Usando OpenAI Codex IDE con modelos locales de Ollama en VSCodium.

El complemento de OpenAI Codex IDE para VSCodium se puede configurar para trabajar con modelos locales de Ollama, a pesar de no soportar oficialmente perfiles o flags como la CLI. Al editar el config.toml, los desarrolladores pueden utilizar esta configuración para evitar soluciones de IA basadas en la nube.
Detalles clave
Para configurar el OpenAI Codex IDE para trabajar con modelos locales de Ollama, necesitarás acceder a la configuración del complemento en VSCodium:
- Ve a la pestaña de Codex y haz clic en el icono de configuración en la parte superior.
- Selecciona "Configuraciones de Codex" y luego "Abrir config.toml".
Dentro del archivo config.toml, usa la siguiente configuración:
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 = falseTen en cuenta que no hay un método integrado para cambiar modelos o recargar la configuración sin reiniciar VSCodium. A pesar de este pequeño inconveniente en la implementación del complemento, esta configuración permite una codificación de IA totalmente local con un uso de herramientas razonablemente bueno. Sin embargo, el rendimiento, especialmente con un modelo de alrededor de 50GB, es más lento que las opciones de pago, pero sigue siendo funcional y satisfactorio para muchos desarrolladores.
La configuración beneficia a los desarrolladores que prefieren trabajar sin conexión y tienen preocupaciones de privacidad con los servicios de IA en la nube, aunque viene con algunas desventajas de rendimiento. En comparación con otros complementos como Kilocode y Roo, el complemento Codex mostró un rendimiento superior con los mismos modelos.
📖 Lee la fuente completa: r/LocalLLaMA
👀 Ver también

BuddyBoard: Un Tablero de Líderes Competitivo para la Función /buddy de Claude Code
BuddyBoard es una herramienta creada por la comunidad que genera una tabla de clasificación competitiva para la función /buddy de Claude Code, creando cartas coleccionables con estadísticas, niveles de rareza y un BuddyDex que rastrea 1,728 combinaciones posibles. Ejecuta con npx buddy-board para enviar tu compañero a la clasificación global.

Claude Code Plugin Yoink Reemplaza las Dependencias de Bibliotecas para Reducir el Riesgo de la Cadena de Suministro
Yoink es un complemento de Claude Code que elimina dependencias complejas al reimplementar solo las funciones necesarias, utilizando un flujo de trabajo de tres pasos con los comandos /setup, /curate-tests y /decompose. Actualmente es compatible con Python, y se está trabajando en la compatibilidad con TypeScript y Rust.

Mi Agente Construyó Su Propio Sistema de Interocepción — Ahora Tiene Deseos

CrabMeat v0.1.0: Un Gateway de Agentes Centrado en Seguridad que No Confía en el LLM para el Límite de Seguridad
CrabMeat v0.1.0 es una puerta de enlace WebSocket para cargas de trabajo de LLM agentivas que impone seguridad a nivel arquitectónico: indirección de ID de capacidad, clases de efecto, IRONCLAD_CONTEXT instrucciones fijadas, cadena de auditoría a prueba de manipulaciones, filtro de fugas de salida en streaming y sin modo YOLO.