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# Codex2DeepSeek
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OpenAI Responses API ↔ DeepSeek Chat API 流式转发代理。
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将 OpenAI Codex 等客户端发出的 Responses API 请求，实时转换为 DeepSeek Chat Completions 格式，实现 SSE 流式透传。
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同时支持 使用OpenAI账号登录Codex和不登录纯自定义模式。
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> 妈的，使用Codex，想用DeepSeek接入，找了半天工具，就没发现什么非常好用的工具，协议都不匹配，找到 [Nigel211/codex_deepseek_proxy](https://github.com/Nigel211/codex_deepseek_proxy.git) 但是单文件模式不习惯，使用flask框架也不喜欢，同时在使用中发现模型的对应问题，很头大，没工夫去慢慢研究了，所以重构了fastAPI的版本，后续有空的话会增加其他各路国产模型的适配。
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## 特性
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- **协议转换** — 将 OpenAI Responses API 请求（`input`/`instructions`/`tools` 等字段）自动映射为 DeepSeek Chat Completions 格式
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- **流式透传** — 基于 SSE (Server-Sent Events) 实时转发 DeepSeek 响应，完整保留 `reasoning_content`（思考链）
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- **工具调用** — 支持 Function Calling 的双向格式转换与消息重排，兼容并行工具调用
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- **模型映射** — 通过环境变量灵活配置客户端模型名到 DeepSeek 模型的对应关系
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- **身份验证** — 支持 Authorization Bearer Token 鉴权
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- **轻量部署** — 仅依赖 FastAPI + Uvicorn + Requests
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## 流程
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```
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Codex IDE/CLI Proxy Server DeepSeek API
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───────────── ───────────── ────────────
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Responses API ────→ 格式转换 (Responses→Chat) ────→ /v1/chat/completions
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SSE Stream ←──── 格式转换 (Chat→Responses) ←──── SSE Stream
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```
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### 项目结构
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```
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├── main.py # 应用入口：CLI 参数、FastAPI 初始化、启动
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├── pyproject.toml # 项目配置与依赖声明
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├── .env # 环境变量（API Key、模型映射等）
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├── app/
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│ ├── __init__.py
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│ └── config.py # 配置管理：.env 加载、API Key 交互式输入、模型映射表
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├── routers/
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│ ├── __init__.py # 路由统一注册
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│ ├── proxy.py # API 端点：/responses, /v1/responses, /v1/chat/completions
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│ ├── lifespan.py # 应用生命周期管理
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│ └── middleware.py # 中间件：CORS、Auth 鉴权、模型名称解析
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└── services/
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├── __init__.py
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├── converter.py # 协议转换：Responses API → Chat Completions
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└── stream.py # SSE 流式生成器
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```
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## 快速启动
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> 前置条件：Python 3.8+、uv（uv 未安装请自行百度uv安装）
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### 1. 安装依赖
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```bash
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git clone https://github.com/PineKings/Code2DeepSeek.git
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cd Code2DeepSeek
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uv sync
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```
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### 2. 配置
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创建 `.env` 文件：
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```ini
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# DeepSeek API Key（必填）
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DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key
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# 本服务鉴权密钥（必填，客户端请求需携带）
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MY_API_KEY=sk-your-proxy-key
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# 默认模型（请求中未指定模型时使用）
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MODEL_DEFAULT=deepseek-v4-flash
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# 模型映射：客户端模型名 → DeepSeek 模型名（留空则使用 MODEL_DEFAULT）
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MODEL_GTP5_5=deepseek-v4-pro
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MODEL_GTP5_4=deepseek-v4-flash
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MODEl_GPT5_4_MINI=deepseek-v4-flash
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MODEL_GTP5_3_CODEX=deepseek-v4-flash
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MODEL_GTP5_2=deepseek-v4-flash
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```
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首次启动时若未配置 `DEEPSEEK_API_KEY` 或 `MY_API_KEY`，程序会交互式提示输入并自动写入 `.env`，该方式docker启动不可用❌。
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### 3. 运行
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```bash
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uv run main.py
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```
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| 参数 | 默认值 | 说明 |
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|------|--------|------|
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| `--port` | `12345` | 服务端口 |
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| `--host` | `0.0.0.0` | 绑定地址 |
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| `--debug` | — | 启用调试日志 |
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### 4. Docker 方式构建后部署
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确保已安装 Docker 和 Docker Compose（Docker Desktop 已内置 compose）。
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#### 构建镜像
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```bash
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# 从 Dockerfile 构建（根目录）
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docker build -t codex2deepseek:latest .
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# 跨平台构建
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docker buildx build --platform linux/amd64,linux/arm64 -t codex2deepseek:latest .
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```
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#### 启动服务
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```bash
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# 使用 docker-compose.yml 后台启动
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docker compose -f docker/docker-compose.yml up -d
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# 查看日志
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docker compose -f docker/docker-compose.yml logs -f
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# 重启
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docker compose -f docker/docker-compose.yml restart
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# 停止并删除容器
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docker compose -f docker/docker-compose.yml down
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```
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服务将在 `http://127.0.0.1:12345` 监听。
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> ⚠️ `.env` 文件**必须**在启动前已配置好 `DEEPSEEK_API_KEY` 和 `MY_API_KEY`。Docker 模式下不支持交互式输入，请确认 `.env` 文件内容完整。
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#### 单独使用 Docker（不依赖 Compose）
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```bash
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# 构建
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docker build -t codex2deepseek:latest .
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# 运行
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docker run -d -p 127.0.0.1:12345:12345 \
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--name codex2deepseek \
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--env-file .env \
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--restart unless-stopped \
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codex2deepseek:latest
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```
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#### 文件说明
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```
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├── Dockerfile # 多阶段构建，builder 使用 python:3.12-slim + uv
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├── docker/
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│ ├── docker-compose.yml # Compose 编排文件（构建 + 启动）
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│ └── .env.example # 环境变量模板
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```
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- `Dockerfile` 位于项目根目录，使用 python:3.12-slim 作为构建和运行时基镜像，避免 musl/glibc 不兼容问题
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- `docker/docker-compose.yml` 位于 `docker/` 目录下，通过 `context: ..` 引用项目根目录的 `Dockerfile` 和 `.env`
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### 5. Docker 部署 （推荐）
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#### 拉取镜像
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- 苹果系统M系列芯片
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```bash
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docker pull infoepochai/codex2deepseek:arm64
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```
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- 其他系统
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```bash
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docker pull infoepochai/codex2deepseek:amd64
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```
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#### 运行容器
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```bash
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docker run -d \
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--name codex2deepseek \
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-p 12345:12345 \
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--env-file ./.env \
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infoepochai/codex2deepseek:<arm64或者amd64>
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#### 创建.env文件
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```bash
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touch .env
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```
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#### 编辑.env文件(`vi .env`)
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```bash
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# ==== codex_proxy 配置文件 ====
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# 复制此文件为 .env 并填入你的配置
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# 必填：DeepSeek API Key（从 https://platform.deepseek.com/api_keys 获取）
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DEEPSEEK_API_KEY=*********
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# 本服务的API Key，用于代理请求
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MY_API_KEY=sk-1234567890
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# 默认模型
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MODEL_DEFAULT=deepseek-v4-flash
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## codex模型对应,为空则使用默认模型
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MODEL_GTP5_5=deepseek-v4-pro
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MODEL_GTP5_4=deepseek-v4-flash
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MODEl_GPT5_4_MINI=deepseek-v4-flash
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MODEL_GTP5_3_CODEX=deepseek-v4-flash
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MODEL_GTP5_2=deepseek-v4-flash
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# 可选：DeepSeek API 地址（默认官方地址，一般无需修改）
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# DEEPSEEK_URL=https://api.deepseek.com/v1/chat/completions
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# 可选：调试日志，设为 1 开启
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# DEEPSEEK_DEBUG=1
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```
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#### 运行容器
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```bash
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docker run -d \
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--name codex2deepseek \
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-p 12345:12345 \
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--env-file ./.env \
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infoepochai/codex2deepseek:latest
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```
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## 用法
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### API Endpoints 1（推荐）
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本项目提供了一个简易的命令行接口，用于将配置Codex 的桌面端请求代理到本中转服务
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- 用法1 直接传递参数运行
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其中，`-u` 参数为代理地址，`-k` 为你的MY_API_KEY，`-t` 为初始化类型（c为custom_init，o为openai_init，分别代表是否使用OpenAI登录）
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```
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uv run cli.py -u http://<你的ip>:12345 -k <你设置的MY_API_KEY> -t <初始化类型（o/c）>
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```
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- 用法2 启动后交互式输入
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```
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uv run cli.py
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```
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### API Endpoints 2
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如果要使用第三方工具，请使用下面的API Endpoints
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打开ccswitch，点击添加新供应商，选择自定义，填写代理地址和端口即可。
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```
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供应商名称: DeepSeek
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API Key: sk-your-proxy-key
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API 请求地址:http://127.0.0.1:12345(本地跑这个服务就本地，远程就改成你的ip和端口号)
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```
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注意：
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- 点击“获取模型列表”按钮，报错“未找到可用的模型列表端点，请检查 Base URL 或确认供应商是否开放该接口”非常正常！因为本项目就没有中转模型列表获取的接口！
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- 测试是否对接成功，在供应商列表，然后点击“测试模型”，如果返回了类似这样`DeepSeek 运行正常 (4ms)`的信息就说明成功了
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## 模型映射
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通过环境变量为每个 Codex 模型名指定对应的 DeepSeek 模型：
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| 环境变量 | 默认值 | 客户端请求 model |
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|---------|--------|-----------------|
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| `MODEL_DEFAULT` | `deepseek-v4-flash` | 未指定或未匹配时使用 |
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| `MODEL_GTP5_5` | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.5` |
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| `MODEL_GTP5_4` | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.4` |
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| `MODEl_GPT5_4_MINI` | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.4-mini` |
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| `MODEL_GTP5_3_CODEX` | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.3-codex` |
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| `MODEL_GTP5_2` | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.2` |
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模型解析优先级：`中间件解析值 > 请求体中的 model > MODEL_DEFAULT > 代码默认值`
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## 环境变量
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| 变量 | 必填 | 默认值 | 说明 |
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|------|------|--------|------|
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| `DEEPSEEK_API_KEY` | 是 | — | DeepSeek API 密钥 |
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| `MY_API_KEY` | 是 | — | 本服务鉴权密钥 |
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| `DEEPSEEK_URL` | 否 | `https://api.deepseek.com/v1/chat/completions` | DeepSeek API 地址 |
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| `DEFAULT_MODEL` | 否 | `deepseek-v4-flash` | 无模型指定时的默认模型（旧配置） |
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| `MODEL_DEFAULT` | 否 | `deepseek-v4-flash` | 模型映射默认值 |
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| `DEEPSEEK_DEBUG` | 否 | `0` | 设为 `1` 启用调试日志到 `proxy_debug.log` |
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| `MODEL_GTP5_5` | 否 | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.5` 映射目标 |
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| `MODEL_GTP5_4` | 否 | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.4` 映射目标 |
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| `MODEl_GPT5_4_MINI` | 否 | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.4-mini` 映射目标 |
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| `MODEL_GTP5_3_CODEX` | 否 | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.3-codex` 映射目标 |
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| `MODEL_GTP5_2` | 否 | `MODEL_DEFAULT` | `gpt-5.2` 映射目标 |
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## Tool Calling 兼容性
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代理处理了 DeepSeek Chat Completions API 与 OpenAI Responses API 之间的以下差异：
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| 问题 | 处理方式 |
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|------|----------|
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| 工具定义格式不同 | 将 Responses API 扁平格式转为 Chat API 嵌套 `function` 格式，清除 `strict` 和 `additionalProperties` 字段 |
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| 并行工具调用 | 将 Codex 的多个连续 `function_call` 项合并为单个 assistant 消息（含多个 `tool_calls`） |
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| 消息顺序 | DeepSeek 要求 tool 消息紧跟对应的 assistant 消息；代理自动重排插入的 system 消息 |
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| 思考模式 | 默认禁用（`thinking: {type: "disabled"}`），避免 `reasoning_content` 回传兼容问题 |
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| `reasoning_content` | 仅在流结束事件中随 `item.done` 回传，避免破坏 Responses API 事件结构 |
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## 归属权
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本项目重构自 [Nigel211/codex_deepseek_proxy](https://github.com/Nigel211/codex_deepseek_proxy.git)，该项目以MIT协议开源，本项目亦同。
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