Использование IDE OpenAI Codex с локальными моделями Ollama в VSCodium

Плагин OpenAI Codex IDE для VSCodium можно настроить для работы с локальными моделями Ollama, хотя официально он не поддерживает профили или флаги, как CLI. Редактируя файл config.toml, разработчики могут использовать эту настройку, чтобы избежать облачных ИИ-решений.

Ключевые детали

Чтобы настроить OpenAI Codex IDE для работы с локальными моделями Ollama, вам необходимо получить доступ к настройкам плагина в VSCodium:

• Перейдите на вкладку Codex и нажмите на значок настроек вверху.
• Выберите "Настройки Codex" и затем "Открыть config.toml".

В файле config.toml используйте следующую конфигурацию:

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

Обратите внимание, что нет встроенного метода для переключения моделей или перезагрузки конфигурации без перезапуска VSCodium. Несмотря на этот небольшой недостаток в реализации плагина, эта настройка позволяет полностью локальное кодирование ИИ с разумным использованием инструментов. Однако производительность, особенно с моделью размером около 50 ГБ, медленнее, чем у платных решений, но остается функциональной и удовлетворительной для многих разработчиков.

Эта настройка полезна для разработчиков, которые предпочитают работать офлайн и имеют опасения по поводу конфиденциальности при использовании облачных ИИ-сервисов, хотя и сопровождается некоторыми потерями в производительности. По сравнению с другими плагинами, такими как Kilocode и Roo, плагин Codex показал превосходные результаты при использовании тех же моделей.