Codex CLI mit EU-Modellen: Kimi K3, GLM 5.3 und DeepSeek V4.1 Flash über einen eigenen Provider

Codex CLI spricht mit jedem Provider, der die OpenAI Responses API bedient. Das Nodion AI Gateway unter https://api.nodion.ai/v1 bietet /v1/responses, also reicht ein Provider-Block in ~/.codex/config.toml, um Codex mit Kimi K3, GLM 5.3 oder DeepSeek V4.1 Flash zu nutzen. Das Gateway routet nur zu Providern mit Sitz in der EU, die alle mit Zero Data Retention ausliefern. Ein Konto bei diesen Providern brauchst du nicht: Codex ruft alles mit deinem Nodion-API-Key auf.

Die Anleitung folgt der Codex-Dokumentation zum Release 0.165.0 (Oktober 2026).

Was du brauchst

• Ein Nodion-Konto und ein Projekt mit AI Inference.
• Einen API-Key: einen Inference-Key aus AI Inference → Keys (er beginnt mit nodion_ai_ und wird einmal angezeigt) oder einen Key, den du auf deinem AI Coding Plan anlegst. Keys für die Nodion-Plattform-API funktionieren hier nicht.
• Guthaben im Prepaid-Wallet, außer der Key liegt auf einem Coding Plan.
• Codex CLI. Die Profil-Dateien weiter unten brauchen 0.134.0 oder neuer.

Setz den Key in der Shell, in der Codex läuft:

export NODION_AI_KEY=nodion_ai_dein_key

Nodion als eigenen Provider eintragen

Öffne ~/.codex/config.toml und ergänze:

# ~/.codex/config.toml
model = "moonshot/kimi-k3"
model_provider = "nodion"

[model_providers.nodion]
name = "Nodion"
base_url = "https://api.nodion.ai/v1"
env_key = "NODION_AI_KEY"
wire_api = "responses"

• model ist die Model-ID aus dem Nodion-Katalog, mit Schrägstrich.
• model_provider wählt den Block darunter aus. Die IDs openai, ollama und lmstudio sind reserviert, der Provider braucht also eine eigene ID.
• env_key nennt die Umgebungsvariable mit dem Key. Eigene Provider überspringen den OpenAI-Login, solange du requires_openai_auth nicht setzt.
• wire_api = "responses" ist der einzige Wert, den Codex akzeptiert, und der Standard. Alte Configs mit wire_api = "chat" lehnt Codex beim Einlesen ab: `wire_api = "chat"` is no longer supported.

Quellen, geprüft im Oktober 2026: Codex Config-Referenz, Diskussion #7782, model-provider-info.

Ein Modell wählen

Drei Chat-Modelle aus der Liste der AI Coding Plans, alle mit Tools und Reasoning:

Modell	ID	Input	Kontext (Katalog)	Max. Output
Kimi K3	moonshot/kimi-k3	Text, Bild, Video	1.048.576	32.768
GLM 5.3	z-ai/glm-5.3	Text	1.048.576	131.072
DeepSeek V4.1 Flash	deepseek/deepseek-v4.1-flash	Text, Bild	1.048.576	393.216

Für eine Session wechselst du mit -m (--model), der Provider bleibt der aus deiner Config:

codex -m z-ai/glm-5.3
codex -m deepseek/deepseek-v4.1-flash

Profile sind jetzt eigene Dateien

Seit Codex 0.134.0 liest --profile keine [profiles.name]-Tabellen mehr aus config.toml. Jedes Profil ist eine eigene Datei, ~/.codex/<name>.config.toml, mit Keys auf oberster Ebene, die Codex über deine Basis-Config legt. Lass den Provider-Block in config.toml und leg pro Modell ein Profil an:

# ~/.codex/nodion-glm.config.toml
model = "z-ai/glm-5.3"
model_provider = "nodion"

codex --profile nodion-glm
codex exec --profile nodion-glm "Fasse die offenen TODOs in diesem Repo zusammen"

Projekt-Configs können den Provider nicht setzen

Eine .codex/config.toml im Repository liest Codex für vertrauenswürdige Projekte, ignoriert dort aber model_provider und model_providers und zeigt beim Start eine Warnung. Der Provider-Block gehört also in ~/.codex/config.toml oder in eine Profil-Datei. Wirken deine Settings nicht, zeigt /debug-config, welche Config-Ebenen Codex geladen hat.

Quellen: Codex Advanced Config, Codex Config Basics, Slash-Commands.

Der Haken beim Kontextfenster

Codex hat keine eingebauten Metadaten für diese Model-IDs. Es meldet Unknown model moonshot/kimi-k3 is used. This will use fallback model metadata. und rechnet mit einem Kontextfenster von 272.000 Tokens. model_context_window kann diesen Wert senken, aber nicht anheben. In Codex bleibt der nutzbare Kontext also unter den 1.048.576 Tokens, die der Katalog für alle drei Modelle nennt. Die Warnung selbst ist erwartbar.

Quelle: model_info.rs im Codex-Repository.

Das Setup prüfen

Starte codex in einem Repository und führe /status aus. Das zeigt die Session-Konfiguration: aktives Modell, Approval Policy, beschreibbare Pfade und verbleibenden Kontext. Das beweist nicht, dass ein Call durchgeht, schick deshalb einen ersten Prompt, zum Beispiel „Erklär in zwei Sätzen, was dieses Repository macht.“ Kommt eine Antwort, passen Key, Base-URL und Model-ID. In AI Inference siehst du den Traffic in den Tabs Usage und Requests.

Was ein zustandsloses /v1/responses praktisch bedeutet

• Nichts wird gespeichert. Nodion speichert keine Responses: store wird ignoriert, die Antwort meldet store: false. previous_response_id, conversation und GET /v1/responses/{id} gibt es nicht. Codex schickt mit jedem Request den ganzen Verlauf in input und kommt ohne sie aus.
• Lange Sessions kosten pro Runde mehr. Jeder Request trägt den bisherigen Verlauf, die Input-Tokens wachsen also mit der Session. Gecachter Input wird zum Cache-Preis abgerechnet, wenn die Route ihn meldet.
• Websuche funktioniert. Das Gateway führt web_search selbst über die Nodion-Websuche aus und liefert Query und Quell-URLs in einem Item web_search_call. Die Suche gibt Treffer aus dem Index zurück (Titel, URL, Snippet) und öffnet keine Seiten. Standardmäßig höchstens 10 Suchen pro Response (max_tool_calls, maximal 20).
• Tools: function, custom, namespace und web_search. Andere gehostete Tools lehnt das Gateway ab.
• Tool-Outputs sind Text. Bilder und Dateien in Tool-Outputs erreichen das Modell nicht, ein Hinweis im Text ersetzt sie.

Abrechnung: Wallet oder Coding Plan

Ein Key ohne Plan zahlt aus dem Prepaid-Wallet: Input- und Output-Tokens zum Preis des Modells. Jede Websuche wird wie ein Call des Web-Search-Tools abgerechnet, jede Modellrunde wie eine Chat Completion. Ein Key auf einem AI Coding Plan (Go, Pro oder Max) nutzt stattdessen die enthaltene Nutzung des Plans für Chat und Tools. Sie zählt gegen ein 5-Stunden-, ein Wochen- und ein Monatsfenster. Ist eines voll, laufen Requests nur dann aus dem Wallet weiter, wenn der Plan Wallet-Nutzung erlaubt. Preise pro Modell stehen auf den Modellseiten unter AI Inference, die Pläne unter AI Coding Plans.

Fehlersuche

• 401: der Key fehlt oder hat den falschen Typ. Plattform-Keys (nodion_…) funktionieren auf dieser API nicht. Nimm einen Inference-Key (nodion_ai_…) oder einen Key von deinem Coding Plan und prüf, dass NODION_AI_KEY in der Shell exportiert ist, die Codex startet.
• 400 bei einem Tool: gehostete Tools außer web_search, etwa file_search oder code_interpreter, lehnt das Gateway mit 400 ab. Ebenso background, prompt, truncation: "auto", file_id und file_url.
• 404 model not found: die Model-ID stimmt nicht. curl https://api.nodion.ai/v1/models listet die genauen IDs und braucht keinen Key.
• 402: das Wallet deckt den Request nicht, oder ein Spend-Limit ist erreicht. Lade im Tab Billing auf oder prüf das Tageslimit des Keys.
• 503: keine gesunde Route für das Modell passt zu den AI-Settings des Projekts, etwa weil seine Provider dort ausgeschlossen sind.

Quellen: AI-API-Referenz: Responses API, Fehler und Limits, AI-Inference-Docs, AI Coding Plans.

Weiter geht's

• Alle Felder der Responses API auf Nodion: AI-API-Referenz.
• Lieber OpenCode? OpenCode mit Kimi K3 und GLM 5.3. Für Aider, Cline und Continue: Aider, Cline und Continue mit EU-Modellen.
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