想问问大家有用ccSwitch把codex接入claudecode中使用的吗

没这么试过，感觉是兼容性的问题吧 他们不是一个协议，Deepseek应该是缓存机制比较宽松吧， 我觉得codex也挺好用的 没必要再转成claude了。

主要是有时候需要用gpt写一些文字工作，但是不知道是codex的系统提示词还是什么问题，用codex写出来的东西ai味很重，但是接入到claudecode里面写出来的东西就还好；

可以自己部署一个sub2api或者cpa把协议转换一下就可以了

Claude Code 的 prompt caching 为什么命中率掉到 50%，DeepSeek 却能保持 95%+

核心原因是：Claude Code（从 v2.1.36+ 开始）在每次请求的 System Prompt 开头注入了一个动态的 x-anthropic-billing-header（包含随机 5 个十六进制字符的 cch=xxx），每次都不一样。这个 header 直接作为 prompt prefix 的一部分，发给后端模型。Anthropic 的 Prompt Caching 依赖精确前缀匹配（hash），前缀一变就全缓存失效。

而 DeepSeek 作为第三方兼容模型（Anthropic 格式），在发现这个问题后，进行了适配，根本不注入这个专属 billing header，因此deepseek的 prompt 几乎完全稳定，缓存命中率自然能拉到 95%+。

这个机制其实是 Anthropic 用来防止滥用、反缓存的“反向工程”：

• 官方 Claude Code 二进制（ELF）在 Bun/Zig 层通过 memmem 替换 cch=00000 placeholder，注入真实 hash。


• 会导致每轮 full rebuild（即使历史对话没变）。


• 第三方模型（OpenAI、DeepSeek、甚至 ccSwitch 转发的）都没适配这个注入，所以缓存失效 + 费用暴增。

而openai的模型并没有自己主动适配，因此需要通过修改配置文件的方式来适应。

直接解决办法（ccSwitch + Codex 下最简单）

ccSwitch 会把这个配置同步到 Codex 的 ~/.codex/config.toml（或 auth.json），但 Claude Code 的 env 配置还需要手动加到 Codex 自己的配置文件里：

1. 用 CC Switch 切换到你当前的 GPT/Claude 账号 provider（Claude Code 模式）。


2. 打开 Codex 配置（通常在 ~/.codex/config.toml 或 CC Switch 的 Codex 配置面板里 Edit Provider → Config JSON/TOML）。


3. 在 env 或者对应 section 加这行：

[env]

CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER = "0"

# 或者如果 config 是 JSON：

"env": {

  "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"

}

你可以把这些发给你的AI来执行。