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兄弟们全网最简最全DeepSeek V4 Flash接入Codex教程来了。 看完还不会的,直接来找我。 其实就三步,比你想的简单多了: 第一步,打开Codex,点开API设置。 第二步,找到DeepSeek的API文档,复制你的密钥。 第三步,在Codex配置页粘贴密钥,选V4 Flash模型。 完事了。 真的就这么简单。 我见过有人写几千字教程,配几十张截图。 没必要。 核心就是:拿到密钥,填进去,选模型。 现在你就能在Codex里直接调用V4 Flash了。 速度比官方网页版快,还能结合Codex的其他功能。 有人问:这有什么实际用途? 比如你可以: 用V4 Flash处理复杂逻辑和长文本。 用Codex的界面做持久化聊天和项目管理。 把两者结合,搞自动化工作流。 具体能玩出什么花样,看你想象力。 但第一步永远是:先把密钥填进去。 就这么简单。

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Hermes Agent这样设置那么恭喜你为了省钱又进一步😂 deepseek为主大模型,kimi2.6为视觉模型,并且无需来回切换,只要丢图片进去就会自动使用kimi2.6去识别。(理论是你可以设置更多的大模型去完成不同的工作,并且全程自动无需切换大模型) 写很多以X文章的形式去编辑这类干货教程已经很多了,我想试试普通的发帖方式编辑会不会被更多的人去看到。 那么话不多说下面直接是干货! - 主模型:deepseek-v4-pro 视觉模型:kimi-k2.6 运作逻辑:deepseek 负责所有的工具调用、代码、排查、对话,一旦你丢过来图片或者视频帧,系统自动切到 kimi 去识图,识完把结果扔回给 deepseek 继续处理。整个过程不需要手动切换模型,你体感上就是同一个助手在干活,但实际上后面是两个大脑在协作。 - 为什么这样搭 deepseek-v4-pro 的工具调用和长上下文处理能力确实强,跑代码任务、排查问题、多步骤复杂操作的稳定性比 kimi 好一截。 但它有一个硬伤暂时不支持多模态,直接给它丢图片会报 unknown variant image_url 的错。 而 kimi-k2.6 的多模态能力不用说,中文 OCR 也准,但纯文本推理和工具调用不如 deepseek 稳。 所以最优解就是各取所长,deepseek 当大脑,kimi 当眼睛。 (其实说白了就是为了省Token!!!) - 配置步骤 第一步,确保 API Key 就位。在 `~/.hermes/.env` 里确认两行: ``` DEEPSEEK_API_KEY=你的deepseek密钥 KIMI_API_KEY=你的kimi密钥 ``` 第二步,切主模型,终端敲: ``` hermes config set model.default deepseek-v4-pro hermes config set model.provider deepseek ``` 第三步,设视觉模型: ``` hermes config set kimi-k2.6 hermes config set kimi-coding hermes config set ``` 第四步,如果你的 kimi key 是老 key(sk- 开头不是 sk-kimi- 开头),需要在 `.env` 最后加一行: ``` KIMI_BASE_URL= ``` 新 key 走 key 走 默认写的 是错的,不改会 401。 第五步,`/reset` 重开会话,生效。 - 踩过的坑 一个是上面说的 api 地址问题, 和 差一个字母,排查了好一阵。 另一个更隐蔽:Hermes 内置的 vision 工具往 kimi API 发请求时,content 数组里 image_url 排在了 text 前面,kimi 的接口不认这个顺序,偶尔 400。 目前的变通方案是发图时绕过内置工具,直接 Python 调 moonshot API,text 放 image_url 前面就没事。 不影响使用,但不算完美,等后续优化。 - 配完之后你正常跟他聊天就行,deepseek 处理一切。 发图过来的时候,你不需要说"用 kimi 看",系统自动检测到图片就走 kimi 视觉,识读完无缝回到 deepseek 继续对话。 你体感上就是同一个助手能看能想能干,但后台其实是两个模型在做各自最擅长的事。 这个方案的最大好处是不用你在聊天里手动切模型,流程全自动。而且以后如果想换视觉模型,改 ` 一行就行,不影响主模型。 - 兄弟们有哪个不懂的直接甩在评论区,狙击手会挨个解答!

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试了一下 OpenAI 新出的 Codex App,有些亮点 跟 Skills 的适配还是有点问题,模型的主要问题就是慢 OpenAI 给 Pro 和 Plus 用户的 Codex 额度在未来两个月内全部翻倍了 👇看一下详细的能力介绍: Skills 可视化管理 有一个专门的 Skills 列表界面,预置了一些官方 skills,也可以扫描你已经安装的 skills。注意这里只能扫描 NPX 安装的,本地创建的(比如在 Claude Code 里创建的)扫不出来。 还支持 Skills Creator 创建的 skills,可以直接在 APP 里用它去创建新 skills。 ------ 定时任务功能,这个挺实用的。 可以让 AI 定期执行某些任务,比如每周给你一个解决问题的报告,定期去解决某个项目的 PR 问题,或者定期 review 代码。 对于需要持续维护的项目来说,这个功能还是挺有价值的。 ------ Codex APP 现在支持计划模式了。 因为它跟 Codex CLI 共享后端,所以现在 Codex CLI 也同步支持计划模式了。这意味着 AI 会先规划任务步骤,让你确认后再执行。 ------ 用量显示的样式做得挺好的。 进度条、余量、使用情况都很清楚,一眼就能看到你还有多少额度。 还有 code review 的快捷方式,可以快速调用你的 skills。MCP 的添加也支持。 ====== 实测:用 video-wrapper skill 跑了一遍 我测试主要是让它跑了一个我最近做的 skill,可以一键给视频添加视频包装,比如卡片、花字、人物条、章节标题这些。 这个 skill 挺复杂的,所以很适合用来测试。 ------ 第一次运行的问题 可以工作,但第一次它选了 PIL 这个方案,比较差。 核心问题是什么?它跟你没有交互。 我的 skill 里边写清楚了:要先问用户要哪套方案,再给出包装方案让用户确认,用户确认了再开始包装。 但在 Codex 这里,明显没有交互。它就直接跑,把所有决定都自己做了,跑完就完了。出错了也不管,直接用降级方案。 ------ 修复后的效果 我让它修复以后,它倒是能修复。重新跑了一遍,效果也不错。 最终生成的视频包装效果还行: ▸ 左下角有人物卡片 ▸ 有花字 ▸ 有各种卡片和章节标题 ▸ 结论卡片也加上了 因为我们用前端代码约束了样式,所以它在样式上不会出什么错误。 ------ 体验总结 整个过程很不可控: ▸ 速度很慢 - Codex 本身速度就慢 ▸ 交互明显不够 - 你根本不知道进到哪个阶段了,也不知道它的方案是什么 ▸ 只管执行 - AI 一直在执行,不会停下来问你 可能是它不太适应 skills 规范,只是简单做了一下适配,没有 Claude Code 跟 skills 的适配那么好。

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