TLDRcodex debug models --bundled /root/.codex/model-catalog.jsonpython -m json.tool /root/.codex/model-catalog.json /dev/null然后在 /root/.codex/config.toml 添加model_catalog_json “/root/.codex/model-catalog.json”最后codex app-server daemon stop重新启动 Codex 即可。model_catalog_json 是官方支持的配置项用于让 Codex 启动时读取指定的模型目录。OpenAI Developers codex debug models --bundled 目前也确实会输出 CLI 内置的 bundled model catalog。详细指令操作分析问题现象Codex 有时会出现模型列表异常某个模型实际仍然可以使用但 /model 中找不到或者 Codex 提示这类问题不一定意味着模型本身不可用更可能是 Codex 获取到的 Model Catalog 与当前客户端内置的模型信息不一致。Codex 本地实际上存在一份随客户端发布的 bundled model catalog可以通过下面的命令查看codex debug models --bundled如果目标模型能在这里找到但 Codex 实际模型列表中没有那么问题大概率出在 Codex 当前使用的模型目录而不是模型本身。正常运行时它可能使用服务器返回的模型目录或本地缓存后的模型目录。公开 issue 中已经出现过类似情况codex debug models --bundled 中存在模型但 codex debug models、models_cache.json 和模型选择器中却不存在该模型。强制 Codex 使用当前客户端自带的 bundled model catalog绕过异常的 effective model catalog。修复操作先把 Codex 当前版本内置的模型目录导出codex debug models --bundled /root/.codex/model-catalog.json–bundled 输出的是当前 Codex 客户端内置的模型定义因此这样可以保证 catalog 与当前客户端版本基本匹配python -m json.tool /root/.codex/model-catalog.json /dev/null检验json文件是否是完好的然后关闭Codex的app server, codex app-server daemon stop