Usando o OpenAI Codex IDE com Modelos Locais do Ollama no VSCodium

O plugin OpenAI Codex IDE para VSCodium pode ser configurado para funcionar com modelos locais do Ollama, apesar de não suportar oficialmente perfis ou flags como a CLI. Ao editar o arquivo config.toml, os desenvolvedores podem usar essa configuração para evitar soluções de IA baseadas em nuvem.
Detalhes Principais
Para configurar o OpenAI Codex IDE para funcionar com modelos locais do Ollama, você precisará acessar as configurações do plugin no VSCodium:
- Vá para a aba Codex e clique na engrenagem de Configurações no topo.
- Selecione "Configurações do Codex" e depois "Abrir config.toml".
Dentro do arquivo config.toml, use a seguinte configuração:
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 = falseObserve que não há um método integrado para alternar modelos ou recarregar a configuração sem reiniciar o VSCodium. Apesar desse pequeno contratempo na implementação do plugin, essa configuração permite programação com IA totalmente local com uso de ferramentas razoavelmente bom. No entanto, o desempenho, especialmente com um modelo de cerca de 50GB de tamanho, é mais lento do que as opções pagas, mas permanece funcional e satisfatório para muitos desenvolvedores.
A configuração beneficia desenvolvedores que preferem trabalhar offline e têm preocupações com privacidade em relação aos serviços de IA em nuvem, mesmo que isso implique algumas concessões de desempenho. Comparado a outros plugins como Kilocode e Roo, o plugin Codex mostrou desempenho superior com os mesmos modelos.
📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA
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