Soju06/codex-lb

codex‑lb – ChatGPT 账户的负载均衡器与代理

它是什么

• 一个自托管服务，位于兼容 OpenAI 的客户端（Codex CLI、OpenCode、官方 OpenAI Python SDK 等）与一个或多个 ChatGPT 账户之间。
• 它将请求分发到账户池中的各个账户，跟踪每个账户的令牌使用量和成本，并允许你强制执行每个 API 密钥的速率限制。
• 所有这些都可以在带有身份验证（密码 + 可选 TOTP）的 Web 仪表板中查看。

主要功能

功能	作用
账户池	注册多个 ChatGPT 账户；代理为每个请求选择最佳账户，有效提高整体配额。
使用量跟踪	在 SQLite（默认）或 PostgreSQL 数据库中存储每个账户的令牌数、成本和 28 天趋势。
API 密钥管理	创建具有自定义限制（令牌、成本、时间窗口、模型）的密钥，以便在向其他用户或服务公开代理时保护它。
兼容 OpenAI 的端点	提供 /v1 和 /backend-api/codex 端点，适用于任何期望官方 OpenAI API 的客户端。
仪表板	Web UI（默认位于 http://localhost:2455），显示账户、使用量图表和密钥管理。
自动模型同步	从 OpenAI 拉取可用模型列表，使代理始终知道每个账户可以提供哪些模型。
可部署在任何地方	Docker 镜像、uvx 单行命令或 Nix 包；还支持 Kubernetes 部署。

快速开始（Docker，推荐方式）

# 为 SQLite 数据库创建持久卷
docker volume create codex-lb-data
# 可选：为容器创建隔离网络
docker network create codex-lb-net
# 运行最新镜像
docker run -d --name codex-lb \
  --network codex-lb-net \
  -p 2455:2455 -p 1455:1455 \
  -v codex-lb-data:/var/lib/codex-lb \
  ghcr.io/soju06/codex-lb:latest

打开 http://localhost:2455，添加你的第一个 ChatGPT 账户，然后就可以将任何客户端指向代理了。

客户端配置示例（Codex CLI）

model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "xhigh"
model_provider = "codex-lb"

[model_providers.codex-lb]
name = "openai"
base_url = "http://127.0.0.1:2455/backend-api/codex"
wire_api = "responses"
supports_websockets = true
requires_openai_auth = true

OpenCode、OpenClaw、官方 OpenAI Python SDK 和其他工具也有类似的设置步骤——全部记录在 https://soju06.github.io/codex-lb/。

配置

• 设置从以 CODEX_LB_ 为前缀的环境变量或 .env.local 文件中读取。提供了示例文件（.env.example）。
• 开箱即用 SQLite（Docker 中位于 /var/lib/codex-lb/）。对于较大规模的部署，你可以将 CODEX_LB_DATABASE_URL 指向 PostgreSQL 实例。

开发

• 使用 uv run codex-lb 运行后端（监听 2455 端口）。
• 前端（React/Vite）位于 frontend 目录；使用 bun run dev（端口 5173）启动以进行热重载。
• 还支持 Docker Compose watch 模式和 Nix flakes。

你可能需要它的原因

• 扩展配额：如果你有多个个人或团队 ChatGPT 账户，codex‑lb 让你可以将它们用作一个逻辑 API 端点。
• 成本可见性：准确查看每个账户消耗的令牌数以及相关的货币成本。
• 安全性：向队友或 CI 管道签发有限范围的 API 密钥，防止单个用户耗尽整个池。
• 兼容性：现有兼容 OpenAI 的工具无需更改代码——只需将它们指向新的基础 URL。

进一步阅读

• 完整文档、故障排除和部署指南：https://soju06.github.io/codex-lb/。
• 社区制作的 macOS、Linux、Home Assistant 等状态栏集成，列在 README 中。