最近 Claude 又开始大面积封号，我的主号终究也没能幸免。

账号被封是小，但在 Claude Code 里面有很多的记忆、定时任务，又不能停用…

刷到 OpenAI 的核心产品负责人 Tibo 分享了一个使用技巧，我照着操作了一下，几分钟就成功把 Codex 的 gpt-5.6-sol 转成 API 接入到了 Claude Code 里。

这下 Codex 用不完的额度可以接到 Claude Code 里继续用，而且不用担心封号，是真的香。

今天这篇文章，给大家整理具体的操作步骤，0 基础也能直接上手。

01. 把 gpt-5.6-sol 接入 Claude Code

Claude Code 不能直接调用 Codex 的 OAuth 接口。我们可以通过 CLIProxyAPI 在本地完成鉴权和协议转换，再使用 CC Switch 写入连接配置，就可以在 Claude Code 中调用 Codex 中的模型。

安装 CLIProxyAPI

不需要手动去 GitHub 下载配置，直接打开 Codex，把下面这段提示词发给 Codex：

提示词：请在 Windows 上帮我安装并配置 CLIProxyAPI。

官方项目地址：https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI
要求：
1. 只从该项目的官方 GitHub Releases 下载最新版本；
2. 根据电脑架构选择 windows_amd64 或 windows_arm64 安装包；
3. 安装到当前用户目录下的 CLIProxyAPI 文件夹；
4. 复制 config.example.yaml 为 config.yaml；
5. 将服务绑定到 127.0.0.1，端口使用 8317；
6. 关闭远程管理，生成随机的管理密码和下游 API Key；
7. 保留默认 auth-dir，不要读取、复制或展示 OAuth Token；
8. 需要登录 Codex 账号时暂停操作，告诉我应该执行的命令，由我在浏览器中完成登录；
9. 登录完成后启动服务，并请求 /healthz 和 /v1/models 检查是否成功；
10. 最后告诉我 Base URL、API Key 在配置文件中的位置，以及当前可用的模型列表。

请直接执行能够自动完成的步骤。遇到报错时先检查日志并尝试修复，不要只给操作说明。

Codex 会自动帮我们安装好 CLIProxyAPI，并且列出连接信息和可用模型等关键信息。

账号登录

如果在安装过程中提示需要登录，在 PowerShell 中运行以下命令即可完成登录：

.\cli-proxy-api.exe –config .\config.yaml –codex-login

启动服务并在新的 PowerShell 中验证 API 是否正常工作：

.\cli-proxy-api.exe –config .\config.yaml

新建 PowerShell 窗口运行以下脚本查询可用模型：

$match = Get-Content .\config.yaml |
    Select-String '^\s*-\s*"([^"]+)"\s*$' |
    Select-Object -First 1

$key = $match.Matches[0].Groups[1].Value.Trim()

$result = Invoke-RestMethod `
    -Uri "http://127.0.0.1:8317/v1/models" `
    -Headers @{ Authorization = "Bearer $key" }

$result.data | Select-Object id

控制台返回了模型列表，比如 gpt-5.6-sol，就说明本地代理桥梁搭建成功！

配置 CC Switch

我们打开 CC Switch，选中 Claude Code 后点击右上角的 “+” 新增供应商。

按照以下信息配置：

供应商名称→CLIProxyAPI Codex

API Key→从 Codex 给的信息中查询复制

Base URL→http://127.0.0.1:8317

API 格式选择 Anthropic Messages

不开启“本地路由”和“完整 URL 模式”

模型映射可以按需求填写，或者直接全部填 gpt-5.6-sol。

配置完成，我们可以回到 CC Switch 主界面点击测试连接，显示连接正常。

现在我们在 PowerShell 里打开 Claude Code，就能直接用 gpt-5.6-sol 了。

02. 实测用着如何？

成功接入后，我直接安排了几个日常用的比较多的场景，一起看看 Codex 中的 gpt-5.6-sol 进入 Claude Code 后，干活水平怎么样。

图片生成

我们在 Claude Code 中输入需求：

提示词：/generate-image 制作一张信息图，通过简单易懂的图画展示五个基本的瑜伽姿势，并提供身体姿势和呼吸技巧的说明。

Claude Code 成功理解了任务，并通过 /generate-image 工作流调用了后台的 gpt-image-2，生成一张信息图：

排版看起来非常舒服，图片、文字内容都非常清晰，中文渲染也都正确，指令理解精准度很高。

我们把同样的提示词发给 Codex 试试：

生成的信息图不管是排版还是内容都和 Claude Code 生成的很接近，说明通过代理转换后，工具调用的图像生成能力没有任何衰减。

聊天剪视频

我们再试试 Clsude Code 的 MCP 插件自动化能力。

我选择了 ChatCut，在 Claude Code 中输入：

提示词：阅读 chatcut.io/claude，帮我安装 ChatCut 插件并创建一个新任务。

Claude Code 会读取安装说明并配置插件。

中途浏览器会弹出登录页面，需要我们手动确认一次。安装完成后，新建一个 Claude Code 会话，ChatCut 就会自动加载。

我们新建一个 Claude Code 对话，就可以让通过对话让 AI 帮我们剪辑视频了。

提示词：使用 ChatCut 创建一个新任务。使用 D:\00\素材\素材1.mp4 至素材20.mp4 作为画面素材，使用 D:\00\素材\别让爱凋落 小提琴.mp4 的音轨作为背景音乐，制作9:16、1080×1920、H.264竖屏踩点视频。

将20个画面素材剪辑成一个9:16竖屏视频，每个素材只选取一个最佳连续片段，并且在最终视频中最多只出现一次。根据画面内容和音乐节奏安排素材顺序，不要求按照文件编号排列。

分析背景音乐的节拍、重音、旋律转折和情绪变化，进行踩点剪辑。在重拍、节奏变化和旋律转折处切换画面；音乐舒缓部分适当延长镜头，节奏增强和高潮部分加快画面切换。

剪辑以干净利落的踩点硬切为主，只在确有必要的位置使用少量自然转场，避免滥用转场和特效。背景音乐开头自然淡入，结尾自然淡出。

第一次执行时，AI 成功创建了项目并上传了全部素材，但由于任务过于复杂，ChatCut 只是上传了素材，没有完整剪辑步骤。

我把指令拆分了一下，让 ChatCut 分步执行。

先把画布调整为竖屏并且添加音轨，给音乐加上淡入淡出的效果。

提示词：继续使用 ChatCut 官方 MCP 编辑当前项目，不要创建新项目，不要重新上传素材，也不要导出。

请修改当前 Main Timeline：

1. 1. 将画布改为9:16竖屏，分辨率1080×1920，保持30fps。
2. 创建音频轨道A1。
3. 将“别让爱凋落 小提琴.mp4”这条27.43秒音频从0秒开始完整放入A1。
4. 音乐开头添加自然淡入，结尾添加自然淡出。
5. 这一步不要添加画面素材。

完成后检查并报告画布尺寸、音频轨道、音乐开始时间和时间线总时长，不要导出。

这一次顺利完成。ChatCut 在画布中添加了正确的音轨，并且添加了淡入淡出效果，调整了画布尺寸。

我们继续安排剪辑任务：

提示词：继续编辑当前项目和当前Main Timeline，不要创建新项目或重新上传素材。

将素材1.mp4至素材20.mp4全部添加到V1画面轨道。

剪辑要求：

1. 每个被选中的素材最多只能出现一次，不得重复使用。
2. 不适合的素材可以不使用，不要为了凑数量强行添加。
3. 每个入选素材只截取一个最佳连续片段。
4. 使用足够的优质片段覆盖27.43秒背景音乐，时间线上不能出现空白。
5. 如果入选素材数量较少，可以适当延长优质片段，但不要重复画面。
6. 关闭所有画面素材的原声，只保留A1背景音乐。
7. 使用智能裁切适配1080×1920竖屏，保持主体完整，不要拉伸、压扁或扭曲画面。
8. 根据音乐的主要重拍、旋律转折和情绪变化安排画面顺序和切点。
9. 音乐舒缓部分使用稍长镜头，节奏增强和高潮部分加快切换。
10. 以干净利落的踩点硬切为主，只使用少量必要的自然转场。
11. 不添加字幕、标题、Logo、水印或复杂特效。

确认无误后以9:16、1080×1920、30fps、H.264格式导出，并返回项目链接和视频下载链接。

ChatCut 自动进行音频重音分析，挑选素材片段、排序、裁切、导出，还自动返回了成片下载链接！

我们一起看看最终的成片：

标准的 9:16 竖屏，画面没有重复，转场切换干净利落，音乐淡入淡出也很自然。

ChatCut 在识别踩点时优先匹配了轻鼓点，节奏感没有专业剪辑师那么强，但整体成片效果还不错，百分制的话，这个任务我觉得可以给到 80 分。

Coding

日常用 Claude Code，代码需求会比较多，我们也测试看看

提示词：请在当前空仓库中实现一个浏览器内运行的交互式 3D 智慧城市数字孪生大屏

技术栈：

– React + TypeScript + Vite

– Three.js 或 React Three Fiber

– 后处理效果可使用现成库

– 不依赖付费资源或外部 API

视觉效果：

– 深色未来城市

– 大量高低不同的建筑

– 道路、发光车流、路灯和动态广告牌

– 建筑窗户随机发光

– 地面带网格和轻微反射

– Bloom 辉光、雾效和昼夜变化

– 镜头开场动画

– 保持流畅，避免无意义堆高模型面数

交互功能：

1. 鼠标旋转、缩放和平移场景。
2. 搜索建筑后高亮，并弹出建筑信息面板。
3. 搜索建筑并让镜头自动飞过去。
4. 昼夜切换，太阳、天空和城市灯光同步变化。
5. 模拟车辆沿道路移动。
6. 左侧展示人口、能耗、交通和空气质量指标。
7. 图表数据持续动态变化。
8. 点击交通、能耗、安防按钮切换不同可视化图层。
9. 交通图层显示道路热力效果。
10. 能耗图层根据建筑能耗改变颜色。
11. 安防图层显示摄像头扫描锥和告警点。
12. 支持暂停动画和重置镜头。
13. 页面尺寸变化时正确适配。
14. 增加性能面板和画质选择。

城市必须通过程序生成，并使用固定随机种子保证可复现。请直接实现、运行并启动开发服务器。确保首次打开就能看到完整城市和动画，不要用静态截图冒充 3D 场景。

我们一起看看最终生成的效果：

提示词中要求实时运行的 3D 城市已经完成。建筑、道路、车流和路灯都渲染出来了，我们可以通过鼠标调整视角和场景。

昼夜切换后，天空、建筑灯光和城市氛围也会同步变化，整体效果比较完整。

搜索建筑会高亮提醒并且弹出信息面板。整体效果很不错。

日常工作流

除了写代码，我们日常只要有 SOP 的事情，都可以尝试交给 AI 去做。

比如我的下载文件夹经常堆满了各种文件，可以让 AI 按照类型、时间分别整理：

提示词：帮我整理文件夹 D:\浏览器下载，步骤如下：

1. 先扫描文件，按类型和日期生成归档方案。不用处理文件夹
2. 写一个 Python 脚本，将文件整理到“类型/年份/月份”目录。
3. 执行前先展示将要移动的文件，等我确认。
4. 确认后执行整理，不删除、不覆盖任何文件。
5. 整理完成后检查结果，并生成操作记录，方便撤销。

请直接完成，不要只告诉我怎么做。

我们看看 Claude Code 提供的整理方案：

按照文件类型、年份、月份分别归类了我的所有文件。

我们选择确认，Claude Code 才开始执行，将所有文件归类：

03. 一些分享

给 Claude Code 换上 GPT 模型，原来只是想救救急，没想到用下来很顺，之前在 Claude Code 里的终端习惯、历史上下文和环境配置，都可以保留，不用重新去适应一套新工具。

以前我们选择 AI 工具，往往等于选择它背后的模型。现在，以 Claude Code 作为工作台，模型可以任意选择，自己积累下来的工作流可以一直延用。

当然，不同模型对复杂工具调用和上下文压缩的兼容程度并不完全相同，真正上重要项目之前，还是建议先跑几个真实任务测试测试。

模型厂商与 Agent 客户端也会逐渐解耦，未来用户选择的，可能不是某个固定模型，而是一套能让不同模型真正把活干完的系统。

模型可以换，工具可以换，但自己积累下来的工作流不用全部推倒重来。

原文链接：Claude 被封后，我用几分钟把 gpt-5.6-sol 接进了 Claude Code