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Codex App

OpenAI の Codex デスクトップアプリから HopBase 経由で GPT モデルを呼び出します。

Codex App は OpenAI の Codex デスクトップアプリで、Codex CLI と同じユーザー設定 ~/.codex/config.toml を読み込みます。この設定とキーを用意してアプリを開き直せば、HopBase で動きます。

項目値
設定ファイル~/.codex/config.toml と ~/.codex/auth.json
Base URLhttps://api.hop-base.com/v1
プロトコルwire_api = "responses"
キーCodex Plus または Codex Pro グループのキー

推奨:ワンクリック接続または CC Switch

どちらの方法でも config.toml と auth.json が書き込まれ、Codex App はそのまま使えます。

設定を書き込む

コンソールのAPIキーページで Codex グループのキーを見つけ、どちらかを選びます。ワンクリック接続で Codex CLI を選んでコマンドをターミナルで実行するか、CC Switch ガイドに従ってCCS をインポートを選び、同じく Codex CLI を選択します。

Codex App を完全に終了して開き直す

アプリ全体を終了してから開き直します。macOS では Cmd+Q で終了できます。ウィンドウを閉じるだけでは設定は再読み込みされません。

タスクを作成して確認する

新しいタスクを作成し、一語だけ返すよう指示します。成功すると、コンソールの「使用記録」にそのリクエストが表示されます。

手動設定

Codex App はデスクトップから起動するため、ターミナルで設定した環境変数を読み込めないことがあります。手動設定ではキーを auth.json に保存し、env_key は使いません。

OS設定ディレクトリ
macOS / Linux~/.codex/
WindowsC:\Users\<ユーザー名>\.codex\

ファイルがなければ新規作成します。

config.toml:

model_provider = "hopbase"
model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"

[model_providers.hopbase]
name = "HopBase"
base_url = "https://api.hop-base.com/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

auth.json:

{
  "OPENAI_API_KEY": "sk-your-key"
}
2 つのキー指定方法を混在させない：

requires_openai_auth = true と auth.json、または env_key と環境変数のどちらか一方だけを使います。両方を同じ設定に書くと、Codex 0.153 での検証ではキーが送信されず、ゲートウェイが 401 missing_api_key を返します。

モデルを切り替える

config.toml の model と model_reasoning_effort を編集し、Codex App を完全に終了して開き直してから新しいタスクを作成します。既存のタスクは作成時のモデルを使い続けることがあります。

Codex グループで使えるモデル ID と推論レベルは Codex CLI を参照してください。最終的には、使用中のキーで GET /v1/models を呼び出した結果が正です。

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