OpenAI Codex CLI
OpenAI · Coding
OpenAI Codex CLI ist ein lokaler Coding-Agent von OpenAI, der im Terminal läuft, das Repository liest, Dateien bearbeitet und Befehle ausführt, während du die Kontrolle behältst.
Über OpenAI Codex CLI
What Is OpenAI Codex CLI
OpenAI Codex CLI ist ein Coding-Agent, den du auf deinem eigenen Rechner installierst. Er arbeitet in deinem Repository: Er liest Dateien, nimmt Änderungen vor und führt die Werkzeuge aus, die auf deinem Computer schon eingerichtet sind. Du steuerst ihn aus einem Terminalfenster, also muss nichts erst durch eine Web-App laufen, bevor du loslegst.
Der Ansatz ist einfach. Du behältst deine gewohnte Entwicklungsschleife und lässt den Agenten die Aufgaben übernehmen, die Zeit fressen, etwa nachzuverfolgen, wie ein Feature verdrahtet ist, einen Umbau zu planen oder herauszufinden, warum ein Test fehlschlägt. Codex CLI passt zu Entwicklern, die in einer Shell leben und den Agenten neben ihrem Code wollen, nicht in einem anderen Tab.
Zwei Grenzen solltest du von Anfang an kennen. Das Programm selbst ist kostenlos und Open Source unter der Apache-2.0-Lizenz, doch die Modelle dahinter verlangen einen bezahlten ChatGPT-Tarif oder einen API-Schlüssel mit Abrechnung nach API-Preisen. Das eigenständige Kommandozeilenwerkzeug lässt außerdem die Cloud-Funktionen aus, die anderswo in Codex auftauchen, etwa das Code-Review auf GitHub und die Slack-Anbindung.
Getting Started
- Installiere Codex CLI unter macOS oder Linux mit dem Ein-Zeilen-Skript, unter Windows mit dem PowerShell-Pendant. Du kannst auch
npm install -g @openai/codexoderbrew install --cask codexausführen. - Öffne einen Projektordner und gib
codexein. Beim ersten Start wählst du Sign in with ChatGPT und verbindest das Konto, das zu deinem Tarif Plus, Pro, Business, Edu oder Enterprise gehört. - Beschreibe die Aufgabe in normaler Sprache. Bitte Codex, das Projekt zu erklären, eine gezielte Änderung vorzunehmen oder einen Fehler zu suchen. Er prüft Dateien und schlägt Änderungen nach und nach vor.
- Lege vor und nach jeder Aufgabe einen Git-Prüfpunkt an. Wenn eine Änderung schiefgeht, kehrst du zum Prüfpunkt zurück, statt alles von Hand zu entwirren.
- Bestätige oder lehne die Befehle ab, die Codex ausführen will. Mit
/permissionsund/modellegst du die Grenzen und den Denkaufwand der Sitzung fest.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von OpenAI Codex CLI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler mit Terminal-Fokus
- Backend- und Systementwickler
- Verantwortliche für CI und Automatisierung
Aufgaben
- Unbekannten Code erkunden
- Gezielte Umbauten
- Lokales Code-Review
Szenarien
- Die tägliche Schleife aus Bearbeiten und Ausführen
- Prüfungen vor dem Commit
- Wiederholbare Arbeit automatisieren
Wichtigste Funktionen
Agent im lokalen Repository
Codex CLI arbeitet an den Dateien deines aktuellen Projekts, nicht an einer Kopie, die irgendwohin hochgeladen wurde. Er prüft deinen Code, nimmt Änderungen vor und führt die installierten Werkzeuge aus, sodass seine Aktionen zu deinem echten Umfeld passen. Geheimnisse, Abhängigkeiten und lokale Konfiguration bleiben damit an Ort und Stelle.
Flexible Steuerung von Modell und Denkaufwand
Modell und Denkaufwand wählst du pro Sitzung mit /model und wechselst mitten im Gespräch, wenn eine Aufgabe schwerer oder leichter wird. In den ChatGPT-Tarifen ist GPT-6.1 Sol der Standard für Coding-Arbeit, während GPT-6 Luna für leichtere Jobs bereitsteht. Ein eigenes /model-Kommando hält das sichtbar, statt es in Konfigurationsdateien zu vergraben.
Berechtigungen und Sandbox-Steuerung
Das Kommando /permissions entscheidet, wann Codex Dateien bearbeiten oder Befehle ohne Nachfrage ausführen darf. Die aktive Sandbox und die beschreibbaren Pfade kannst du einsehen, bevor du weitermachst. Das zählt, wenn du einen Agenten auf ein Repository richtest, das du dir nicht zerstören lassen kannst.
Lokales Code-Review
/review prüft die unbestätigten Änderungen, einen Commit oder einen Basis-Branch und meldet die Befunde nach Priorität geordnet. Der Arbeitsstand wird nicht verändert, du siehst Risiken also, bevor du committest oder einen Pull Request öffnest. Es ist eine Prüfung, keine automatische Korrektur.
Skripte und CI mit codex exec
Der Modus ohne Interaktion lässt dich Codex aus Skripten und Pipelines aufrufen. Du kannst dieselbe Agentenlogik aus einem Build-Schritt oder einem wiederholbaren Ablauf starten, was der Hauptgrund ist, warum Teams den Weg über den API-Schlüssel statt über ein Abo wählen.
Visueller und Web-Kontext
codex --image gibt einen Screenshot, ein Diagramm oder eine Designvorlage in den ersten Prompt, sodass der Agent denselben visuellen Kontext sieht wie du. codex --search schaltet einen Lauf auf Live-Websuche um, wenn eine Aufgabe von aktuellen Releases oder Dokumentation abhängt, wobei die Suchaktivität im Protokoll sichtbar bleibt.
Sitzungen, Fortsetzen und Subagenten
codex resume öffnet einen kürzlichen Chat aus dem aktuellen Repository wieder oder durchsucht lokale Chats nach älterer Arbeit. Für größere Untersuchungen kannst du Codex bitten, gezielte Arbeit an Subagenten zu delegieren und ihre Ergebnisse in die Hauptsitzung zurückzuholen.
MCP-Verbindungen
Codex verbindet sich mit lokalen oder entfernten MCP-Servern, authentifiziert sich bei Bedarf und listet die verfügbaren Werkzeuge der Sitzung auf, bevor er sie nutzt. So erreicht der Agent die Daten deines Teams und externe Dienste, ohne das Terminal zu verlassen.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Läuft im Terminal, das du ohnehin nutzt, ohne vorher einen Editor oder eine Web-App einzuführen.
- Das Programm ist quelloffen unter Apache-2.0, du kannst also genau nachlesen, was es tut.
- Berechtigungs- und Sandbox-Steuerung lassen dich entscheiden, was der Agent ändern oder ausführen darf.
- `codex exec` macht ihn in Skripten und CI nutzbar, nicht nur in interaktiven Sitzungen.
- Der Review-Modus zeigt Probleme, ohne deinen Arbeitsstand anzutasten.
Nachteile
- Der Modellzugang ist nicht kostenlos. Du brauchst einen ChatGPT-Tarif oder einen API-Schlüssel mit Abrechnung nach API-Preisen, und starker Gebrauch summiert sich schnell.
- Das eigenständige Kommandozeilenwerkzeug lässt Cloud-Funktionen wie das Code-Review auf GitHub, die Slack-Anbindung und größere Cloud-VMs aus.
- Es gibt keine grafische Oberfläche, wer die Kommandozeile meidet, findet es also sperrig.
- Die Einrichtung über den API-Schlüssel verlangt zusätzliche Konfiguration, und der Modellkatalog richtet sich danach, was dein Schlüssel erreicht.
Häufige Fragen
Das Programm ist kostenlos und quelloffen unter der Apache-2.0-Lizenz. Die Nutzung nicht, denn die Modelle dahinter verlangen einen bezahlten ChatGPT-Tarif (Plus für $20/mo, Pro ab $100/mo, Business für $20 pro Nutzer und Monat) oder einen API-Schlüssel mit Abrechnung nach API-Preisen.
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