiles.ocm]
model_provider = "ocm"
# model = "gpt-5.4"              # 如果最新模型尚未公开发布
# model_reasoning_effort = "xhigh"

然后运行：

codex --profile ocm