Чтобы подключить Codex Ollama, запусти официальный Codex CLI с --oss --local-provider ollama и укажи установленную модель через -m. Начни с чтения одного тестового файла в режиме read-only: так ты проверишь не только ответ модели, но и работу инструмента. Быстрый официальный вариант - ollama launch codex. Первую пробу ниже ты запустишь с явными параметрами.
Проверено: 25 октября 2026 года по документации Ollama и справочнику OpenAI. Это сверка команд и ограничений по первоисточникам. Сам запуск локальной модели, её скорость и расход памяти в этом разборе не испытывались.
Как подготовить Codex Ollama к первому запуску?
Тебе нужны две программы: официальный Codex от OpenAI и запущенная Ollama. Codex читает файлы и выполняет задачи, а выбранная модель Ollama отвечает на его запросы. Саму облачную модель Codex ты этим способом не скачиваешь.
Если CLI ещё нет, используй инструкцию установки Codex. Официальная интеграция Ollama приводит установку через npm:
npm install -g @openai/codexКоманда требует установленного npm. Не копируй вместо неё установку случайного расширения с названием Ollama Codex или старого форка codex-ollama: ниже речь именно об официальном клиенте OpenAI.
В терминале проверь программы и список моделей:
codex --version
ollama --version
ollama listЕсли команда не найдена, сначала исправь установку этой программы. Если список пуст, модели ещё нужно получить. В справке Ollama CLI для этого есть ollama pull <model>: вместо <model> укажи выбранный тег из каталога Ollama. Загрузка локальной модели требует места и памяти для последующего запуска; не начинай её наугад.
Не любую скачанную модель стоит подключать к агенту. Нужна поддержка вызова инструментов: это способность запросить чтение файла или выполнение команды через Codex, а не просто напечатать похожий текст. Удачный ответ в обычном чате её не доказывает.
Как проверить сервер отдельно от модели?
Выполни читающий запрос из терминала на том же компьютере, где работает Ollama:
curl --fail --silent --show-error http://localhost:11434/api/tagsОфициальный метод /api/tags возвращает JSON со списком моделей. Флаги curl делают ошибки запроса заметнее. Найди поле name у нужной модели в списке models и сверь его с ollama list - это имя понадобится для -m.
Ответ с models: [] означает пустой каталог. Отказ соединения означает, что по указанному адресу сервер недоступен. Ни тот ни другой результат ещё ничего не говорит о способности модели читать файлы.
В контейнере, WSL или на удалённой машине localhost относится к среде, из которой отправлена команда. Если Ollama запущена в другом месте, сначала разберись с адресом подключения. Не открывай порт Ollama всему интернету ради этой проверки.
Как проверить размер контекста?
Ollama рекомендует для Codex контекст не меньше 64k токенов. Контекст - объём текста, который модель может учитывать в запросе: задача, прочитанные файлы и история действий.
На странице Context length есть такой пример для Bash/Zsh:
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=64000 ollama serveИспользуй его только при ручном запуске сервера, когда другой экземпляр Ollama уже не занимает порт. Переменная действует на запускаемый процесс. Она не перенастроит приложение или службу Ollama, которые уже работают; для них примени настройку контекста способом своей установки.
Чем больше контекст, тем больше требуется памяти. После загрузки модели посмотри фактически выделенный размер в колонке CONTEXT команды ollama ps. Не считай максимальное окно из карточки модели уже применённой настройкой.
Как подключить выбранную модель без правок основного проекта?
Создай отдельную пустую папку для пробы и открой терминал именно в ней. Не клади туда ключи, рабочие документы и чужой код. В обычном текстовом редакторе создай README.md с одной строкой: придумай собственную новую метку из нескольких слов и цифр. Сохрани файл, но не вставляй метку в переписку с агентом.
Для ручного запуска используй шаблон:
codex --oss --local-provider ollama -m ИМЯ_МОДЕЛИ --sandbox read-only -c 'web_search="disabled"'ИМЯ_МОДЕЛИ - место для замены, не настоящее название. Возьми точный тег из своего списка. В официальном примере Ollama указан gpt-oss:120b; это пример синтаксиса, не рекомендация скачивать большую модель на любой ноутбук.
В справочнике OpenAI параметры означают следующее:
--ossвключает открытого поставщика модели.--local-provider ollamaявно выбирает Ollama, чтобы не попасть в другой настроенный вариант.-mзадаёт модель на этот запуск.--sandbox read-onlyограничивает команды агента режимом только чтения.-c 'web_search="disabled"'выключает инструмент веб-поиска в этой сессии.
Режим read-only ограничивает команды агента, но сам Codex может сохранять служебные данные сессии. Это не запрет всех записей программы и не сетевая изоляция.
Проверь выбранную модель на экране запуска. Если программа просит подтвердить действие, читай конкретный запрос, а не соглашайся со всем подряд. Отказ песочницы не исправляй отключением защиты: сначала выясни, какое действие потребовал агент.
Если нужен короткий запуск. Документация предлагает ollama launch codex: Ollama обновляет каталог моделей и использует отдельный профиль Codex для этой сессии. ollama launch codex --config настраивает интеграцию без запуска. Этот путь не равен приведённому выше ручному тесту: перед задачей отдельно проверь режим разрешений и веб-поиск. Для уже настроенного профиля отключение поиска описано так:
codex --profile ollama-launch -c 'web_search="disabled"'Выбери один путь для первой проверки. Не смешивай ручные параметры, профиль из чужого гайда и старые настройки, пока не увидел выполненное чтение и точное содержимое README.md.
Как проверить, что агент действительно прочитал файл?
В запущенном Codex отправь задачу без самой метки:
Прочитай README.md в текущей папке через инструмент чтения файлов. Верни его единственную строку точно. Ничего не изменяй, не устанавливай и не обращайся к интернету. Если прочитать файл не получилось, сообщи об этом.
Проверка пройдена для этого шага, если одновременно выполнено следующее:
- В журнале действий виден реальный вызов инструмента, который прочитал
README.md, с результатом выполнения. - Ответ совпадает с новой строкой, которую ты сохранил в редакторе и не передавал в запросе.
- Файл остался без изменений: открой его снова и сравни содержимое.
Если модель вывела текст вида «сейчас прочитаю» или напечатала JSON с командой, а выполненного действия нет, чтение не подтверждено. Если агент сообщил правильную строку, но до этого получил её прямо в запросе, такая проба тоже не проверяет доступ к файлам.
Во втором терминале выполни:
ollama psСверь имя работающей модели и CONTEXT. Пустой список до первого обращения не означает, что модель удалена: ps показывает загруженные модели, а установленный набор смотрят через list.
Коротко: ответ сервера, ответ модели и выполненное чтение файла - три разных результата. Только последний тест показывает, что связка справилась с конкретной задачей агента. Он ещё не проверяет запись файлов, длинный проект или качество будущих правок.
Что делать, если подключение не прошло проверку?
Иди от последнего подтверждённого результата, не переустанавливай всё сразу.
| Что ты видишь | Что уже известно | Что проверить дальше |
|---|---|---|
codex или ollama не найдены |
Терминал не запускает нужную программу | Установку программы и доступность её команды |
/api/tags не отвечает |
По выбранному адресу нет доступного ответа API | Запущена ли Ollama и в той ли среде находится localhost |
| Сервер отвечает, но нужного имени нет | API работает, выбранный тег не найден в списке | Точное имя и получение модели через ollama pull |
| Модель отвечает, но инструмента чтения нет | Получение текста работает, чтение файла не подтверждено | Поддержку инструментов у модели и совместимость текущих версий |
| На короткой пробе ответ есть, на большом проекте работа останавливается | Один небольшой запрос прошёл | Фактический CONTEXT, память и объём переданных файлов |
Если локальная модель не помещается в память, не выбирай облачный вариант незаметно для себя. Сначала реши, допустима ли передача текста поставщику. Скорость и подходящую конфигурацию памяти эта инструкция не обещает: они здесь не измерялись.
Для воспроизводимого обращения за помощью сохрани версии codex --version и ollama --version, точный тег модели, команду запуска и текст ошибки. Не прикладывай ключи, содержимое личных настроек и рабочие документы. Если проба чтения не прошла, к правкам настоящего проекта пока не переходи.
Когда запросы всё равно выходят в сеть?
--oss и localhost:11434 сами по себе не гарантируют локальные вычисления. В инструкции Ollama отдельно приведены gpt-oss:120b и облачный gpt-oss:120b-cloud. В ответе API у удалённой модели могут быть поля remote_model и remote_host. Проверь назначение точного тега, а не только адрес сервера на своём компьютере.
Есть и отдельные сетевые действия. По документации Ollama, веб-поиск через её профиль Codex выполняется сервисом Ollama даже при локальной модели и требует ollama signin. Выключенный web_search убирает этот инструмент, но не превращается в сетевой запрет для всех процессов. MCP - подключение внешних инструментов и баз; такие подключения, внешние команды и другие интеграции проверяются отдельно.
Если облачные функции Ollama не нужны, её FAQ описывает OLLAMA_NO_CLOUD=1 с перезапуском сервера. Это отключение облачных возможностей самой Ollama, не всех подключений Codex. Разница между местом работы агента и модели подробнее разобрана в статье локальный ИИ-агент.
Как перейти от проверки подключения к рабочим задачам?
После успешного чтения файла возьми одну небольшую задачу в копии проекта. Заранее запиши, какой результат хочешь получить и как его проверишь. Разрешение на запись выдавай отдельно, когда действительно переходишь к правке; не меняй режим ради красивого ответа модели.
Хочешь дальше ставить агенту задачи и проверять, что он сделал? Посмотри программу ClaudeBase: в ней есть уроки работы с агентом, а база подключается к Claude Code и Codex. Программа открыта без оплаты, доступ к базе - по платной подписке. Подписки Anthropic и OpenAI в неё не входят.
Источники
Дата обращения ко всем источникам - 25.10.2026. Команды сверены с документацией; выполненный на твоём компьютере тест нужно оценивать по его фактическому результату.
- Ollama: подключение Codex CLI - быстрый запуск, ручной режим, профили и веб-поиск.
- OpenAI: справочник Codex CLI - флаги поставщика, модели и песочницы.
- Команды Ollama CLI - получение моделей и списки.
- Размер контекста Ollama - рекомендация контекста и его проверка.
- API List models - список моделей и поля удалённого провайдера.
- Ответы Ollama о настройках - облачные функции и настройка сервера.