搭建 CPA 配合 CC-Switch 使用 Codex 与 Claude Code

一、下载CPA
1、CPA就是CliProxyAPI的简称我们可以通过github搜索CLIProxyAPI 或者直接访问下面的链接进入仓库GitHub - router-for-me/CLIProxyAPI: Wrap Gemini CLI, Antigravity, ChatGPT Codex, Claude Code as an OpenAI/Gemini/Claude/Codex compatible API service, allowing you to enjoy the free Gemini 3.1 Pro, GPT 5.5, Claude model through API · GitHub
2、点击Releases

3、下载程序 CLIProxyAPI_版本号_windows_amd64.zip

4、解压

5、将解压出来的文件夹拷贝到D盘根目录

6、右键点击发送到桌面快捷方式

7、桌面快捷方式重命名

8、配置CPA密码，右键CPA打开文件所在位置，复制一份config.example.yaml 然后粘贴重命名为config.yaml 如果你看不见yaml也没有关系，因为你的文件扩展名显示没有打开

9、配置CPA的访问密码
右键config.yaml选择打开方式，选择其他应用，选择用记事本打开，找到secret-key设置为123456 记得保存。并记下有个port:8317 ，这个8317就是CPA的端口

10、双击桌面快捷方式CPA运行

11、打开浏览器Edget或者Google，我自己喜欢使用Google浏览器。输入以下地址
http://127.0.0.1:8317/management.html 然后点击回车跳转到这个页面

12、输入密码123456 进入主页面

13、点击配置面板，进入配置面板

14、配置密钥。点击认证配置，把默认3个密钥删除

点击添加API密钥->点击生成->点击添加。这里生成的sk-密钥字符串就是我们后面要用的密钥

密钥不用记，我们可以复制

别忘记点击保存，每一步操作都要保存

15、系统配置点击系统配置，进入网络配置，在代理url输入框输入http://127.0.0.1:7897 请注意这里特别重要。我这里使用的是Clash Verge默认端口是7897，如果你是使用其他的，但口号可能和我的不一样，但是这里一定要配置。
记得勾选商业模式

16、AI提供商，如果我们有openaikey就可以直接在这里配置。显然我们绝大数没有。所以这里不用管，了解即可

17、登录GPT账号。点击OAuth登录，点击开始Codex登录，点击打开链接

18、登录GPT账号，这里就输入我们获取到的GPT账号，请使用plus以上的，免费会弹add phone.如何获取免费plus，截至5月6号23点前，可以看我上一个帖子。

19、登录成功后，点击认证文件，就可以看到刚才登录成功获取到的账号信息

20、查看行号额度。点击配合管理，点击刷新全部凭证。如果获取到了额度，说明CPA配置对了。如果不能获取，请检查代理url填写是否正确

到这里，CPA配置完成。

二、下载CC-Switch
1、同样在github搜索cc-switch或者直接访问下面的仓库链接
GitHub - farion1231/cc-switch: A cross-platform desktop All-in-One assistant tool for Claude Code, Codex, OpenCode, openclaw & Gemini CLI. · GitHub

2、一直滚动找到下面页面点击show all

3、下载安装CC-Switch-版本号-Windows.msi

4、双击傻瓜式一路安装

三、配置CC-Switch
1、双击应用进入

2、选择Codex

3、点击右上角的

4、默认，往下滚动

5、配置供应商名称 API Key:就是CPA里配置的密钥。API请求地址，就是CPA的请求地址：
http://127.0.0.1:8317/v1 不要问为什么，我们新手，照葫芦画瓢输入就行。然后继续向下滚动

6、点击获取模型，如果出现下图，说明配置成功

7、先择要使用的模型，然后继续往下滚动

8、1M上下文确认写入配置，检查是否开启权限

参考备份：
model_provider = “custom”
model = “gpt-5.5”
model_reasoning_effort = “xhigh”
disable_response_storage = true
sandbox_mode = “danger-full-access”
approval_policy = “never”
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
9、启用自定义配置