Verwendung von OpenAI Codex IDE mit lokalen Ollama-Modellen in VSCodium

Das OpenAI Codex IDE-Plugin für VSCodium kann so konfiguriert werden, dass es mit lokalen Ollama-Modellen arbeitet, obwohl es offiziell keine Profile oder Flags wie die CLI unterstützt. Durch das Bearbeiten der config.toml-Datei können Entwickler dieses Setup nutzen, um cloud-basierte KI-Lösungen zu vermeiden.

Wichtige Details

Um das OpenAI Codex IDE für die Verwendung mit lokalen Ollama-Modellen zu konfigurieren, müssen Sie auf die Einstellungen des Plugins in VSCodium zugreifen:

• Gehen Sie zum Codex-Tab und klicken Sie auf das Einstellungssymbol oben.
• Wählen Sie "Codex-Einstellungen" und dann "Open config.toml".

In der config.toml-Datei verwenden Sie die folgende Konfiguration:

model = "qwen3-coder-next:Q4_K_M"
model_provider = "ollama"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.ollama]
name = "Ollama"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
[analytics]
enabled = false

Bitte beachten Sie, dass es keine eingebaute Methode gibt, um die Modelle zu wechseln oder die Konfiguration ohne einen Neustart von VSCodium neu zu laden. Trotz dieses kleinen Rückschlags in der Implementierung des Plugins ermöglicht dieses Setup vollständig lokales KI-Coding mit einer vernünftigen Nutzung der Tools. Die Leistung, insbesondere bei einem Modell von etwa 50 GB Größe, ist jedoch langsamer als bei kostenpflichtigen Optionen, bleibt aber für viele Entwickler funktional und zufriedenstellend.

Das Setup kommt Entwicklern zugute, die es bevorzugen, offline zu arbeiten und Datenschutzbedenken gegenüber cloud-basierten KI-Diensten haben, auch wenn es einige Leistungseinbußen mit sich bringt. Im Vergleich zu anderen Plugins wie Kilocode und Roo zeigte das Codex-Plugin eine überlegene Leistung mit denselben Modellen.