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 = false

Ten 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.