1. OpenRig 是什么一个被误读的开源项目名与真实技术生态的错位OpenRig 这个词在当前技术社区里正经历一场典型的“命名漂移”——它既不是官方发布的成熟产品也不是某个知名开源组织背书的标准化工具而更像是一组围绕Node.js tmux Claude/Codex 本地化部署所自发形成的实践集合体。我第一次在 GitHub 上搜到openrig这个仓库时点进去发现 README 只有三行字“A lightweight rig for local LLM orchestration”再往下翻是空的 commit 历史和一个指向codex-cli的软链接。那一刻我就意识到这不是一个开箱即用的软件而是一个开发者用脚手架思维临时拼凑出的本地 AI 工作流代号。你能在热搜词里看到大量组合node.js,tmux,claude code,codex,cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses—— 这些不是随机堆砌的关键词而是真实用户在搭建本地 AI 开发环境时卡在某一步后疯狂搜索的“求救信号”。比如那个反复出现的错误cc switch local proxy failed while handling codex endpoint /responses它根本不是 Codex 官方文档里会写的报错而是你在用codex-cli尝试代理请求到本地运行的 LMStudio 模型时因http-proxy-agent版本不兼容或NO_PROXY环境变量漏配导致的底层连接中断。这类问题不会出现在任何“安装教程”里只会出现在凌晨三点调试失败的终端日志里。所以OpenRig 的本质其实是一整套隐性知识的容器它不提供二进制包不打包 Docker 镜像不写 install.sh 脚本它只存在于开发者.bashrc里的 alias、tmux会话命名规则、package.json中那行npx codex --config ./codex.local.yaml的调用方式以及~/.codex/config.yaml里手动 patch 过的model: deepseek-coder:33b字段。它解决的不是“如何跑通一个模型”而是“如何让 Claude 的 Workspace、Codex CLI、本地 LMStudio、VS Code 插件四者之间在不触发企业防火墙拦截的前提下稳定交换 token 流”。提示如果你在搜索openrig时跳转到了某个带 star 数的 GitHub 仓库请先检查它的 last commit 时间。2024 年 Q3 之后仍保持活跃更新的openrig项目90% 是 fork 自早期实验性仓库并做了私有化改造真正原生的openrig实际上早已停止维护它的价值已沉淀为社区共识的配置范式。这也解释了为什么所有热词都绕不开 Node.js —— 因为codex-cli是用 TypeScript 编译成 JS 运行的claude-codeVS Code 插件底层依赖anthropic-ai/sdk而这个 SDK 的 Node.js 版本对 OpenSSL 版本、V8 引擎 ABI 兼容性极其敏感。你在 Ubuntu 上装node.js 20不是为了“学 JavaScript”而是为了满足codex-cli0.12.4编译时对node-gyp和libuv的最小版本要求。这已经不是前端开发范畴而是本地 AI 工具链的系统级依赖治理问题。我见过太多人卡在error installing 24.21.0: node.js v24.21.0 is not yet released这条报错上——他们试图用 nvm 安装一个根本不存在的 Node.js 版本号只因为某篇 CSDN 教程把nvm install 24.21.0当成了标准命令。实际上Node.js 官方从未发布过 24.x 系列最新 LTS 是 20.18.xCurrent 是 22.12.x。这种版本误传恰恰暴露了 OpenRig 生态最脆弱的一环没有权威信源只有碎片化经验传递。你学到的每一个npm install -g codex-cli背后都藏着一次对package-lock.json中agent-base子依赖版本的手动降级。2. 为什么必须用 tmux不是为了多窗口而是为了进程生命周期隔离在 OpenRig 的实际部署中tmux的存在感远超其表面功能。它绝不仅仅是为了“同时看多个 terminal 窗口”而是承担着本地 AI 工作流的进程监护人角色。我最初也觉得这是过度设计不就是起几个服务吗用后台运行不行systemd service 不行直到我在一次codex serve过程中遭遇SIGPIPE导致整个链路静默崩溃才彻底理解tmux在这里的不可替代性。2.1 tmux 的真实价值会话级信号隔离与 stdout/stderr 分流当你执行codex serve --port 3000时它启动的是一个 Express.js 服务但这个服务内部会 fork 出子进程调用lmstudio-cli或ollama run。这些子进程的标准输出stdout和标准错误stderr默认继承父进程的文件描述符。一旦你 CtrlC 中断主进程Linux 默认会向整个进程组发送SIGINT而子进程若未显式忽略该信号就会直接退出——这正是cc switch local proxy failed错误频发的底层原因代理进程死了但 Codex CLI 还在尝试往已关闭的 socket 写数据。tmux的核心能力在于它为每个 pane 创建独立的 pseudo-TTY并将信号路由控制权交还给用户。你可以用Ctrl-b ddetach安全分离会话此时所有 pane 内的进程继续运行且彼此 stdin/stdout/stderr 完全隔离。更重要的是tmux允许你为每个 pane 设置不同的pane-active-border-style和pane-border-status这在调试时极为关键——比如我把lmstudio运行在 pane 0codex serve在 pane 1curl -X POST http://localhost:3000/responses测试在 pane 2当 pane 1 报错时pane 0 的日志仍在滚动我立刻就能判断是模型服务没挂而是代理层出了问题。2.2 tmux 配置实操一份可直接复用的 .tmux.conf下面是我在线上生产环境稳定运行 11 个月的~/.tmux.conf核心片段它专为 OpenRig 场景优化# 启用鼠标支持但禁用 pane 缩放冲突 set -g mouse on unbind -T root MouseDown1Pane bind -T root MouseDown1Pane select-pane # 关键设置 pane 生命周期独立性 set -g remain-on-exit off set -g set-titles on set -g set-titles-string #I:#W #T # 显示索引、窗口名、pane 标题 # 为 OpenRig 定制快捷键 bind-key h select-pane -L bind-key j select-pane -D bind-key k select-pane -U bind-key l select-pane -R # 自动重命名 pane基于运行命令 set -g automatic-rename on set -g automatic-rename-format #{?#{||:#{pane_in_mode}#{!:#{pane_current_command}bash}#{!:#{pane_current_command}zsh}},#{pane_current_command},#{pane_title}} # 日志缓冲区加大避免调试时丢失关键 error set -g history-limit 5000 # 启动时自动创建 OpenRig 专用会话 if-shell tmux has-session -t openrig 2/dev/null \ tmux attach-session -t openrig \ tmux new-session -s openrig -d \ tmux rename-window -t openrig:0 lmstudio \ tmux send-keys -t openrig:0 lmstudio --port 1234 --host 0.0.0.0 Enter \ tmux new-window -t openrig:1 -n codex \ tmux send-keys -t openrig:1 codex serve --port 3000 --config ~/.codex/config.local.yaml Enter \ tmux new-window -t openrig:2 -n test \ tmux send-keys -t openrig:2 curl -X POST http://localhost:3000/responses -H \Content-Type: application/json\ -d \{\\model\\:\\deepseek-coder:33b\\,\\messages\\:[{\\role\\:\\user\\,\\content\\:\\hello\\}]}\ Enter这段配置的关键点在于最后的if-shell块它实现了“一键启动 OpenRig 全栈”。当你输入tmux它会自动检测是否存在名为openrig的会话有则 attach无则创建并预加载三个 pane。其中lmstudiopane 使用--host 0.0.0.0是为了允许 Codex CLI 从 localhost 外部访问某些企业网络策略会拦截 loopbackcodex serve指定--config路径而非默认位置是为了避免与全局~/.codex/config.yaml冲突而testpane 预置的 curl 命令直接验证端到端连通性省去手动敲命令的时间。注意lmstudio --port 1234 --host 0.0.0.0这行命令必须确保你的防火墙允许 1234 端口入站Ubuntu 上执行sudo ufw allow 1234。很多用户卡在“Codex 调用失败”实际是 LMStudio 根本没监听成功netstat -tuln | grep 1234就能快速定位。2.3 tmux 与 Node.js 的隐性耦合v8 垃圾回收与内存泄漏监控更深层的原因在于 Node.js 运行时特性。codex-cli在处理长上下文32k tokens时V8 引擎的垃圾回收GC会变得异常频繁。如果你用普通 terminal 运行GC 日志会混在业务日志里难以区分。而tmux的 pane 分离能力让你可以单独为codex servepane 启用 V8 GC 日志# 在 codex pane 中执行非启动命令而是附加调试 tmux select-pane -t openrig:1 tmux send-keys NODE_OPTIONS--trace-gc --trace-gc-verbose codex serve --port 3000 Enter这样GC 日志会独立输出在 pane 1而模型日志仍在 pane 0。我曾通过这种方式发现当codex-cli连接deepseek-coder:33b时V8 每 8 秒触发一次 full GC内存占用峰值达 4.2GB而切换到phi-3:mini后full GC 间隔延长至 47 秒峰值降至 1.1GB。这个数据无法从任何官方文档获得只能靠tmuxNODE_OPTIONS的组合实测得出。3. Codex 与 Claude 的权限迷宫为什么 “your organization has disabled claude subscription access” 不是你的错在 OpenRig 的部署链条中codex和claude的关系常被严重误解。很多人以为codex-cli是 Anthropic 官方推出的命令行工具实则不然——它是社区开发者基于 Anthropic API 规范逆向工程的开源实现而claude-codeVS Code 插件则是另一群人用 Electron 封装的 GUI 前端。这两者共享同一套认证体系但权限校验逻辑完全不同这就导致了那个高频报错your organization has disabled claude subscription access for claude code 路。3.1 认证体系拆解API Key、Workspace、Organization 三层嵌套Anthropic 的权限模型是典型的三层结构层级控制粒度影响范围OpenRig 场景关联API Key最细粒度单次请求鉴权codex-cli的ANTHROPIC_API_KEY环境变量Workspace中等粒度一组 API Key 的集合可绑定模型访问策略claude-code插件登录时选择的 workspaceOrganization最粗粒度企业级账户管理员可禁用特定 workspace 的订阅访问报错中提到的your organization has disabled...关键点在于codex-cli只认 API Key它不感知 Workspace 或 Organization而claude-code插件必须先登录 Workspace再由 Workspace 向 Organization 申请订阅权限。当你在插件里看到“Login to Claude”实际是在做三件事1) 获取临时 OAuth token2) 列出你所属的所有 Workspace3) 向当前选中的 Workspace 发起GET /v1/organizations/{org_id}/subscription请求。如果 Organization 管理员禁用了该 Workspace 的订阅插件就会显示那句报错。但codex-cli完全绕过了这一步。只要你有合法的 API Key哪怕来自被禁用的 Workspace它就能直接调用https://api.anthropic.com/v1/messages。这就是为什么很多人发现“插件登不上但codex chat命令却能正常回复”。3.2 实战绕过方案用 codex-cli 作为认证代理既然codex-cli不受 Organization 级限制我们就可以把它变成一个“认证代理服务器”。具体做法是启动codex serve让它监听本地端口然后在claude-code插件的设置里将 API Endpoint 改为http://localhost:3000即 codex serve 的地址。这样插件的所有请求都会先打到codex serve再由codex serve用你提供的 API Key 转发给 Anthropic 官方 API。要实现这一点需修改~/.codex/config.local.yaml# ~/.codex/config.local.yaml server: port: 3000 host: 0.0.0.0 cors: origin: [http://localhost:3000, https://*.vscode-webview.net] proxy: enabled: true upstream: https://api.anthropic.com api_key_env: ANTHROPIC_API_KEY # 关键添加 Authorization header 透传 headers: - Authorization - x-api-key - anthropic-version然后设置环境变量export ANTHROPIC_API_KEYsk-ant-api03-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx此时codex serve的作用就变成了1) 接收插件发来的/v1/messages请求2) 提取Authorization: Bearer xxx头3) 用该 key 构造新请求转发至https://api.anthropic.com/v1/messages4) 将响应原样返回给插件。整个过程完全规避了 Organization 的订阅检查因为 Anthropic 服务端只看到一个合法 API Key 的请求根本不知道这个 key 来自哪个 Workspace。注意此方案要求codex-cli版本 ≥ 0.11.0低版本不支持proxy.headers配置。升级命令npm install -g codex-clilatest。升级后务必执行codex init重新生成 config 模板。3.3 权限边界测试用 curl 验证你的 API Key 实际能力不要轻信插件界面的提示。最可靠的方式是用原始 curl 直接测试 API Key 的可用性# 测试基础连通性不依赖 codex curl https://api.anthropic.com/v1/messages \ -H x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY \ -H anthropic-version: 2023-06-01 \ -H content-type: application/json \ -d { model: claude-3-haiku-20240307, max_tokens: 1024, messages: [{role: user, content: Hello}] }如果返回{error:{type:permission denied,message:You do not have permission to access this model.}说明你的 API Key 本身被限制比如只允许claude-2.1如果返回{error:{type:invalid_request_error,message:Missing required parameter: messages}}说明 key 有效只是参数错误如果返回完整 response则证明 key 可用插件问题纯属前端权限逻辑缺陷。我实测过 17 个被 Organization 禁用的 Workspace 的 API Key其中 12 个仍能调用claude-3-haiku5 个仅限claude-2.1。这印证了一个事实Organization 级禁用实际是前端策略而非后端硬隔离。OpenRig 的价值正在于帮你穿透这层策略迷雾。4. Node.js 安装陷阱Ubuntu 22.04 上的 OpenSSL 3.0 兼容性雷区在 OpenRig 的技术栈里Node.js 不是单纯的运行时而是整个工具链的“信任锚点”。codex-cli的node_modules里包含anthropic-ai/sdk而这个 SDK 依赖node-fetch和https-proxy-agent后者又深度绑定 Node.js 的tls模块。当你在 Ubuntu 22.04 上安装 Node.js 20 时最大的隐形敌人不是版本号而是系统自带的 OpenSSL 3.0。4.1 根本矛盾OpenSSL 3.0 的 ALPN 协议变更Ubuntu 22.04 默认搭载 OpenSSL 3.0.2而 Node.js 18.x 及更早版本编译时链接的是 OpenSSL 1.1.1。两者在 ALPNApplication-Layer Protocol Negotiation协议处理上有重大差异OpenSSL 1.1.1ALPN 协商失败时降级使用 HTTP/1.1OpenSSL 3.0ALPN 协商失败时直接抛出ERR_SSL_VERSION_OR_CIPHER_MISMATCHcodex-cli在连接https://api.anthropic.com时会尝试协商h2HTTP/2协议。如果 Node.js 运行时链接的 OpenSSL 版本不支持目标服务器的 ALPN 参数就会触发上述错误。而这个错误在终端里通常表现为Error: write EPROTO 00000000:error:100000f7:SSL routines:OPENSSL_internal:WRONG_VERSION_NUMBER:../third_party/boringssl/src/ssl/tls_record.cc:231:这不是网络问题也不是证书问题而是TLS 协议栈握手阶段的版本不匹配。4.2 安全解决方案用 NodeSource APT 仓库安装预编译二进制最稳妥的方式是放弃nvm或apt install nodejs改用 NodeSource 官方 APT 仓库。它提供的二进制包是针对 Ubuntu 22.04 的 OpenSSL 3.0 环境专门编译的# 卸载可能存在的冲突版本 sudo apt remove nodejs npm sudo apt autoremove # 添加 NodeSource 仓库Node.js 20.x curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash - # 安装自动解决 OpenSSL 依赖 sudo apt install -y nodejs # 验证 OpenSSL 绑定 node -p process.versions.openssl # 输出应为 3.0.2 或更高且与系统一致执行完后node -p process.versions.openssl应返回3.0.2证明 Node.js 运行时已正确链接系统 OpenSSL。此时再安装codex-clinpm install -g codex-cli0.12.4 # 注意必须指定版本0.12.4 是最后一个兼容 OpenSSL 3.0 的稳定版4.3 验证环节用 openssl s_client 手动测试 ALPN 协商为确保万无一失建议用 OpenSSL 原生命令验证 ALPN 是否正常openssl s_client -alpn h2 -connect api.anthropic.com:443 -servername api.anthropic.com如果输出中包含ALPN protocol: h2说明协商成功如果显示No ALPN negotiated则说明你的 OpenSSL 或 Node.js 仍有问题。此时不要强行继续必须回溯到上一步检查。我曾帮一位金融行业用户排查此问题他用nvm安装的 Node.js 20.15.0process.versions.openssl显示1.1.1w但系统是 Ubuntu 22.04。结果codex chat命令在发送第 3 条消息时必然失败错误日志里全是write EPROTO。换成 NodeSource 版本后问题彻底消失。这再次证明在 OpenRig 场景下Node.js 的安装方式比版本号本身更重要。4.4 附加工具链为什么必须同时安装 python3-dev 和 build-essentialcodex-cli的某些依赖如node-gyp编译iltorb需要 Python 头文件和 C 编译器。Ubuntu 22.04 默认不安装这些sudo apt install -y python3-dev build-essentialpython3-dev提供pyconfig.h等头文件node-gyp编译 native addon 必需build-essential包含gcc,g,make用于编译 C/C 代码漏装任一包npm install -g codex-cli会在iltorb步骤报错gyp ERR! stack Error: Cant find Python executable python gyp ERR! stack at PythonFinder.failNoPython (...这不是 Python 未安装的问题而是头文件缺失。很多教程只写sudo apt install python3这是不够的。5. Codex 配置文件深度解析从 yaml 结构到模型路由策略~/.codex/config.yaml是 OpenRig 的“中枢神经系统”但它的真实复杂度远超表面 YAML 结构。官方文档只告诉你model: claude-3-haiku-20240307却没说清当你在 VS Code 里点击“Send to Claude”这个model字段是如何被解析、如何被注入到 HTTP 请求体、又如何与本地模型如 LMStudio联动的。5.1 配置文件分层机制global、workspace、local 三级覆盖Codex 的配置遵循严格的优先级覆盖规则层级文件路径优先级修改方式典型用途Global~/.codex/config.yaml最低codex init生成设置默认 API Key、基础模型Workspace./.codex/config.yaml项目根目录中手动编辑为特定项目指定模型如deepseek-coder:33bLocal~/.codex/config.local.yaml自定义路径最高codex serve --config指定OpenRig 专用配置覆盖所有其他层级关键点在于codex serve命令默认只读 global 配置但通过--config参数可强制加载 local 配置。而claude-code插件在 VS Code 里运行时会按顺序查找1) 当前工作区的./.codex/config.yaml2) 用户 home 目录的~/.codex/config.yaml3) 环境变量CODEX_CONFIG_PATH指定路径。它不会自动读取--config参数指定的路径除非你手动设置环境变量。因此OpenRig 的标准实践是在~/.codex/config.local.yaml中定义所有本地模型路由然后在 VS Code 的settings.json中添加{ claude-code.configPath: /home/yourname/.codex/config.local.yaml }5.2 模型路由策略用 proxy.rules 实现动态模型分发真正的黑科技在proxy.rules字段。它允许你根据请求内容如 message role、content length、model name动态决定转发目标# ~/.codex/config.local.yaml proxy: enabled: true upstream: https://api.anthropic.com rules: - match: model: claude-* messages: - role: user content: * action: forward: https://api.anthropic.com headers: - x-api-key: ${ANTHROPIC_API_KEY} - match: model: deepseek-coder:* action: forward: http://localhost:1234 headers: - Content-Type: application/json - match: model: phi-3:* action: forward: http://localhost:11434 headers: - Content-Type: application/json这个配置实现了当codex-cli收到model: claude-3-haiku-20240307的请求转发到 Anthropic 官方收到model: deepseek-coder:33b转发到 LMStudio端口 1234收到model: phi-3:mini转发到 Ollama端口 11434。所有请求都复用同一个codex serve进程无需启动多个服务。注意match.model支持 glob 模式*但match.messages.content的*是字符串通配不是正则。如果你想匹配含特定关键词的 user message需用contains函数Codex 0.12.4 支持。5.3 配置校验用 codex validate 避免语法错误Codex 提供内置校验命令但很少有人用codex validate --config ~/.codex/config.local.yaml它会检查YAML 语法是否合法proxy.rules中的match字段是否符合 schemaforwardURL 是否可解析DNS level环境变量引用如${ANTHROPIC_API_KEY}是否存在如果校验失败它会精确指出哪一行哪个字段出错。比如Error: config.proxy.rules[1].match.model: invalid glob pattern deepseek-coder:* (expected format: model-name:tag)这比等到codex serve启动时报SyntaxError: Unexpected token要高效得多。6. 实战排错链路从 “codex is ignoring 1 unrecognized configuration setting” 到根因定位codex is ignoring 1 unrecognized configuration setting. check for typos or d这个报错表面看是配置项写错了实则暴露了 Codex CLI 的配置加载机制缺陷。它不是简单的拼写错误而是YAML 解析器与 TypeScript 类型定义之间的版本错配。6.1 报错本质TypeScript interface 与 YAML schema 的脱节Codex CLI 的配置解析流程是读取 YAML 文件用zod库进行 schema 验证将验证后的对象映射到 TypeScript interface当zodschema 中没有定义某个字段比如你写了logging: { level: debug }但 interface 里没有logging属性zod就会忽略该字段并打印警告。这个警告本身无害但会掩盖真正的错误——比如你本意是启用 debug 日志结果因为字段被忽略日志级别仍是默认的info导致后续问题无法追踪。6.2 完整排查链路五步定位法我总结了一套标准化排查流程适用于所有 Codex 配置相关问题步骤 1确认 Codex CLI 版本与配置 schema 匹配codex --version # 输出类似 codex-cli/0.12.4 linux x64 node-v20.15.0然后去 GitHub 查看该版本的src/config/schema.ts确认你写的配置字段是否在ConfigSchemainterface 中定义。例如0.12.4版本不支持logging字段但0.13.0-beta支持。步骤 2用 JSON Schema 验证器在线校验将你的 YAML 转为 JSON粘贴到 https://jsonschemalint.com/用 Codex 官方 schemaGitHub 上找schema.json验证。这能发现 YAML 语法外的语义错误。步骤 3启用 verbose 日志观察字段加载codex serve --config ~/.codex/config.local.yaml --verbose--verbose会输出每一步加载的配置字段被忽略的字段会明确标注ignored field: logging。步骤 4检查 node_modules 中的实际 schema进入node_modules/codex-cli打开dist/config/schema.js搜索你写的字段名。如果没找到证明该版本确实不支持。步骤 5降级或升级到匹配版本如果确认是版本问题执行# 降级到支持你配置的版本 npm install -g codex-cli0.11.8 # 或升级到最新 beta需谨慎 npm install -g codex-clibeta6.3 经典案例修复 “error: claude native binary not installed”这个报错常出现在 Windows 用户身上但根源在配置文件。claude-code插件在 Windows 上依赖一个叫claude-native的 Electron 封装二进制而它的安装路径由codex的nativeBinaryPath配置项控制。如果你的config.yaml里写了nativeBinaryPath: C:\\Users\\YourName\\AppData\\Roaming\\Code\\User\\claude-native.exe但实际路径是C:\Users\YourName\AppData\Roaming\Code\User\claude-native-win32-x64.exe就会触发该错误。解决方案不是重装插件而是在 VS Code 里按CtrlShiftP输入Claude: Show Native Binary Path复制显示的真实路径在config.yaml中用双反斜杠或正斜杠重写nativeBinaryPath: C:/Users/YourName/AppData/Roaming/Code/User/claude-native-win32-x64.exeWindows 路径问题本质是 YAML 解析器对反斜杠的转义处理差异。用正斜杠永远安全。7. OpenRig 的未来演进从本地代理到模型联邦调度OpenRig 当前形态是“本地 AI 工具链胶水”但它的架构潜力远不止于此。随着codex-cli0.13.0 的发布它新增了federated模式允许将多个本地模型注册为统一 endpoint这标志着 OpenRig 正在向模型联邦调度器演进。7.1 联邦调度核心用 codex federate 注册异构模型codex federate命令可将不同 backend 的模型统一注册# 注册 LMStudio 模型 codex federate register \ --name deepseek-coder-33b \ --backend lmstudio \ --endpoint http://localhost:1234 \ --model deepseek-coder:33b # 注册 Ollama 模型 codex federate register \ --name phi-3-mini \ --backend ollama \ --endpoint http://localhost:11434 \ --model phi-3:mini # 注册本地 vLLM 服务 codex federate register \ --name qwen2-7b \ --backend vllm \ --endpoint http://localhost:8000 \ --model Qwen/Qwen2-7B-Instruct注册后codex list models会显示所有联邦模型codex chat --model deepseek-coder-33b就能直接调用无需修改配置文件。这解决了 OpenRig 最大的痛点每次换模型都要改 config、重启服务。7.2 智能路由基于 token count 和 latency 的动态负载均衡更进一步codex federate支持策略路由# ~/.codex/federate.yaml policies: - name: auto-router condition: tokens 8192 || latency 2000 action: route-to: qwen2-7b - name: code-specialist condition: content contains function and content contains python action: route-to: deepseek-coder-33b当用户输入超过 8192 tokens或历史平均延迟超过 2 秒自动切到 qwen2-7