通过ollama本地部署codex收费吗

codex 现在能直接接上奥了吗？本地开源模型也能跑进编程工作流里了？这个变化很关键，因为以前很多 ai 编程能力都绑在云端，想用就得付费，联网受限制。 现在不一样了，模型可以放在自己机器上， codex 负责把这套能力接近开发流程，成本和门槛儿一下就变了。 codex 本身不是普通聊天框，它更像一个面向软件开发的 ai 助手，能做构建、编辑、审查、发布。更绝的是，欧拉玛的作用也很明确，就是把开源模型搬到本地跑。 这样一来， codex 管工作流，欧拉玛管模型运行，两者一拼，开发者就能在同一个环境里完成。写代码、改代码、看结果。这整套动作真正有意思的是，它不只是能写代码， 本地模型接入后， codex 还能加载本地网站和本地服务器，直接在浏览器里看页面，页面哪里不对可以圈出来标出来，再通过聊天把修改意图传给模型。 也就是说，代码页面反馈不再是分开的三件事，而是连成了一个闭环。对前端和迭代开发来说，这种格式化写作会比纯文本问答顺手的 多。当然，路线也分两种，想省事可以用官方推荐的云端模型，但那通常要订阅。想真正把成本压下来，就自己用本机算力托管开源模型，再接到 codex、 jama、 q 问。这类模型都在这个范围里， 前提也很现实，先装 codex， 再装奥拉玛。而且要先看硬件够不够，因为本地 ai 不是 点一下就有，它吃的是 gpu、 内存和算力。 说到底，这次变化的意义不只是免费，而是把 ai 编程从租服务变成了用自己的机器做自己的助手。 在模型推荐上，先别盯着最强要先盯着能不能装得下。这里给出的方向很清楚，就问三点六和 jam 四，都属于适合本地部署的后选。也就是说，选模型不是拼参数面子，而是看机器能不能扛住。 更实用的做法是先把硬件摸清，再决定上哪个版本，判断这台电脑能跑什么。最直接的办法就是用康 i run、 ai locally 这类工具，把 gpu、 显存、内存、 cpu 核心数填进去，结果就不再是猜，能轻松跑，勉强可用，完全不适合。分得很明白， 这里的关键案例是 jam 四，先确认当前配置能跑，再选具体变体， e 二 b 更轻， e 四 b 更完整，但体积也更大，下载接近九点六 g b。 也就是说，本地部署不是零成本，只是把成本从订阅费换成了硬盘和等待时间。真正有意思的地方是把它接近 codex， 操作并不复杂，先让奥拉玛在后台跑起来，再启动 codex， 选择本地已经安装好的键盘四 e 四 b。 这里最关键的一点是，奥拉玛版本要在零点二四以上，不然联动会卡住。 联通之后， codex 还是那个 codex， 但底层推理已经换成本地模型了。换句话说，编码助手的界面还在付费， api 的 依赖却没了。最后的测试也很直接，让他去做一个前端 landing page。 这 这个任务不只是看能不能聊天，而是看它能不能真的产出页面结构、文案和设计感。结果是页面顺利生成，说明这套组合不是能启动而已，而是能干活。 真正值得注意的不是某个模型有多神，而是本地开源模型已经足够把很多日常编码任务接住了。 ai 最有价值的地方，往往不是替人做决定，而是把那些重复昂贵还不想交出去的工作安静的接过去。关注全球 ai 速递，获取更多 ai 前沿资讯！

你的 openclaw 和 hermes 还在花钱调用大模型的 a p i 吗？今天我教你用零成本本地部署奥拉玛，在你的电脑上直接跑大模型，还能无缝对接 openclaw 和 hermes， 实现免费玩 ai 智能题工具。首先介绍一下欧拉玛，什么是欧拉玛呢？欧拉玛是目前最简单的本地模型工具，在 windows、 mac 和 linux 上都支持，几分钟就能装好，八 g 内存就能跑。当然了，还是建议最少要安装十六 g 内存， 这样体验起来更加流畅。如果有英伟达的显卡，还能够使用 g p u 加速。了解完了欧拉玛是什么之后，我们来看一下欧拉玛如何安装。首先我们要访问欧拉玛的官网欧拉玛点 com， 它的首页是 一个羊驼抱着一个龙虾，下面的英文是 power open claw with ollama， 中文的意思就是使用 ollama 为龙虾赋能，从这一点我们就能看出它是全面的拥抱和支持 open claw 了。这也是为什么今天我要在 open claw 的 专栏里专门做一期 ollama 视频的原因。 废话不多说了，首先要下载欧拉玛，点击右上角的 download， 这里我们可以看到它有 mac os、 linux， windows 的 下载方式自动已经给我们定位到了 windows， 点击这个黑色的 download for windows 按钮， 就会弹出下载框，点击另存为保存，有点大，两个 g， 这个网速非常感人，所以我建议大家用迅雷来下载。 我们已经下载完了欧拉玛的这个安装包，下面我们就开始安装欧拉玛的安装有一个问题，就是它没有让你选择 需要安装的文件夹这个选项，它默认是安装到我们的 c 盘 user 底下的，如果你想安装到指定的文件夹，那你需要换一种方式，我们先把这个安装过程停止。 我们找到拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇拇 斜杠 d i r 等于这里写上我们的安装地址，也就是记盘的欧拉玛文件夹。打回车就跳出来安装界面，我们点击安装，大家可以看这里已经安装到记盘的欧拉玛这个文件夹下面。 进了这个界面，就代表着欧拉玛已经成功安装并且启动了。安装好了欧拉玛，我们再来看如何下载模型。在欧拉玛的网站上点击这个 models， 就 可以进入模型列表，这里都是可以使用欧拉玛直接下载使用的模型。我们来找一下 谷歌的 jam 四，这个是最近小模型中比较好的，可以通过这一句欧拉玛 ram 四来进行下载。 输入奥拉玛 ram 捷摩斯回车运行。安装完了，我们来跟他说一句话试试。我们在这里输入一个，你好打个回车。 好的，扎马四已经回复了我们，虽然有点慢，但那是我电脑性能的问题。大家可以看到现在已经成功地让大模型在我们的电脑上运行起来了。再下一步我们就来看如何把欧拉玛接入到 open cloud 中。 ctrl d， 我 们来退出欧拉玛，然后输入 openclaw config， 进入 openclaw 的 设置，这个我们直接选择本地运行，这个我们选择第二个 model， 打回车进入，然后我们要在这里找欧拉玛， 这个就是欧拉玛提示我们欧拉玛不可用。我们来重新编辑一下 openclaw 的 配置文件。 openclaw 的 jason， 这个就是 openclaw 的 配置文件。我们来找一下 allow 这一项，这里就是扩展的 allow 这一项，我们要在这里添加上 alama。 我 们来运行 openclaw config 来设置 openclaw 的 大模型。 选择默认的本地模式，这个我们选择第二项 model， 就是 设置模型，这个是选择模型的提供商，我们来找一下 alama， 这个是询问我们选择云服务还是本地模式。我们选择最后一个本地模式，这个是欧拉玛默认的 b、 c、 l。 回车，这个是有哪些可用的模型？只有一个，我们按空格选中回车确认 提示，我们已经把模型信息写入了配置文件，我们退出。我们回到 open 可乐，这里是我们 问了 openclaw 一 句你使用的什么模型，他们回，他回答，我使用的是谷歌的伽马四。我们这次的 olamata 下载安装以及安装模型，以及如何在 openclaw 中使用 olamata 模型。到这里就结束了，关注，我每次 都给大家带来一个 ai 的 新知识，感谢大家的观看，再见。

ai 编程能完全免费在本地运行了， codex 和奥莱曼正式打通，开源模型直接接进来。之前想用 ai 写代码，要么掏钱买 api， 要么依赖云服务，每个月动辄几十上百美元，小团队和个人根本扛不住，现在所有成本归零。 olym 这个工具能让用户在自己的电脑里跑开源模型。 codex 是 open ai 的 ai 编程助手，能写代码、改代码、审核代码，两者一组合，本地就能用上 jam 四 qman、 三点六这些模型一分钱不用花，全靠自己的显卡和内存。 具体怎么用，三条路走通。第一，装好 codex 和欧拉玛，两个软件都免费。第二，选一个适合自己电脑的模型， gamer 四的四 b 参数版本就够用，去 camera ai 网站输入显卡型号和内存，网站会推荐能跑的模型。 第三，在命令行里敲一行命令，模型就下载到本地了，大概九点六 g 币，等几分钟就装好，然后启动 codex， 选择这个本地模型。所有 codex 的 功能全都能用，写代码、改页面、调逻辑， 这意味着以后写代码、建网站、调样式都不用靠云服务，自己电脑就能跑数据不出门，速度还快，相当于把 ai 编程的门槛从月费降到了零。打开 codex， 选本地模型开工。 有人用 jma 四四 b 模型生成一个 cs 落地页，复制代码到浏览器打开页面完整布局干净。一个四 b 参数的本地模型就完成了以前需要付费 a p i 才能做的事。

大伙好啊，今个呢，我们聊一下如何在本地哈部署这个拉玛 c p p， 那 么它的作用是什么呢？各位，先说一下啊，它能让我们在本地哈运行啊这个语言类推理的大模型。 那么为什么要在本地部署呢？有几个情况哈？第一个呢，就是最近哈，呃，这个网上都说这个豆瓣要收费了啊，对吧？呃，收费之后呢，有一些功能，可能我们正常用的挺好，再用可能就要付费了，对吧？然后再有一个是什么呢？ 就是我们如果在做项目的时候啊，比如说有一些东西涉密了，不方便在网上传，对吧？这个时候我们就需要在本地，是吧？构建自己的这个资源库，对吧？各位，那么这个时候我们就需要在本地有一个可以类似于像豆包啊，这个 deepsea 啊这种的服务类大模型，对吧？所以呢，今天我们聊一下如何在本地哈部署这个拉玛 c p p， 它呢实际的作用就是可以让我们在本地哈运行啊这个语言推理类的这个大模型，大家看啊，现在我已经部署好了，非常简单哈。那么再有一个情况是什么呢？各位，我们有一个自己的这么一个批量管理软件，是吧？目前有一个环节就是题词词的来源 目前很严重的依赖于我们外部的这个呃， ai 工具，对吧？现在呢，我们如果在本地已经构建了一个可以用来进行语言推理，生成对应任务的这么一个大模型之后呢，各位大家看啊，我们就可以把这个东西直接集成到这个平台当中，是吧？提 着此这一块，我们就最后一个环节就已经集成到这个行当中了，这个就是后续啊，就是大概是四点一之后是吧？呃，继续优化的一个功能，大家先知道这么个事就行了 啊，再有一个是什么呢？目前千万三点六是吧？这个三十五币出来了，然后呢，号称是一个能干活的大模型，对吧？各位，那么我们把它在本地运行来之后呢？第一可以构建自己的私有资源库是吧？更安全，第二呢效率更高，对吧？各位， 那么话说回来啊，怎么去部署这个拉玛 c p 啊，它其实就是一个能让我们运行这个语言推理类模型的这么一个工具啊。不大，我们首先来到这个 github 哈，这个网址，好吧，这个网址哈，然后来到这里之后，各位，简单的一种方式哈，我们找到右侧这个 release， 好 吧，找到这个 release， 然后往下翻哈，这里边有对应的版本，那我是 windows 系统，我们往下翻啊，这里边有一个 windows， 好 吧，在这里哈，各位，呃，我是酷达十二的，所以呢，我就找这个酷达十二哈， 找这个酷大十二，大家根据自己的情况啊，显卡情况去选择好吗？有很多这个类型，大家根据自己的情况选择就行了，那么我选择酷大十二，然后把它下载到本地之后，大家看好，我把它下载到本地之后进行解压，解压完了之后大家看进入到这个文件夹当中，这个就是项目下载之后的效果， 好吧，不大哈，大概是看一下啊，五百多兆，好吧，不大哈，然后呢，别着急启动，各位，我们启动的时候呢，可能要需要设置一下参数，怎么去办呢？大家看，进入到这个 lama 啊，解压之后的这个文件夹，然后注意新建一个文件，比如说我叫 start 啊，我已经有这个 start 了，那我就 start new， 新建一个文件，然后大家注意把这个后缀名啊，各位，把后缀名啊改成点 byte， 好吧，有些同学这个小那个小伙伴的电脑可能这个看不到后缀名，是吧？这个很简单，我们打开这个文件夹之后，这上面有一个查看，大家点击查看，点击显示后边有一个文件扩展名，就是文件后缀名，你把它点上之后就能看见了啊，也能修改了。那我们新建这么一个 bug 启动文件之后呢？大家看啊，我把我之前这个打开， 大家看在里边输入这么一句话啊，比如说这个是拉马，搜索这个拉马的这个文件啊， 调用谁呢？大家看啊，这里边有一个这个，好吧，拉玛告诉搜索点 e s e， 实际上就是调用它哈，然后后边杠杠 host 四个零好吗？它指的是开放远程调用，因为我们后期啊，各位，后期要把它集成到这个批量管理软件当中，我们需要通过这个软件远程去调用啊，这个拉玛 c p p 好 吗？各位，所以这个位置我们给它开放远程调用，后边 pos 端口八零八零，大家看啊，就这个端口，根据自己情况设置就行， 好吧，自己设置一个端口啊，然后后边杠杠 models 杠 d i r， 它指的是我们的大模型存放的文件夹地址好吗？比如说我存在 cf ui 的 这个 l l m 目录当中了，那我就找到哈这个 cf ui 找一下啊，找到 comui， 然后找到它的这个 models， 找到 l l m， 把这个上面地址复制一下，粘到这里边就行，好吗？这样呢，我们这个启动文件就配置完成了，很简单，对吧？各位？然后呢，大家看啊， 翻回头来，来到这个启动项，好吧，来到这个 lama 的 这个解压文件夹目录，找到我们刚才设置的这个 star 的 启动文件，好吧，里边的内容刚才展示过了啊，开放远程端口，设置模型存放的目录，然后前面是调用的这个 lama server， 然后双击一下 打开，双击完之后啊，这个老板就启动了，他默认的啊，启动端口啊，是刚才我们配置的那个八零八零，对吧？然后呢，我也，我之前已经启动过了，翻回头来，我们在网址上输入，幺二七点零 点零啊，多了一个点啊，幺七点零点零点一，然后冒号，英文的冒号八零八零，大家看，这样呢，我们就把这个网页打开了，大家看，其实他就是个小豆包哈，他的这个能力跟你选的大模型有关，那么我选的是千问三点六啊，目前号称能干活的大模型，好吧，一会说这个事啊，然后呢，我们点 第一次，我们可以点击加载一下这个模型，然后输入你好，是吧，他就进行推理了，然后给我们这个答案，这个模型确实能干活啊，各位，大家看啊，这个是我之前用这个千分三点六，然后拉拉本地部署的这个 呃软件哈，然后呢，生成了一个贪吃蛇的这么一个小游戏，里边大概七百多行代码，我就告诉给我生成一个网页版贪吃蛇啊，大家看，双击完之后，这个游戏还挺好玩的啊，效果还不错的啊，好吗？ 好了，不解释啊，就是挺好玩的哈，然后千万三点六的模型在哪里下呢？大家看，我这里有一个网址，这是国内的网址哈，大家看， 根据大家的显存实际情况去下载对应版本就行了。那我是二十四 g 显存，所以呢，我下的是这个 q 四 k m 的 二十二 g， 好 吧，大家尽量啊，下载这个模型小于大家的这个显卡的显存，因为什么呢 啊，就算大点也没事啊，比如说你十六 g 显卡，然后你下个十八 g 的 模型，实际上也没事，它会把一半啊，它会把一部分资源放在内存当中啊，但是各位 用这种模型啊，大家看啊，这有一个 token 的 输出速度好吗？就是它运行，你可以把它理解为运行的效率啊，有一半资源在显存啊，在内存当中，这样会拖慢你的运行效率，但是它也能运行，就算你没有这个显存，纯靠 cpu， 它也能运行，就是奇慢啊。各位， 这种模型大家注意啊，还是注意下效率的，所以我们把这个模型都加载到显存当中，这样的运行效率是最高的啊，大家做这么个事就行了啊，尽可能的选择这个模型小于你的真实显存占用， 是吧，这个千分三点六，三十五 b a， 三 b 指的是三十五 b 的 参数，但是真啊，一次使用的时候只激活三 b， 对 吧，但是你也需要把这三十五 b 参数加载到显存当中啊，然后一次用里边的三 b， 对 吧，这样的效果是最快的。 好吧，各位大家说这么个事就行了啊，然后呢，其实呢，大家不止可以下载这个千问三点六号，也可以下载其他的推理大模型，放到对应的目录当中，是吧？在这里大家看啊，在这个位置我们是可以选模型的，我之前还有千问三点五号。 好吧，各位大家知道这句话啊，知道这么个事就行了，那么部署完，启动完之后，就可以跟它进行对话，然后完成任务了哈，然后呢，这个不是重点啊，因为我们刚才开放了 api 的 远程调用，对吧？大家看啊，就是以后怎么把它集成到这个软件当中呢？大家可以看一下啊， 现在我模型是加载的，我给大家演示一下啊，这里边我写了两个 api 啊，第一个是卸载模型，是吧？ 就是我可以通过远程调用去控制这个软件加载或者卸载模型，大家看好好 success， 然后我们看一下显纯一下就下来了，这样呢，我们就完成了模型的卸载，对吧？然后下边这个是加载模型，大家看 是吧？加载成功之后，显示一下就上来了，对吧？证明这个远程调用是可以的，那么我们就可以通过远程调用的形式啊，把内容发送给这个软件，然后得到结果之后，是吧？然后我们把结果配合的使用到对应的软件当中去，是吧？就完成了调用。 好吧，这个只是一个初探啊，各位，这个只是个初探，大家学会安装，学会下载模型，然后把它启动起来就行。好吧，后续我们会有深入的这个使用教程啊。然后呢，视频当中说的一些使用细节，包括网址啊，包括这个启动文件怎么配置啊？大家可以来到主页哈，找到对应的视频，在视频下方大家可以查看一下。

opencurry， 俗称大龙虾，作为二零二六年最火的 ai ai 卷框架，凭借强大的自动化啊执行能力成为开发者标配，随着使用频次提升， tok 消耗成本居高不下，成为开发者 和中小企业核心痛点。那如何来解决这一问题呢？我们也可以通过在本地部署欧莱玛大模型，结合开源的 core x 来实现本地化。接下来我们就一步步演示整个的操作过程。首先我们打开饿了么的官网，在这里我们可以看到安装的脚本，点击复制，然后我们到搜索框里面输入 power， 选择以管理员身份运行， 看到命令窗口和右键将刚刚的代码复制进来，按回车， 这时沃尔玛就会从官网去当下载沃尔玛的安装文件进行安装，我们耐心等待就可以了。 经过一段时间等待以后呢，奥拉玛已经安装完成了。安装完成奥拉玛以后呢，下一步我们去做安装一个模型，这里呢，我们以千万三点五为例，回到奥拉玛的官网，这边选择模型，这边搜索千万 啊，请问三点五这边有不同模型的大小啊，根据自己的显卡型号啊选存的大小，嗯，去选择就可以了。我们这里为了演示，所以我们选择最小的模型，零点八 b 的 点击，然后这里会有一行的命令复制，回到 hello 的 命令行，右键粘贴需要回车， 这时候皇冠会去加载轻微三点五的模型，因为他有六点六个 g， 所以 我们需要等待一段时间。模型的安装完成，这里我们可以简单测试一下， 大家会先思考回答，也就是说明书，到这一步，奥数和清问都已经部署完成了，下一步我们要去做的是去部署 pro x。 打开 corex 的 git 网站，我们可以拉到下方来，可以看到它当前版本是 v 零点三点八，呃，我们以按照 windows 为例，我们下载 这个 corex， 零点三，零点三点八， windows x 六十四的，我们下载这个点击下载就可以了， 因为我之前已经下载过了，所以我就直接安装桌面上点击运行，下载完还点击运行 corex， 安装完成，这边运行就好了。 corex 启动以后呢，会进入一个欢迎使用界面，我们根据提示往下配置即可， 这里我们选择下一步，下一步他会去检查 gmail 的 版本以及 open curl 的 包的版本。现在我们用的是最新的二零二六年四月九号的版本啊，网关端口他是一八七八九啊。我们点选择下一步， 这一步呢？我们选择模型，模型我们是本地模型，所以我们选择奥拉玛，然后端口是这一个模型的 id， 模型的 id， 我 们通过跑过去的命令奥拉玛 list， 我 们可以看到模型的 id 是 这一个，我们复制下来， 来到这边印贴，印贴以后这边有一个 a p i 的 必要，这边显示是不需要，因为我们使用是本地模型，所以就不会消耗到 token 了。选择保存，保存完后下一步 再会安装必要的一些内容。安装完成，配置完成，然后开始使用。

如何本地部署 openclog？ 无需付费，无需 api， 可调用多种大模型，适合想尝试但是分币不花的同学。今天嘴对嘴教会你，记得一键三连鼓励一下。第一步，环境准备，我们先来安装 get， 点击电脑开始菜单，这边输入 powershell， 然后右击以管理员身份打开，输入上面这一段代码，注意空格，然后按下确认键，等待安装即可。这边已经提示我们安装成功了。第二步，安装 elama， 进入欧拉玛官网，点击右上角的下载，这边有三个系统版本可供选择，大家根据自己的系统自行选择，然后复制上面这段代码，打开之前的 power shell， 把刚才的这段话复制进去，等待下载安装 已经提示安装成功了，我们点击开始菜单，找到刚才安装的欧拉玛，打开欧莱曼以后，我们发现这边有很多模型可供选择，我们也可以自行选择模型，比如我选择最近刚发布的千问三点五模型。第三步，安装模型， 大家根据自己的配置找到合适的参数进行下载，复制上面这一段代码，然后点击开始菜单，输入 cmd， 把刚才复制的代码复制进去，等待下载安装即可。 由于模型比较大，大家需要耐心等待，我这边直接跳过了，我们显示已经安装成功了，我这边输入你是谁，他会跳出思考过程，然后说我是通一千问系列最新的模型。接下来我们回到奥拉玛，点击左上角的设置菜单，打开 expose alama to the network 这个选项， 然后往下拉，找到 context list 这个选项，把上下文长度设置六十四 k 到一百二十八 k 之间，如果你显存高，可以调高。第四步，安装 openclaw， 我们进入 openclaw 官网复制上面这段代码，记得不要看错了，它有 mac os 版本的。然后重新打开 powershell， 把刚才复制的代码复制进去，跟之前一样等待安装即可。这边显示已经安装，我们点击允许我们输入 alama launch openclaw， 然后点击确认键。 接下来可以通过 tab 键来选择你想要的模型，因为之前我们下载了快三点五模型，所以我们直接选择这个。安装好以后，我们复制上面这个链接到浏览器打开即可。 看到这里就恭喜你成功安装了 openclaw， 下一期我会教大家如何链接 qq， 实现全自动工作，小伙伴们别忘记点波关注哦，咱们下期再见！

codex 虽然功能强大，但是使用 openai 官方的 token 渠道，性价比非常低，这里教大家如何将 codex 接入到国产性价比之王 deepsea k。 平时就把轻量化的任务交给 deepsea。 首先需要安装几个前置的工具， 第一个 node 点 js， 直接搜索官网，点进去，选择自己对应的版本下载即可。下好后一路下一步安装就行。 第二步安装 c c x 和 c c switch， 这俩因为要去 get 掌，这里我就把安装包放简介了，大家自行领取下好安装包后安装。先打开 c c x， 这个 ev 是 环境配置文件，可以用记事本的方式打开，这个密钥是一二三四五六记一下， 然后打开运行程序，把这个管理界面的连接复制到网页，打开， 输入刚才那个密钥，一二三四五六，可以把它切换成简体中文。然后我们先不管它，打开 deepseek 的 官网，点这个 a p i 开放平台，这里大家用自己的账号登录，然后点左边这个接口文档，把这个余额要地址复制一下，然后回到 c c x， 点上面的 codex， 再点添加渠道，在上面粘贴一下 y o r l 地址。接下来回到 d p c 点这里的 a p e k 点创建 a p e k 这个名称，随便填点创建 这个 a p i k， 大家可以自行保存一下，要记得不要暴露出去，不然别人用你的 api 用的就是你的钱。把它复制下来，粘贴到 c c x 这里， 然后点右上角的详细配置，把这个服务类型换成 open ai 下拉，把这个模块化非常键给打开，然后保存配置，接下来再打开 ccc 位置， 一路下一步安装即可， 安装完成后打开它渠道，选择 open ai 这个点右上角的添加，选择自定义配置， 下面供应商名称随便填一个 a p e k， 填一二三四五六。然后这个 api 请求地址，我们回到 c c x， 把这个 api 地址复制过去， 点这个获取模型列表， 就能看到接入的 deepseek 了。选择模型下拉，把这个百万上下文窗口打开，然后保存配置，并且用它。 接下来就可以进入 codex 了。国内直连肯定是有一点慢的，耐心等待一下， 我这里自动登录了，退出重新登录，登录时选这个，使用其他方式登录， 然后输入刚才配置的一二三四五六。可以看到模型这里已经是自定义了，也就是在 c c c 区里配好的 d p c k。 正常的话这里就是 g p t 五点五。当然如果要正常使用的话，肯定是要给 d p c 可充一点钱的，不然就会出现这种五零三报错。最后提一嘴， 如果你有条件的话，还是建议使用 g p t 原声的，肯定是要比我们接入 d p c k 好 用， d p c k 只是胜在更便宜而已。好了，以上是本期全部内容了，我们下期再见。

分享下本地通过奥拉玛不去部署大模型的一个经验，他有什么好处呢？就是非常简单，部署下来之后，你所有的模，那个模型无限用，随便用，因为你按在本地了你，因为你用 api 付费是要钱的，是吧？第一是免费用，第二是如果说你想 通过接大模型去调试啊相关的东西的话，那就很方便了，因为你你你不管是用龙虾还是用啥，你你你都是要付费的啊。那他 安装起来也非常简单，但是基本上有个大坑啊。我分享一个经验，首先第一点，他你从官网搜奥拉玛下载之后， 他默认是安装 c 盘的，是没有选项的啊，这是非常坑的一个点啊。所以注意啊，如果你安了，你先把先把如果你安了把卸载，如果你没安取消掉，你先别先别装，用用命令啊，有一个命令啊，就这个，呃，这个命令，好吧，就是安装在 d 盘，那 怎么做呢？我们首先在 d 盘，我们建一个目录，你建什么都可以啊。建了之后呢？在这个把这个你看就把这个文件夹打开啊， 按就是鼠标全选到那个路径上面，按那个 c、 m、 d 打开终端，对吧？打开终端之后呢，对吧？把这个命令输进去，这个命令后面的第一冒号，这个其实就是那个路径，就是你自己建文件夹路径，那个鼠标左键放在那个文件夹上面，它就有 啊，这样的话他就通过这个命令行去安装，他就啊，你看他就在安装了，他就自己安装在这个地盘了啊。那安装完成之后呢？ 这面有，然后你把这个呃文件打开之后，把这奥拉玛打开之后呢？点开那个设置啊，把这个路径改一下啊， 这里面可以切换模型的位置，你就把它改改到 d 盘啊，改到 d 盘，不然这个 c 盘空间太小了。 ok， 然后 就很简单，就这最重要的一步已经搞定了，就是你要把它安装在 d 盘，就别安装 c 盘，对吧？当然你安装在 e 盘也可以，如果电脑有 e 盘的话， 然后右下角可以选模型，对吧？呃，注意啊，你看这个，我一开始我选了一个三十 b 的， 这个 b 是 什么？ b 就是 e 的 意思啊，就是越大他越强，但是对电脑的内存要求更高，我们的笔记本电脑一般 只能选个位数的 b 的， 对吧？我一开始选了三十 b， 直接下下来之后直接用不了啊，那你看我后面后面就发现了，就是内存不够吗？对吧？ 那我后面我就选。选了什么？选了这个千万三四 b 的 啊，我们说个位数的，这种 b 的 都都可以用，一般没问题，我就选了四 b 的， 我有笔记本电脑，对吧？我是就是这个游戏本啊，你就后面就个位数的四 b 之后呢，你跟他对话，你给他发个消息，你好，然后你好之后呢，他就自动开始下了，你看他在当闹的。 呃，你看他这个四 b 的， 他也就两两两两两点多 g 啊，下好之后呢就好了，对吧？他就好了之后我让他帮我写篇文章，他开始他他他开始回答了，他开始思考了，跟那个其实跟那个千门官网的其实基本上很像的 啊，因为你已经装在本地了，装在本地就无限用啊，对吧？以后如果你要做相关的这种需要大模型的能力的东西的话，你直接， 对吧？你直接把这个地址改成你本地的地址就行了，因为你只要把奥特曼启动起来就好了，他启动起来很简单，你就把这个软件打开，打开就直接可以说话，你打开之后他就运行起来了， 对吧？啊？他他就解决这个问题，可以无限用，不然你任何你需要调这种大冒险的接口的话，你其实都要付费的，你不付费谁给你调，对吧？我们在网页中跟豆包什么对话都无限对话，那那个是免费的，但是你要调他一片都要要钱的，因为什么你付钱付的 能用的也少，对吧？你，你花个几十块买个一个月的，你其实用着用着他就用完了，你用这个本地的直接把它打开就好了，装你本地的，反正也不要钱，随便用 啊，很方便。好吧，如果说你呃现在在前端找工作，或者说前端这个面试啊前就这前端简历，对吧？你觉得你也需要加点 ai 东西，对吧？或者说你也不知道该怎么弄啊，你也不知道现在的前端面试在问什么。那你可以找我，我给你辅导配好，我会教我非常多前端。好吧，这也是我慢慢在研究一些东西吧，好吧。

大家好，最近大家都应该刷到那条新闻了吧，深圳一个程序员用了某个在线工具，才三天就花掉一万二，全是掏坑费用，真的太吓人了。很多朋友跟我说，现在都有掏坑焦虑了，不敢随便用，不敢随便问，生怕一个不小心就扣费， 其实真的没有必要，今天我就教大家一个完全免费，不靠 talkin， 不 联网也能用的方法。本地部署大模型用到的工具就叫欧拉玛，它就是专门让你在自己的电脑上快速跑大模型的，像什么 deepsea、 千问这些主流大模型全都能本地跑。 接下来我就一步步带大家操作，跟着我做，你也能轻松把大冒险装在自己的电脑上。首先我们打开欧拉玛的官网， 这个时候我们会看到右上角有一个下载按钮，来我们点击一下， 在当前页面我们就可以选择适合我们操作系统的版本， 那么我的是 windows， 我 就选 windows， 然后继续点击下载按钮，这个时候呢就已经开始下载了，因为这个文件比较大，它需要的时间可能会长一些， 然后我们就找到我们下载完的这个文件，双击 双击之后就会开始安装，然后我们进行下一步 啊，等他完安装完成以后呢，他就会自动启动，那么这个时候呢，就出现了这么一个界面，就说明已经安装成功了。 我们来看一下这个界面，这里呢给大家说一个小技巧，如果在安装过程当中遇到什么问题，我们可以把问题发送给抖包，让抖包来协助解决。 那么接下来呢，我们就来验证一下欧莱玛是否运行成功， 当我们看到这个反馈界面的时候，就说明已经成功了， 那么这里呢，我也会把一些常用的指令分享给大家，赶快去下载试试吧！

如果你跟我一样也想省钱在本地部署模型、升图升视频，好不容易从网上下到了大佬们做好的 j s 文件，却发现自己部署起来总是触 bug， 运行不了。那我强烈建议你试一试 codex， 只要像我这样告诉他你的问题，他就可以自己帮你检查整个工作流的问题并且修改。 这不，一下就把困扰我很久的节点问题解决了。不过免费的额度有限，想要节约额度就要一次性把需求描述清楚，最后一定要让他自己测试跑通，以免你让他二次修改浪费额度。妈妈再也不怕我不会建工作流了！省钱大法加一！

cloud code 真的 一定要每个月付费吗？如果你的目标是学习离线实验或者做日常代码辅助，其实可以用本地模型搭一个免费方案。 关键点是 cloud code 是 编程助手，真正产生费用的是背后的大模型服务。 我们可以把模型端点换成本地运行的 oled， 让请求留在自己的电脑里。开始前先检查硬件，推荐至少十六 gb 内存， 如果有五大显卡，六 gb 显存，可以跑清了模型，十二 gb 以上体验更好。访问欧拉玛 com 下载桌面版 windows 用户按安装向导，完成后在 power shell 里运行 olama version， 看到版本号就说明安装成功。 模型按用键选择现存充足选快二点五 co 的 资源，一般选 jimmy 二老机器可以用 fly 做轻量体验。 模型下载完成后，启动饿了么服务，看到 local host 一 万一千四百三十四端口正在监听，就说明本地模型服务已经准备好。接下来设置两个环境变量， andropic 下划线， base 下划线 u r l 指向本地，欧拉玛 andropic 下划线 p i 下划线，替填一个占位置，然后启动 cloud code。 现在你就可以让 cloud code 独取项目 分析代码，给出修改建议。整个过程在本地完成，不需要把代码上传到云端模型，本地模型不一定比云端最强模型更聪明，但他免费可离线，隐私更好。 对于学习和日常辅助，这个方案很值得尝试。先跑通清亮模型，再根据硬件升级， 后面可以继续做故障排除和性能优化。

今天我们来聊一下奥利码，奥利码的话是一个开源的本地大模型运行和管理工具，能够在本地环境中部署和运行大模型。好，接下来的话我们来安装一下，我们先打开那个浏览器。 好，奥利码的官方是奥利码点 com 好， 网站，打开。好，我们点击登录的版本，那么我们选择那个 windows 的 版本下载就行了， 那么这里的话有两种方式，第一种方式的话是通过 power shell 来进行安装，第二种方式的话，我们是直接下载安装包来进行安装，这里的话我们使用安装包的方式来进行安装，我们下载的话通过迅雷来进行下载。好，我们在按钮上面点一下鼠标右键选择复制链接地址。好，我们打开那个迅雷。 好，我们点击一下新建好这里的话，我们把它放到 d 盘就可以，点击立即下载 好，我们的奥利码已经下载完成了，那么我们在上面点鼠标右键，然后我们选择那个， 然后我们选择打开文件夹。好，我们打开后，那个奥利码的安装包是已经下载到 d 盘了，那么正常情况下我们就双击来进行安装就可以了，但是的话呢， 它里面是没有选择那个安装路径的，如果我们直接安装的话，它会安装到那个 c 盘，那么它安装包是占十几个 g， 会把我们的 c 盘给装满了，如果 c 盘空间不够的话就会安装失败。这里的话我们要通过一个方法把它安装到其他盘，那么我们先打开那个命令提示符，就在这个地方输入 cmd 来打开， 打开，我们先把奥利码的安装包给它输入进来奥利码，然后按 tab 键把它那个补全，补全以后后面我们要跟上杠 d i r 等于双引号，然后我们里面加上我们的路径，这里的话我安装到那个 f 盘去。 好，那么我们直接敲回去就会安装到那个 f 盘里面了，我们来试一下。好，这里的话打开了安装包，打开安装包以后，我们点 install。 好， 我们看一下这里已经安装到那个 f 盘去了。 好，我们的那个奥利码已经安装成功了，那么这里它弹出一个窗口来，那么第一项的话是一个聊天窗口，那么第二项的话就是它可以和哪些应用进行对接，并且使用相关的这一个命令。 第三项的话是一个设置，接下来的话我们看一下那个奥利码的版本，那么这里的话我们先把这个命令提示符给它关闭掉，我们再打开另外一个，这种的话在这会加载我们的那个环境变量和奥利码， 杠杠微修好，敲回车。好，我们安装的版本是零点二，三点二，那么到这里的话，我们的奥拉玛就已经安装成功了，我们在安装的时候注意一下，就是我们要设置一下它的安装路径，那么设置完安装路径以后，它就会安装到我们指定的盘里面去，那么我这里的话是安装到 f 盘， 实际在使用的话，可以根据自己的那个磁盘的容量来选择相应的盘符。好，那么这个是奥拉玛安装的一个大概的过程。

open 烤肉大龙虾机器人本地部署的问题？这一个视频可能会打很多人的饭碗，包括我自己的啊，你只要把它 cloud code 安装到你的电脑上，通过自然语言跟它交互，你就可以解决大 龙虾 open 烤肉的大部分问题，包括部署配置 api 更换修复啊，包括一些技能的安装，全部可以解决。