开了多个 Codex CLI 实例，如何给每个窗口配置独立模型？

最近在折腾开发环境的时候，有个小需求其实挺普遍的：为了处理不同的任务，我习惯同时开四五个 Codex CLI 的终端窗口。比如一个在写前端代码，一个在写脚本，还有一个在调试旧项目。

但问题随之而来：默认情况下，打开的这些 CLI 窗口往往共用一套模型配置。这就导致我想在这个窗口用 GPT-4 跑逻辑，那个窗口用 GPT-3.5 快速补全代码时，得频繁切换配置，非常折腾。有没有办法让不同的 CLI 实例拥有各自独立的模型设置呢？经过一番摸索，答案当然是肯定的。

为什么会“打架”？

大多数 CLI 工具在启动时，都会去读取用户目录下的默认配置文件（比如 ~/.config 或者项目根目录下的配置文件）。当你打开多个进程时，它们读取的是同一个文件源头，自然就共享了模型参数（API Key、模型名称、温度 Top-P 等）。

要解决这个问题，核心思路就是打破这种共享机制，让每个实例读取不同的配置源。

方案一：环境变量大法（最推荐）

这是最通用也最优雅的方法，不需要你改动任何系统全局配置文件，也不会污染其他项目的设置。

在启动新的 CLI 实例前，直接在当前的 Shell 会话中临摹环境变量。Codex CLI 通常支持通过环境变量来覆盖配置文件中的设置。

假设你想启动一个使用 o1-preview 模型的专用窗口，操作流程如下：

1. 打开一个新的终端窗口。
2. 输入以下命令（具体变量名请参照你使用的 CLI 工具文档，通常类似 MODEL_NAME 或 AI_MODEL）：

   export AI_MODEL=o1-preview
   export AI_TEMPERATURE=0.7
   

3. 正常启动你的 CLI 工具：codex start

通过设置环境变量来指定该终端实例使用的模型

此时，这个窗口内的进程就会优先读取刚才设置的环境变量，而忽略全局配置。你可以再开一个窗口，这次设为 gpt-4o-mini，两边互不干扰。

进阶技巧： 如果你经常这么做，可以写几个简单的 Shell 函数或者 alias。比如写一个 dev-pro 自动加载高端模型，写一个 dev-mini 自动加载轻量模型，一键切换，效率起飞。

方案二：带参数启动

看看你手头的 Codex CLI 工具是否支持在启动命令后直接加参数。

很多优秀的工具都支持诸如：

codex start --model=gpt-4 --max_tokens=2000

如果支持，那恭喜你，这是最简单的方式。直接给每个启动命令创建不同的桌面快捷方式或者 Shell 脚本即可。

方案三：工作区级配置

项目目录下的配置文件结构示意

如果你是在不同的项目文件夹下工作，最好的办法是将配置文件下沉到项目中。

检查一下 CLI 工具是否支持读取当前工作目录下的配置文件（例如 .codexrc 或 codex.config.json）。工具通常会遵循“当前目录优先级高于全局目录”的原则。

操作方法：

1. 进入项目 A 的目录。
2. 创建配置文件，写入需要的模型 ID。
3. 进入项目 B 的目录。
4. 创建另一个配置文件，写入不同的模型 ID。

这样，只要你在哪个目录下启动 CLI，它就会自动加载该目录专属的配置，完全不需要手动干预。【划重点：记得把配置文件加入到 .gitignore 里，防止把 API Key 传到 GitHub 上去！】

方案四：多用户或多配置文件路径（高阶）

如果以上方法都不行，或者你想彻底隔离，可以使用“配置文件路径”参数。

有些 CLI 允许你指定配置文件的位置：

codex start --config ~/.codex_pro_config

你可以在家里准备两套配置文件，一套是日常用的，一套是重型任务用的，每次启动时指定路径。

总结

多开窗口本来是为了并行工作，配置冲突反而成了累赘。其实解决这个问题并不难，最简单的先用环境变量试试，如果不行就看看有没有启动参数支持，最后再考虑项目级配置。

折腾好了，左边窗口用 o1 深度思考，右边窗口用 4o-mini 快速生成 Boilerplate 代码，这才是多屏开发的正确姿势。希望这些小技巧能帮到同样在纠结这事的你！