常见问题

如何在 Codex 中调用 gpt-image-2？

你不需要把 Codex 的模型切换成 gpt-image-2。

不要单独使用 gpt-image-2 作为 Codex 主模型。它是专门负责画图的模型，不能代替 Codex 正常使用的对话和编程模型。

Codex 的主模型继续使用 gpt-5.6，也可以使用其他支持对话和编程的模型。当你让 Codex 生成图片时，Codex 会在后台调用 gpt-image-2。

第一步：正常配置 Codex

先按照 Codex 接入教程配置 ruoli。下面这些内容保持正常即可：

配置	填写内容
主模型	`gpt-5.6` 或其他对话/编程模型
API 地址	`https://ruoli.dev/v1`
API Key	你在 ruoli 控制台创建的令牌

第二步：开启 Codex 生图能力

打开 CC Switch，依次进入 Codex → 编辑供应商 → 配置 JSON。找到当前使用的 [model_providers.你的供应商名称]，在下面加入这两行：

requires_openai_auth = false
http_headers = { "x-openai-actor-authorization" = "local-image-extension" }

配置位置可以参考下图红框中的内容：

保存配置，然后重启 Codex。

第三步：直接告诉 Codex 你想画什么

不需要输入 API 命令，也不需要手动切换模型。直接对 Codex 说：

帮我生成一张赛博朋克风格的上海夜景，画面比例 16:9。

Codex 会理解你的要求，并自行调用 gpt-image-2 生成图片。

令牌需要选择 gpt-pro 分组。如果提示“没有可用渠道”，请先检查令牌是否选对了分组。

如何调用生图模型 API？

如果你要在自己的程序、脚本或网站中生成图片，可以直接调用生图 API。这种方式不经过 Codex。调用前准备好下面三项：

项目	填写内容
API 地址	`https://ruoli.dev/v1/images/generations`
API Key	你在 ruoli 控制台创建的令牌
模型名称	`gpt-image-2`

直接调用示例

把下面的 sk-你的KEY 换成自己的令牌，然后运行：

curl https://ruoli.dev/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一只戴着宇航员头盔的橘猫，坐在月球上，电影感光影"
  }'

prompt 后面的文字就是你想生成的画面，可以直接替换成自己的描述。

不会写代码？交给 Agent 配置

把下面这段话复制给 Codex 或其他编程 Agent。将 sk-你的KEY 替换成自己的令牌即可：

请帮我创建一个调用生图模型的 Skill，并测试它能否正常生成图片。

API 地址：https://ruoli.dev/v1/images/generations
API Key：sk-你的KEY
模型名称：gpt-image-2

请使用 OpenAI 兼容的 Images API，通过 Authorization: Bearer 传递密钥。
不要把 API Key 写进 Skill 文件或提交到 Git，请将它保存到 RUOLI_API_KEY 环境变量中。
Skill 需要让我输入画面描述，然后调用接口生成并保存图片。
完成后，请用通俗的步骤告诉我以后怎样使用这个 Skill。

不要把真实 API Key 发给陌生人，也不要上传到公开仓库。

如何在 Codex 中开启 Fast 模式？

Fast 模式可以理解成给 Codex 走“优先通道”。开启后，请求会使用 priority 服务等级。

打开 Codex 配置 JSON

打开 CC Switch，依次进入 Codex → 编辑供应商 → 配置 JSON。

加入 Fast 模式配置

在配置顶部找到 model、model_reasoning_effort 等通用设置，在同一区域加入下面这一行：

service_tier = "priority"

配置位置可以参考下图红框：

在 Codex 配置 JSON 中设置 service_tier 为 priority

service_tier 要放在顶部的通用配置区域，不要放进 [model_providers] 或某个供应商配置里面。

保存并重启 Codex

点击保存，然后完全退出并重新打开 Codex。重启后，Fast 模式就会生效。

如果以后不想使用 Fast 模式，删除 service_tier = "priority" 这一行，再重启 Codex 即可。

出现 Stream disconnected before completion 怎么办？

这句报错的意思是：Codex 还没回答完，连接就提前断开了。它不一定是中转服务的问题，可以按下面四步依次排查。

检查自己的网络

网络不稳定是最常见的原因。连接就像通话，网络中途抖了一下，Codex 的回答也会跟着中断。你可以尝试：

关闭再重新打开代理工具（梯子）
切换代理节点
在 Wi-Fi 和手机热点之间切换
网络恢复后，重新发送刚才的问题

如果重试后可以正常回答，通常就是本地网络临时波动。

检查对话是不是太长了

聊得越久，Codex 需要携带的上下文越多。当内容超过模型的上下文上限时，请求可能无法正常完成。最简单的处理方法是：新建一个对话，再重新提问。如果新对话可以正常回答，原来的对话大概率已经太长。需要保留之前的信息时，可以先让 Codex 总结重点，再把总结复制到新对话。

检查问题是否触发安全拒答

如果问题涉及违法操作、恶意攻击、危险行为或其他高风险内容，OpenAI 可能拒绝继续回答，连接也可能提前结束。请检查自己的问题是否容易被理解成危险用途，并换成合法、安全、说明真实目的的问法。不要尝试绕过模型的安全限制。

检查中转服务是否异常

如果网络正常、换了新对话、问题也没有风险，但仍然连续报错，可能是中转渠道临时异常。这时先查看群消息，确认是否有故障通知或维护公告。如果群里已经有人反馈同样的问题，等待服务恢复后再试即可。

建议按顺序排查。不要一看到报错就认定是中转炸了，前三种情况也很常见。

Claude Code 缓存命中率低、费用偏高？

八成是 Claude Code 默认开启的归属 header 在作祟 —— 每次请求携带动态会话 ID，会直接击穿上游 prompt cache。在 CC Switch「编辑供应商 → 配置 JSON」的 env 里加一行：

"CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"

不论用 Claude 官方还是第三方模型都建议关闭。详见关闭归属 Header。

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第二步：开启 Codex 生图能力

第三步：直接告诉 Codex 你想画什么

直接调用示例

不会写代码？交给 Agent 配置

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