OpenAI Codex: Installation, Funktionen und Zugangsbedingungen

Das Wort „Codex“ in den Suchergebnissen steht für drei verschiedene Dinge, und wer es zum ersten Mal eingibt, versteht meist nicht, was er gefunden hat. Es gab ein Codex-Modell – es wurde 2023 eingestellt; heute bezeichnet der Name ein Agentenprogramm, und ein weiteres Dutzend Produkte mit demselben Namen ist ebenfalls im Umlauf.

Ich behandle nur einen Codex: den Coding-Agenten von OpenAI. Was er tut, wo er läuft, was er kostet, wie man ihn in fünf Minuten installiert und was OpenAI über Länder sagt. Alles basiert auf offizieller Dokumentation; Links zu allen Angaben finden Sie am Ende.

Weitere Materialien zur Einrichtung von Tools finden Sie in der Ailoot-Dokumentation.

Was ist OpenAI Codex?#

Vergleichen Sie das mit einem normalen Chat. In einem Chat kopieren Sie einen Codeabschnitt hinein, erhalten eine Antwort und kopieren sie wieder zurück. Ein Agent funktioniert anders: Sie beschreiben eine Aufgabe in natürlicher Sprache. Daraufhin öffnet er die relevanten Dateien in Ihrem Projektordner, nimmt Änderungen vor, führt Prüfungen aus und zeigt Ihnen das Ergebnis.

OpenAI beschreibt ihn in seinem Repository mit einem Satz:

Lokal bedeutet, dass das Programm auf Ihren Rechner heruntergeladen wird, wo es Ihre Dateien sehen und Befehle in Ihrem Ordner ausführen kann. Nur die Anfrage an das Modell geht in die Cloud.

Der Open-Source-Code steht auf GitHub unter der Apache-2.0-Lizenz. Am 1. August 2026 hat das Repository 103.000 Sterne, und die neueste Version 0.146.0 wurde am 29. Juli veröffentlicht. Aktualisierungen erscheinen fast täglich, daher dürfte Ihre Version bereits eine andere sein.

Worin unterscheidet sich Codex 2026 vom eingestellten alten Codex?#

Viele verwechseln sie, weil beide Produkte offiziell und von OpenAI sind. Die Daten unterscheiden sie.

Beim ersten handelte es sich um eine Reihe von Modellen: code-davinci-001, code-davinci-002, code-cushman-001, code-cushman-002. Sie taten eine Sache – Code für Sie vervollständigen – und waren die Grundlage des ersten GitHub Copilot. In OpenAIs Liste eingestellter Modelle stehen alle vier in einer Zeile: angekündigt am 20. März 2023, eingestellt am 23. März, mit gpt-4o als empfohlenem Ersatz.

Beim zweiten handelt es sich um ein Programm, das auf Ihrem Computer installiert wird. Das Paket @openai/codex erschien am 16. April 2025 im npm-Registry. Das darin verwendete Modell wird mit der Zeit durch ein neueres ersetzt, während das Programm selbst gleich bleibt.

Alle Anleitungen zu Codex von vor April 2025 beschreiben ein eingestelltes Produkt. Wenn Sie Material finden, das Codex als Modell bezeichnet und empfiehlt, es über code-davinci-002 aufzurufen, schließen Sie es.

Wo funktioniert Codex: im Terminal, Editor, Browser oder in der App?#

Sie müssen sich nicht für eine davon entscheiden. Die Anmeldung und das Konto sind dieselben. Der einzige Unterschied besteht darin, wo Sie lieber arbeiten.

Bei Xcode und JetBrains funktioniert die Erweiterung anders als bei den übrigen Editoren:

Die Cloud funktioniert anders als die übrigen vier Umgebungen. Die Aufgabe wird an einen OpenAI-Container übermittelt, in dem eine Kopie des Repositorys von GitHub ausgecheckt wird. Der Agent arbeitet ohne Ihren Computer; später prüfen Sie das Ergebnis und entscheiden, ob Sie die Änderungen in Ihre eigene Kopie übernehmen. Die Einrichtung umfasst drei Schritte: GitHub verbinden, eine Umgebung mit den benötigten Abhängigkeiten erstellen und eine Aufgabe zuweisen.

Wenn Sie sich mit einem API-Schlüssel anmelden, funktionieren Terminal, Editor und App. Mit einem Schlüssel ist Cloud nicht verfügbar, ebenso wenig die daran gebundenen Funktionen wie die automatische Codeprüfung und das Starten von Aufgaben aus Slack. Dafür müssen Sie sich mit einem ChatGPT-Konto anmelden.

Welches Modell läuft in Codex?#

OpenAI fasst es in einem Satz zusammen:

Neben dem Modell gibt es eine zweite Einstellung: den Reasoning-Aufwand. Es gibt vier Stufen: Low (in der App und im Editor Light genannt), Medium, High und Extra High. OpenAI empfiehlt, die niedrigste Stufe zu verwenden, mit der Sie das gewünschte Ergebnis erzielen, und sie zu erhöhen, wenn eine Aufgabe Planung erfordert.

Darüber liegen zwei weitere Modi. Max gibt dem Modell mehr Zeit für eine Aufgabe. Ultra teilt die Arbeit in Teile auf und weist sie parallel Subagenten zu. In der Dokumentation steht ausdrücklich, dass die meisten Aufgaben keines von beiden benötigen.

Außerdem gibt es den separaten Eintrag gpt-5.3-codex-spark – eine Forschungsversion für schnelle Iterationen, die nur im Pro-Tarif verfügbar ist.

Die Auswahl von Modell und Reasoning-Aufwand ist bereits Kontext-Engineering: Sie entscheiden, wie viel der Agent nachdenkt und was er in die Aufgabe einbezieht. Die Kombination hat drei Säulen: KI-Klon (Ihre Methodik im Agenten), Second Brain (die Wissensstruktur zum Projekt) und Kontext-Engineering. Ohne diese Kombination fängt der KI-Agent an, Dinge zu erfinden.

Was kostet Codex, und was ist in den Tarifen enthalten?#

Ich habe die Preise am 1. August 2026 mit der offiziellen Preisseite abgeglichen.

Business kostet bei monatlicher Abrechnung $25 pro Sitzplatz statt $20.

Nun zu den Limits. OpenAI nennt keine feste Zahl:

Statt einer einzelnen Zahl veröffentlicht OpenAI eine Spanne: wie viele Nachrichten Sie innerhalb von fünf Stunden bei der Arbeit auf Ihrem eigenen Rechner erhalten. Die Angaben sind bei Plus und Business gleich:

Beim Pro-Tarif für $100 werden alle Werte mit fünf multipliziert; beim Pro-Tarif für $200 mit zwanzig. Zusätzlich zum Fünf-Stunden-Fenster erwähnt OpenAI wöchentliche Limits, veröffentlicht dafür aber keine konkreten Werte.

Die zehnfache Spanne innerhalb eines einzelnen Modells lässt sich einfach erklären. Eine Nachricht kann entweder ein Prozent oder zehn Prozent Ihres Tageskontingents verbrauchen, denn entscheidend ist der Umfang der erledigten Arbeit; die Anzahl der Anfragen hat nur geringen Einfluss. Wie Tokens in der Praxis verbraucht werden, habe ich ausführlich am Beispiel von Claude in Claude Pro und Max: Limits erklärt – die Mechanik ist genau dieselbe.

Wenn Ihr Kontingent aufgebraucht ist, gibt es drei Möglichkeiten: zusätzliche Credits kaufen, ohne den Tarif zu wechseln, zu einem leichteren Modell wechseln oder eine Sitzung mit einem API-Schlüssel starten und die Tokens nach Verbrauch bezahlen.

Welche regionalen Einschränkungen gelten für Codex?#

OpenAI veröffentlicht öffentlich eine offizielle Liste unterstützter Länder und Gebiete. Belarus steht nicht auf der Liste. Kasachstan, Armenien, Georgien, die Türkei, Serbien und die Ukraine stehen darauf.

Der Wortlaut auf derselben Seite:

Das Programm zu installieren und auszuführen ist eine Sache; der Zugriff auf das Modell eine andere. Die Länderprüfung greift bei der Anmeldung: Sowohl die Anmeldung über ChatGPT als auch die Anmeldung mit einem API-Schlüssel führen zu einem OpenAI-Konto.

Berichte auf GitHub zeigen, wie eine länderbezogene Ablehnung aussieht. Im Januar 2026 schrieb ein Entwickler aus Venezuela, er verwende Codex 0.88.0 in PowerShell und erhalte bei jedem Versuch dieselbe Antwort:

{
  "error": {
    "code": "unsupported_country_region_territory",
    "message": "Country, region, or territory not supported",
    "type": "request_forbidden"
  }
}

Der Code unsupported_country_region_territory und der Status 403 weisen auf eine länderbezogene Ablehnung hin. Wenn Sie das sehen, bedeutet es, dass Sie bei der Installation nichts falsch gemacht haben und Node nichts damit zu tun hat.

Es gibt eine zweite Hürde, die in der Dokumentation überhaupt nicht beschrieben wird, im Alltag aber häufiger auftritt: die Verifizierung der Telefonnummer. Der Bericht „Phone number verification doesn’t work“ hat 206 Kommentare; ein zweiter Bericht über eine alte, nicht mehr erreichbare und nicht ersetzbare Nummer ist seit Juni 2026 offen und hat 71 Kommentare. Immer wieder wird dasselbe geschildert: ChatGPT funktioniert im Browser mit demselben Konto, aber Codex verlangt eine Telefonverifizierung, und es gibt keinen Weg daran vorbei. OpenAI veröffentlicht keine Liste der Länder, deren Telefonnummern akzeptiert werden; daher lässt sich die eigene Nummer nicht im Voraus prüfen.

Ich behandle keine Umgehungsmöglichkeiten; in diesem Artikel geht es darum, wie das Tool funktioniert.

Auch Anthropic veröffentlicht eine Liste unterstützter Länder, und das funktioniert auf dieselbe Weise. Materialien, die ein Tool als „erlaubt“ und das andere als „gesperrt“ darstellen, führen Leser schlicht in die Irre – formal sind beide in derselben Lage. Beide Listen ändern sich, prüfen Sie daher die aktuellen Fassungen.

Codex installieren: Schritt für Schritt#

Für alle, die bereits ein aktives OpenAI-Konto haben, beginnt hier der technische Teil.

1. Programm installieren

   Wählen Sie die Methode für Ihr System. Verwenden Sie später dieselbe Methode, um das Programm auf die neueste Version zu aktualisieren.

2. Projektordner öffnen

   Der Agent arbeitet in dem Ordner, aus dem Sie ihn gestartet haben. Wechseln Sie dorthin, bevor Sie den ersten Befehl ausführen.

3. Bei Ihrem Konto anmelden

   Wenn Sie codex zum ersten Mal ausführen, wird Ihnen die Anmeldung angeboten. Ein Browser öffnet sich, und nach der Anmeldung kehren Sie zum Terminal zurück.

4. Erste Aufgabe stellen

   Beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was Sie brauchen. Beginnen Sie mit etwas Unbedenklichem, etwa mit der Bitte, das Projekt zu beschreiben.

Installationsbefehl für macOS und Linux:

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Unter Windows verwenden Sie dasselbe Installationsprogramm über PowerShell:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

Wenn Sie bereits Node haben, können Sie das Programm über npm installieren:

npm install -g @openai/codex

Homebrew funktioniert unter macOS. Achten Sie darauf, --cask zu verwenden; ohne diese Option installieren Sie das falsche Programm:

brew install --cask codex

Unter Linux und WSL2 basiert die Sandbox auf bubblewrap, das Sie vorab installieren müssen:

sudo apt install bubblewrap

Unter Fedora und verwandten Systemen verwenden Sie sudo dnf install bubblewrap. Außerdem wurde WSL Version 1 bis Version 0.114 unterstützt; ab 0.115 wechselte die Sandbox zu bubblewrap, und WSL1 funktionierte nicht mehr. Unter Windows funktioniert jedoch alles auch ohne WSL, mit der integrierten Sandbox.

Was sollten Sie beim ersten Start tun?#

Wechseln Sie zum Einstieg in den Projektordner und geben Sie codex ein; dadurch wird eine Sitzung geöffnet. Beschreiben Sie dann die Aufgabe in natürlicher Sprache, ohne besondere Syntax.

Fünf Befehle für die ersten Minuten:

1. /status – Modell, Freigaberichtlinie und die Ordner, die der Agent als seinen Arbeitsbereich betrachtet.
2. /permissions – aktueller Zugriffsmodus und wie Sie zwischen den Modi wechseln.
3. /model – Modell und Reasoning-Aufwand ändern.
4. /init – erstellt eine Datei namens AGENTS.md, die das Projekt beschreibt; mehr dazu im nächsten Abschnitt.
5. /review – eine separate Prüfung Ihrer Änderungen, ohne Dateien zu bearbeiten.

Neben codex allein gibt es drei nützliche Terminalbefehle:

codex resume                    # return to the previous conversation in this folder
codex exec "fix the tests"      # one-off run without a dialogue, for scripts
codex --image screenshot.png    # attach an image to the task

Sowohl auf den Dokumentationsseiten zum Terminal als auch zur Erweiterung wiederholt OpenAI denselben Rat: Erstellen Sie vor und nach einer Aufgabe einen Commit. Der Agent bearbeitet Dateien selbstständig, und Sie möchten die Änderungen schon ab dem ersten Tag mit einem einzigen Befehl rückgängig machen können.

Wie erklären Sie Codex Ihr Projekt mit AGENTS.md?#

Die Reihenfolge ist strikt, und die Dokumentation nennt sie gleich in der ersten Zeile des Abschnitts:

Zuerst liest Codex die globale Datei ~/.codex/AGENTS.md, in der Sie Gewohnheiten festhalten, die für alle Ihre Projekte gelten. Danach liest er die Dateien im Projekt selbst: eine Datei pro Ordner, vom Repository-Stamm bis zu Ihrem aktuellen Ordner. Sie werden von oben nach unten zusammengeführt, und eine näher gelegene Datei setzt sich gegenüber einer weiter entfernten durch. Das bedeutet, dass eine Regel in services/payments Vorrang vor einer allgemeinen Regel im Stammverzeichnis hat.

Eine einfache Datei sieht so aus:

# AGENTS.md

## How to work with this project

- Run tests with `npm test`; don't run them one file at a time.
- Install packages with pnpm.
- Ask me before adding a new production dependency.
- Do not touch the `legacy/` folder at all.

Die Gesamtgröße der Dateien ist auf 32 Kilobyte begrenzt. Danach werden weitere Dateien kommentarlos nicht mehr hinzugefügt. Eine übergroße AGENTS.md verbraucht das Limit außerdem bei jedem Lauf, weil die gesamte Datei in den Kontext übernommen wird.

Wenn Sie CLAUDE.md kennen, kommt Ihnen die Funktionsweise vertraut vor: Es ist dieselbe Technik unter einem anderen Namen. Die Projektregeldatei bildet die Grundlage eines Second Brain: Der Agent lernt etwas über Ihre Arbeit, bevor Sie irgendetwas erklären konnten. Wie Sie beide Dateien in einem Projekt verwenden, habe ich in AGENTS.md und CLAUDE.md zusammen beschrieben.

Was erledigt Codex selbstständig, und wofür ist eine Freigabe nötig?#

Diese beiden Einstellungen werden oft verwechselt, daher erklärt OpenAI den Unterschied in einem Satz:

Wenn Sie die Überprüfung auf automatisch umstellen, bleiben die Grenzen des Arbeitsordners unverändert. Die Automatisierung erspart lediglich die Klicks; sie ändert nicht die Berechtigungen des Agenten.

Die App und der Editor haben drei Zugriffsmodi. Ask for approval ist immer verfügbar und der empfohlene Einstieg. Approve for me und Full access müssen zuerst in den Einstellungen aktiviert werden.

Das Terminal hat eine eigene Logik: Das Programm prüft den Ordner und schlägt einen passenden Satz von Berechtigungen vor.

Im lokalen Modus ist der Netzwerkzugriff standardmäßig deaktiviert. Der Agent führt Befehle aus, die er selbst erstellt hat, und niemand würde diese standardmäßig ins Internet lassen.

Auch innerhalb des Arbeitsordners kann der Agent in jedem Modus bestimmte Speicherorte nur lesen: .git, .agents und .codex. Mit /status sehen Sie, welche Ordner der Agent derzeit als seinen Arbeitsbereich betrachtet.

Es gibt außerdem den Modus „Full access“ – die Option --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. Die Dokumentation kennzeichnet ihn als risikoreicher und bezeichnet ihn als „nicht empfohlen“. Der Name der Option sagt alles; ich habe nichts hinzuzufügen.

Codex oder Claude Code: Was sollten Sie wählen?#

Der Unterschied zwischen den Tools ist kleiner, als man aus Online-Diskussionen schließen könnte. Beide lesen Ihr Projekt und bearbeiten Dateien selbstständig, und beide fragen nach, bevor sie über den Ordner hinausgehen.

Am Anfang ist es am einfachsten, sich anzusehen, wofür Sie ohnehin bereits bezahlen. Wenn Sie ein ChatGPT-Abonnement haben, ist Codex schon enthalten; Sie müssen nicht separat dafür bezahlen. Einen ausführlichen Vergleich mit Messwerten habe ich in einem separaten Artikel zu Codex vs. Claude Code erstellt. Wenn Sie Ihre Arbeitseinstellungen von einem Tool zum anderen übertragen möchten, gibt es außerdem einen Migrationsleitfaden.

Was geht beim ersten Start am häufigsten schief?#

Diese Liste basiert auf Berichten im Projekt-Repository. Nichts davon ist geraten; jeder Punkt stammt von jemandem, der damit konfrontiert war.

1. Das falsche Paket wurde installiert. npm install -g codex ohne Präfix installiert einen Generator für statische Websites aus dem Jahr 2011. Das richtige Paket ist @openai/codex.
2. bubblewrap ist nicht installiert. Ohne bubblewrap unter Linux und WSL2 startet die Sandbox nicht. Codex wechselt zu seiner integrierten Ausweichlösung und meldet sich beim Start mit einer Warnung. Die Installation erfolgt mit einem Befehl.
3. Zugriff aufgrund des Landes verweigert. Der Code unsupported_country_region_territory und der Status 403 erscheinen bei der Anmeldung. Mit der Installation hat das nichts zu tun.
4. Eine Telefonverifizierung ist erforderlich. Das betrifft nicht alle und wird in der Dokumentation nicht beschrieben. Für eine nicht mehr erreichbare Nummer gibt es keine offizielle Möglichkeit zum Austausch; der Bericht dazu ist seit Juni 2026 offen.
5. Das Nutzungslimit ist früher als erwartet aufgebraucht. Der Bericht „Tokens burn up very quickly“ ist mit 627 Kommentaren der meistdiskutierte im gesamten Repository. Ein leichteres Modell und ein niedrigerer Reasoning-Aufwand können helfen.

Die Sprache der Benutzeroberfläche beeinflusst die Arbeit des Agenten nicht: Die Sprache der Aufgabe muss nicht mit der Sprache der Oberfläche übereinstimmen.

Was Sie als Nächstes tun sollten#

Die erste Stunde mit einem Agenten dient immer demselben Zweck: herauszufinden, wie weit er selbstständig gehen kann. Das können Sie nur mit Ihrem eigenen Projekt lernen; ein Beispiel in der Dokumentation verrät es Ihnen nicht.

Ich empfehle folgende Reihenfolge für den Einstieg:

1. Installieren Sie das Programm und melden Sie sich bei einem aktiven OpenAI-Konto an.
2. Öffnen Sie einen echten Projektordner und führen Sie codex aus.
3. Prüfen Sie /status und /permissions, wählen Sie für reine Prüfung ausdrücklich schreibgeschützten Zugriff und bestätigen Sie den aktiven Modus, bevor Sie nach der Projektstruktur fragen.
4. Erstellen Sie einen Commit und geben Sie dem Agenten seine erste Aufgabe, bei der er Änderungen vornehmen soll.
5. Schreiben Sie eine dreizeilige AGENTS.md und vergleichen Sie die Antworten des Agenten davor und danach.

KI-Klon + Second Brain + Kontext-Engineering – weitere Materialien zur Arbeit mit Tools finden Sie in der Ailoot-Dokumentation.