npm install -g @openai/codex

export OPENAI_BASE_URL="https://aihubmix.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-***" # あなたのAiHubMix APIキーに置き換えてください

source ~/.zshrc  # zshを使用している場合
# または
source ~/.bashrc  # bashを使用している場合

cd /あなたのプロジェクトパス
codex

# 入力例
AnimatedTextについて説明してください

codex -h

Usage
  $ codex [options] <prompt>

Options
  -h, --help                 ヘルプ情報を表示して終了
  -m, --model <model>        使用するモデルを指定 (デフォルト: codex-mini-latest)
  -i, --image <path>         画像入力を含むファイルのパス
  -v, --view <rollout>       以前保存したセッション履歴を表示
  -q, --quiet                非対話モード、アシスタントの最終出力のみを表示
  -a, --approval-mode <mode> 承認ポリシーを上書き: 'suggest', 'auto-edit', または 'full-auto'

  --auto-edit                ファイル編集を自動承認; コマンドの確認は引き続きプロンプト表示
  --full-auto                サンドボックス環境での編集とコマンドを自動承認

  --no-project-doc           リポジトリ内の'codex.md'ファイルを自動的に含めない
  --project-doc <file>       指定されたMarkdownファイルをコンテキストとして含める
  --full-stdout              コマンド出力のstdout/stderrを切り詰めない

危険なオプション
  --dangerously-auto-approve-everything
                             すべての確認プロンプトをスキップし、コマンドを直接実行（サンドボックス保護なし）
                             一時的なローカルテスト環境でのみ使用

実験的オプション
  -f, --full-context         「完全コンテキスト」モードで起動し、リポジトリ全体をコンテキストにロード
                             一度の操作で一括編集を適用
                             --modelパラメータとのみ互換性あり

例
  $ codex "ASCIIアートを出力するPythonプログラムを書いて実行してください"
  $ codex -q "ビルドの問題を修正してください"

{
  "models": [
    {
      "slug": "glm-5.2",
      "display_name": "GLM 5.2",
      "description": "GLM 5.2 (via AIHubMix)",
      "context_window": 1000000,
      "max_context_window": 1000000,
      "supported_reasoning_levels": [
        { "effort": "low",    "description": "Fast responses" },
        { "effort": "medium", "description": "Balanced" },
        { "effort": "high",   "description": "Deeper reasoning" }
      ],
      "shell_type": "shell_command",
      "visibility": "list",
      "supported_in_api": true,
      "priority": 0,
      "availability_nux": null,
      "upgrade": null,
      "base_instructions": "You are Codex, a coding agent.",
      "supports_reasoning_summaries": true,
      "support_verbosity": false,
      "default_verbosity": null,
      "apply_patch_tool_type": null,
      "truncation_policy": { "mode": "tokens", "limit": 10000 },
      "supports_parallel_tool_calls": true,
      "experimental_supported_tools": []
    }
  ]
}

mkdir -p ~/.codex/model-catalogs

# 1) 内蔵モデルを 1 つテンプレートとして取得：base_instructions などすべての必須フィールドが揃っている
codex debug models --bundled > /tmp/_tpl.json

# 2) AIHubMix モデルリストを取得
curl -s "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm" > /tmp/_aihubmix.json

# 3) テンプレートをクローンしてエントリを 1 つずつ生成し、各モデル固有のフィールドのみ上書き
python3 - <<'PY' > ~/.codex/model-catalogs/custom-models.json
import json, sys
tpl = json.load(open("/tmp/_tpl.json"))["models"][0]   # 任意の内蔵モデルをテンプレートに
api = json.load(open("/tmp/_aihubmix.json"))["data"]
# 画像生成モデル（types に image_generation を含む）をスキップし、上位 30 件を取得
api = [m for m in api if "image_generation" not in (m.get("types") or "")][:30]
out = []
for i, m in enumerate(api):
    e = dict(tpl)                                       # テンプレートの全フィールドをクローン
    ctx = m.get("context_length") or 200000
    e["slug"] = m["model_id"]                           # 接口の model_id と必ず一致
    e["display_name"] = m.get("model_name") or m["model_id"]
    e["description"] = (m.get("model_name") or m["model_id"]) + " (via AIHubMix)"
    e["context_window"] = ctx
    e["max_context_window"] = ctx
    e["visibility"] = "list"
    e["supported_in_api"] = True
    e["priority"] = i
    e["availability_nux"] = None
    e["upgrade"] = None
    out.append(e)
json.dump({"models": out}, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
PY

# ⚠️ model_catalog_json は必ずルートレベルに書き、[model_providers.*] セクション内には置かないこと
model_provider = "aihubmix"
model_catalog_json = "~/.codex/model-catalogs/custom-models.json"

[model_providers.aihubmix]
name = "Aihubmix"
base_url = "https://aihubmix.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "AIHUBMIX_API_KEY"

model = "glm-5.2"                   # 起動時のデフォルトモデル。カタログファイルに存在する必要あり
model_provider = "aihubmix"
model_catalog_json = "~/.codex/model-catalogs/custom-models.json"
model_reasoning_effort = "high"     # デフォルト推論レベル：minimal / low / medium / high

[model_providers.aihubmix]
name = "Aihubmix"
base_url = "https://aihubmix.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "AIHUBMIX_API_KEY"

export AIHUBMIX_API_KEY=sk-xxx

codex
# 対話画面で /model を入力すると、前のステップで宣言した 30 個のモデルが表示され、切り替えられる