故事通常是这样的。
Key 明明刚创建，余额也有，Codex 一运行还是报错。于是开始换 Key，换模型，重装 CLI，最后把能动的东西全动了一遍。
然后问题还在。
很多时候，真正错的是地址和协议。AI Code With 对 Codex CLI 与 Codex App 有独立接入教程。这个场景用的是 Codex 专用 Endpoint，不是所有 OpenAI 风格客户端常见的普通 /v1。
AI Code With 在这里承担的是第三方模型 API 入口、Key 管理和调用记录。Codex 自身的文件读取、命令执行、沙箱与审批，不会因为换了模型入口就变成 AI Code With 的功能。
一套配置里其实有四层
认证层回答谁能调用。Provider 层回答 Codex 把请求交给谁。Endpoint 层回答请求发到哪里。Model 层回答最终使用哪个模型。
AI Code With 当前确认的 Codex Endpoint 是：
https://api.aicodewith.ai/chatgpt/v1
Provider 使用 Responses 协议。最小骨架如下：
model = "<CURRENT_MODEL_ID>"model_provider = "aicodewith-codex"[model_providers.aicodewith-codex]base_url = "https://api.aicodewith.ai/chatgpt/v1"wire_api = "responses"requires_openai_auth = true
<CURRENT_MODEL_ID> 需要从当前模型页面或对应教程复制。不要用自然语言展示名猜，也不要为了让配置看起来完整，随手写一个模型列表。
从 Key 开始，但别止步于 Key
创建 Key 时，先看额度、渠道与模型限制。测试用 Key 可以只开放需要的模型并设置较低额度。随后备份现有 Codex 配置，再增加 Provider。
Key 本身不要进入 Git。文章截图也只保留前后几位或直接遮住。AI Code With 可以管理 Key 的创建、启停和限制，但它不是 GitHub Secret 或本地凭证保险箱。
保存后用一个只读小任务验证。接着打开 Usage Records，核对同一时间的服务、模型、渠道、输入输出 Token、Key 和费用。
四种错误，四个检查方向
401 优先看认证。404 优先看 Endpoint 与路径。model not found 看真实 Model ID 和 Key 限制。请求卡住则再看网络、渠道状态和总时长。
这个顺序很重要。因为换 Key 只能修认证问题，改模型只能修模型映射问题。拿一个动作去赌四种错误，当然容易越修越乱。
如果你只使用官方 Codex 登录，而且现有额度与模型都满足需求，就没有必要额外接第三方 API。AI Code With 更适合需要性价比、多模型入口、国内支付、调用明细或配置协助的人。
别追求一份所谓万能配置。
真正靠谱的配置，是每个字段都有明确职责，每次调用都能在记录里找到证据，出错时知道该动哪一层。