Codex.

Codex CLI es el agente de terminal de OpenAI. Habla el formato de OpenAI, que es el mismo que habla NaN, así que se conecta directamente: solo hay que declarar un proveedor nuevo.

Puedes saltarte todo esto El CLI de NaN escribe esta configuración por ti: pestaña Setup, e para pegar tu clave, espacio para marcar Codex, c para aplicar.

Qué necesitas

Codex CLI instalado.
Tu API key de NaN en una variable de entorno.

export NAN_API_KEY="sk-tu-clave"

Codex lee la clave de la variable de entorno que le indiques, no del fichero de configuración. Así no acaba escrita en un fichero que puedas subir a un repositorio sin querer.

Configuración

Edita ~/.codex/config.toml:

model_provider = "nan"
model = "glm5.3-flash"

[model_providers.nan]
name = "NaN"
base_url = "https://api.nan.builders/v1"
env_key = "NAN_API_KEY"
wire_api = "chat"

Tres detalles que importan:

wire_api = "chat" hace que Codex use /chat/completions. Es lo que quieres: el endpoint /responses del clúster contesta de una sola vez en lugar de ir emitiendo la respuesta, así que con "responses" verías la respuesta aparecer de golpe al final.
El identificador del proveedor no puede ser openai, ollama ni lmstudio, que están reservados. Por eso se llama nan.
base_url termina en /v1 y nada más. No añadas la ruta del endpoint.

Comprueba que funciona

codex

Pídele algo corto, por ejemplo que liste los ficheros del directorio y resuma qué hace el proyecto. Si contesta, ya está funcionando contra el clúster.

Si ves un error de autenticación, lo más habitual es que la variable NAN_API_KEY no esté exportada en la terminal desde la que lanzas codex.

Cambiar de modelo

Puedes cambiarlo sin tocar el fichero:

codex --model deepseek-v4-flash

O dejar varios proveedores declarados y elegir con --profile si prefieres perfiles separados por tarea.

Modelo recomendado

glm5.3-flash para trabajo de código. Si tienes el tier premium, glm5.3. Para preguntas sueltas que no tocan ficheros, deepseek-v4-flash va sobrado.

Problemas conocidos

Las funciones en la nube de Codex no aplican. Al declarar un proveedor propio, todo va contra NaN desde tu máquina.
El razonamiento se ve distinto según el modelo. Los modelos del clúster emiten su traza de razonamiento a su manera, y Codex no siempre la presenta como con los modelos de OpenAI.
Si cambias wire_api a "responses", la respuesta deja de aparecer poco a poco. No es un cuelgue: es que ese endpoint todavía no emite la respuesta por partes.