Kimi K3开源解禁，教你如何把开源最强的 K3 接进 Codex

昨晚 23 点，Kimi K3 正式开放模型权重。

全球第一个开源的3T量级、原生多模态 agentic 的模型，2.8 万亿参数，开源里断层第一，第二名 DeepSeek V4 Pro 是1.6T，GLM-5.2 参数量也才744B。

从最近几天各种被讨论的「开放模型权重」话题就能看出，这波开源的影响将是核弹级的。

MoE架构，1M上下文，KDA （Kimi Delta Attention)）注意力，MXFP4 权重 / MXFP8 激活。

权重放出不到一天，推理框架 vLLM、SGLang 就官方上了 Day-0 支持。Kimi干脆把 KDA 的实现直接提交进了vLLM，海外多个模型托管平台OpenRouter、Fireworks、Together 当天全部上线，就等着官方发布后第一时间接入K3，价格全部统一输入3美元/输出15美元、全是 OpenAI 兼容。

连Cursor都第一时间上线 K3 ，可以在模型选择器中选择K3。

一个开源模型，一夜之间被整个生态接住。

虽然 Kimi 官方推荐 Kimi Code CLI 是最适配K3的harness，但是我目前用的最多的Agent是Codex。

尽管Codex官方是支持第三方模型接入的，但是Codex 走的是 Responses API，而 K3 给的是 OpenAI 兼容的 Chat Completions API，两套协议对不上。

所以Kimi 官方给的方案就是本地挂上CC Switch 或 codeproxy 这类第三方的转换器。

官方文档(platform.kimi.ai/docs/guide/codex-kimi)是以Codex CLI里怎么接入为例介绍的，而我的情况是Codex客户端。主要是因为客户端产品确实用顺了后，再回到CLI产品有点不习惯，所以今天就介绍一下怎么把K3接入Codex里。

其实大部分人用不了Codex 都是卡在支付这一步，Codex订阅套餐需要绑定一张美元银行卡，我3月份第一次用Codex的时候也是卡在这一步。当然现在有很多支付代付的生意，想要找到靠谱又便宜一点的渠道也得摸索上一阵子。

所以这篇我走的是最省事的一个办法，找到一个不需要订阅，不要美元支付的简单办法，10分钟就能搞定，每一步我都截了图。用的是一个客户端工具Teamo。

这工具是我之前 Fable 5 额度不够时自己挖到的，平时官方额度不够就接上。第0步把工具下载到本地，完成安装注册。

工具下载链接： https://teamorouter.com/zh/download

全程我使用的是Mac安装，Windows系统同样适用。

macOS 下载的是 dmg安装包，打开后把 Teamo 拖进 Applications。

安装成功后，打开应用。在启动台或者应用程序里搜索就能打开。

首页长这样——

我电脑上之前已经安装了Codex客户端、Claude客户端、Claude Code CLI 命令行、Kimi Code CLI，唯一没有安装的是Codex 命令行。所以在Codex命令行这一行，有句提醒“疑似未安装，点击下载”。

◈第一步：安装Codex

这里是因为Teamo 它会自动识别你本机已经安装的工具，电脑里没装过的话，这一行会给出下载提示。

之前没有装过Codex的小伙伴，在这里直接安装即可。你「点击下载」，会帮你一键安装。（我这里截图是Codex 命令行的演示，Codex客户端的同样操作下载即可）

装过 Codex 的直接跳过这步。

这里有个容易犯疑的地方：下载下来的安装包叫 ChatGPT。没下错，Codex前端时间已经集成进 ChatGPT 应用里了。所以你现在安装的可能叫ChatGPT，不叫Codex。

◈第二步：一键连接，选 Kimi K3

现在Teamo上一共支持5个Agent 产品，分别是claude code的客户端和CLI、codex的客户端和CLI、以及kimi code cli。

我们今天是在Codex客户端里接入K3，在Codex 客户端这一行，右侧有个按钮，「连接 TeamoRouter」，点它。

弹出来一个选择框，问你给 Codex 接哪个模型：上面是 GPT 系列（5.6 Sol、5.6 Luna、5.6 Terra、5.5、5.4 mini），下面是 Kimi K3，标注是 Moonshot AI 新一代模型。

直接选 Kimi K3，点"确认接入"。

弹窗下面有行小字：后续可在下拉菜单内切换模型。也就是说这不是一锤子买卖，选错了随时能改。

几秒钟后跳出"接入成功"，直接点"打开应用"。

这一步，便会自动打开你本地的Codex客户端了。

打开的就是 Codex，里面跑的默认已经是 Kimi K3 了。

有一个情况要注意：如果你点接入的时候 Codex 正开着，要先完整退出再打开——macOS 在菜单栏退出，Windows 确认进程关掉，只关窗口不算，不然它读的还是旧配置。

◈第三步：测试一下是不是K3

打开 Codex，问一句"你是什么模型"。

界面还是 Codex，回答我的已经是 Kimi K3 了。

我们都知道Kimi K3 的前端表现能力强，所以接通之后我就迫不及待做了一个案例，给我生成一个矿物晶体交互图鉴静态页面。

经过几分钟时间，生成的页面质感还有配色还是符合我的要求，而且还有交互效果，点击右侧的圆点可以切换。准备后面再试试我的复杂编程项目。

我之前Fable 5额度不够的时候，挖出来的这个工具，一般就是官方订阅额度不够用的时候接上，当然你也可以全部走API，K3 本身就比 GPT-5.6 便宜一大截。

TeamoRouter 官网上可以看账单明细，来源标着 Codex Desktop、模型是 kimi-k3 的请求记录，输入输出 token、cache 命中、扣了多少钱都列在上面。

我这次那两条 kimi-k3 按 5 折结算，价格是实时的，你看到的折扣可能和我不一样。

◈第四步：想换模型咋办

模型不需要在 Codex 里换，还是回 Teamo 换。

接入之后，首页 Codex 客户端这一行会显示"当前接入模型：Kimi K3"。点右侧"打开应用"旁边的下拉箭头，菜单里有四项：重新连接、断开 TeamoRouter、切换模型、状态诊断。

点"切换模型"，会弹出可以切换的模型列表。

选好之后再点"打开应用"，新模型就生效了。

哪天想彻底回到 OpenAI 官方账号，点"断开 TeamoRouter"就行，随时能再连回来。

◈几个注意的地方

接入和切换模型之后，Codex 都要完整退出再打开，这是最容易忽略的一步，可能会出现：我明明换了模型怎么没反应。

万一接入后 Codex 报错，先别急着重装，下拉菜单里有"状态诊断"和"重新连接"，跑一遍通常能定位问题。

好了，跟着教程走到这一步，模型配置就全部完成了，全程没改一行配置文件，前后不到十分钟。

当然，这里面也有Kimi官方推荐的Kimi Code CLI。

点打开终端，就能直接调起终端命令行。

我用AI产品的逻辑是不被任何一家产品或模型绑死，不一定用最好的模型，一定是用最适配任务的模型。今天 K3开源最强，就接 K3，哪天冒出更厉害的模型，回来点一下换掉，切换成本尽可能低，不要反复折腾，换个模型、换个客户端都照样使。

谁强用谁，让使用AI的主动权攥在自己手里。

文章来自于微信公众号 “夕小瑶科技说”，作者 “夕小瑶科技说”