不少开发者在需要代理的网络环境中使用 Codex 时会遇到一个共同问题：每次发起对话前，界面都会反复出现 Reconnecting 1/5 到 Reconnecting 5/5 的提示，短则等待几十秒，长则数分钟才能得到模型回答。近期有技术博主排查发现，这一现象并非模型推理缓慢，而是 Codex 默认尝试直连网络、未能及时走系统代理导致的连接重试。
对于依赖代理访问 OpenAI 服务的用户来说，这一细节直接影响日常使用效率。通过修改 Codex 配置文件中的一行参数，可以让客户端直接读取系统代理设置，跳过反复失败和重试的过程，从而显著减少等待时间。
反复重连不是模型在思考，而是网络连接在重试
从开发者实际体验来看，Codex 在发起请求前会多次显示 Reconnecting 提示，容易让人误以为模型正在长时间思考。但实际机制是，Codex 默认按照直连方式访问 OpenAI 服务。在必须通过代理才能访问外部网络的环境下，直连请求会先失败，随后客户端进入等待、超时、重试的循环。
按照素材中的描述，这一过程通常要经历五次重连尝试后，才会切换到代理方式建立连接。因此，用户看到的并不是模型推理阶段，而是 WebSocket / HTTP 长连接反复建立失败的过程。
- 直连失败：Codex 先尝试直接访问 OpenAI 服务。
- 等待超时：请求失败后进入等待阶段。
- 多次重试：客户端反复尝试建立连接，界面显示 Reconnecting。
- 回退代理：多次失败后才通过系统代理完成连接。
这也是为什么最终答案仍然能够返回，但前期等待时间被明显拉长。对于频繁调用 Codex 的开发者而言，这种每次对话都要经历的网络重试会打断编码、调试和文档撰写等工作流。
一行配置解决：让 Codex 尊重系统代理
解决方式并不复杂。Codex CLI 与 ChatGPT 桌面端内置的 Codex 使用相同的配置文件路径：~/.codex/config.toml。在其中的 [features] 段落添加一行配置即可：
respect_system_proxy = true
该配置的作用是让 Codex 读取系统代理设置，而不是先尝试直连。素材提到，这是 Codex 近期版本加入的能力，默认关闭。如果用户使用的是较旧版本，可能需要先升级客户端再进行修改。
如果配置文件中已经存在 [features] 段落，只需要在该段落下添加 respect_system_proxy = true，无需重复写入段落标题；如果文件中没有该段落，则可以直接在文件末尾追加以下内容：
[features]
respect_system_proxy = true
在 macOS 上，如果此前没有配置文件，可以先创建目录和文件，再使用文本编辑器打开进行写入。Windows 用户对应的路径为 C:\Users\<你的用户名>\.codex\config.toml，修改方式相同。
修改完成后，需要重启 ChatGPT 或 Codex 客户端，配置才会生效。生效后的表现是，对话不再出现 Reconnecting 提示，而是直接进入 Thinking 状态，回答速度明显恢复。
配置细节与兼容性：布尔值需小写，已有配置无需删除
在实际操作中，有几个细节容易被忽略。首先，true 必须小写，因为它是 TOML 配置中的布尔值；等号两边不需要加引号。其次，如果 config.toml 中已经存在模型、登录等其他配置项，原有内容不需要删除或移动，只需将 [features] 段落补充到文件末尾即可。
此外，[features] 是 TOML 文件中的段落标题，整个配置文件中只能出现一次。若文件中已经存在该段落，重复添加同名段落标题可能导致配置解析问题，因此只需保留一个段落头。
从连接流程上看，修改前后的差异非常明显。修改前，请求需要经历连接失败、等待、重试、再失败的循环；修改后，请求会直接通过系统代理到达 OpenAI 服务，建立连接后进入 Thinking 阶段并输出答案。核心变化在于省去了网络重试等待时间，而不是改变模型本身的推理能力。
对 AI 编程工具日常使用的启示
随着 AI 编程助手逐渐成为开发者日常工作流的一部分，客户端网络行为对效率的影响正在被更多用户关注。Codex 这类工具不仅涉及模型能力，也涉及客户端连接策略、代理环境适配和故障回退机制。此次重连问题说明，AI 编程工具的响应速度并不完全取决于模型推理，网络链路同样是影响体验的重要变量。
对于处在公司内网、校园网或需要代理访问外部服务环境中的开发者来说，这类配置调整具有实用价值。它不需要更换工具，也不涉及复杂网络部署，只需要在客户端配置中明确代理使用方式，就能减少不必要的等待。
在 AI 开发工具快速迭代的阶段，类似默认直连、代理回退、重连提示等细节，往往决定了用户的第一印象。对开发者而言，理解这些行为背后的机制，也有助于更快定位问题是出在模型、网络还是客户端配置。
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