--- title: "Codex CLI avec des modèles hébergés en Europe" description: "Utilisez Codex CLI d’OpenAI avec des modèles open-weight traités dans des centres de données de l’UE. Un bloc model_providers dans config.toml suffit." canonical: "https://inference.eu/fr/integrations/openai-codex/" language: "fr" --- Agents de code · OpenAI Codex CLI # Utiliser OpenAI Codex CLI avec des modèles open source hébergés dans l’UE Codex CLI est l’agent de code open source d’OpenAI pour le terminal. Il accepte des fournisseurs de modèles personnalisés dans config.toml. Vous gardez l’agent et le faites tourner sur des modèles open-weight chez inference.eu, traités dans des centres de données européens et couverts par un accord de sous-traitance RGPD. [Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Configuration](#setup) 1. 01Format d'API: OpenAI 2. 02Centres de données dans l'UE 3. 03Couvert par un seul DPA ## Configuré en quelques minutes 1. 1 Créez une clé API dans votre compte inference.eu et exportez-la sous le nom `INFERENCE_EU_API_KEY`. 2. 2 Installez Codex CLI, par exemple avec `npm install -g @openai/codex`. 3. 3 Ajoutez la table `[model_providers.inference-eu]` dans `~/.codex/config.toml` et définissez `model_provider = "inference-eu"`. 4. 4 Réglez `model` sur un identifiant de modèle inference.eu, par exemple `qwen3-coder-480b-a35b-instruct`. 5. 5 Lancez `codex` dans votre dépôt et confiez-lui une petite tâche pour vérifier les commandes et les modifications de fichiers. ~/.codex/config.toml ``` model = "qwen3-coder-480b-a35b-instruct" model_provider = "inference-eu" [model_providers.inference-eu] name = "inference.eu" base_url = "https://api.inference.eu/v1" env_key = "INFERENCE_EU_API_KEY" wire_api = "responses" ``` ## Qu’est-ce que Codex CLI Codex CLI est un agent de code d’OpenAI qui s’exécute en local dans votre terminal. Il lit votre code, propose et applique des modifications, lance des commandes dans un bac à sable et demande votre accord selon le mode choisi. Le même agent alimente l’extension Codex pour les IDE et peut être scripté avec `codex exec` dans vos pipelines. Codex est conçu pour les modèles d’OpenAI, mais sa configuration permet de déclarer vos propres fournisseurs avec une URL de base et une clé API. C’est ce qui permet de l’utiliser avec des modèles open-weight hébergés dans l’UE. ## Comment fonctionne la configuration Les fournisseurs personnalisés se déclarent dans `~/.codex/config.toml`, sous `[model_providers.]`. `base_url` pointe vers inference.eu, `env_key` indique la variable d’environnement qui contient votre clé, et `wire_api = "responses"` sélectionne l’API Responses, utilisée par les versions actuelles de Codex pour tous les fournisseurs. inference.eu sert l’API Responses : streaming, appels d’outils et raisonnement fonctionnent comme Codex l’attend. Réglez `model_provider` sur l’identifiant du fournisseur et `model` sur celui du modèle. Les identifiants `openai`, `ollama` et `lmstudio` sont réservés. Codex ignore `model_providers` dans les fichiers de configuration d’un projet : le bloc doit figurer dans votre configuration utilisateur. ## Quels modèles choisir `qwen3-coder-480b-a35b-instruct` est un bon choix par défaut. Entraîné pour le code agentique, il s’adapte bien au fonctionnement de Codex, très axé sur le shell : lire des fichiers, lancer des tests, appliquer des correctifs. Pour les tâches qui exigent davantage de planification dans une grande base de code, essayez `glm-5.3` ou `kimi-k3`, qui respectent précisément les schémas d’outils. `gpt-oss-120b` est le plus proche du style de raisonnement pour lequel Codex a été conçu et répond vite, ce qui convient aux petites corrections et aux exécutions de `codex exec` en intégration continue. Les profils de config.toml permettent de changer de modèle sans modifier le fichier. ## Dépannage Si Codex vous demande de vous connecter avec ChatGPT, il utilise encore le fournisseur intégré `openai`. Vérifiez que `model_provider` figure au premier niveau de `~/.codex/config.toml`, et non dans une table. Une erreur 401 signifie que `INFERENCE_EU_API_KEY` n’est pas définie dans le shell qui a lancé Codex. Une erreur 404 provient généralement d’un chemin en trop dans `base_url`, qui doit se terminer par `/v1`. « Model not found » signifie que la valeur de `model` diffère de l’identifiant inference.eu. Si l’agent s’arrête après une étape ou affiche des commandes au lieu de les exécuter, le modèle ne renvoie pas d’appels d’outils : choisissez l’un des modèles de code cités. ## Garder le code et les données dans l’UE Codex envoie ses requêtes depuis votre machine vers le fournisseur configuré. Avec inference.eu, prompts, contenus de fichiers et sorties de commandes sont traités dans des centres de données de l’UE et ne servent jamais à l’entraînement. Nous signons un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, communiquons la liste de nos sous-traitants et facturons en euros. Aucun compte OpenAI n’est nécessaire. Notez que les fonctions hébergées dans le cloud d’OpenAI, comme les tâches cloud de Codex, n’utilisent pas votre fournisseur personnalisé. Pour un usage entièrement européen, travaillez en local avec le fournisseur personnalisé et laissez ces fonctions désactivées. ## OpenAI Codex CLI Catégorie Agents de code Éditeur OpenAI Format d'API OpenAI Traitement Centres de données dans l'UE Site web [developers.openai.com](https://developers.openai.com/codex) Documentation [developers.openai.com](https://developers.openai.com/codex/config-reference) ## OpenAI Codex CLI : questions fréquentes Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement. Oui. Avec un fournisseur personnalisé dans config.toml et \`env\_key\` pointant vers votre clé inference.eu, Codex envoie ses requêtes à inference.eu sans connexion ChatGPT ni clé API OpenAI. Les fonctions cloud exécutées sur l’infrastructure d’OpenAI sont une question distincte. Les versions actuelles de Codex communiquent avec tous les fournisseurs via l’API Responses, et \`responses\` est la seule valeur acceptée. inference.eu sert l’API Responses : appels d’outils, streaming et sorties de raisonnement fonctionnent directement avec Codex. Dans votre configuration utilisateur, \`~/.codex/config.toml\`. Codex ignore \`model\_provider\` et \`model\_providers\` dans les fichiers propres à un projet : un bloc versionné dans un dépôt n’a donc aucun effet. Un administrateur peut imposer un fournisseur à tous via un fichier d’exigences géré. Commencez par qwen3-coder-480b-a35b-instruct pour le développement courant. GLM-5.3 et Kimi K3 conviennent aux grosses refactorisations, gpt-oss-120b aux corrections rapides et aux exécutions scriptées. Testez-les sur une vraie tâche dans votre dépôt avant de choisir. Codex utilise encore le fournisseur par défaut \`openai\`. Vérifiez que \`model\_provider = "inference-eu"\` se trouve en tête de config.toml, avant toute table, et que l’identifiant correspond exactement à la table \`\[model\_providers.inference-eu\]\`. Les requêtes de modèle partent vers le fournisseur configuré, ici inference.eu. Les tâches cloud de Codex et les autres fonctions hébergées s’exécutent chez OpenAI et ne sont pas concernées. Restez en sessions locales avec le fournisseur personnalisé si votre code doit rester chez un sous-traitant européen. Oui. Installez Codex sur le runner, écrivez config.toml avec le fournisseur personnalisé, stockez la clé comme secret exposé sous \`INFERENCE\_EU\_API\_KEY\`, puis appelez \`codex exec\` avec votre prompt. Les identifiants de modèles sont les mêmes qu’en mode interactif. Définissez des profils dans config.toml, chacun avec son propre \`model\` et le même \`model\_provider\`, puis lancez Codex avec \`--profile\`. Pour une exécution ponctuelle, passez simplement \`-m \` en ligne de commande. Le plus souvent d’une \`base\_url\` incorrecte. Elle doit correspondre à l’URL de base d’inference.eu se terminant par \`/v1\`, sans \`/responses\` ni \`/chat/completions\`, car Codex ajoute lui-même le chemin. Vérifiez aussi la barre oblique finale et l’orthographe de l’hôte. Les requêtes sont traitées dans des centres de données de l’UE, jamais utilisées pour l’entraînement et couvertes par un accord de sous-traitance au titre de l’article 28 du RGPD, avec une liste de sous-traitants publiée. Ajoutez-y le bac à sable de Codex et faites valider la configuration par vos équipes sécurité et protection des données. [Poser une question](https://inference.eu/fr/contact/) ## Pages liées [Toutes les intégrations](https://inference.eu/fr/integrations/) - [Claude CodeConfigurez Claude Code avec ANTHROPIC\_BASE\_URL pour utiliser des modèles open-weight traités dans des centres de données de l’UE, sans compte Anthropic.Agents de code](https://inference.eu/fr/integrations/claude-code/) - [OpenCodeUtilisez l’agent de code OpenCode avec des modèles open-weight traités dans des centres de données de l’UE. Un bloc provider dans opencode.json suffit.Agents de code](https://inference.eu/fr/integrations/opencode/) - [OpenAI SDK (Python and JavaScript)Pointez le SDK OpenAI officiel pour Python ou JavaScript vers inference.eu avec base\_url et une clé API, et appelez des modèles open-weight traités dans l’UE.SDK](https://inference.eu/fr/integrations/openai-sdk/) - [AiderUtilisez l’assistant de programmation Aider avec des modèles open-weight traités dans l’UE. Deux variables d’environnement et le préfixe openai/ suffisent.Agents de code](https://inference.eu/fr/integrations/aider/) ## Faites passer vos charges IA sur une infrastructure européenne Dites-nous quels modèles vous utilisez et votre volume approximatif. Nous répondons sous un jour ouvré avec un tarif et la suite. - Réponse sous un jour ouvré - Tarif adapté à votre volume - DPA prêt à signer