是的，Codex 工具在运行和提供任何代码建议时，必须实时调用大模型。

Codex 工具本身（无论是命令行 CLI 还是编辑器插件）只是一个客户端壳子，它本地不包含任何代码理解或生成的 AI 算法。它的工作流程是典型的“客户端-服务端”架构：

 Codex 工具的运行全流程

1. 触发请求：当你在终端输入指令，或在编辑器里写下代码、敲下快捷键时，Codex 工具会立即被触发。

2. 收集上下文：Codex 工具会读取你当前的光标位置、当前文件的代码、甚至周围相关文件的片段，把它们打包成一段文本（即 Prompt）。

3. 发送调用：工具会通过网络，将这个 Prompt 发送到你配置的模型服务器 API（无论是默认的 OpenAI，还是你通过配置文件、CC-Switch 绑定的第三方模型）。

4. 模型计算：远端（或本地运行的）大模型接收到请求，在服务器上进行复杂的神经网络计算，预测出后面应该生成的代码。

5. 返回并渲染：模型将生成的代码文本通过网络返回给 Codex 工具，工具再把这些代码实时渲染到你的终端或编辑器屏幕上。

 核心结论

• 完全依赖模型：如果切断网络，或者你的 API 密钥过期、模型服务器宕机，Codex 工具就会完全瘫痪，无法提供任何代码补全或解释功能。

• 工具与模型分离：Codex 工具只负责“收集环境信息”和“展示结果”；真正的“大脑”完全是你所调用的那个后端大模型。

你目前是在测试本地离线部署（例如用 Ollama 本地跑模型让 Codex 调用），还是在排查因为网络/API 报错导致工具无法使用的问题？