文章总结： 文档介绍了一套零成本的AI编程助手搭建方案，结合CodexCLI、MoonBridge和FreeLLMAPI三个开源组件。核心是通过MoonBridge进行协议转换，将CodexCLI的ResponsesAPI请求转为ChatCompletions格式，再利用FreeLLMAPI聚合的14+免费LLM提供商资源。方案适用于学习实验和简单脚本编写，但存在模型性能有限、延迟较高和兼容性问题，不适合生产环境。 综合评分： 76 文章分类： 解决方案,安全工具,技术标准,安全开发,其他
Codex CLI + MoonBridge + FreeLLMAP+I+cc switch：一套零成本的 AI 编程助手搭建方案
原创
adra1n adra1n
YY的黑板报
2026年5月23日 17:32 天津
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上次简单介绍了下FreeLLMAPI，今天用codex+MoonBridge+FreeLLMAPI，实现了免费智能AI助手的搭建，几亿的token可以用在codex上面了,在配合cc switch简直是对收费的降维打击
先说一下，为什么需要自己搭
很多人觉得 AI 编程助手很贵。Cursor 每月 20 美元，GitHub Copilot 每月 10 美元，Claude Pro 又是 20 美元。一个月下来小几百块就没了。
但如果你想白嫖，又不想用盗版，确实有一条路：开源组件 + 免费 API 的零成本方案。
Codex CLI（OpenAI 开源的终端编程助手）+ MoonBridge（协议转换代理）+ FreeLLMAPI（免费 LLM 聚合），这三件套搭起来，编程、写脚本、跑实验，基本够用了。
我们来拆解一下。
一、Codex CLI：OpenAI 的终端编程助手
Codex CLI 是 OpenAI 开源的一个 AI 编程工具，运行在终端里。84.7k star，Rust 写的，Apache-2.0 协议。
它能干嘛？
- • 读文件、写代码、执行命令
- • Git 操作、搜索网络、MCP 集成
- • 直接在终端里跟你对话，像 Claude Code 那样
之前它一直用 OpenAI 的 Chat Completions API。但 2026 年 2 月起，OpenAI 彻底停掉了老接口，新版本的 Codex CLI 只支持 Responses API（/v1/responses）。
这就带来了一个问题：Chat Completions 接口的模型用不了。
但 Codex CLI 的配置文件中可以自定义 base_url（~/.codex/config.toml），也就是说，你可以把它指向一个兼容 Responses API 的代理服务。
对于它的配置可以使用CC，参考如下：
model = "moonbridge"
model_provider = "ccx"
model_context_window = 1000000
model_max_output_tokens = 384000
[model_providers.ccx]
name = "Moon Bridge free"
base_url = "http://127.0.0.1:38440/v1"
wire_api = "responses"
[mcp_servers.deepwiki]
url = "https://mcp.deepwiki.com/mcp"
startup_timeout_sec = 3600
tool_timeout_sec = 3600
这就引出了第二个组件——
二、MoonBridge：协议转换，搞定 Responses API
MoonBridge 是一个开源的协议转换代理，GitHub 上叫 ZhiYi-R/moon-bridge，Go 语言写的，GPL v3。
它的核心功能是：
对外暴露/v1/responses接口，对内把请求转成其他格式。
具体来说，它支持三种工作模式：
- 1. Transform 模式— 接收 Responses API 请求，转换为 Chat Completions 请求转发给下游
- 2. CaptureAnthropic 模式— 转成 Anthropic Messages API 格式
- 3. CaptureResponse 模式— 直接转发给另一个 Responses API 端点
为什么要这个东西？
因为现在大多数免费 LLM 提供商只支持 Chat Completions 接口，根本不支持 Responses API。MoonBridge 就是那个「翻译官」——你没 Responses API，我帮你转。
配置文件可以交给hermes来写，提示词：安装了moonbridge，路径在～/tools/moon-bridge，检查下config配置，需要使用FreeLLMAPI的免费API
三、FreeLLMAPI：免费模型的聚合入口
FreeLLMAPI 是一个聚合了十几个免费 LLM 提供商的 API 网关。
它有两种形态：
开源版（tashfeenahmed/freellmapi）— Node.js 写的，聚合了大约 14 个免费提供商，每个月能提供约 13 亿 tokens 的免费额度。对外暴露 /v1/chat/completions，支持智能路由和故障转移，还带一个 Web 管理界面。
托管版（apifreellm.com）— 用 Google 账号登录就能拿到一个永久的免费 API Key，不用自己部署。
它背后绑的免费提供商包括：Google Gemini 的免费层、Groq 的免费额度、Hugging Face Inference API 等。你只需要在这些平台上注册账号，拿到各自的 API Key，配置到 FreeLLMAPI 里就行。
注意：FreeLLMAPI 只提供 Chat Completions 接口，不提供 Responses API。所以它必须通过 MoonBridge 做协议转换才能接到 Codex CLI。
四、三件套组合：架构链路和配置方法
完整的链路长这样：
Codex CLI ⟶ MoonBridge ⟶ FreeLLMAPI ⟶ 14+ 免费 LLM 提供商
↑ ↑ ↑
Responses API 协议转换 Chat Completions
配置一共三步：
第一步：启动 FreeLLMAPI
部署开源版，或者直接用托管版 apifreellm.com。拿到 API Key 后，把各个免费提供商的 Key 配置进去。FreeLLMAPI 默认暴露在 localhost:3001/v1/chat/completions。
第二步：启动 MoonBridge
MoonBridge 的上游指向 FreeLLMAPI，对外暴露 localhost:8080/v1/responses。
# 伪代码，实际以项目文档为准
moonbridge --upstream http://localhost:3001/v1/chat/completions --port 8080
第三步：配置 Codex CLI
修改 ~/.codex/config.toml，把 base_url 指向 MoonBridge：
[openai]
base_url = "http://localhost:8080"
然后启动 Codex CLI：
codex
搞定。
五、能用吗？优缺点坦白说
能用的场景：
- • 学习 AI 编程工具的原理
- • 写简单的脚本、自动化任务
- • 实验不同的模型组合
- • 低成本跑个人项目
别指望它能取代 Cursor 或 Copilot 的场景：
- • 大型项目代码审查
- • 需要深度理解上下文的复杂重构
- • 对延迟敏感的生产环境
几个硬伤，不打马虎眼：
- 1. 模型不是顶级的— 免费模型里没有 GPT-5、Claude Opus 这个级别的，指望写出生产级代码有点勉强
- 2. 延迟叠加— Codex CLI → MoonBridge → FreeLLMAPI → 免费提供商，三层代理，延迟肉眼可见
- 3. 工具兼容性问题— Responses API 和 Chat Completions 的工具调用转换不完美，部分模型可能翻车
- 4. 免费额度有上限— 13 亿 tokens 听起来多，但每个提供商各有独立的 Rate Limit
六、我的看法
这套方案的价值不在「替代付费产品」，而是 让学习 AI 编程的入门门槛降到零。
你能用它理解 Codex CLI 怎么工作，理解 Responses API 和 Chat Completions 有什么区别，理解协议转换的难点在哪。这些东西，光读文档是读不出来的。
另外，MoonBridge 这个项目本身很有启发。它揭示了一个趋势：AI 工具的协议层正在走向统一，但过程会很痛苦。Responses API 的出现让 OpenAI 可以塞更多功能（比如内置的 web_search），但也让兼容性问题从「换个 base_url 就行」变成「还要一个中间件做协议转换」。
如果你对这套方案感兴趣，建议周末花两小时搭一下。踩坑的过程本身，就是最好的学习方式。
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