前面写过一篇关于DeepSeek-V4-Flash 正式版原生适配 Codex，由于V4-Flash当时还不支持多模态，需要外加claude-vision-skill，补齐DeepSeek-V4-Flash视觉理解能力，集成成功后，Codex桌面端也无法正常显示模型名称，给实际使用带来一些困扰，但这些问题，在V4.1-Flash这个版本给一并解决了。
1. 先说清楚 V4.1-Flash 是什么。它是 DeepSeek 在 9 月 10 日发布的模型，也是这套全新架构里体型最小的一个。它总参数量 552B，是一张庞大的 MoE，但走的是 Causal-Encoder-Decoder 这种非对称路线，读输入时只激活 8B 参数，写输出时激活 16B。换句话说，喂长上下文的那一半很便宜，真正贵的解码，只落在你要生成的 token 上。
2. 为什么说它响应更快？因为 Agent 干的大多是读上下文的活儿，不是吐那几个字。V4.1-Flash 这套非对称设计，正好把读输入这一半做便宜了，编码长文档，读代码库，处理检索结果时只唤醒 8B 参数，真正费劲的解码，只在生成 token 时才动用那 16B。所以你丢给它一大段代码库或长需求文档，它消化这些输入比常规模型轻快得多，这是响应更快的第一个来源。
第二个来源在 KV Cache。相比上一代，它对 HBM 的需求降到四分之一，对 SSD 降到八分之一，相对 DeepSeek 初代模型更是缩小了 437 倍。缓存小了，同样的显存就能同时容纳更多长上下文会话，高负载下不用排队，不被挤掉，响应自然更稳更及时。顺带一提，Agent 场景里缓存命中本来就是费用大头，把缓存压下来，成本也跟着直接往下走。
3. 内容输出更全，靠的是原生多模态V4.1-Flash 把视觉理解直接做进了主模型，再也不用单独挂一个视觉实验版。你在 Codex 里丢一张截图，一张架构图，一段带图的需求文档，它直接就能看，不用先转交一道外部视觉模型。对写代码的人来说，能看懂图的需求描述，产出的东西自然更贴你给的上下文。
4. 原生适配有什么优势关键在原生两个字。Codex 通过Responses API 跟模型交互，最新DeepSeek API 原生支持这个格式，中间不需要中转服务，也不需要第三方写的适配层。少了本地中转服务后，延迟和整体耗时都更短，模型原始能力完整保留，输出更稳、更全。相比中转也更省Token。
5. Codex下载及安装Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程助手 ，可以理解你的代码仓库、帮你写代码、改 Bug、执行命令，甚至直接完成整个项目。最新版与 ChatGPT（GPT）打通了账号体系，既支持桌面 App，也支持命令行（CLI）方式使用。
官方下载地址：https://openai.com/zh-Hans-CN/codex/
Windows安装：打开下载页，点击下载Windows版，下载后得到一个EXE后缀的安装文件，双击启动安装直至完成，安装完成后，从桌面或开始菜单打开 Codex。
macOS 安装：打开下载页，点击 Download for macOS。Intel 芯片的 Mac 选择 Intel 版本；Apple 芯片（M 系列）直接下载默认版本，下载 .dmg 文件后双击挂载，把 Codex 图标拖入「应用程序」文件夹即可。
6. 官方接入文档在DeepSeek 官网首页--API文档--接入Agent工具，找到「接入 Codex」，步骤和字段都写全了。按它给出的步骤配好，Codex CLI，ChatGPT 桌面端，VS Code 的 Codex 插件会共用同一份配置，不用反复配，模型换成 DeepSeek-Flash。
7. 具体接入步骤第1步：先在DeepSeek 开放平台获取API KEY
打开并登录DeepSeek 开放平台：https://platform.deepseek.com，申请一个 API KEY，复制并保存好，首次使用需要充值。
第2步：一条命令，脚本替你把配置改完
官方提供了一键配置脚本，自动完成全部配置。但需要注意的是：运行前请确保已安装 Codex CLI 或 Codex桌面端，并至少运行过一次。
macOS 和 Linux 在终端执行一键配置脚本
bash <(curl -fssl https: cdn.deepseek.com api-docs codex-deepseek-setup.sh)windows 则需要在powershell 执行一键配置脚本，脚本指令具体如下： irm codex-deepseek-setup-en.ps1 | iex下面以Windows为例进行说明，macOS 和 Linux类似
1. 复制Windows安装脚本，在本地电脑找到并打开PowerShell，鼠标右击粘贴到PowerShell命令行窗口并按回车，如下图所示：
2. 第 1 项为修改 Codex 配置，使用 deepseek-flash模型(即DeepSeek-V4.1-Flash)，该模型同时支持图片输入；第 2 项为使用 deepseek-v4-pro模型；第 9 项为恢复默认的 Codex 配置，删除 deepseek 相关配置。此处我们选择数字1后按回车。
3. 根据提示输入 API Key后按回车（以 sk-开头，在 DeepSeek 开放平台获取）。
4. 出现绿色OK提示即一键配置成功
5. 打开 Codex 桌面端，选“其他方式登录”
6. 填入刚申请的 DeepSeek API KEY，点击Continue按钮
7. 点击两次skip跳过个性化配置后进入到Codex首页，看到红框两处都显示deepseek就说明成功接上了，模型默认的推理强度是High。配置完成后，Codex CLI、ChatGPT 桌面端、VS Code 的 Codex 插件会共用同一份配置，不用反复配。
8. 解决Codex简体中文显示，需要先确保本地电脑能科学上网（不懂操作的可以留言，作者手把手教）。然后在Codex首页左下角点击齿轮图标-选择Settings-General，在Language选择“简体中文”，需要等待片刻（1-2分钟左右，具体要看下本地代理的网速），让程序从官网下载语言包，之后重启Codex就可以显示中文界面了。
9. 重启后即可显示中文界面，之后你想切换到其他语言也都是正常的，例如繁体中文、日本语等。
10. 切换到简体中文后，官方自带的插件和技能都是可见并能正常使用，见下图。
8. 一段提示词，确认是否接上不确定当前跑在哪个模型？在 Codex 里输入这段：
你读取底层 JSON 配置，看下你当前运行的是哪个模型？Codex 会读到底层配置并回显模型信息，此时跑的正是 deepseek-flash(即DeepSeek-V4.1-Flash)
9. 测试模型的多模态视觉识别能力直接扔一张图给Codex，问它这是什么？图片识别速度很快，十几二十秒就完成图片解析和相应内容的输出，说明模型的多模态视觉识别能力也是正常。
10. 使用Codex进行日常开发从本地电脑打开一个SpringBoot项目，开发前先让Codex分析下项目结构，方便让Codex学习当前项目的项目结构、编码风格等，后面再采用Vibe Coding方式生成出来的代码的风格跟已有的代码保持一致。
11. 手动编辑配置文件的方式接入Codex（直接略过，了解有这回事即可）如果更喜欢自己掌控配置细节，官方也提供手动编辑配置文件的方式接入DeepSeek-V4.1-Flash，具体配置参考官方文档，下面是对应截图。
12. 写在最后说到底，这件事的意义不在又多了一个模型，而在于 Codex 这类主流编码 Agent 的供应商门槛被进一步拉低。你可以用更低的单价，拿到一个在 Agent 基准上超过旧旗舰，还原生带视觉的编码大脑。如果你本来就在用 Codex 做开发，顺便把 deepseek-flash 接上试试，成本账很可能比你想的更划算。