OpenAI Codex: qué es, cómo instalarlo y condiciones de acceso regional en 2026

La palabra «Codex» en los resultados de búsqueda significa tres cosas distintas, y quienes la buscan por primera vez normalmente no entienden qué han encontrado. Hubo un modelo Codex —se retiró en 2023—; hoy, el nombre corresponde a un programa de agente, y hay otra docena de productos con el mismo nombre en circulación.

Aquí hablaré de un solo Codex: el agente de programación de OpenAI. Qué hace, dónde funciona, cuánto cuesta, cómo instalarlo en cinco minutos y qué dice OpenAI sobre los países. Todo se basa en documentación oficial, con enlaces para cada dato al final.

Encontrarás materiales adicionales sobre cómo configurar herramientas en la documentación de Ailoot.

¿Qué es OpenAI Codex?#

Compáralo con un chat normal. En un chat, copias un fragmento de código, lo pegas, recibes una respuesta y luego la vuelves a copiar. Un agente funciona de otra manera: describes una tarea en lenguaje natural y este abre los archivos pertinentes de la carpeta del proyecto, hace cambios, ejecuta comprobaciones y te muestra el resultado.

OpenAI lo describe en una línea en su repositorio:

Localmente significa que el programa se descarga en tu equipo, donde puede ver tus archivos y ejecutar comandos en tu carpeta. Solo la solicitud al modelo va a la nube.

El código de fuente abierta está en GitHub bajo la licencia Apache-2.0. A 1 de agosto de 2026, el repositorio tiene 103.000 estrellas, y la versión más reciente, la 0.146.0, se publicó el 29 de julio. Se lanzan actualizaciones casi todos los días, así que lo más probable es que tu versión ya sea distinta.

¿En qué se diferencia Codex de 2026 del antiguo Codex que se dejó de usar?#

La gente los confunde constantemente porque ambos productos son oficiales y ambos son de OpenAI. Las fechas permiten distinguirlos.

El primero era un conjunto de modelos: code-davinci-001, code-davinci-002, code-cushman-001, code-cushman-002. Hacían una sola cosa —completar código por ti— y fueron la base del primer GitHub Copilot. En la lista de modelos retirados de OpenAI, los cuatro aparecen en una misma línea: anunciados el 20 de marzo de 2023, retirados el 23 de marzo y con gpt-4o como reemplazo recomendado.

El segundo es un programa que se instala en tu ordenador. El paquete @openai/codex apareció en el registro npm el 16 de abril de 2025. El modelo que usa se sustituye con el tiempo por otro más reciente, mientras que el programa en sí permanece igual.

Cualquier instrucción sobre Codex anterior a abril de 2025 describe un producto retirado. Si encuentras material que presenta Codex como un modelo y sugiere llamarlo mediante code-davinci-002, ciérralo.

¿Dónde funciona Codex: en la terminal, el editor, el navegador o la aplicación?#

No tienes que elegir entre ellos. El inicio de sesión es el mismo, y también lo es la cuenta. La única diferencia es dónde te resulta más cómodo trabajar.

La extensión funciona de forma distinta en Xcode y JetBrains que en los demás editores:

La nube funciona de manera distinta a los otros cuatro entornos. La tarea se envía a un contenedor de OpenAI, donde se obtiene una copia del repositorio desde GitHub. El agente trabaja sin tu ordenador y, después, revisas el resultado y decides si quieres incorporar los cambios a tu propia copia. La configuración consta de tres pasos: conectar GitHub, crear un entorno con las dependencias necesarias y asignar una tarea.

Si inicias sesión con una clave de API, funcionan la terminal, el editor y la aplicación. La nube no está disponible con una clave, al igual que las funciones asociadas a ella, como la revisión automática de código y el inicio de tareas desde Slack. Para acceder a ellas, debes iniciar sesión con una cuenta de ChatGPT.

¿Qué modelo funciona dentro de Codex?#

OpenAI lo resume en una línea:

Junto al modelo hay un segundo control: el nivel de razonamiento. Tiene cuatro ajustes: Low (llamado Light en la aplicación y el editor), Medium, High y Extra High. OpenAI recomienda usar el nivel más bajo que permita obtener el resultado deseado y aumentarlo cuando una tarea requiera planificación.

Por encima de ellos hay otros dos modos. Max le da al modelo más tiempo para una tarea. Ultra divide el trabajo en partes y las asigna a subagentes en paralelo. La documentación afirma claramente que la mayoría de las tareas no necesita ninguno de los dos.

También hay una opción aparte, gpt-5.3-codex-spark: una versión de investigación para iteraciones rápidas, disponible solo en el plan Pro.

Elegir el modelo y el nivel de razonamiento ya es ingeniería del contexto: decides cuánto piensa el agente y qué información incorpora a la tarea. La combinación tiene tres pilares: clon de IA (tu metodología dentro del agente), Second Brain (la estructura de conocimientos del proyecto) e ingeniería del contexto. Sin esta combinación, el agente de IA empieza a inventar cosas.

¿Cuánto cuesta Codex y qué incluyen los planes?#

Comprobé los precios en la página oficial de precios el 1 de agosto de 2026.

Business cuesta $25 por asiento con facturación mensual, en lugar de $20.

Ahora, sobre los límites. OpenAI no da una cifra fija:

En lugar de una cifra única, OpenAI publica un intervalo: cuántos mensajes puedes enviar durante cinco horas al trabajar en tu propio ordenador. Las cifras son las mismas para Plus y Business:

En el plan Pro de $100, todas las cifras se multiplican por cinco; en el plan Pro de $200, por veinte. OpenAI también menciona límites semanales además del período de cinco horas, pero no publica cifras concretas.

El intervalo de diez veces para un mismo modelo tiene una explicación sencilla. Un mensaje puede consumir el uno por ciento o el diez por ciento de tu asignación diaria, porque lo que cuenta es la cantidad de trabajo realizada, mientras que el número de solicitudes tiene poco efecto. Expliqué en detalle cómo se consumen los tokens en la práctica con Claude como ejemplo en Límites de Claude Pro y Max: la mecánica es exactamente la misma.

Cuando te quedas sin cuota, tienes tres opciones: comprar créditos adicionales sin cambiar de plan, cambiar a un modelo más ligero o iniciar una sesión con una clave de API y pagar los tokens a medida que los usas.

¿Qué restricciones regionales se aplican a Codex?#

OpenAI publica abiertamente su lista oficial de países y territorios admitidos. Bielorrusia no aparece en la lista. Kazajistán, Armenia, Georgia, Turquía, Serbia y Ucrania sí aparecen.

El texto de esa misma página dice:

Instalar y ejecutar el programa es una cosa; acceder al modelo es otra. La comprobación del país se activa al iniciar sesión: tanto si inicias sesión a través de ChatGPT como con una clave de API, necesitas una cuenta de OpenAI.

Los informes de GitHub muestran cómo es un rechazo relacionado con el país. En enero de 2026, un desarrollador de Venezuela escribió que usaba Codex 0.88.0 en PowerShell y recibía lo mismo en cada intento:

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

El código unsupported_country_region_territory y el estado 403 indican un rechazo relacionado con el país. Si ves esto, significa que no has estropeado nada durante la instalación y que Node no tiene nada que ver.

Hay una segunda barrera que no se describe en absoluto en la documentación, pero que aparece con más frecuencia en la práctica: la verificación del número de teléfono. El informe «Phone number verification doesn’t work» tiene 206 comentarios; otro informe, sobre un número antiguo al que ya no se puede acceder y que no se puede sustituir, lleva abierto desde junio de 2026 y tiene 71 comentarios. La misma historia se repite: ChatGPT funciona en el navegador con la misma cuenta, pero Codex pide verificar el teléfono y no hay forma de evitarlo. OpenAI no publica una lista de países cuyos números de teléfono acepta, así que no hay manera de comprobar el tuyo de antemano.

No hablaré de métodos para eludir las restricciones; este artículo trata sobre cómo funciona la herramienta.

Anthropic también publica su lista de países admitidos, y funciona de la misma manera. Los materiales que presentan una herramienta como «permitida» y otra como «bloqueada» simplemente desinforman a los lectores: formalmente, ambas están en la misma situación. Las dos listas cambian, así que consulta las versiones actuales.

Cómo instalar Codex: paso a paso#

Aquí empieza la parte técnica, para quienes ya tienen una cuenta activa de OpenAI.

1. Instala el programa

   Elige el método adecuado para tu sistema. Más adelante, usa ese mismo método para actualizar el programa a la versión más reciente.

2. Abre la carpeta del proyecto

   El agente trabaja en la carpeta desde la que lo iniciaste. Ve allí antes de ejecutar el primer comando.

3. Inicia sesión en tu cuenta

   La primera vez que ejecutes codex, te ofrecerá iniciar sesión. Se abrirá un navegador y, después de iniciar sesión, volverás a la terminal.

4. Asígnale tu primera tarea

   Describe lo que necesitas en lenguaje natural. Empieza con algo inofensivo, como pedirle que describa el proyecto.

Comando de instalación para macOS y Linux:

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

En Windows, usa el mismo instalador a través de PowerShell:

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

Si ya tienes Node, puedes instalarlo mediante npm:

npm install -g @openai/codex

Homebrew funciona en macOS. Asegúrate de usar --cask; sin esa opción, instalarás lo equivocado:

brew install --cask codex

En Linux y WSL2, el entorno aislado se basa en bubblewrap, que debes instalar de antemano:

sudo apt install bubblewrap

En Fedora y sistemas relacionados, usa sudo dnf install bubblewrap. Además, WSL versión 1 era compatible hasta la versión 0.114; a partir de la 0.115, el entorno aislado pasó a bubblewrap y WSL1 dejó de funcionar. En Windows, sin embargo, todo funciona también sin WSL, con su propio entorno aislado integrado.

¿Qué debes hacer en el primer inicio?#

Para empezar, ve a la carpeta del proyecto y escribe codex; se abrirá una sesión. Después, describe la tarea en lenguaje natural, sin sintaxis especial.

Cinco comandos para los primeros minutos:

1. /status - el modelo, la política de aprobación y las carpetas que el agente considera su espacio de trabajo.
2. /permissions - el modo de acceso actual y cómo cambiar de modo.
3. /model - cambiar el modelo y el nivel de razonamiento.
4. /init - crea un archivo AGENTS.md que describe el proyecto; hablaremos de ello en la siguiente sección.
5. /review - una revisión independiente de tus cambios, sin editar archivos.

Además del comando simple codex, hay tres comandos útiles para la terminal:

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

Tanto en la documentación de la terminal como en la de la extensión, OpenAI repite el mismo consejo: haz un commit antes y después de cada tarea. El agente edita los archivos por su cuenta, y querrás poder deshacerlo todo con un solo comando desde el primer día.

¿Cómo explicarle tu proyecto a Codex con AGENTS.md?#

El orden es estricto, y la documentación lo indica en la primera línea de la sección:

Primero, Codex lee el archivo global ~/.codex/AGENTS.md, donde indicas hábitos que se aplican a todos tus proyectos. Luego lee los archivos del propio proyecto: uno por cada carpeta, desde la raíz del repositorio hasta la carpeta actual. Se combinan de arriba abajo y un archivo más cercano prevalece sobre otro más lejano. Esto significa que una regla en services/payments tiene prioridad sobre una regla general de la raíz.

Un archivo sencillo tiene este aspecto:

# 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.

El límite combinado de los archivos es de 32 kilobytes. Después, los archivos simplemente dejan de añadirse, sin aviso. Un AGENTS.md demasiado grande también consume el límite en cada ejecución porque su contenido completo pasa al contexto.

Si conoces CLAUDE.md, el funcionamiento te resultará familiar: es la misma técnica con otro nombre. El archivo de reglas del proyecto sirve como base de un Second Brain: el agente aprende sobre tu trabajo antes de que tengas oportunidad de explicarle nada. He explicado cómo usar ambos archivos en un mismo proyecto en AGENTS.md y CLAUDE.md juntos.

¿Qué hace Codex por su cuenta y qué requiere aprobación?#

Estos dos ajustes suelen confundirse, por eso OpenAI explica la diferencia en una línea:

Cambiar la revisión a automática deja intactos los límites de la carpeta de trabajo. La automatización solo elimina los clics; no cambia los permisos del agente.

La aplicación y el editor tienen tres modos de acceso. Ask for approval está siempre disponible y es el punto de partida recomendado. Approve for me y Full access deben activarse primero en los ajustes.

La terminal tiene su propia lógica: el programa comprueba la carpeta y sugiere un conjunto de permisos adecuado.

En el modo local, el acceso a la red está desactivado por defecto. El agente ejecuta comandos que él mismo ideó, y nadie querría permitirles acceder a Internet de forma predeterminada.

Incluso dentro de la carpeta de trabajo, el agente solo puede leer ciertas ubicaciones en cualquier modo: .git, .agents y .codex. Usa /status para ver qué carpetas considera actualmente el agente como su espacio de trabajo.

También existe el modo de acceso completo: la opción --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. La documentación señala que conlleva más riesgos y lo califica de «no recomendado». El nombre de la opción lo dice todo; no tengo nada que añadir.

¿Codex o Claude Code: cuál deberías elegir?#

La diferencia entre las herramientas es menor de lo que podrías deducir de las discusiones en línea. Ambas leen tu proyecto y editan archivos por su cuenta, y ambas preguntan antes de salir de la carpeta.

Al principio, lo más fácil es fijarte en lo que ya pagas. Si tienes una suscripción a ChatGPT, Codex ya está incluido; no tienes que pagar por separado. Hice una comparación detallada con mediciones en un artículo aparte sobre Codex frente a Claude Code y, si quieres trasladar tus ajustes de trabajo de una herramienta a otra, también hay una guía de migración.

¿Qué suele fallar con más frecuencia en el primer inicio?#

Esta lista se basa en informes del repositorio del proyecto. No hay suposiciones: cada punto procede de alguien que se encontró con el problema.

1. Se instaló el paquete equivocado. npm install -g codex, sin prefijo, instala un generador de sitios estáticos de 2011. El paquete correcto es @openai/codex.
2. No está instalado bubblewrap. Sin él, el entorno aislado no se inicia en Linux y WSL2. Codex recurre a su alternativa integrada y muestra un aviso al iniciarse. Se instala con un solo comando.
3. Acceso denegado por el país. El código unsupported_country_region_territory y el estado 403 aparecen al iniciar sesión. No tiene nada que ver con la instalación.
4. Se exige verificar el teléfono. No le ocurre a todo el mundo y no está descrito en la documentación. No existe una forma oficial de sustituir un número inaccesible; el informe correspondiente está abierto desde junio de 2026.
5. Agotas el límite de uso antes de lo esperado. El informe «Tokens burn up very quickly» es el más comentado de todo el repositorio, con 627 comentarios. Cambiar a un modelo más ligero y reducir el nivel de razonamiento puede ayudar.

El idioma de la interfaz no afecta al trabajo del agente: el idioma de la tarea no tiene que coincidir con el de la interfaz.

¿Qué hacer a continuación?#

La primera hora con un agente siempre se dedica a lo mismo: averiguar hasta dónde puede llegar por su cuenta. Solo puedes aprenderlo con tu propio proyecto; un ejemplo de la documentación no te lo dirá.

Este es el orden que recomiendo para empezar:

1. Instala el programa e inicia sesión en una cuenta activa de OpenAI.
2. Abre una carpeta de proyecto real y ejecuta codex.
3. Comprueba /status y /permissions, elige expresamente solo lectura para una inspección y verifica el modo activo antes de preguntar cómo se organiza el proyecto.
4. Haz un commit y asígnale su primera tarea de edición.
5. Escribe un AGENTS.md de tres líneas y compara las respuestas del agente antes y después.

Clon de IA + Second Brain + Ingeniería del contexto: encontrarás materiales adicionales sobre el trabajo con herramientas en la documentación de Ailoot.