Cómo usar DeepSeek en Codex: configuración, límites y coste

Integrar DeepSeek en Codex ya no exige montar un proxy ni una capa de traducción: ambos se entienden mediante la Responses API. Pero hay una condición importante: de los dos modelos de DeepSeek, solo uno funciona actualmente con Codex, y además no admite imágenes.

¿Se puede usar DeepSeek con Codex?

Sí. Codex se comunica con los modelos mediante la Responses API de OpenAI, y la API de DeepSeek es compatible de forma nativa con ese protocolo. Por eso DeepSeek puede añadirse a Codex como proveedor de modelos desde un archivo de configuración. La propia DeepSeek publica la integración en Agent Integrations → Codex dentro de su documentación de API.

Esto simplifica bastante el proceso. Codex abandonó la antigua vía wire_api = "chat" en favor de la Responses API, y durante un tiempo eso obligaba a pasar DeepSeek por una capa intermedia: LiteLLM, un router con su propia implementación de Responses o un puente hecho a mano. Todo eso sigue siendo viable, pero ya no es necesario para empezar. Esta configuración de proveedor es independiente de añadir herramientas MCP relacionadas con DeepSeek a Codex.

La misma configuración sirve para todas las interfaces de Codex. Tanto Codex CLI como la app de escritorio de ChatGPT y la extensión Codex para VS Code leen el mismo directorio ~/.codex, así que basta con configurarlo una vez.

El único modelo de DeepSeek compatible con Codex

Solo deepseek-v4-flash. La tabla de precios de DeepSeek marca compatibilidad con la Responses API para deepseek-v4-flash con ✓ y para deepseek-v4-pro con ✗. Una nota al pie promete soporte para Pro a principios de agosto de 2026. A fecha de 3 de agosto de 2026, esa nota seguía presente y Pro continuaba marcado con ✗.

Los dos modelos aparecen en el catálogo models.json que crea la configuración, así que nada impide seleccionar Pro en el archivo. El error llega después, al enviar la solicitud al proveedor. El preset de DeepSeek de CC Switch incluye la misma advertencia en su código fuente: cambiar a Pro antes de que DeepSeek habilite la integración provoca errores.

Si hoy necesitas el modelo más potente, su endpoint con formato Anthropic sí está disponible. Por eso Pro aparece en configuraciones de Claude Code, pero no en Codex. Las diferencias de precio y concurrencia entre ambos modelos son suficientes como para elegir conscientemente; consulta deepseek-v4-flash vs deepseek-v4-pro.

Opción 1: usar el script oficial

DeepSeek ofrece un script que genera toda la configuración y es la vía más rápida si no gestionas ya varios proveedores. Antes debes haber instalado y abierto al menos una vez Codex CLI o la app de escritorio de ChatGPT, para que exista ~/.codex. El cliente de Codex también debe ser como mínimo la versión 0.144.0, que es la versión mínima indicada en el catálogo de modelos.

# macOS / Linux
bash <(curl -fsSL https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.sh)

# Windows, en PowerShell
irm https://cdn.deepseek.com/api-docs/codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex

El script muestra un menú: 1 selecciona deepseek-v4-flash, 2 selecciona deepseek-v4-pro y 3 restaura la configuración anterior a la instalación. Elige 1: la opción 2 escribe una configuración válida para un modelo que todavía no puede atender solicitudes de Codex. En la primera ejecución pedirá tu clave de API, que puedes crear en platform.deepseek.com.

Qué modifica si ya tienes una configuración

Ejecuté el script oficial el 3 de agosto de 2026 sobre un CODEX_HOME temporal con una configuración preparada para entrar en conflicto: incluía un profile, un model_verbosity obsoleto, un model_reasoning_summary, además de un servidor MCP y una entrada de proyecto de confianza. Puedes reproducirlo con CODEX_HOME=/tmp/probe sh codex-deepseek-setup-en.sh y seleccionando 1. El script informó de cuatro cambios y explicó cada uno:

• Reescribió model: "gpt-5.6-sol" → "deepseek-v4-flash"
• Eliminó profile = "myprofile"  ← un perfil oculta model / model_provider / model_catalog_json
• Eliminó model_verbosity = "high"  ← un valor antiguo puede no estar admitido por el modelo
• Eliminó model_reasoning_summary = "detailed"  ← models.json declara default_reasoning_summary=none

El bloque [mcp_servers.playwright], el nivel de confianza de [projects."..."] y approval_policy se conservaron sin cambios. Antes de escribir nada, el original se copió a ~/.codex/backup-deepseek/. El script validó ambos archivos antes de aplicarlos: models.json como JSON y config.toml en busca de errores de análisis y claves duplicadas. Es una prueba realizada en una máquina y una ejecución concretas, así que demuestra que existen las rutas de copia de seguridad y restauración, pero no garantiza el resultado para cualquier estructura de configuración.

Opción 2: editar config.toml a mano

Editar el archivo manualmente es la mejor alternativa si quieres guardar la configuración en control de versiones o entender qué hace cada campo. Crea ~/.codex/models.json con el catálogo de modelos publicado en la documentación de DeepSeek y añade lo siguiente a ~/.codex/config.toml:

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "deepseek"
preferred_auth_method = "apikey"
forced_login_method = "api"
model_reasoning_effort = "high"
model_catalog_json = "~/.codex/models.json"

[model_providers.deepseek]
name = "deepseek"
base_url = "https://api.deepseek.com/"
wire_api = "responses"
experimental_bearer_token = "<your DeepSeek API Key>"

Opción 3: CC Switch para alternar entre proveedores

CC Switch es una app de escritorio que gestiona la configuración de proveedores para ocho herramientas de programación, incluido Codex. Incluye un preset de DeepSeek con el endpoint https://api.deepseek.com, deepseek-v4-flash como modelo predeterminado y Flash y Pro en el catálogo de modelos. Escribe los mismos campos que configurarías a mano, pero desde un menú de bandeja en lugar de un editor.

Antes de adoptarlo, conviene tener en cuenta dos detalles. Codex debe reiniciarse después de cada cambio para aplicar la nueva configuración, a diferencia de Claude Code. Además, una sola aplicación pasa a guardar las credenciales de todos los proveedores registrados y ejecuta un servicio local para dirigirlas, un enfoque de seguridad distinto al de tener una única clave de API en un único archivo.

Cómo comprobar que la configuración se aplicó

Abre Codex CLI dentro de un proyecto y revisa el banner de inicio: las líneas model y provider son la confirmación. Al probar mi configuración de test el 3 de agosto de 2026 con codex-cli 0.146.0, apareció esto:

OpenAI Codex v0.146.0
model: deepseek-v4-flash
provider: deepseek
reasoning effort: high

Una clave incorrecta deja un error reconocible y muestra el endpoint utilizado, la forma más rápida de confirmar que las solicitudes salen hacia DeepSeek:

ERROR: unexpected status 401 Unauthorized: Authentication Fails, Your api key: ****r000 is invalid,
       url: https://api.deepseek.com/responses

Codex reintentó cinco veces antes de mostrar ese error, así que una errata en la clave implica varios segundos de silencio. En la app de escritorio de ChatGPT para macOS, el selector de modelo muestra Custom en lugar del nombre del modelo; es simplemente la etiqueta de la aplicación para cualquier modelo configurado localmente. Sigue utilizando el modelo de DeepSeek seleccionado. Si Codex registra fallback model metadata o Unknown model, no ha cargado models.json y la ruta del catálogo es incorrecta.

Qué cambia al ejecutar DeepSeek dentro de Codex

Hay cuatro comportamientos distintos respecto a usar Codex con un modelo de OpenAI. Ninguno indica un fallo que tengas que depurar.

Sin entrada de imágenes. Las entradas de DeepSeek en models.json declaran input_modalities: ["text"]. Por tanto, mientras DeepSeek sea el modelo activo, no podrás usar capturas pegadas ni archivos de imagen adjuntos en ningún cliente de Codex. Un desarrollador en Hacker News se encontró con la misma limitación el 2 de agosto de 2026 y la resolvió manteniendo un segundo proveedor con visión:

Como DeepSeek V4 no tiene visión, hizo que OMP usara GPT 5.6 Luna con la suscripción de Codex.

La solución consiste en añadir un segundo bloque [model_providers.*] dirigido a un proveedor que sí acepte imágenes. La estructura wire_api = "responses" es idéntica, así que un endpoint agregador que ofrezca GPT-5.6 encaja en la misma configuración; solo tienes que cambiar una línea model para alternar.

Las sesiones antiguas parecen haber desaparecido. Codex agrupa el historial de sesiones por método de inicio de sesión. Al pasar de una suscripción de ChatGPT a una clave de API de terceros, el grupo anterior queda oculto, no se elimina. Si restauras la configuración anterior, esas sesiones vuelven a aparecer y las de DeepSeek quedan ocultas.

La clave queda escrita en el archivo de configuración. experimental_bearer_token contiene la clave en sí, no una referencia a una variable de entorno. Por eso ~/.codex/config.toml pasa a contener un secreto y conviene revisarlo antes de sincronizar ese directorio o hacer commit de un repositorio de dotfiles.

Puede presentarse como ChatGPT. El models.json que instala la integración incluye el prompt de harness de Codex, que empieza con "You are Codex, an agent based on GPT-5." Ese prompt cumple una función real: define el protocolo de herramientas, las reglas de aprobación y el formato de salida que sigue el agente. Por eso el comportamiento no es igual al del mismo modelo en una ventana de chat sin configuración, y esa línea de identidad procede del harness, no de que el modelo afirme pertenecer a una determinada familia.

Precio de DeepSeek en Codex

deepseek-v4-flash cuesta $0.14 por millón de tokens de entrada sin acierto de caché y $0.28 por millón de tokens de salida, según la página de precios de DeepSeek consultada el 3 de agosto de 2026. Un acierto de caché cuesta $0.0028 por millón de tokens de entrada, cincuenta veces menos que un fallo. Esa diferencia determina el coste de las sesiones largas de agentes, porque un agente de programación reenvía un contexto cada vez mayor en cada turno.

Hay dos matices que la tabla no refleja. DeepSeek indica que habrá precios diferenciados entre horas punta y valle: durante las horas punta, de 09:00 a 12:00 y de 14:00 a 18:00 todos los días en horario de Pekín (UTC+8), las tarifas serán 2× las indicadas. La fecha de inicio sigue pendiente de anuncio. Además, el catálogo declara que la ventana de contexto de 1M tiene una capacidad efectiva del 95%, y el truncado se aplica según la política definida en models.json.

Preguntas frecuentes

¿Puedo usar DeepSeek en Codex sin una suscripción a ChatGPT?

Sí. preferred_auth_method = "apikey" y forced_login_method = "api" hacen que Codex se autentique con tu clave de DeepSeek y omita por completo el inicio de sesión de cuenta.

¿La extensión de VS Code y la app de escritorio requieren configuraciones separadas?

No. Los tres clientes de Codex leen la misma configuración de ~/.codex. Reinicia el cliente de escritorio después de cambiar de proveedor para que aplique el cambio.

¿Cómo vuelvo al modelo oficial?

Vuelve a ejecutar el script de configuración y elige la opción 3, que restaura el config.toml respaldado antes de la instalación. Si configuraste Codex manualmente, elimina los campos de DeepSeek y el bloque [model_providers.deepseek], y vuelve a iniciar sesión.

¿Ya puedo usar deepseek-v4-pro en Codex?

No a fecha de 3 de agosto de 2026. La compatibilidad con la Responses API sigue marcada con ✗ en la página de precios de DeepSeek; el objetivo anunciado era principios de agosto de 2026, así que conviene revisar esa página en lugar de confiar en una configuración que permite seleccionarlo.

Qué opción elegir

La gran incógnita sigue siendo Pro. Flash es la opción barata, rápida y solo de texto, mientras que el modelo que más gente querría usar en un bucle de agente todavía no habla el protocolo que necesita Codex. Hasta que cambie esa nota al pie, elegir DeepSeek para Codex implica elegir Flash deliberadamente.

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