← Все статьи
16 сентября 2026 г.·3 мин чтения

Codex в России: как запустить Codex CLI без подписки ChatGPT — через свой API или локальную модель

OpenAI не работает в России, поэтому вход в Codex через ChatGPT упирается в VPN и оплату. Но Codex CLI — открытый проект: разбираем режим --oss с Ollama и LM Studio, свои провайдеры в config.toml, MCP и когда проще взять другого агента.

Codex CLI — кодинг-агент OpenAI, который работает в терминале: читает репозиторий, правит файлы, запускает команды. Запросов «codex cli» в Яндексе больше двух тысяч в месяц, и ещё около тысячи «codex в России». Второй запрос понятен: OpenAI в России официально не работает.

Хорошая новость в том, что сам Codex CLI — открытая программа под лицензией Apache-2.0. Ей не обязательно ходить в OpenAI.

Где именно упираешься

Обычный вход в Codex — «Sign in with ChatGPT» с подпиской Plus, Pro, Business или Enterprise. Второй вариант — API-ключ OpenAI. Оба пути ведут в сервисы, которые из России официально недоступны, и оба требуют оплаты зарубежной картой.

Поэтому большинство русскоязычных инструкций заканчиваются одинаково: VPN, зарубежная карта или посредник, который перепродаёт доступ к API за рубли.

Путь без OpenAI: режим --oss

Codex умеет работать с локальными моделями. Для этого есть флаг --oss, а в конфиге параметр oss_provider со значением ollama или lmstudio.

Порядок такой:

  1. Установи Codex CLI: npm install -g @openai/codex (на Windows есть установщик через PowerShell).
  2. Поставь Ollama или LM Studio и скачай модель для кода.
  3. Запусти codex --oss в папке проекта.

Модель нужна достаточно сильная: агентский режим с вызовом инструментов слабые модели выполняют плохо. Какие модели подходят под твоё железо, подскажет калькулятор, а про кодовые модели есть статья про Qwen Coder.

Свой провайдер через config.toml

Если локальной модели мало, можно подключить любой сервис с OpenAI-совместимым API, в том числе российский. Провайдер описывается в ~/.codex/config.toml в разделе [model_providers.<id>] с полями base_url, env_key (имя переменной окружения с ключом) и wire_api. Имена openai, ollama и lmstudio зарезервированы, своему провайдеру нужно другое.

Там же настраиваются:

  • approval_policy — когда агент спрашивает подтверждение, например on-request;
  • sandbox_mode — что ему можно, например workspace-write;
  • [mcp_servers.<name>] с полями command, args, env — подключение MCP-серверов;
  • профили: отдельные наборы настроек, которые включаются флагом --profile.
◆

Параметр sandbox_mode = "danger-full-access" снимает с агента ограничения на файловую систему и сеть. На рабочем компьютере с чужими данными так делать не стоит. Для большинства задач хватает workspace-write.

Когда Codex CLI — не лучший выбор

Codex хорош, если ты живёшь в терминале и работаешь с репозиторием. Но у него есть ограничения, о которых стоит знать заранее.

Лучше всего он работает с моделями OpenAI, под них он и настроен. С локальными и сторонними моделями качество заметно зависит от модели, и некоторые возможности работают хуже. Кроме того, это инструмент только для терминала. Если задача не про код, а про документы, таблицы или веб-поиск, терминальный агент для этого неудобен.

Альтернатив несколько. OpenCode тоже терминальный агент и изначально рассчитан на любых провайдеров. Qwen Code — ещё один вариант с открытым кодом.

Вариант без терминала

Дока — ИИ-агент для компьютера с окном вместо командной строки. У неё есть файлы, терминал, веб-поиск и MCP, а модель выбирается при установке: локальная скачивается прямо в приложении, облачная Cloud оплачивается российской картой, можно подключить и свой API-ключ.

Для кода это выглядит так: указываешь папку проекта и пишешь «тесты падают после обновления зависимостей, разберись и почини». Агент читает вывод тестов, правит файлы и запускает тесты снова. Для задач вне кода, например «разбери логи сервера» или «собери отчёт из папки с выгрузками», та же Дока работает без смены инструмента.

С чего начать

Если хочешь именно Codex, поставь Ollama, скачай модель для кода и попробуй codex --oss на небольшом проекте. Если не хочется собирать связку в терминале, скачай Доку и дай ей ту же задачу. Про соседние сервисы: Claude Code в России и GitHub Copilot в России.