适合哪些场景​

Codex 更适合偏工程化、长上下文和代码推理的任务，例如：

• 根据需求生成后端接口、前端组件或自动化脚本。
• 分析报错日志并给出修复建议。
• 解释一段复杂代码的执行逻辑。
• 按指定规范重构已有代码。
• 根据数据库结构生成查询语句或数据处理代码。
• 帮助开发者编写测试用例和文档。

准备工作​

接入前你需要准备：

1. aisupermarket 账号。
2. 账户余额或可用套餐。
3. 在令牌管理中创建 API Key。
4. 确认可用的 Codex 或代码模型名称。
5. 一个支持 HTTP 请求的客户端，例如 cURL、Node.js、Python 或你自己的后端服务。

本文示例使用统一接口地址：

https://aisupermarket.work/v1/responses

如果你的后台配置了其他 API 地址，请以控制台显示的地址为准。

基础请求示例​

下面是一个使用 Responses API 的基础示例。它会让模型生成一个 JavaScript 防抖函数。

curl https://aisupermarket.work/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.2-codex",
    "input": "请用 JavaScript 写一个 debounce 防抖函数，并解释关键逻辑。"
  }'

返回结果中通常会包含模型生成的文本内容。不同客户端解析方式略有差异，实际接入时建议先打印完整 JSON，确认字段结构后再做业务处理。

Python 接入示例​

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的API密钥",
    base_url="https://aisupermarket.work/v1",
)

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.2-codex",
    input="请帮我写一个 Python 脚本，递归统计目录下所有 Markdown 文件的字数。",
)

print(response.output_text)

如果你的 SDK 版本不支持 responses.create，可以升级 OpenAI SDK，或者改用普通 HTTP 请求调用。

Node.js 接入示例​

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'sk-你的API密钥',
  baseURL: 'https://aisupermarket.work/v1',
});

const response = await client.responses.create({
  model: 'gpt-5.2-codex',
  input: '请生成一个 Express 中间件，用于记录请求耗时。',
});

console.log(response.output_text);

流式输出​

代码生成任务可能比较长，建议使用流式输出提升体验。这样用户可以更快看到模型正在生成内容。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的API密钥",
    base_url="https://aisupermarket.work/v1",
)

stream = client.responses.create(
    model="gpt-5.2-codex",
    input="请生成一个完整的 FastAPI 登录接口示例。",
    stream=True,
)

for event in stream:
    print(event)

实际项目中，你可以把流式事件转发给前端，用来实现类似 ChatGPT 的逐字输出效果。

提示词建议​

Codex 类任务的提示词越明确，输出越稳定。建议包含以下信息：

• 使用什么语言或框架。
• 目标功能是什么。
• 输入和输出格式是什么。
• 是否需要错误处理。
• 是否需要注释。
• 是否需要测试用例。
• 是否有代码风格要求。

示例：

请使用 Go 编写一个 HTTP 中间件，用于记录请求路径、状态码和耗时。
要求：
1. 使用标准库 net/http。
2. 输出结构化日志。
3. 不引入第三方依赖。
4. 给出完整可运行代码。

常见问题​

1. 返回 401 是什么原因？​

通常是 API Key 错误、Key 没有填写、Key 已被删除，或者请求头格式不正确。

请确认请求头是：

Authorization: Bearer sk-你的API密钥

2. 返回 404 或模型不存在怎么办？​

说明当前渠道没有配置这个模型，或者模型名称和平台中的模型名称不一致。

你可以在平台模型列表或管理员渠道配置中确认实际可用模型名称。

3. 代码输出太长怎么办？​

可以拆分任务，例如先让模型生成目录结构，再逐个生成文件内容。对于长代码任务，也建议使用流式输出。

4. 如何降低成本？​

可以先用更轻量的代码模型处理简单任务，把复杂重构、长上下文分析交给更强的 Codex 模型。

小结​

通过 aisupermarket 接入 Codex 的核心步骤很简单：

1. 创建 API Key。
2. 使用统一接口地址。
3. 选择 Codex 或代码模型。
4. 按 Responses API 格式发送请求。
5. 根据业务需要选择普通输出或流式输出。

对于开发者工具、自动化脚本、代码助手和内部研发平台来说，Codex 类模型可以显著提升代码生成和问题排查效率。