設定リファレンス

opencodex は ~/.opencodex/config.json から設定を読みます。ocx init とダッシュボードがこのファイルを書きますが、直接編集しても構いません。プロキシは起動時に再読み込みします。サービス稼働中は、手編集の前にプロキシを止めるかダッシュボード/管理 API を使ってください。 実行中プロセスは設定をメモリに保持し、途中の保存でディスクを上書きし得ます。v2.7.41 以降、手編集した claudeCode サブツリーはそれらの保存でも保持されます。他のキー（例: providers）は依然として失われることがあります。途切れた、または正しい JSON でないなどファイルをパースできない場合は config.json.invalid-<timestamp> にバックアップし、コンソールに警告したのちデフォルト値で起動します。ファイルがなくてもデフォルト設定（単一の openai forward プロバイダー）を使います。

予約された OpenAI プロバイダー

openai と openai-apikey は固定の予約 id です。openai.codexAccountMode はデフォルト "pool" でメインと追加アカウントを選択し、"direct" は現在の Codex caller/メインログインだけを使います。API は設定された API key/key pool だけを使います。bare モデルまたは openai-apikey/<model> で選択し、認証情報経路間の fallback はありません。 API GPT-5.6 メタデータは context 1,050,000 / max input 922,000 で、Pro virtual id は wire で base モデルと reasoning.mode: "pro" に変換されます。

openaiProviderTierVersion: 2 は現在の単一プロバイダー projection マーカーです。shipped v1 config を移行する前に config.json.pre-openai-tiers-v2.bak を no-replace で作成し、既知のレガシー namespaced selected id を bare id に変えます。

最上位（`OcxConfig`）

Field	Type	Default	Meaning
`port`	`number`	`10100`	プロキシがリッスンするポート。
`hostname?`	`string`	`"127.0.0.1"`	バインドアドレス。LAN に公開するには `"0.0.0.0"` に設定します（`OPENCODEX_API_AUTH_TOKEN` が必要、下記リモートアクセス参照）。
`proxy?`	`string`	—	外向きの HTTP(S) プロキシ URL または `${ENV_VAR}` 参照。該当環境変数が空のとき `HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` に適用し、loopback は `NO_PROXY` に維持します。
`providers`	`Record<string, OcxProviderConfig>`	—	プロバイダー名 → 設定 map。
`openaiProviderTierVersion?`	`2`	移行設定	単一の省略可能 OpenAI projection 完了マーカー。
`defaultProvider`	`string`	`"openai"`	ルーティングでより良い match が見つからなかったときに使うプロバイダー。
`subagentModels?`	`string[]`	`gpt-5.5`、GPT-5.6 3種、`gpt-5.4-mini`	Codex サブエージェントセレクターの先頭に表示するネイティブ slug または `provider/model` id。最大 5 つで、明示的な空配列もそのまま保存します。v2 ガイダンスのロスターは、Codex の picker-visible・v2 互換・priority 順の先頭 5 件との設定済みモデルの共通部分で、正規カタログ slug と利用可能な effort ラダーを使います。除外された項目も設定には残ります。
`injectionModel?`	`string`	—	希望するネイティブ/ルーティングのサブエージェントモデル。別の `multiAgentGuidanceEnabled` が制御する OpenCodex 作成の v2 委任ガイダンスで使われ、`syncCodexSubagentDefaults` のオプトインにより新しいタスクの Codex ネイティブ既定値にも適用できます。
`injectionEffort?`	`string`	—	希望するサブエージェント reasoning effort（`low` から `ultra`）。`injectionModel` と一緒に使うときだけ意味を持ち、委任ガイダンスとオプションの Codex ネイティブ既定値で使われます。
`syncCodexSubagentDefaults?`	`boolean`	`false`	OpenCodex が有効な Codex ルーティングを管理している場合、選択した `injectionModel` / `injectionEffort` を次回の sync または restart で Codex ネイティブの `[agents]` サブエージェント既定値へ適用するオプトイン設定。外部のユーザー管理 provider 設定は変更しません。新しく作成される Codex タスクだけに作用し、設定自体が委任を発生させることはありません。既存のユーザー所有対象項目は競合として上書きせず保持します。`injectionModel` が必要で、モデルを消去するとこのオプトインも解除されます。`GET/PUT /api/injection-model` の部分更新フィールドとして公開されます。
`effortCap?`	`string`	—	reasoning effort にリクエストごとに適用する強制上限。マルチエージェント V2 専用機能で、自身のツールリストに V2 協調 surface を持つメインターンと、`x-openai-subagent: collab_spawn` ヘッダーまたは `x-codex-turn-metadata` の `"subagent_kind": "thread_spawn"` 標識が正確に一致する spawn された子ターンに適用されます（標識のついた子は自身のツール surface と無関係に適用対象です）。通常のメインターンと V1 surface メインターンは触れず、コンパクションターンは常に上限をバイパスし、`multiAgentMode: "v1"` は上限機能全体を無効化します（ダッシュボードもパネルを隠します）。`low` から `ultra` を許可し、値を上げずに下げるだけです。上限以下でモデルがサポートする最も高い段階に下げます。モデルが effort 制御を公開しない、または上限以下にサポート段階がない場合は effort フィールドを削除しプロバイダーのデフォルトを適用します。`max` と `ultra` も許可しますが、より低いランク上限を作りません（クライアントが `ultra` を `max` に変換するためリクエストは `low` から `max` で入ります）。ただし、既知のモデル effort ラダーに従い段階が下がるかフィールドが削除される可能性があります。ダッシュボードセレクターは `low` から `xhigh` まで提供します。`GET /api/effort-caps` と `PUT /api/effort-caps` で管理します。
`subagentEffortCap?`	`string`	—	同じ強制上限を codex-rs 標識が正確に一致する spawn された子ターンにだけ適用します: `x-openai-subagent: collab_spawn` または `x-codex-turn-metadata` の `"subagent_kind": "thread_spawn"`。それ以外の内部サブエージェントカテゴリ（レビュー、コンパクション、メモリ整理）はこの上限にかからず、`multiAgentMode: "v1"` は機能全体を無効化します。`low` から `ultra` を許可し両方の上限が設定されていればより低い値を適用し、値を上げずに下げるだけです。上限以下でモデルがサポートする最も高い段階に下げます。モデルが effort 制御を公開しない、または上限以下にサポート段階がない場合は effort フィールドを削除しプロバイダーのデフォルトを適用します。`max` と `ultra` も許可しますが、より低いランク上限を作りません（クライアントが `ultra` を `max` に変換するためリクエストは `low` から `max` で入ります）。ただし、既知のモデル effort ラダーに従い段階が下がるかフィールドが削除される可能性があります。ダッシュボードセレクターは `low` から `xhigh` まで提供します。`GET /api/effort-caps` と `PUT /api/effort-caps` で管理します。
`injectionPrompt?`	`string`	—	注入される v2 案内本文を丸ごと差し替えるカスタムテキスト。`{{model}}`、`{{effort}}`、`{{roster}}` placeholder が置換され、発火条件はそのままです。`PUT /api/injection-model` の `prompt` キーでも設定できます。
`multiAgentGuidanceEnabled?`	`boolean`	`true`	OpenCodex が作成する multi-agent developer ガイダンスだけを制御します。未設定/`true` は v1/v2 ガイダンスを維持し、`false` は Codex ネイティブの `[agents]` 既定値、collaboration surface、`subagentModels`、routing、effort cap を変えずに両方を抑止します。`GET/PUT /api/injection-model` は有効値を返し、PUT は部分更新です。
`disabledModels?`	`string[]`	—	Codex で隠すモデル。ルーティングされた `provider/model` id はカタログと `/v1/models` から除外します。`gpt-5.4` のような通常のネイティブ GPT slug はカタログ項目を `visibility: "hide"` に変え、通常の `/v1/models` 一覧から外します。ダッシュボードの Models ページでモデルごとに切り替えできます。
`multiAgentMode?`	`"v1" \| "default" \| "v2"`	`"default"`	3 段階 multi-agent surface override。`"v1"` は上流 pin より優先してすべてのモデルを v1 に、`"default"` は上流 model pin（sol/terra=v2、luna=v1）に従い、`"v2"` はすべてを v2 に強制します。ダッシュボードの Models ページまたは `ocx v2 mode` で設定します。
`providerContextCaps?`	`Record<string,number>`	`{}`	プロバイダー別の Codex 表示 context cap。既知の context window を下げるだけです。
`contextCapValue?`	`number`	`350000`	ダッシュボード context-cap control で使う値。変えると `providerContextCaps` で有効化されたすべての項目を更新します。
`stallTimeoutSec?`	`number`	`600`	上流データが来ないとき bridge が中断し `response.incomplete` を送るまでの秒数。最小 1。
`connectTimeoutMs?`	`number`	`200000`	DNS/TCP/TLS と最終レスポンスヘッダーだけを待つ試行ごとの deadline。レスポンス body 生成前に終了します。
`shutdownTimeoutMs?`	`number`	`5000`	進行中のターンを中断する前の graceful drain deadline。
`websockets?`	`boolean`	`false`	`supports_websockets` を知らせ Codex が Responses WebSocket 経路を使うようにします。省略または `false` なら HTTP/SSE を維持します。
`apiKeys?`	`OcxApiKey[]`	`[]`	非 loopback バインドで追加許可する生成型 `ocx_…` データプレーン認証情報。ADMIN 認証情報ではありません。ダッシュボードが管理し、項目フィールドは下で説明します。
`codexAutoStart?`	`boolean`	`true`	Codex shim が Codex 実行前に `ocx ensure` を実行するようにします。`false` なら `ocx ensure` は何もしません。
`codexShimAutoRestore?`	`boolean`	`true`	完了した外部 Codex 更新で以前にインストールした shim が置換された場合に復元します。無効にするには `false`、またはプロセスで `OPENCODEX_CODEX_SHIM_AUTO_RESTORE=0` を設定します。
`syncResumeHistory?`	`boolean`	`true`	戻せる Codex App 履歴互換モード。opencodex は元の Codex thread metadata をバックアップし、旧 OpenAI interactive row を `opencodex` に再マッピングし、opencodex が作成した `exec` row を App に見えるソースとして一時的に昇格します。`ocx stop` / `ocx restore` はバックアップした OpenAI row を復元し、残った opencodex user thread を OpenAI に戻し、ネイティブ Codex が `config.toml` からプロキシを削除した後でも開き続けられるようにします。オフにするには `false` に設定します。
`codexAccounts?`	`CodexAccount[]`	`[]`	Codex Auth ダッシュボードが管理する ChatGPT/Codex pool アカウント metadata。secret は `codex-accounts.json` に別途置きます。
`pausedCodexAccountIds?`	`string[]`	`[]`	Codex Auth で再開するまで、今後のすべての Pool 選択から除外するアカウント ID。メインを一時停止した場合は `__main__` も含みます。
`codexAccountNamespaces?`	`Record<string,string>`	—	公開 model selector namespace から保存済み Codex アカウント target への任意 map。この foundation layer は map を検証・保存しますが、picker row の追加や routing の変更は行いません。
`activeCodexAccountId?`	`string`	—	手動選択した pool アカウント。既存 thread affinity を消去して次のリクエストから適用し、処理中のリクエストは現在のアカウントを維持します。
`autoSwitchThreshold?`	`number`	`80`	新しいセッション自動切替用の使用量百分率 threshold。既知の 5 時間、週次、30 日 quota window のうち最も高いスコアを使います。`0` なら quota 自動切替をオフにします。`quota` 戦略と `fill-first` の drain threshold にも使います。
`accountPoolStrategy?`	`"quota" \| "round-robin" \| "fill-first"`	`"quota"`	Codex pool の新しいセッション rotation 戦略。新しいセッションのみに適用され、既存 thread id は affinity を維持します。`quota`（既定）— アクティブアカウントが `autoSwitchThreshold` を超えたら既知 usage 最小を選択。`round-robin` — 適格アカウント間を smooth weighted で均等分散。`fill-first` — cooldown、使用不可、または（設定時）`autoSwitchThreshold` までアクティブアカウントを使い切り（未知 usage は強制切替しない）、安定ソート順で次へ。
`accountPoolStickyLimit?`	`number`	`1`	1 回の round-robin 選択で次へ進む前に保持する成功的新セッション bind 数。範囲 1–100。`accountPoolStrategy` が `round-robin` のときのみ。
`upstreamFailoverThreshold?`	`number`	`3`	一時的な上流失敗が連続して起きたのち、以降の新しいセッションを別の適合 pool アカウントに failover する回数。`0` なら失敗ベースの failover をオフにします。
`modelCacheTtlMs?`	`number`	`300000`	プロバイダー別 `/models` キャッシュの有効期間（5 分）。
`cacheRetention?`	`"none" \| "short" \| "long"`	`"short"`	Anthropic prompt cache ポリシー。オフ、5 分 ephemeral、1 時間 extended のいずれか。
`webSearchSidecar?`	`OcxWebSearchSidecarConfig`	on	ウェブ検索サイドカーオプション（下記参照）。
`visionSidecar?`	`OcxVisionSidecarConfig`	on	ビジョンサイドカーオプション（下記参照）。
`tokenGuardian?`	`OcxTokenGuardianConfig`	off	選択型の proactive OAuth 更新と Codex アカウント warmup ポリシー。フィールドは下で説明します。
`corsAllowOrigins?`	`string[]`	`[]`	CORS で追加で許可する正確な origin。loopback origin は常に許可します。

codexAccountNamespaces のキーは公開 selector です。長さは 1〜64 文字、先頭と末尾は ASCII 英数字、内部には英数字、.、_、- を使用でき、予約済み JavaScript object 名は拒否されます。値は有効な pool account id（内部 __main__ は不可）、または Codex Desktop アカウントを示す "@main" です。provider と予約済み openai / combo との衝突は大文字小文字を区別せず検査され、 namespace 付き combo alias はその namespace prefix に selector を再利用できません。設定済み pool id や他の selector target も selector と再利用できません。raw account id と email は非公開のままにし、selector を公開名として使ってください。この foundation layer では map は inert で、 model picker entry の作成、session の固定、Pool / Direct routing の変更は行いません。

maxConcurrentThreadsPerSession は config.json キーではなく PUT /api/v2 で使う camel-case フィールドです。ocx v2 threads <n> は対応する max_concurrent_threads_per_session 値を Codex の $CODEX_HOME/config.toml 内 [features.multi_agent_v2] に保存します。その table ができるように v2 を先にオンにしてください。

バックアップ対応より前の開発ビルドで既に syncResumeHistory を実行していた場合は ocx recover-history --legacy-openai で同じ native-provider 復元を強制できます。

pool アカウントの追加と quota 更新はダッシュボードの Codex Auth ページで処理してください。設定には secret でないアカウント metadata だけを保存し、access/refresh token は強化された Codex アカウント credential store に別途保管します。既存 thread id はアカウント affinity を維持し、新しいセッションは accountPoolStrategy、quota、cooldown、health に応じて自動ルーティングされます。一時停止したアカウントと quota metadata は表示されたままですが、自動切り替え、再試行/failover 選択、cooldown 復旧プローブ、手動有効化の対象外です。一時停止するとそのアカウントの thread affinity map も消去されます。処理中のリクエストは取得済み credential を維持しますが、以降のターンは再ルーティングされ、一時停止中のアカウントは再利用できません。状態は再起動後も保持され、すべてのアカウントが一時停止中なら Pool ルーティングは別のアカウントを暗黙に選ばず失敗します。 上限到達を一括停止 は credential がある適格アカウントだけを先に更新し、関連する quota window が今回 100% と確認できたアカウントだけを停止します。credential がないアカウントや、quota が不明、または更新に失敗したアカウントは変更しません。

rotation 戦略（新しいセッションのみ；bound thread は不変）：quota（既定）— autoSwitchThreshold 超過時に最小 usage を選択；round-robin — 均等分散、accountPoolStickyLimit（既定 1、1–100）で 1 選択あたりの成功 bind 数；fill-first — アクティブアカウントを cooldown、再認証、または threshold まで使い切り（未知 usage は強制切替しない）後、安定ソート順で次へ。rotation は provider enforcement を回避しません — 複数アカウント利用は ToS 違反の可能性があります。

管理型レコード形式

apiKeys[] 項目には id: string、name: string、生成された key: string、ISO 形式の createdAt: string が入ります。codexAccounts[] 項目には必須の id、email、isMain と選択 plan、chatgptAccountId、個人情報のない logLabel 文字列が入ります。通常ダッシュボードで管理します。

`tokenGuardian`（`OcxTokenGuardianConfig`）

Field	Type	Default	Meaning
`enabled?`	`boolean`	`false`	proactive refresh 全体スイッチ。
`tickSeconds?`	`number`	`21600`	sweep 間隔（6 時間、最小 60 秒）。
`jitterSeconds?`	`number`	`300`	sweep 前に加えるランダム遅延。
`concurrency?`	`number`	`3`	sweep 1 回で同時に更新する最大数。
`leadSeconds?`	`number`	`900`	1 tick に加える先行更新余裕時間。
`failureBackoffBaseSeconds?`	`number`	`300`	初回一時的失敗 backoff。
`failureBackoffMaxSeconds?`	`number`	`3600`	backoff 上限と恒久失敗遅延。
`codexWarmupEnabled?`	`boolean`	`false`	合成 Codex pool アカウント検証 opt-in。
`codexWarmupMaxAgeSeconds?`	`number`	`691200`	アカウントを再検証する最大期間（8 日）。
`codexWarmupModel?`	`string`	`gpt-5.4-mini`	選択型 warmup に使うネイティブモデル。

リモートアクセス

opencodex はデフォルトで 127.0.0.1（loopback 専用）にバインドします。hostname を 0.0.0.0 のような非 loopback アドレスに設定すると、データプレーンと管理 API は別々の認証情報で保護されます。

起動前に OPENCODEX_API_AUTH_TOKEN 環境変数を設定してください。

export OPENCODEX_API_AUTH_TOKEN="your-secret-token"
ocx start

非 loopback バインドではこの変数または生成済み apiKeys がないとプロキシは起動しません。LAN アクセス用のバックグラウンドサービスをインストールするときも同じ変数を先に export したのち ocx service install を実行し、launchd、systemd、Task Scheduler に渡す必要があります。データプレーンクライアントはすべてのリクエストの x-opencodex-api-key ヘッダーに token を入れる必要があります。

x-opencodex-api-key: your-secret-token

Authorization: Bearer … ヘッダーも許可します。起動後はダッシュボードで生成した apiKeys を環境変数 token の代わりに使えますが、/api/* への権限は与えません。

管理 API とリモートダッシュボードには別の ADMIN token が必要です。OpenCodex は起動時に保護されたローカル secret file を作成するか、OPENCODEX_ADMIN_AUTH_TOKEN を使います。リモートダッシュボードはこの ADMIN 値を入力するよう求め、データプレーン key は拒否します。すべての認証情報候補は定数時間（timingSafeEqual）で比較します。

Material 3 ダッシュボードの 別の OpenCodex に接続 では IPv4、IPv6、DNS ホスト名と相手の実行中ポートを手入力できます。相手を probe せず、URL に token を入れず、token も保存しません。自動起動が fallback ポートを使った場合は config.port だけでなく ocx host status または ocx status の identity-verified な live 値を使ってください。

プロバイダー（`OcxProviderConfig`）

Field	Type	Meaning
`adapter`	`string`	`openai-chat`、`openai-responses`、`anthropic`、`google`、`kiro`、`cursor`、`azure-openai`（または別名 `azure`）のいずれか。
`baseUrl`	`string`	上流 API base URL。
`responsesPath?`	`string`	`key` 認証の `openai-responses` リクエストに使う任意の相対 resource path。`/` で始め、URL scheme、query、fragment を含めてはいけません。省略時は従来の `/v1/responses` URL 構築を維持します。
`disabled?`	`boolean`	設定はディスクに残すがルーティングとモデル/カタログ一覧から除外します。
`apiKey?`	`string`	API キーまたはリクエスト時に解釈する `${ENV_VAR}` / `$ENV_VAR` 参照。
`apiKeyTransport?`	`"x-api-key" \| "bearer"`	Anthropic API キーのヘッダー方式。デフォルトはネイティブの `x-api-key` です。`Authorization: Bearer <key>` が必要な互換 gateway では `"bearer"` を設定します。key 認証の `anthropic` プロバイダーでのみ有効です。
`apiKeyPool?`	`ApiKeyPoolEntry[]`	複数キーを納める pool。`apiKey` はアクティブ項目を反映します。各項目には `id`、`key`、選択 `label`、選択数値 `addedAt` があります。
`defaultModel?`	`string`	明示的なモデルなしでこのプロバイダーを選んだときに使うモデル。
`models?`	`string[]`	seed/fallback モデル一覧。`liveModels` が `false` ならここにあるモデルだけが発見されます。
`liveModels?`	`boolean`	起動/同期時にプロバイダーのリアルタイム `/models` カタログを取得します（デフォルト `true`）。`false` なら設定された `models` だけを使います。
`selectedModels?`	`string[]`	モデル発見後に適用するカタログ allowlist。空でなければその id だけを Codex に公開し、空または省略なら発見したモデルをすべて公開します。
`contextWindow?`	`number`	ルーティングカタログ項目に表示するプロバイダー単位の context-window cap。リアルタイム metadata がより小さければそのままにします。
`modelContextWindows?`	`Record<string,number>`	モデル別 context-window cap。一致するモデルでは `contextWindow` より優先し、より小さいリアルタイム metadata を上げません。
`modelInputModalities?`	`Record<string,string[]>`	`["text"]`、`["text", "image"]` のようなモデル別カタログ input hint。
`headers?`	`Record<string,string>`	追加の上流ヘッダー。Authorization、cookie、API-key ヘッダー、改行を含む値、誤ったヘッダー名は拒否します。
`authMode?`	`"key" \| "forward" \| "oauth"`	認証方式（デフォルト `key`）。プロバイダー参照。
`codexAccountMode?`	`"pool" \| "direct"`	canonical `openai` 専用。省略すると Pool で Direct は pool 状態を飛ばします。
`refreshPolicy?`	`"proactive" \| "lazy-only" \| "disabled"`	この OAuth プロバイダーの Token Guardian ポリシー override。
`reasoningEfforts?`	`string[]`	公表・送信するプロバイダー単位の Codex reasoning ラベル（`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`、`ultra`）。
`modelReasoningEfforts?`	`Record<string,string[]>`	モデル別 reasoning ラベル。空配列はそのモデルの effort control を隠します。
`modelSupportsReasoningSummaries?`	`Record<string,boolean>`	モデル別 reasoning summary capability。`false` にすると summary 対応を広告せず、`openai-responses` リクエスト前に summary-delivery フィールドを除去します。
`modelReasoningSummaryDelivery?`	`Record<string,"sequential" \| "sequential_cutoff" \| "concurrent" \| "concurrent_cutoff">`	モデル別の Responses delivery enum。設定したモデルは summary 対応を維持し、既存の `stream_options.reasoning_summary_delivery` だけを書き換えます。同じモデルの summary capability を `false` にはできません。
`reasoningEffortMap?`	`Record<string,string>`	プロバイダー単位の reasoning ラベル wire alias。上流が別の値を要求するときだけ使います。
`modelReasoningEffortMap?`	`Record<string,Record<string,string>>`	モデル別 reasoning ラベル wire alias。
`noReasoningModels?`	`string[]`	reasoning/thinking パラメータを拒否するモデル。アダプターが `reasoning_effort` を削除します。
`noTemperatureModels?`	`string[]`	呼び出し元が指定した `temperature` を拒否するモデル。
`noTopPModels?`	`string[]`	呼び出し元が指定した `top_p` を拒否するモデル。
`noPenaltyModels?`	`string[]`	presence/frequency penalty を拒否するモデル。
`parallelToolCalls?`	`boolean`	並列ツール呼び出しをオン/オフします。OpenAI Chat はデフォルト on で、chat 以外のアダプターは明示的な `true` でのみサポートを公表します。
`autoToolChoiceOnlyModels?`	`string[]`	`tool_choice` で `auto` または `none` だけを受け付けるモデル。強制/指定選択は downgrade します。
`preserveReasoningContentModels?`	`string[]`	前の assistant `reasoning_content` を chat history に維持すべきモデル。
`thinkingToggleModels?`	`string[]`	effort 段階の代わりに vendor `thinking.enabled` toggle を使う chat モデル。
`thinkingBudgetModels?`	`string[]`	整数 `thinking_budget` を使う chat モデル。effort を budget 比率にマッピングします。
`noVisionModels?`	`string[]`	テキスト専用モデル。ビジョンサイドカーが画像を説明します。Ollama の `:size` タグも一致させます。
`escapeBuiltinToolNames?`	`boolean`	Umans のような Anthropic 互換 gateway が wire でツール名 escaping を要求するときに使います。opencodex はツール呼び出しを Codex に戻す前に prefix を削除します。
`googleMode?`	`"ai-studio" \| "vertex" \| "cloud-code-assist"`	Google 伝送/認証モード。デフォルト `ai-studio`。
`project?`	`string`	Vertex project id または Antigravity Cloud Code Assist project id。
`location?`	`string`	Vertex location。環境変数 fallback は `GOOGLE_CLOUD_LOCATION`。
`mcpServers?`	`Record<string,CursorMcpServerConfig>`	Cursor 専用。 stdio で起動する、または Streamable HTTP で接続する MCP server。フィールドは下で説明します。
`desktopExecutor?`	`DesktopExecutorConfig`	Cursor 専用。外部 computer-use/record-screen コマンド。フィールドは下で説明します。
`unsafeAllowNativeLocalExec?`	`boolean`	Cursor アダプター専用。 Cursor サーバーが指示したローカル `read` / `write` / `delete` / `ls` / `grep` / `shell` / `fetch` 実行を許可する opt-in escape hatch。デフォルト `false` なのでリモート Cursor メッセージが Codex の承認と sandbox を迂回できません。下記 Cursor プロバイダー参照。

Cursor プロバイダー（`adapter: "cursor"`）

Cursor bridge は実験的です。ocx login cursor を実行したのち ~/.opencodex/config.json（Windows: %USERPROFILE%\.opencodex\config.json）の providers 以下に cursor 項目を追加または編集してください。

Cursor サーバーが指示するネイティブローカルツールはデフォルトでオフです。Codex は自身のツール（apply_patch、exec_command など）を既存の承認・ sandbox ポリシーに従って引き続き使います。Cursor が Codex の承認経路なしにローカルファイルを読み、書き、消去、一覧、または grep/shell/fetch を実行してもよい信頼されたローカル実験でのみ unsafeAllowNativeLocalExec を設定してください。

{
  "providers": {
    "cursor": {
      "adapter": "cursor",
      "baseUrl": "https://api2.cursor.sh",
      "authMode": "oauth",
      "defaultModel": "auto",
      "unsafeAllowNativeLocalExec": true
    }
  }
}

このフラグは最上位 config.json ではなく プロバイダーオブジェクト（providers.cursor）に置きます。

ウェブダッシュボードでも設定できます。Providers → Cursor → Edit JSON で "unsafeAllowNativeLocalExec": true を追加して保存し、プロキシを再起動してください（ocx restart または ocx stop + ocx start）。

MCP、画面録画、computer-use は別の mcpServers / desktopExecutor 設定を使い、このフラグの影響を受けません。

Cursor 統合レコード

各 mcpServers.<name> 値は command（stdio）または url（Streamable HTTP）のいずれかを受け取ります。 stdio 項目には args?: string[]、env?: Record<string,string>、cwd?: string も置け、HTTP 項目には headers?: Record<string,string> を置けます。両形式とも enabled?: boolean（デフォルト true）と toolPrefix?: string をサポートします。

desktopExecutor は computerUseCommand?、recordScreenCommand?、cwd?、 env?: Record<string,string>、timeoutMs?（デフォルト 30000）を受け取ります。コマンドは sh -c で実行され、 stdin から JSON リクエストを 1 つ読み、stdout に JSON 結果を 1 つ書く必要があります。

静的モデル allowlist

一部のプロバイダーはリアルタイムモデルカタログが非常に大きいか遅いです。Codex に models で固定したモデルだけ見せるには liveModels を false に設定してください。

liveModels が false で models が空または省略されると opencodex はそのプロバイダーのルーティングモデルを 1 つも公開しません。

selectedModels は目的が異なります。モデル発見は引き続き実行しますが選択した id だけを Codex カタログと /v1/models に公開します。ダッシュボードには全モデル一覧が残るため、後で allowlist を変えられます。

プレビュー GPT-5.6 fallback 項目も同じ方式を使います。OpenAI API キー preset は base と Pro id を context 1050000、max input 922000 で seed し、OpenRouter preset は openai/gpt-5.6-sol、openai/gpt-5.6-terra、openai/gpt-5.6-luna を context 1050000 で seed します。Pool/Direct Codex catalog 契約は 372000 です。同期された Codex カタログでは max reasoning を公表しますが xhigh と区別します。リアルタイムプロバイダー結果とこの明示項目をマージするには liveModels をオンにし、models だけを公開するには false に設定してください。

{
  "providers": {
    "openrouter": {
      "adapter": "openai-chat",
      "baseUrl": "https://openrouter.ai/api/v1",
      "apiKey": "${OPENROUTER_API_KEY}",
      "liveModels": false,
      "models": ["deepseek/deepseek-v4-flash", "qwen/qwen3-coder-plus"]
    }
  }
}

サイドカー

`webSearchSidecar`（`OcxWebSearchSidecarConfig`）

Field	Type	Default	Meaning
`enabled?`	`boolean`	選択したバックエンドが使えるとき on	全体スイッチ。ウェブ検索サイドカーをオフにするには `false` に設定します。
`backend?`	`"openai" \| "anthropic"`	自動	実行バックエンド。明示した値が優先し、省略すると使える Anthropic OAuth アカウントがあるとき `anthropic`、ないとき `openai` を選びます。
`model?`	`string`	バックエンド別デフォルト	検索モデル。`openai` は `gpt-5.6-luna`、`anthropic` は `claude-sonnet-5` を使います。明示的に残った旧 `gpt-5.4-mini` 値は起動時にマイグレーションします。
`reasoning?`	`string`	`low`	サイドカー reasoning effort（`minimal` はウェブ検索と併用不可）。
`maxSearchesPerTurn?`	`number`	`3`	メインモデル 1 ターンで実行する実際の検索の総数（loop guard）。
`routedModelStallTimeoutMs?`	`number`	`200000`	設定ファイルからだけ指定できる、ルーティングモデル反復ごとの raw レスポンス byte 連続無活動 deadline。`1` から `2147483647` までの整数でなければならず、空でないレスポンス body chunk が来るたびに再開します。
`timeoutMs?`	`number`	`200000`	ホステッドウェブ検索リクエスト 1 つを制限する別の deadline。

openai バックエンドはアクティブな ChatGPT forward プロバイダーでホステッド検索を実行するため、ChatGPT ログインと該当プロバイダーが両方必要です。Claude Code から来たルーティングリクエストは内部サイドカー呼び出しにメイン ChatGPT 認証を注入するため、この経路に接続できます。anthropic バックエンドはアクティブな Anthropic OAuth プロバイダーの保存されたアクティブ認証情報で Claude の web_search_20250305 ツールを実行します。backend: "anthropic" を明示したのにアクティブアカウントが使えない、または needsReauth 状態なら、OpenAI に切り替えず失敗して止まります。

ウェブ検索経路には 4 つの clock があります。デフォルト bridge event stall 予算（stallTimeoutSec）、 DNS/TCP/TLS/最終 header 予算（connectTimeoutMs）、ルーティングモデルの raw byte 無活動（routedModelStallTimeoutMs）、ホステッド検索 1 つの制限（timeoutMs）です。実際の bridge watchdog は max(デフォルト stall, connect timeout, ルーティングモデル stall, サイドカー timeout) + 30秒 です。ルーティングモデル stall は無活動監視装置で全体生成 timeout ではありません。

`visionSidecar`（`OcxVisionSidecarConfig`）

Field	Type	Default	Meaning
`enabled?`	`boolean`	選択したバックエンドが使えるとき on	全体スイッチ。画像説明をオフにするには `false` に設定します。
`backend?`	`"openai" \| "anthropic"`	自動	実行バックエンド。ウェブ検索と同じ明示値優先、Anthropic 認証情報検出ルールを使います。
`model?`	`string`	バックエンド別デフォルト	画像説明モデル。`openai` は `gpt-5.4-mini`、`anthropic` は `claude-sonnet-5` を使います。
`maxDescriptionsPerTurn?`	`number`	`8`	メインモデル 1 ターンで新規実行する説明（cache miss）の最大数。`0` なら説明呼び出しをせず、誤った値はデフォルトを使います。
`timeoutMs?`	`number`	`45000`	サイドカー fetch timeout。

ビジョンサイドカーはプロバイダーの noVisionModels 一覧に該当するモデルに画像が来たときだけ動作します。OpenAI バックエンドはウェブ検索と同様に ChatGPT ログインと forward プロバイダーが両方必要です。Anthropic バックエンドは保存された OAuth を使い、使える認証情報がないのに明示すると失敗して止まります。成功した data: 画像説明はバックエンド、モデル、detail、画像バイト、正規化したメッセージ文脈をキーにしてサイズ制限付きプロセスキャッシュに保存します。キャッシュヒットと同じターンの重複リクエストは maxDescriptionsPerTurn の枠を使いません。リモート https: 画像と失敗または空の説明はキャッシュしません。

Anthropic OAuth 検出と画像説明リクエストは opencodex で既に使っている Claude Code OAuth fingerprint 方式をそのまま踏襲します。保存所の既存 OAuth 先例の中にありますが、実際に使うアカウントと作業量で十分に soak test するのがよいでしょう。

全体例

{
  "port": 10100,
  "defaultProvider": "openai",
  "providers": {
    "openai": {
      "adapter": "openai-responses",
      "baseUrl": "https://chatgpt.com/backend-api/codex",
      "authMode": "forward"
    },
    "anthropic": {
      "adapter": "anthropic",
      "baseUrl": "https://api.anthropic.com",
      "authMode": "oauth",
      "defaultModel": "claude-sonnet-4-6"
    },
    "ollama-cloud": {
      "adapter": "openai-chat",
      "baseUrl": "https://ollama.com/v1",
      "apiKey": "${OLLAMA_API_KEY}",
      "defaultModel": "glm-5.2",
      "noVisionModels": ["glm-5.2", "gpt-oss", "qwen3-coder", "deepseek-v4-pro"]
    }
  },
  "subagentModels": ["anthropic/claude-opus-5", "ollama-cloud/glm-5.2"],
  "disabledModels": [],
  "websockets": false,
  "webSearchSidecar": {
    "maxSearchesPerTurn": 3,
    "routedModelStallTimeoutMs": 200000,
    "timeoutMs": 200000
  },
  "visionSidecar": { "enabled": true }
}