从工作区身份和访问管理入手。然后配置 ChatGPT 桌面应用、Codex CLI 和 IDE 扩展中受支持功能的本地运行时策略、Codex 云端的使用资格、Platform API 访问权限、插件和连接器，以及所连接系统中的权限。
入门
规划部署，了解日常管理工具。
功能设置
选择一项设置任务，然后查看其访问和安全要求。
- 配置 dots 权限 管理 dots 的访问权限、通信、计算机和自定义规则。
- 管理 Space 共享和访问权限 控制 Library 共享权限，帮助成员共享页面。
- 设置团队和 Team Tasks 设置团队权限、连接共享账号并创建周期性任务。
- 在 Slack 或 Teams 中设置 @ChatGPT 查看管理员职责和部署前提条件。
- 设置工作区连接 准备由公司管理的账号并配置工作区连接。
- Work Cloud 和 dots 的本地计算机访问 查看共用策略和兼容性，然后分别为 Work 和 dots 启用本地计算机访问。
- 设置 Sites 和所连接的插件 启用租户和插件访问权限，让 Sites 可以使用访客所连接的账号。
身份和访问管理
管理登录、预配、角色和凭据。
部署和配置
部署应用，配置更新、运行时设置、远程连接和模型访问权限。
- Windows 应用部署 为受管理的 Windows 设备选择安装和更新方式。
- 管理应用更新 控制桌面应用更新，并通过设备管理平台部署获批版本。
- 受管理的配置 查看 Agent Security 中的全局基线、此功能的策略优先级以及受支持的运行时要求。
- 远程连接 在所连接的计算机上启动和控制工作。
- 工作区模型可用性 分别管理 ChatGPT、ChatGPT 桌面应用中的 Codex、Codex CLI、IDE 扩展、Codex 云端和 Platform API 的模型访问权限。
- Amazon Bedrock 配置受支持的本地客户端，以使用通过 Bedrock 提供的模型。
- Bedrock GovCloud 配置 在 AWS GovCloud 中通过 Amazon Bedrock 配置本地 Codex 工作流。
- 连接到网关 配置一个 Codex 客户端，使其使用组织的模型网关，并验证连接。
- 通过网关部署 Codex 配置模型路由、签发凭据，并通过组织的网关部署 Codex。
- 网关兼容性 检查模型请求、流式传输和工具调用所需的 Responses API 行为。
- 通过 LiteLLM 使用 Bedrock 配置 LiteLLM 网关，将 Codex 模型请求路由到 Amazon Bedrock。