Codex Pro API：Codex を OpenAI 互換のインターフェースに変換し、Cline や Cursor に接続する | ツール

これも私自身の使用経験に基づいた整理であり、公式ドキュメントの転載ではありません。もしClineやCursorを使用しており、Codexのモデルを統合したい場合は、このソリューションを参考にしてください。

プロジェクトのアドレス

GitHub: https://github.com/violet27chen/codexProapi

このツールの機能

簡単に言うと、Codex（gpt-5.5、gpt-5.4、gpt-5.4-mini、gpt-5.3-codex、gpt-image-2など）をOpenAI互換のAPIとして提供することで、Cline、Cursor、またはOpenAIインターフェースをサポートするあらゆるクライアントで直接利用できるようになります。

主な機能は以下の2つです：

テキスト対話：/v1/chat/completions
画像生成：/v1/images/generations（gpt-image-2など）

もし既にClineやCursorでコードを書いている場合、このツールを使えば公式のインターフェースが公開されるのを待たずにCodexのモデルを直接呼び出すことができます。

主な特徴

いくつか実用的だと思われる機能を挙げます：

1）複数アカウントのローテーションとフェイルオーバー

複数のCodexアカウントを設定でき、リクエストは自動的にアカウント間でローテーションされます。あるアカウントがダウンした場合、プロキシが自動的に次のアカウントで再試行を行うため、手動で切り替える必要はありません。これは特にアカウント数が多い場合に安定性に大いに役立ちます。

2）個別アカウント用のプロキシ

各アカウントには個別のプロキシ（HTTP、HTTPS、SOCKSをサポート）を割り当てることができます。そのアカウントのすべてのリクエストとトークンの更新はこのプロキシを通じて行われます。複数のノードを持っている場合や、特定のアカウントで特定のルートを使用したい場合に便利です。

3）トークンの自動更新

バックグラウンドで定期的にOAuth access_tokenが自動的に更新されます（最小間隔は5分）。更新に成功すると、以前「利用不可」と表示されていたアカウントも自動的にローテーションに再参加します。一度設定すれば、あとはほとんど手を出す必要はありません。

4）一括インポート

.txtファイルを貼り付けたりアップロードしたりすることで、Refresh Tokenを一括でインポートできます（1行に1つのアカウント）。システムが自動的にaccess_tokenを取得し、アカウント情報を保存します。複数のアカウントを管理している場合、一括インポートの方がはるかに効率的です。

5）インタラクティブな管理画面

Webベースの管理インターフェース（デフォルト：http://localhost:1455/）があり、以下の操作が可能です：

アカウントやプロキシ設定の管理
リアルタイムのリクエストやログの確認
モデルの利用状況の確認
使用量の統計の確認

中国語と英語の両方に対応しています。

使用方法

方法1：デスクトップ版（推奨）

GitHubのリリースからWindows用のインストールパッケージをダウンロード：https://github.com/violet27chen/codexProapi/releases
インストールして実行すると、設定画面がソフトウェアウィンドウ内で開きます。
ソフトウェアを閉じると、ローカルサービスも自動的に停止します。
デスクトップ版は現在Windows専用で、macOSとLinuxではコマンドラインでの使用が必要です。

方法2：コマンドライン

Node.js 18以上が必要です：

npm install -g codex-proapi  
codex-proapi

起動後、http://localhost:1455/にアクセスしてください。

Cline / Cursorでの設定方法

設定項目	入力内容
Base URL	`http://localhost:1455/v1`
モデル	`gpt-5.4`、`gpt-5.5`、またはサポートされている他のモデル
API Key	任意の値を入力（検証されません。認証は設定したアカウントに基づきます）

設定手順：

http://localhost:1455/のアカウントページでCodexアカウントを追加します（OAuthログイン、JSONの貼り付け、または一括インポート）。
プロキシが必要な場合は、アカウントに個別のプロキシURLを割り当てます。
クライアントでBase URLとモデルを設定します。
その後は直接使用でき、プロキシが自動的にローテーション、再試行、トークンの更新を処理します。

画像生成

/v1/images/generationsインターフェースを使用して画像を生成できます：

curl -X POST http://localhost:1455/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"a cat","n":1,"size":"1024x1024"}'

サポートされているモデル：gpt-image-2（デフォルト）、gpt-image-1.5、gpt-image-1、gpt-image-1-mini。

トラブルシューティング

よくある問題とその対処法：

ログイン時に地域がサポートされていないと表示される：ログインページもプロキシを経由していることを確認し、別のノードを試してください。
リクエストでfetch failedとエラーが発生する：アカウントが有効か確認し、サーバーがchatgpt.comにアクセスできるかを確認してください。
400エラー「Missing required parameter: tool…」：クライアントで/toolsの呼び出しを無効にすると、プロキシが自動的にtool_choice: noneを設定します。

このツールが適している人

ClineやCursorでコードを書いており、Codexのモデルを利用したい人
複数のCodexアカウントを持ち、ローテーションやフェイルオーバーが必要な人
異なるアカウントに異なるプロキシルートを設定したい人
ローカルで管理可能なAPIミドルウェアが必要な人

まとめ

ClineやCursorを使用していてCodexのモデルを活用したい場合、このツールはほぼ「インストールするだけで使える」状態です。複数アカウントのローテーション、個別プロキシ、トークンの自動更新などの機能により、手動操作が大幅に省けます。

このプロジェクトはオープンソースで、MITライセンスの下で提供されています。問題があればGitHubのIssuesでフィードバックをお願いします：
https://github.com/violet27chen/codexProapi/issues