/install cli-proxy-troubleshooting
CLI Proxy (Codex API Proxy) Troubleshooting Guide
排查基于 CLI Proxy API 的 Codex OAuth / OpenAI-compatible 代理问题。
使用方式
当遇到以下情况时,先按本文的“快速诊断流程”执行,再按需阅读 references/source-architecture.md:
- API 报
unknown provider for model - 配置已写但模型列表不对
- 认证文件或 API key 看起来存在,但请求仍失败
- 代理启动正常,但上层客户端无法完成实际调用
架构概述
CLI Proxy 的核心架构:
config.yaml / auth-dir → reloadClients → snapshotCoreAuths
→ refreshAuthState → dispatchAuthUpdates → applyCoreAuthAddOrUpdate
→ registerModelsForAuth → 模型注册表(全局单例)
请求处理链路:
HTTP → ChatCompletions handler → getRequestDetails(modelName)
→ GetProviderName(baseModel) → GetModelProviders(modelName)
→ AuthManager.Execute(providers, req) → Codex executor → ChatGPT
- 模型注册表是全局单例(
sync.Once),运行中可热加载 - 认证信息变更会触发模型重新注册
- 配置热重载有 debounce + SHA256 hash 对比
模型注册机制
认证 → 模型映射
不同认证类型注册不同的模型集:
| 认证类型 | 注册的模型 | 来源 |
|---|---|---|
Codex Free(auth-dir 的 JSON 文件带 -free) |
gpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.3-codex, gpt-5.2 | models.json 中的 CodexFreeModels |
Codex Pro(auth-dir 的 JSON 文件无 -free) |
同上 + gpt-5.3-codex-spark | GetCodexProModels() |
| codex-api-key(config.yaml 中配置) | Pro 模型集 | synthesizeCodexKeys→GetCodexProModels() |
| OpenAI API Key | gpt-4o, gpt-4o-mini | 标准 OpenAI 模型 |
模型列表来源
内嵌模型定义在 internal/registry/models/models.json,编译时打包进二进制。
常见问题与根因
1. "unknown provider for model" 报错
错误消息的细节决定排查方向:
"unknown provider for model gpt-5.4"→ 模型名被正确解析,但 provider(认证)未注册 → 检查认证文件和 API key"unknown provider for model"(没有模型名) → 请求体被破坏,模型字段缺失 → 检查请求编码
💡 核心发现: 错误消息中的模型名是否出现,直接指向完全不同的根因。
2. PowerShell + curl 请求体编码问题
PowerShell 会对 -d 参数中的 JSON 做转义处理,导致:
- 引号被转义(
"→\"或丢失) - 请求体结构被破坏
- model 字段可能丢失
修复方法:
# 用文件方式(推荐)
echo '{"model":"gpt-5.4","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' > body.json
curl -X POST \x3Cproxy-base-url>/v1/chat/completions -d @body.json
# 或用 Python 发请求
python -c "
import requests
r = requests.post('\x3Cproxy-base-url>/v1/chat/completions',
json={'model':'gpt-5.4','messages':[{'role':'user','content':'hi'}]})
print(r.text)
"
3. codex-api-key 不生效 (SanitizeCodexKeys)
CLI Proxy 启动时会调用 SanitizeCodexKeys() 清理配置中的 codex-api-key 条目。
清理规则: 移除没有 base-url 的条目。
# ❌ 会被移除
codex_api_keys:
my-key:
key: "sk-xxx"
# ✅ 保留
codex_api_keys:
my-key:
key: "sk-xxx"
base-url: "https://chatgpt.com/backend-api/codex"
base-url 必须是 /backend-api/codex 路径,不是纯域名。
4. 认证文件正确加载但模型不出现
管理 API 返回 None 不代表配置没加载。 auth-dir 字段是 json:"-" 标记的,管理 API 故意不暴露。
排查方法: 直接检查:
\x3Cauth-dir>/目录 — 认证文件是否存在- 日志中是否有
applied core auth/registerModelsForAuth输出 - 测试 API 调用是否正常返回
5. 请求超时 / 502
CLI Proxy 需要访问 chatgpt.com 后端。如果 ChatGPT 被墙:
- 必须在 config.yaml 中配置
proxy-url: "http://127.0.0.1:PORT" - 或通过环境变量设置代理
- 代理关闭时请求会直接超时
6. 图片生成报错
图片生成通过 Responses API 转发,使用 tool_choice: {type: "image_generation"} 调用。
常见失败场景:
- Codex Free 账号不支持 → 报
Tool choice 'image_generation' not found - 需要 Codex Pro 账号
快速诊断流程
当用户报告模型调用异常时:
- 确认错误消息 — 看是否包含模型名
- 检查请求体 — 用 Python 或
@body.json重发验证 - 检查认证 — 确认 codex-api-key 有 base-url,auth-dir 文件正确
- 检查网络 — 确认代理配置正确、目标可达
- 查看日志 — 搜索
registerModelsForAuth、applied core auth、provider_not_found
参考
- 先看本文件:适合快速定位常见根因
- 需要源码级确认时,再看
references/source-architecture.md
该 reference 文件包含关键源码文件、函数链路和模型注册逻辑的完整说明。
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install cli-proxy-troubleshooting - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/cli-proxy-troubleshooting触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
CLI Proxy Troubleshooting 是什么?
排查 CLI Proxy API(codex-api-proxy)的配置、认证、模型注册和请求问题。适用场景包括:(1) AI 请求报错 unknown provider for model, (2) 模型列表中缺少预期模型, (3) codex-api-key/auth-dir 配置不生效, (4) CLI P... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 66 次。
如何安装 CLI Proxy Troubleshooting?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install cli-proxy-troubleshooting」即可一键安装,无需额外配置。
CLI Proxy Troubleshooting 是免费的吗?
是的,CLI Proxy Troubleshooting 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
CLI Proxy Troubleshooting 支持哪些平台?
CLI Proxy Troubleshooting 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 CLI Proxy Troubleshooting?
由 17329971(@17329971)开发并维护,当前版本 v1.0.0。