Cuando Codex puede usar modelos locales, muchos desarrolladores quieren mover tareas sencillas a Ollama para ahorrar cuota y mantener parte del trabajo en local. Pero al configurarlo aparecen fallos pequeños: Ollama funciona, el modelo está descargado, pero Codex no conecta o la salida es pobre.
La forma más segura de depurar es: primero hacer funcionar Ollama, luego probar su API y después ajustar Codex.
Para qué sirve un modelo local
Es útil para explicar fragmentos pequeños, redactar scripts, editar README, revisar configuración y procesar texto privado de bajo riesgo. No sustituye necesariamente a modelos cloud potentes en refactors grandes, razonamiento profundo de repositorio, cambios sensibles o ejecución autónoma larga.
Paso 1: comprobar Ollama
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Descarga un modelo para código:
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Ejecútalo:
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Si esto falla, el problema aún no está en Codex.
Paso 2: probar la API de Ollama
La dirección habitual es:
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En PowerShell:
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Si no ves la lista de modelos, Codex tampoco podrá llamar al servicio.
Paso 3: configurar Codex
Comprueba:
base_urlapunta a Ollama.- El nombre del modelo coincide exactamente con
ollama list. - El modo de API es el correcto: nativo de Ollama u OpenAI compatible.
Los fallos suelen ser un puerto incorrecto, un tag distinto o un localhost que apunta al entorno equivocado.
Prueba mínima
Empieza con una tarea de solo lectura:
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O:
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connection refused
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Posibles causas:
- Ollama no está iniciado.
- El puerto no es
11434. - Codex se ejecuta en WSL, contenedor o entorno remoto.
- Proxy o firewall bloquea la conexión.
Prueba desde el mismo entorno donde corre Codex:
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Si Codex está en WSL y Ollama en Windows, usa la IP del host Windows.
model not found
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Si el nombre es qwen2.5-coder:7b, usa exactamente ese nombre.
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404 o ruta equivocada
Ollama tiene endpoints nativos y compatibles con OpenAI:
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Si Codex espera OpenAI compatible, normalmente usa:
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No:
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context length exceeded
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Reduce archivos, recorta logs y pasa solo fragmentos relevantes. Para refactors grandes, usa el modelo local como apoyo, no como responsable principal.
Mala calidad de salida
Las causas habituales son modelo pequeño, modelo no orientado a código, tarea demasiado abierta, sampling agresivo o demasiado contexto irrelevante.
Mejor:
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Peor:
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Respuestas lentas
Dependen del tamaño del modelo, CPU/GPU, memoria y longitud del contexto. Empieza con 7B antes de subir a 14B o 32B.
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Windows y WSL
Si Ollama corre en Windows y Codex en WSL, localhost dentro de WSL puede apuntar al propio WSL.
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Si falla:
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Prueba la IP del nameserver:
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Variables de proxy
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PowerShell:
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Añade:
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Cuándo no conviene usar Ollama con Codex
Evita usarlo en rutas críticas de producción, cambios de arquitectura en muchos archivos, tareas largas autónomas, proyectos con pocas pruebas o tareas que el modelo ya ha malinterpretado.
Plantilla de tarea
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Para modificar:
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FAQ
¿Puede funcionar totalmente offline?
Sí, si Codex, el modelo y las herramientas se ejecutan localmente y no se llama a proveedores cloud. Verifícalo con firewall o monitorización de red si importa.
¿Qué modelo conviene probar primero?
Para código, qwen2.5-coder:7b o qwen2.5-coder:14b.
¿Por qué un modelo cloud resuelve algo que el local no?
Porque el tamaño, datos, contexto y adaptación a herramientas son distintos. Reduce el alcance.
¿Puedo pasarle todo el repositorio?
No al principio. Empieza por archivo, función o error.
¿Ollama debe estar siempre abierto?
Sí. Si el servicio se cierra, Codex verá errores de conexión.
Resumen
Revisa en orden: proceso de Ollama, API HTTP, base URL de Codex, modo de interfaz, nombre de modelo, contexto y alcance de la tarea. Los modelos locales funcionan mejor con tareas pequeñas, claras y de bajo riesgo.