国内云服务器终于能用 Codex + DeepSeek 了！

《AI 架构演进实践》：这次不讲空理论，我们先用约 20 分钟把 Codex + DeepSeek 跑起来，再复盘老服务器留下的那些离谱小坑。

最近，在国内云服务器（以下简称为VPS）上折腾 AI Coding Agent 的朋友，多了一条很值得试的新路线。

在我这台 Ubuntu VPS 上，之前真正跑起来的是 MiMo；现在 DeepSeek 官方给出了 Codex 接入方式，deepseek-v4-flash可以通过Responses API和 Codex 正常通信。

先别被这些英文吓跑。把它们想成三个角色就行：

• Codex：干活的手，负责读文件、改代码和运行命令。
• DeepSeek：思考的脑，负责理解任务。
• VPS：一台放在机房里的远程电脑，也是它们的办公桌。

这篇文章不研究高深原理，只完成一个看得见的目标：SSH 登录服务器，运行codex，亲眼看见 DeepSeek 回话。

开始前看一眼

• 准备：Ubuntu VPS、DeepSeek API Key、少量 API 余额。
• 不需要：显卡、Python、VS Code，也不用登录 ChatGPT。
• 用时：环境正常约 15～25 分钟。
• 通关：Codex 顶部显示deepseek-v4-flash，并正常回复消息。

完全没用过服务器也没关系。文中的命令一次复制一块，看到“过关”再继续。哪里报错，就停在哪里，不用靠意念硬冲。

1. 先看懂：模型并没有装进 VPS

今天不是把一个超大模型下载到小服务器里。真这么干，VPS 可能先替我们下班了。

真正的结构是：

Codex 运行在 VPS，DeepSeek V4 Flash 运行在云端，两者通过 Responses API 通信。所以服务器不需要 GPU，但项目相关的提示词和必要上下文可能会发送给 DeepSeek API。

截至 2026-08-08，DeepSeek 官方 Codex 接入页仍明确写着：目前只有deepseek-v4-flash支持 Codex。因此即使模型菜单里出现 V4 Pro，这篇也只选 Flash。

理解过关：Agent 在服务器上，模型在 DeepSeek 云端。我们搭的是远程 Coding Agent，不是本地部署大模型。

2. 登录服务器，先建一个安全实验室

在自己电脑的终端里登录 VPS：

sshubuntu@你的服务器地址

用户名不一定都是ubuntu，请以云厂商控制台给出的命令为准。

登录后确认系统：

cat/etc/os-release|headuname-m

然后创建一个空目录。第一次见面，先别把生产项目的全屋钥匙交出去：

mkdir-p~/codex-labcd~/codex-labprintf'# Codex Lab\n'>README.mdpwdls-la

目录过关：pwd以/codex-lab结尾，ls能看到README.md。

3. 安装 Codex：能显示版本号就别折腾

先检查：

codex--version

如果已经显示版本号，并且不低于 DeepSeek 要求的0.144.0，直接进入下一节。

没有安装时，优先尝试 Codex 官方命令：

curl-fsSLhttps://chatgpt.com/codex/install.sh|sh

国内 VPS 如果这条线路不顺，可以先检查 Node.js：

node-vnpm-v

Node.js 已经是 22.x 时，用 npm 安装：

npminstall-g@openai/codex@latest codex--version

如果 Node.js 太旧或出现权限错误，先别连续执行一大串陌生命令，直接看文末的“卡住急救包”。

安装过关：codex --version能正常返回版本号。

4. 接入 DeepSeek：全篇最关键的一条命令

先确保 Codex 配置目录存在：

mkdir-p~/.codex

然后运行 DeepSeek 官方配置脚本：

bash<(curl-fsSLhttps://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)

脚本启动后：

1. 选择deepseek-v4-flash。
2. 按提示粘贴 DeepSeek API Key。
3. 等待配置校验完成。

API Key 可以在 DeepSeek 开放平台创建。它通常以sk-开头，但不要把完整 Key 放进截图、聊天记录或 Git 仓库。

配置完成后收紧文件权限：

chmod700~/.codexchmod600~/.codex/config.toml ~/.codex/models.json

配置过关：脚本执行完成，没有打印完整 API Key，也没有提示配置文件校验失败。

5. 激动人心的时刻：让 Codex 回一句话

回到实验目录启动 Codex：

cd~/codex-lab codex

顶部应该出现类似信息：

model: deepseek-v4-flash high directory: ~/codex-lab

第一次先别让它重构祖传项目，发一个只读任务：

请只读当前目录，告诉我里面有哪些文件，不要修改任何内容。

当然，也可以先朴素地说一句hi：

回复不需要和截图一模一样，它又不是在参加默写考试。只要顶部模型正确，并且收到正常回复，就已经证明 Codex、DeepSeek、API Key 和网络链路都能工作。

对话过关：你真的在国内 Ubuntu VPS 上跑起了Codex + DeepSeek V4 Flash。

6. 再确认一次：我们没有接错模型

在 Codex 中输入：

/model

模型选择器里应当选中deepseek-v4-flash：

完成后输入/exit退出。以后想继续以前的会话，可以运行：

codex resume

7. 卡住急救包：没报错的可跳过

codex: command not found

先重新连接 SSH，或者执行：

source~/.profilecommand-vcodex

Node.js 版本太旧

我们的老服务器最初还是 Node.js 10，现代 AI CLI 自然有点带不动。建议升级到 Node.js 22，再重新安装 Codex。可以参考 NodeSource 官方安装脚本。

npm 出现EACCES

把 npm 全局目录放进当前用户的家目录：

mkdir-p~/.localnpmconfigsetprefix ~/.localecho'export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"'>>~/.profilesource~/.profilenpminstall-g@openai/codex@latest

apt update被 Docker 软件源拖垮

先看错误里究竟是哪个域名失败。安装 NodeSource 报错，不一定是 NodeSource 本身坏了，也可能是服务器里早就失效的 Docker 源。不要在没看懂目标文件时批量删除软件源。

出现bubblewrap黄色警告

如果后面同时写着 Codex 会暂时使用内置 bubblewrap，而且对话仍能正常进行，它就不是这次失败的原因。先完成主线，别被一行黄色文字拐去支线任务。

8. 跑通以后，先守住三条安全线

1. 完整 API Key 一旦进入截图或仓库，立刻作废重建。
2. 先在~/codex-lab观察它的读写与命令审批，再进入真实项目。
3. 公司代码、客户数据和生产配置，要先确认内部合规要求。

Codex 是会循环工作的 Agent，一次任务可能触发多轮模型请求。价格会变化，正式使用前请查看 DeepSeek 官方价格页，并控制好余额。

9. 通关：服务器里有 Codex 了

最后检查：

• SSH 能登录 Ubuntu VPS。
• codex --version能返回版本号。
• 顶部模型是deepseek-v4-flash。
• 在实验目录里完成了一次真实回复。
• 截图中没有公网 IP、API Key 或私有项目路径。

我们最终搭出的链路其实很简单：

你 → SSH → VPS 上的 Codex → DeepSeek Responses API → V4 Flash

更重要的是，我们亲手验证了：Agent 和模型可以拆开。Codex 负责持续干活，DeepSeek 负责思考，国内云服务器也能拥有一位随叫随到的 AI 编程搭档。

如果你已经跑通，先把成功画面截下来，再让 Codex 在实验目录里完成一个真正有用、但随时能撤销的小任务。折腾服务器最开心的时刻，不是命令终于不报错，而是它真的开始替你干活。

下一集，我们给 Agent 装上自己的资料，让它先检索、再回答。

Agent 已经住进服务器；下一集敬请期待！