使用 ChatGPT 订阅
你可以通过 Sign in with ChatGPT(简称 SIWC) 授权 Midscene,使用 ChatGPT 订阅额度调用 GPT 模型。本文介绍从登录授权到验证连接的完整步骤。
使用 ChatGPT 订阅和使用模型 API Key是两种接入方式,根据你使用的模型付费方案任选一种即可。
快速开始
根据使用环境选择对应的小节。两种方式都使用 MIDSCENE_MODEL_AUTH_MODE="siwc",由 Midscene 读取已保存的凭据并自动刷新 access token(访问令牌)。
可用模型以你的 ChatGPT 账号为准,以下示例使用 gpt-6-sol。GPT 模型对应的 Family 和使用注意事项,与使用模型 API Key 时相同。
浏览器插件
- 在插件的模型配置界面中点击 Use your ChatGPT plan,按照页面提示登录并授权使 用订阅额度。
- 将以下配置填入同一界面:
- 点击 Verify 验证连接。如果验证失败,请参考模型高级配置与调试。
CLI / SDK
首先,在终端运行:
按照终端提示,在浏览器中登录 ChatGPT 并授权使用订阅额度。授权时可以自行设置 Agent 名称;完成后,可在 ChatGPT 的使用情况页面查看已授权的 Agent。
命令会将凭据保存到 ~/.midscene/siwc.json。首次使用前需要手动完成这一步登录。
接着,将以下配置添加到 .env 文件中。如何加载到运行环境,请参考模型配置文档。
最后,在保存 .env 的目录中运行:
该命令会使用 .env 中的值覆盖当前 Shell 中的同名变量。如果验证失败,请参考模型高级配置与调试。
额度与凭据
- 使用 SIWC 会消耗你的订阅额度。token 消耗与订阅额度的换算以 ChatGPT 官方为准;你可以在 Midscene 报告中查看每步任务的 token 消耗。
- 命令行授权的凭据保存在
~/.midscene/siwc.json,插件授权的凭据保存在插件本地存储中。Midscene 不会收集你的凭据。 - 使用
MIDSCENE_MODEL_AUTH_MODE="siwc"时,Midscene 会在运行时自动刷新 access token,无需手动维护。Node.js 和浏览器插件均支持。如果刷新失败,请重新授权。 - 命令行和浏览器插件的凭据独立保存,通过命令行刷新 token 不会更新浏览器插件中的凭据。
- 请遵守 OpenAI 的地区限制和使用条款,参见 Sign in with ChatGPT Terms。
高级用法:手动管理 access token
如果你希望自行管理 token,可以使用本节的方式。此时不要设置 MIDSCENE_MODEL_AUTH_MODE="siwc"。
获取并配置 access token
运行登录命令,并在浏览器中完成授权:
命令会将凭据保存到 ~/.midscene/siwc.json,并打印 access token 和过期时间。将下面的 <your-access-token> 替换为该 token:
SIWC 要求使用 Responses API 并开启 流式返回,请保留示例中的 openai-responses 和 stream 配置。使用快速开始中的 SIWC 授权模式时,Midscene 会自动处理这两项设置。
按照模型配置文档将配置加载到运行环境,或填入插件的模型配置界面。在保存 .env 的目录中运行 pnpm dlx @midscene/cli model verify,或在插件中点击 Verify,验证连接。
刷新 access token
根据 OpenAI 的说明,access token 会在 1 小时后过期,需要使用 refresh token 获取新的 access token,详见 OpenAI token 说明。
运行以下命令刷新 token:
命令会更新本地凭据,并打印新的 access token。将 MIDSCENE_MODEL_API_KEY 替换为新的 token 后,重新加载配置。如果你将 token 填入了插件,也需要更新插件中的配置。
旧方案:复用 Codex 登录
此方案已弃用。新接入请使用上面的 SIWC 快速开始流程。
已有 Codex 登录的配置方式
如果你已经通过 Codex CLI 登录(codex login),并希望 Midscene 直接复用该 OAuth 会话,可设置:
说明:
- 该模式下不需要
MIDSCENE_MODEL_API_KEY。 - Midscene 会通过 stdio 调用
codex app-server。 - 请确保
codex在 PATH 中可用,并通过codex login status确认登录状态。
这种方案的不足在于:相比于直接调用 OpenAI 兼容 API,我们观察到它可能耗时更长、token 消耗更多,因此不推荐使用。

