# OpenAI Codex: qué es, cómo instalarlo y condiciones de acceso regional en 2026
> Codex de OpenAI: la aplicación de agente, los métodos de instalación, las interfaces, los modelos, los planes, los permisos y las condiciones de acceso regional.
Source: https://ailoot.ai/blog/es/openai-codex-install/
Canonical: https://ailoot.ai/blog/es/openai-codex-install/
Language: es
Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/)
Translation: guide-080
Revision: sha256-341b2355df66d0e1caa862f50e22928715e0314acf9594118918bd5972fc66b5
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](https://ailoot.ai/docs/).
[Guías de Ailoot](https://ailoot.ai/docs/)
Atención
Este material es solo informativo. No soy abogado y no ofrezco asesoramiento legal.
## ¿Qué es OpenAI Codex?
Lo más importante
Codex es un agente de programación de OpenAI. Lee tu proyecto, edita archivos y ejecuta comandos según los permisos y la política de aprobación activos; algunas acciones permitidas se ejecutan sin una pregunta separada. Funciona en la terminal, el editor, la aplicación de ChatGPT, el navegador y la nube. Está incluido en todos los planes de ChatGPT, incluido el gratuito.
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:
Codex CLI es un agente de programación de OpenAI que se ejecuta localmente en tu ordenador.
— OpenAI, https://github.com/openai/codex
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?
Lo más importante
Son dos productos distintos con el mismo nombre. El antiguo Codex era una serie de modelos `code-davinci` y `code-cushman` que funcionaban dentro de GitHub Copilot y se retiraron el 23 de marzo de 2023. El nuevo Codex apareció en abril de 2025 y pasó a ser un agente en lugar de un modelo. Lo único que tienen en común es el nombre.
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.
| Característica | Versión anterior a 2023 | Versión actual |
|----|----|----|
| Qué es | un conjunto de modelos de API | un programa de agente en tu ordenador |
| Cómo se usaba | completar código en un editor | describir una tarea para que el agente la realice |
| Dónde funcionaba | dentro de GitHub Copilot y en la API | terminal, editor, aplicación, navegador, nube |
| Estado | retirado el 23 de marzo de 2023 | se actualiza casi a diario |
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?
Lo más importante
Codex funciona en cinco lugares, y detrás de las distintas interfaces está el mismo agente. La CLI se ejecuta en la terminal, la extensión se integra con un editor, hay un modo independiente en la aplicación de ChatGPT para macOS y Windows, ChatGPT en el navegador responde preguntas rápidas y Codex en la nube ejecuta tareas en contenedores aislados de OpenAI.
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.
| Dónde funciona | Dónde se ejecuta | Para qué sirve |
|----|----|----|
| CLI | terminal de tu equipo | editar un proyecto, ejecutar comandos, trabajar con scripts |
| Extensión del editor | VS Code, Cursor, Windsurf, Xcode, JetBrains | editar junto al archivo abierto y ver los cambios en su lugar |
| Aplicación de ChatGPT | macOS y Windows | tareas largas, trabajar con archivos fuera de la terminal |
| ChatGPT en el navegador | cualquier ordenador, sin instalación | una pregunta rápida sobre programación cuando no tienes una terminal a mano |
| Nube | contenedores de OpenAI, inicio de sesión en chatgpt.com/codex | tareas en paralelo, iniciar tareas desde GitHub, Linear y Slack |
La extensión funciona de forma distinta en Xcode y JetBrains que en los demás editores:
Elige tu editor. VS Code y los editores compatibles usan la extensión de Codex; Xcode y JetBrains tienen sus propias integraciones.
— Documentación de Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/codex/ide
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?
Lo más importante
La familia GPT-5.6 tiene tres modelos: Sol para tareas complejas, Terra para el trabajo cotidiano y Luna para tareas rápidas y repetitivas. Cambia de modelo con `/model`; también puedes ajustar el nivel de razonamiento. GPT-5.4 y GPT-5.4 mini dejarán Codex el 31 de agosto de 2026 y serán reemplazados, respectivamente, por Terra y Luna.
OpenAI lo resume en una línea:
Codex ofrece tres modelos GPT-5.6: Sol para una exploración más profunda y detallada, Terra como modelo todoterreno para el trabajo diario y Luna para tareas sencillas y repetitivas. Si tienes dudas, empieza con Sol.
— Documentación de Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/models
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.
[Guías de Ailoot](https://ailoot.ai/docs/)
## ¿Cuánto cuesta Codex y qué incluyen los planes?
Lo más importante
Codex está incluido en todos los planes de ChatGPT, incluido el gratuito. Free cuesta 0 dólares, Go 8, Plus 20, Pro empieza en 100 y Business cuesta 20 por asiento con facturación anual. No hay una suscripción independiente de Codex: pagas por ChatGPT y Codex viene incluido. También puedes iniciar sesión con una clave de API y pagar los tokens a medida que los usas.
Comprobé los precios en la página oficial de precios el 1 de agosto de 2026.
| Plan | Precio mensual | Qué incluye |
|----|----|----|
| Free | \$0 | Codex para tareas cortas |
| Go | \$8 | Codex para tareas ligeras |
| Plus | \$20 | Codex en la terminal, el editor, la web y en iOS, con la familia GPT-5.6 |
| Pro | desde \$100 | límites 5 veces mayores que los de Plus; el plan de \$200 ofrece límites 20 veces mayores |
| Business | \$20 por asiento con facturación anual | mínimo de 2 asientos, espacio de trabajo compartido, inicio de sesión único |
| Enterprise y Edu | a petición | procesamiento prioritario, registros de auditoría, controles de conservación de datos |
| Clave de API | por token | terminal, editor y SDK, sin funciones en la nube |
Business cuesta \$25 por asiento con facturación mensual, en lugar de \$20.
Ahora, sobre los límites. OpenAI no da una cifra fija:
La cantidad de mensajes que puedes enviar depende del modelo que elijas, del tamaño y la complejidad de las tareas, y de si las ejecutas localmente o en la nube.
— Documentación de Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/pricing
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:
| Modelo | Mensajes por 5 horas |
|---------------|----------------------|
| GPT-5.6 Sol | 10-100 |
| GPT-5.6 Terra | 25-200 |
| GPT-5.6 Luna | 250-2 000 |
| GPT-5.5 | 15-80 |
| GPT-5.4 | 20-100 |
| GPT-5.4 mini | 60-350 |
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](https://ailoot.ai/blog/es/claude-pro-max-usage-limits/): 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?
Lo más importante
El programa puede descargarse y ejecutarse en cualquier lugar, pero no sirve de nada sin una cuenta de OpenAI, y la restricción se aplica a la propia cuenta. La comprobación del país se realiza al iniciar sesión y devuelve un código 403. No existe una forma oficial de eludirla, y no mostraré ninguna.
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:
El acceso a nuestros servicios, o la prestación de acceso a ellos, fuera de los países y territorios que se indican a continuación puede dar lugar a la suspensión o cancelación de la cuenta.
— OpenAI, https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries
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:
```json
{
"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
Lo más importante
La instalación tarda cinco minutos. En macOS y Linux, instálalo con un solo comando mediante el instalador oficial; en Windows, usa PowerShell. También están disponibles npm y Homebrew. Después, ejecuta `codex` en la carpeta del proyecto, inicia sesión mediante el navegador y podrás darle tu primera tarea. En Linux y WSL2, instala bubblewrap primero.
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:
```bash
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
```
En Windows, usa el mismo instalador a través de PowerShell:
```powershell
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
```
Si ya tienes Node, puedes instalarlo mediante npm:
```bash
npm install -g @openai/codex
```
Homebrew funciona en macOS. Asegúrate de usar `--cask`; sin esa opción, instalarás lo equivocado:
```bash
brew install --cask codex
```
Atención
Comprueba el nombre del paquete antes de instalarlo mediante npm. He consultado el registro: desde el 1 de octubre de 2011, el nombre `codex`, sin prefijo, está ocupado por el paquete de otra persona. Es un generador de sitios estáticos y su última versión es la 0.2.3. Se instala sin mostrar ningún mensaje y no funciona. El nombre correcto es `@openai/codex`: el signo de arroba, el nombre de la empresa y una barra.
En Linux y WSL2, el entorno aislado se basa en bubblewrap, que debes instalar de antemano:
```bash
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?
Lo más importante
Los comandos breves con barra diagonal funcionan dentro de una sesión. Empieza con `/status`, que muestra el modelo, la política de aprobación y las carpetas de trabajo. Después, prueba `/permissions` para ver qué puede hacer el agente. `/model` cambia de modelo, `/init` crea un archivo que describe el proyecto y `/review` revisa los cambios sin editar archivos.
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:
```bash
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?
Lo más importante
AGENTS.md es un archivo de texto en la raíz del proyecto donde escribes reglas con tus propias palabras: cómo ejecutar pruebas, qué gestor de paquetes usar y qué no tocar. El agente lo lee antes de empezar a trabajar. Hay un archivo global en tu carpeta de inicio y archivos a nivel de proyecto; las reglas de ambos se aplican conjuntamente. El tamaño total está limitado a 32 kilobytes.
El orden es estricto, y la documentación lo indica en la primera línea de la sección:
Codex lee los archivos AGENTS.md antes de empezar cualquier trabajo.
— Documentación de Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/agents-md
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:
```markdown
# 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](https://ailoot.ai/blog/es/agents-md-claude-md-one-instruction-file/).
## ¿Qué hace Codex por su cuenta y qué requiere aprobación?
Lo más importante
Hay dos ajustes independientes. El entorno aislado determina dónde puede escribir el agente y si puede acceder a la red. La política de aprobación determina cuándo se detiene para preguntar. Por defecto, dentro de una carpeta de Git, el agente edita por su cuenta los archivos de la carpeta de trabajo; necesita aprobación para salir de ella o acceder a la red.
Estos dos ajustes suelen confundirse, por eso OpenAI explica la diferencia en una línea:
Cambiar quién revisa una solicitud no amplía los límites del entorno aislado.
— Documentación de Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/permission-modes
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.
| Situación | Qué sugiere el programa | Qué significa |
|----|----|----|
| Carpeta bajo control de Git | `Auto` | edita por su cuenta los archivos de la carpeta de trabajo; necesita aprobación para salir de ella o acceder a la red |
| Carpeta sin Git | `read-only` | lee y responde, pero no hace cambios |
| Codex en la nube | contenedor de OpenAI | las dependencias se instalan durante la configuración; después, el trabajo continúa sin acceso a la red |
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?
Lo más importante
Ambas herramientas están construidas de la misma manera: un agente en la terminal, una extensión del editor, una aplicación y la nube. Se diferencian en los modelos, el precio inicial y detalles como el nombre del archivo de reglas del proyecto. La opción más económica de Codex empieza en cero; la de Claude Code, en 17 dólares.
| Característica | Codex | Claude Code |
|----|----|----|
| Proveedor | OpenAI | Anthropic |
| Modelos | GPT-5.6: Sol, Terra, Luna | Opus, Sonnet, Haiku |
| Archivo de reglas del proyecto | `AGENTS.md` | `CLAUDE.md` |
| Inicio de sesión | cuenta de ChatGPT o clave de API | suscripción de Claude o facturación de Console |
| Opción más económica | Free por \$0, Go por \$8 | Pro por \$17 con facturación anual |
| Dónde funciona | terminal, editor, aplicación, web, nube | terminal, editor, aplicación, web |
| Entorno aislado | red desactivada por defecto, escritura en la carpeta de trabajo | modos de permisos configurables |
| Lista de países admitidos | publicada por OpenAI | publicada por Anthropic |
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](https://ailoot.ai/blog/es/codex-vs-claude-code-choice/) y, si quieres trasladar tus ajustes de trabajo de una herramienta a otra, también hay una [guía de migración](https://ailoot.ai/blog/es/migrate-claude-code-to-codex/).
## ¿Qué suele fallar con más frecuencia en el primer inicio?
Lo más importante
Cinco problemas habituales: se instaló el paquete npm equivocado, bubblewrap no está instalado en Linux, se deniega el acceso por el país al iniciar sesión, se exige verificar el número de teléfono o se agota el límite de uso de manera inesperada.
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?
Lo más importante
Instala el programa, abre un proyecto y revisa `/status` y `/permissions` antes de asignar trabajo. Elige y verifica acceso de solo lectura si la primera tarea solo debe describir archivos. Auto puede editar la carpeta de trabajo sin preguntar por cada cambio; un prompt aparentemente inocuo o la ausencia de Git no demuestran protección de solo lectura. Después añade un AGENTS.md con tres reglas y compara las respuestas.
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.
### Fuentes
- [Codex CLI: instalación y primer inicio](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli) - documentación oficial de OpenAI
- [Extensión de Codex para editores](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/ide) - lista de editores compatibles
- [Codex en la nube](https://learn.chatgpt.com/docs/cloud) - tareas en entornos aislados
- [Modelos de Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/models) - GPT-5.6 Sol, Terra, Luna y fechas en que se retirarán modelos anteriores
- [Planes y límites de Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) - precios de los planes y número de mensajes disponibles cada cinco horas
- [Métodos de inicio de sesión](https://learn.chatgpt.com/docs/auth) - cuenta de ChatGPT y clave de API
- [Entorno aislado y aprobaciones](https://learn.chatgpt.com/docs/sandboxing) - modos de acceso, bubblewrap en Linux
- [Permisos y seguridad de los agentes](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-approvals-security) - rutas protegidas, opción peligrosa, sugerencias predeterminadas
- [Modos de permisos](https://learn.chatgpt.com/docs/permission-modes) - Ask for approval, Approve for me, Full access
- [AGENTS.md](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/agents-md) - cómo lee el agente las reglas del proyecto
- [Países y territorios admitidos](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries) - lista oficial de OpenAI
- [Modelos de OpenAI retirados](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) - fecha en que se retiró el antiguo Codex
- [Repositorio openai/codex](https://github.com/openai/codex) - código de fuente abierta, informes de usuarios y versiones publicadas
- [Paquete `@openai/codex` en el registro npm](https://registry.npmjs.org/@openai/codex) - versiones y fechas de publicación
- [Versiones de Codex en GitHub](https://github.com/openai/codex/releases) - números de versión y fechas de publicación
**Clon de IA + Second Brain + Ingeniería del contexto**: encontrarás materiales adicionales sobre el trabajo con herramientas en la [documentación de Ailoot](https://ailoot.ai/docs/).
[Guías de Ailoot](https://ailoot.ai/docs/)
[Ir a Ailoot](https://ailoot.ai/)
## Preguntas sobre Codex
### ¿Codex pregunta antes de cada cambio de archivo?
No. En el flujo Auto descrito, las ediciones permitidas dentro de la carpeta de trabajo pueden ejecutarse sin una aprobación individual. Revisa /status y /permissions antes de la primera tarea y elige expresamente solo lectura cuando quieras únicamente una explicación.
### ¿Por qué se instala correctamente pero el inicio de sesión falla por región?
Instalar la CLI y obtener acceso al modelo son pasos separados. Un 403 con unsupported_country_region_territory se refiere al acceso de cuenta, no a Node o al instalador; compara la región de la cuenta con la información de países admitidos de OpenAI.
## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos
Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI.
La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes.
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