Google Cloud Vertex AI provider

自分のプロジェクトがアクセスできる Vertex AI のモデルを、config.toml で組み込みプロバイダーを指定して使います。設定では model_provider = "gcp" を指定し、Google Cloud のプロジェクトとロケーションを渡します。

Codex CLI 0.165.0 で、組み込みの Google Cloud Vertex AI プロバイダーが追加されました。自分のプロジェクトがアクセスできる Vertex AI のモデルを使うには、config.toml で組み込みプロバイダーを設定します。

model_provider = "gcp"

[model_providers.gcp]
project_id = "my-project"
location = "global"

• project_id を省略すると、Codex は GOOGLE_CLOUD_PROJECT を読み取ります。
• location を省略すると、Codex は GOOGLE_CLOUD_LOCATION を読み取ります。
• ロケーションの既定値は global です。

既定の認証では、Codex を実行するマシンに Google Cloud CLI をインストールし、gcloud auth application-default login でローカルにサインインします。Codex はアクセストークンを得るために gcloud auth application-default print-access-token を実行します。

特定の ADC ファイルを使う場合は、[model_providers.gcp] の下で credential_file にそのファイルの絶対パスを設定します。credential_file を設定すると、Codex は認証コマンドの実行時に GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS をそのパスに設定します。

利用環境で別のエンドポイント、別のトークン取得コマンド、固定のヘッダーを使う場合は、[model_providers.gcp] の下で base_url、auth、http_headers を設定します。

この組み込みプロバイダーは Codex CLI 0.165.0 で追加されました。対象となるプランについては、公式のリリースノートには記載がありません。

1. config.toml に model_provider = "gcp" を書き、[model_providers.gcp] の下に project_id と location を設定します (例: project_id = "my-project"、location = "global")。
2. 既定の認証を使う場合は、Codex を実行するマシンに Google Cloud CLI をインストールします。
3. ローカルでサインインするには、gcloud auth application-default login を実行します。