上周我的 anyrouter 3 个账号都被封了,结果 Opus 4.6 也就直接用不了了,生产力一下子掉了不少。还好前段时间我花 7.9 元买了一个阿里百炼平台推荐的 codeing plan,这两天就先靠百炼提供的 codeing plan 顶着用。

不过这两天实际用下来,整体体验还是有点别扭。
再往前一周,OpenAI 推广 gpt5.4 模型,可惜免费额度用了不到 1 周也歇菜了。折腾到这里,感觉手上能稳定用的模型越来越少了。
所以今天我就去闲鱼上找了找,看看有没有更便宜一点、能继续顶上来的方案,最后顺手买了一个 9.9 元的 bussiness 拼车。

买完之后,我就顺手把它折腾了一下,最终成功接到了 Claude Code 里面。

下面我就带大家一步一步操作,看看怎么把新买的 9.9 元 Codex 接入到 Cherry Studio、Claude Code、OpenClaw 里面。
核心思路其实很简单:
底层模型能力 → 统一兼容接口 → 不同客户端 → 实际任务
第一步很简单。
去 闲鱼 搜:
bussiness 拼车
然后找一个相对靠谱的卖家买一个拼车位。闲鱼上的价格不一样,6 块、7 块、8 块的都有,有的甚至不带售后。买完之后如果封号,基本就直接歇菜了。所以我这次干脆买了一个 9.9 的,想着稍微稳一点。(具体哪家我这里就不推荐了,毕竟我也是刚买,后续稳不稳现在也不好说。)

买好之后,卖家一般会发一个卡密和激活地址。
卡密:ZB-XXX
激活网址:team.654301.xyz
我们先打开激活网址:
https://team.654301.xyz

然后输入卡密和兑换邮箱,点击提交兑换。提交后,卖家会通过系统自动发送一封 bussiness 拼车邀请邮件。

接着点击 Join workspace,进入 ChatGPT 的注册/登录页面。

这里我就是直接用这个邮箱去注册登录 ChatGPT 了。这一块流程本身不复杂,所以我这里就不再展开了。
拿到邀请之后,先别急着往后折腾。
我们先确认这个账号在 Codex 和 ChatGPT Web 端是不是都能正常访问。

从上面的截图可以看到,我这里已经有 gpt5.4pro 模型了,接下来还要顺手确认一下账号是否有可用额度。

把这些信息确认清楚之后,基本就能说明我们这次买到的 Codex 账号是可以正常使用的。
接下来我们要准备一个支持 Codex 代理的工具。
目前支持 Codex 代理的工具其实不少,我之前也介绍过用 CPA 方式来实现代理。
另外我也介绍过 AIClient-2-API 这种方式,关于 AIClient-2-API,大家可以参考我之前的文章《白嫖Claude Opus 4.5!Kiro + AIClient-2-API 让你免费用上顶级AI》,感兴趣的小伙伴可以回头看一下。
今天这篇文章,我主要给大家介绍一下用 sub2api 来实现。
先给大家看一下我已经部署好的界面截图:

这个项目本身是一个开源软件,项目地址是:https://github.com/Wei-Shaw/sub2api 。整体部署并不算复杂,我个人更推荐大家直接用 Docker 部署。
可以通过自动化部署脚本快速搭建:
# 创建部署目录
mkdir -p sub2api-deploy && cd sub2api-deploy
# 下载并运行部署准备脚本
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Wei-Shaw/sub2api/main/deploy/docker-deploy.sh | bash
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看日志
docker-compose logs -f sub2api
按上面的步骤,在服务器或者本地电脑上部署都可以。这一部分安装部署我这里就不做详细展开了。
部署完成之后,我们就可以看到上面的 sub2api 系统界面了。
系统启动后,第一步就是把 Codex 账号添加到平台里。
在 账号管理 里点击 添加账号:

弹出的添加账号界面里,我们选择 openai,认证方式选择 oauth 授权。

后面就按授权认证步骤 1、2、3,完整走完用户授权登录流程即可。

完成之后,我们就能看到平台里新增了一条账号授权记录。

接下来再补一下分组管理,这里我添加的是 openai 分组。


这一块本身比较简单,看图基本就能操作,这里我也就不展开讲了。
这个平台本身是支持对外运营的,所以默认账户余额是 0。
也就是说,如果你不手工加一点初始金额,后面调用的时候就可能直接报错。我一开始就是因为没充钱,结果调用时报错了。
这里我们需要到 系统设置 里面,把 用户默认值 里的金额先补上。

到这里为止,sub2api 的基础配置就差不多完成了。
这个平台有一个我觉得挺不错的地方,就是它可以直接看到模型调用量和模型重置时间,这一点用起来会省心很多。


这一步和其他平台差不多,也就是创建一个对外访问用的 API Key。
我们点击 API 秘钥,然后点击 创建秘钥。

这个创建过程本身很简单,大家看图基本就会了,这里我就不啰嗦了。需要注意的一点是:密钥分组记得选择 codex。

如果你平时用 Cherry Studio,那这一步其实非常简单。
新建一个 API Provider,然后填写:
保存之后就可以直接用了。
虽然看起来是在调用 API,但底层实际还是走我们前面接好的那套能力。
下面是我这边的配置截图:

配置好之后,直接做一次验证测试就行。

接入 Claude Code 这一步也非常简单。
我平时主要是通过 cc-switch 来做配置切换,所以这里只需要把自定义的 API Key、请求地址和主模型配置好就可以了。

关于 cc-switch 更详细的功能和操作,这里我就不再展开了。不熟悉的小伙伴可以看我之前的文章《CC-Switch配置切换神器:5秒搞定多设备同步,坚果云让配置永不丢失》。
把 CC-Switch 配好之后,就可以直接在 Claude Code 里面用了。

如果你使用 OpenClaw,同样也可以直接接入。
配置方式和普通 API 基本一致,填写下面这几个参数即可:
这样 OpenClaw 就会把请求先发到代理层,再由代理去调用底层能力。
整体调用链路就变成了:
OpenClaw
↓
API
↓
sub2api
↓
Codex CLI

因为你并不是直接走官方 API 的按量调用方式。
而是通过下面这条链路来使用:
拼车账号
↓
CLI 使用
↓
本地代理
↓
API 调用

这样一来,整体使用成本自然就会低很多。
今天主要带大家了解并跑通了 9.9 元 Codex 拼车账号接入 Cherry Studio、Claude Code、OpenClaw 的完整流程,这套低成本 AI 编程接入方案以“拼车账号 + sub2api 统一代理”作为核心思路,结合日常代码生成、问题排查、客户端统一接入等实际需求,通过账号激活、Web 端确认、sub2api 配置、API 秘钥创建以及多客户端接入这几步,形成了一套从底层模型能力到上层工具使用的完整工作流。
通过这套实践方案,小伙伴们能够高效突破传统官方 API 成本高、多个客户端重复配置、模型入口分散这些痛点,无需在每个工具里来回折腾,就能快速把同一套能力接入到不同客户端中。无论是 Cherry Studio 做日常对话,还是 Claude Code 处理编码任务,或者 OpenClaw 跑自动化流程,都可以通过统一接口完成,极大提升了模型复用效率和整体使用体验。
在实际应用中,这种方案不仅成本更低,而且接入更灵活,适配性也远优于每个客户端单独配置的传统方式;特别是通过 sub2api 统一中转之后,调用监控、额度管理、模型重置时间查看这些能力也都更清晰了。同时,这套方案也具备不错的扩展性,小伙伴们后面还可以继续接入更多兼容客户端,或者扩展到团队内部统一接入、个人多设备协同、低成本模型工作流搭建等场景。感兴趣的小伙伴可以按照文中的步骤自己动手试一下,根据实际使用需求调整模型、秘钥分组和客户端配置。今天的分享就到这里结束了,我们下一篇文章见。
文章来自微信公众号 “ 海虎哥AI编程 ”
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