OpenAI Codex: o que é, como instalar e condições de acesso regional em 2026

A palavra “Codex” nos resultados de pesquisa significa três coisas diferentes, e as pessoas que a pesquisam pela primeira vez normalmente não percebem o que encontraram. Existiu um modelo Codex — foi descontinuado em 2023; hoje, o nome pertence a um programa agente, e há ainda mais uma dúzia de produtos com o mesmo nome à mistura.

Vou abordar apenas um Codex: o agente de programação da OpenAI. O que faz, onde é executado, quanto custa, como o instalar em cinco minutos e o que a OpenAI diz sobre os países. Baseia-se tudo na documentação oficial, com ligações para cada valor no final.

Encontra materiais adicionais sobre a configuração de ferramentas na documentação da Ailoot.

O que é o OpenAI Codex?#

Compare-o com uma conversa normal. Numa conversa, copia um excerto de código, cola-o, recebe uma resposta e depois copia-a de volta. Um agente funciona de outra forma: descreve uma tarefa em linguagem corrente e ele abre os ficheiros relevantes na pasta do projeto, faz alterações, executa verificações e mostra-lhe o resultado.

A OpenAI descreve-o numa frase no seu repositório:

Localmente significa que o programa é transferido para a sua máquina, onde pode ver os seus ficheiros e executar comandos na sua pasta. Apenas o pedido ao modelo é enviado para a nuvem.

O código-fonte aberto está no GitHub ao abrigo da licença Apache-2.0. A 1 de agosto de 2026, o repositório tem 103 000 estrelas e a versão mais recente, 0.146.0, foi lançada a 29 de julho. São lançadas atualizações quase todos os dias, pelo que a sua versão provavelmente já será diferente.

Em que difere o Codex de 2026 do antigo Codex que foi descontinuado?#

As pessoas confundem-nos constantemente porque ambos os produtos são oficiais e ambos são da OpenAI. As datas distinguem-nos.

O primeiro era um conjunto de modelos: code-davinci-001, code-davinci-002, code-cushman-001, code-cushman-002. Faziam uma única coisa — completar código por si — e alimentavam a primeira versão do GitHub Copilot. Na lista de modelos descontinuados da OpenAI, os quatro aparecem numa só linha: anunciados a 20 de março de 2023, descontinuados a 23 de março, com o gpt-4o como substituto recomendado.

O segundo é um programa instalado no seu computador. O pacote @openai/codex apareceu no registo npm a 16 de abril de 2025. O modelo no seu interior é substituído por outro mais recente ao longo do tempo, enquanto o próprio programa permanece igual.

Quaisquer instruções sobre o Codex anteriores a abril de 2025 descrevem um produto descontinuado. Se encontrar material que chame modelo ao Codex e sugira invocá-lo através de code-davinci-002, feche-o.

Onde funciona o Codex: no terminal, no editor, no navegador ou na aplicação?#

Não tem de escolher entre eles. O início de sessão é o mesmo, tal como a conta. A única diferença é o local em que lhe é mais conveniente trabalhar.

A extensão funciona de forma diferente no Xcode e no JetBrains em comparação com os outros editores:

A nuvem funciona de forma diferente das outras quatro opções. A tarefa é enviada para um contentor da OpenAI, onde é obtida do GitHub uma cópia do repositório. O agente trabalha sem o seu computador e, mais tarde, pode rever o resultado e decidir se pretende trazer as alterações para a sua própria cópia. A configuração tem três passos: ligar o GitHub, criar um ambiente com as dependências necessárias e atribuir uma tarefa.

Se iniciar sessão com uma chave de API, o terminal, o editor e a aplicação funcionam. A nuvem não está disponível com uma chave, tal como as funcionalidades associadas, como a revisão automática de código e o início de tarefas a partir do Slack. Para essas funcionalidades, tem de iniciar sessão com uma conta ChatGPT.

Que modelo é executado dentro do Codex?#

A OpenAI resume-o numa frase:

Junto ao modelo há um segundo controlo: o nível de raciocínio. Tem quatro definições: Low (chamada Light na aplicação e no editor), Medium, High e Extra High. A OpenAI recomenda utilizar o nível mais baixo que produza o resultado pretendido e aumentá-lo quando uma tarefa exigir planeamento.

Acima desses níveis há ainda dois modos. Max dá ao modelo mais tempo para uma tarefa. Ultra divide o trabalho em partes e atribui-as a subagentes em paralelo. A documentação afirma diretamente que a maioria das tarefas não precisa de nenhum deles.

Existe também uma opção separada, gpt-5.3-codex-spark — uma versão de investigação para iterações rápidas, disponível apenas no plano Pro.

Escolher o modelo e o nível de raciocínio já é engenharia de contexto: decide quanto o agente pensa e o que traz para a tarefa. Esta combinação tem três pilares: clone de IA (a sua metodologia dentro do agente), Segundo Cérebro (a estrutura do conhecimento sobre o projeto) e engenharia de contexto. Sem esta combinação, o agente de IA começa a inventar coisas.

Quanto custa o Codex e o que está incluído nos planos?#

Verifiquei os preços na página oficial de preços a 1 de agosto de 2026.

O Business custa $25 por lugar com faturação mensal, em vez de $20.

Passemos agora aos limites. A OpenAI não indica um número fixo:

Em vez de um único número, a OpenAI publica um intervalo: quantas mensagens pode enviar ao longo de cinco horas enquanto trabalha na sua própria máquina. Os valores são os mesmos para o Plus e o Business:

No plano Pro de $100, todos os valores são multiplicados por cinco; no plano Pro de $200, por vinte. A OpenAI também menciona limites semanais, além da janela de cinco horas, mas não publica valores específicos.

O intervalo de dez vezes dentro de um único modelo tem uma explicação simples. Uma mensagem pode utilizar um ou dez por cento da sua quota diária, porque o que conta é a quantidade de trabalho realizado, enquanto o número de pedidos tem pouca influência. Expliquei em detalhe como os tokens são utilizados na prática, usando o Claude como exemplo, em Limites do Claude Pro e Max — a mecânica é exatamente a mesma.

Quando esgotar o limite, tem três opções: comprar créditos adicionais sem mudar de plano, mudar para um modelo mais leve ou iniciar uma sessão com uma chave de API e pagar pelos tokens à medida que os utiliza.

Que restrições regionais se aplicam ao Codex?#

A OpenAI publica o seu elenco oficial de países e territórios suportados. A Bielorrússia não consta da lista. O Cazaquistão, a Arménia, a Geórgia, a Turquia, a Sérvia e a Ucrânia constam.

A formulação nessa mesma página:

Instalar e executar o programa é uma coisa; aceder ao modelo é outra. A verificação do país é ativada no início de sessão: tanto iniciar sessão através do ChatGPT como utilizar uma chave de API conduz a uma conta OpenAI.

Os relatos no GitHub mostram como é uma rejeição relacionada com o país. Em janeiro de 2026, um programador da Venezuela escreveu que estava a utilizar o Codex 0.88.0 no PowerShell e recebia sempre a mesma resposta:

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

O código unsupported_country_region_territory e o estado 403 indicam uma rejeição relacionada com o país. Se vir isto, significa que não fez nada de errado durante a instalação e que o Node não tem nada que ver com o problema.

Há uma segunda barreira que não é descrita de todo na documentação, mas que surge mais frequentemente na prática: a verificação do número de telefone. O relato “A verificação do número de telefone não funciona” tem 206 comentários; um segundo relato, sobre um número antigo que já não está acessível nem pode ser substituído, está aberto desde junho de 2026 e tem 71 comentários. A história repete-se: o ChatGPT funciona no navegador com a mesma conta, mas o Codex pede a verificação do telefone e não há forma de contornar isso. A OpenAI não publica uma lista dos países cujos números de telefone aceita, pelo que não há forma de verificar antecipadamente se aceita o seu.

Não abordo formas de contornar estas restrições; este artigo explica como a ferramenta funciona.

A Anthropic também publica a sua lista de países suportados e funciona da mesma forma. Os materiais que apresentam uma ferramenta como “permitida” e outra como “bloqueada” estão simplesmente a induzir os leitores em erro — formalmente, estão na mesma situação. Ambas as listas mudam, por isso consulte as versões atuais.

Como instalar o Codex: passo a passo#

A parte técnica começa aqui, para quem já tem uma conta OpenAI ativa.

1. Instale o programa

   Escolha o método adequado ao seu sistema. Mais tarde, utilize o mesmo método para atualizar o programa para a versão mais recente.

2. Abra a pasta do projeto

   O agente trabalha na pasta a partir da qual o iniciou. Vá para essa pasta antes de executar o primeiro comando.

3. Inicie sessão na sua conta

   Na primeira vez que executar codex, o programa irá propor que inicie sessão. Abre-se um navegador e, depois de iniciar sessão, o controlo regressa ao terminal.

4. Dê-lhe a primeira tarefa

   Descreva o que precisa em linguagem corrente. Comece com algo inofensivo, como pedir-lhe que descreva o projeto.

Comando de instalação para macOS e Linux:

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

No Windows, utilize o mesmo instalador através do PowerShell:

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

Se já tiver o Node, pode instalá-lo através do npm:

npm install -g @openai/codex

O Homebrew funciona no macOS. Utilize --cask; sem essa opção, instalará a coisa errada:

brew install --cask codex

No Linux e no WSL2, o sandbox baseia-se no bubblewrap, que tem de instalar antecipadamente:

sudo apt install bubblewrap

No Fedora e em sistemas semelhantes, utilize sudo dnf install bubblewrap. Além disso, a versão 1 do WSL era suportada até à versão 0.114; a partir da 0.115, o sandbox passou a utilizar o bubblewrap e o WSL1 deixou de funcionar. No Windows, porém, tudo funciona também sem WSL, utilizando o seu próprio sandbox integrado.

O que deve fazer no primeiro arranque?#

Para começar, vá para a pasta do projeto e escreva codex; abrir-se-á uma sessão. Depois, descreva a tarefa em linguagem corrente, sem qualquer sintaxe especial.

Cinco comandos para os primeiros minutos:

1. /status - o modelo, a política de aprovação e as pastas que o agente considera o seu espaço de trabalho.
2. /permissions - o modo de acesso atual e como mudar de modo.
3. /model - alterar o modelo e o nível de raciocínio.
4. /init - cria um ficheiro AGENTS.md que descreve o projeto; mais informações na secção seguinte.
5. /review - uma revisão separada das alterações, sem editar ficheiros.

Além de codex, há três comandos úteis para o 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 na documentação do terminal como na da extensão, a OpenAI repete o mesmo conselho: faça um commit antes e depois de uma tarefa. O agente edita ficheiros autonomamente e, desde o primeiro dia, vai querer poder reverter as alterações com um único comando.

Como explicar o seu projeto ao Codex com AGENTS.md?#

A ordem é rigorosa e a documentação enuncia-a logo na primeira linha da secção:

Primeiro, o Codex lê o ficheiro global ~/.codex/AGENTS.md, onde coloca os hábitos aplicáveis a todos os seus projetos. Depois, lê os ficheiros no próprio projeto: um ficheiro por pasta, desde a raiz do repositório até à pasta atual. São combinados de cima para baixo e um ficheiro mais próximo tem precedência sobre um mais distante. Isso significa que uma regra em services/payments tem precedência sobre uma regra geral da raiz.

Um ficheiro simples tem este aspeto:

# AGENTS.md

## Como trabalhar com este projeto

- Execute os testes com `npm test`; não os execute um ficheiro de cada vez.
- Instale pacotes com pnpm.
- Pergunte-me antes de adicionar uma nova dependência de produção.
- Não mexa de todo na pasta `legacy/`.

O limite total dos ficheiros combinados é de 32 quilobytes. Depois disso, os ficheiros simplesmente deixam de ser adicionados, sem aviso. Um ficheiro AGENTS.md demasiado grande também consome o limite em cada execução, porque o ficheiro inteiro é incluído no contexto.

Se conhece o CLAUDE.md, este mecanismo ser-lhe-á familiar: é a mesma técnica com outro nome. O ficheiro de regras do projeto constitui a base de um Segundo Cérebro: o agente aprende sobre o seu trabalho antes de ter oportunidade de explicar seja o que for. Abordei a utilização dos dois ficheiros num só projeto em AGENTS.md e CLAUDE.md em conjunto.

O que faz o Codex autonomamente e o que exige aprovação?#

Estas duas definições são muitas vezes confundidas, por isso a OpenAI explica a diferença numa frase:

Mudar a revisão para automática mantém inalterados os limites da pasta de trabalho. A automatização apenas elimina os cliques; não altera as permissões do agente.

A aplicação e o editor têm três modos de acesso. Ask for approval está sempre disponível e é o ponto de partida recomendado. Approve for me e Full access têm de ser ativados primeiro nas definições.

O terminal tem regras próprias: o programa verifica a pasta e sugere um conjunto de permissões adequado.

No modo local, o acesso à rede está desativado por predefinição. O agente executa os comandos que ele próprio concebe e ninguém lhe permitiria aceder à Internet por predefinição.

Mesmo dentro da pasta de trabalho, em qualquer modo, o agente só pode ler determinados locais: .git, .agents e .codex. Utilize /status para ver que pastas o agente considera atualmente o seu espaço de trabalho.

Existe também o modo de acesso total — a opção --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox. A documentação assinala que implica mais riscos e classifica-a como “não recomendada”. O nome da opção diz tudo; não tenho nada a acrescentar.

Codex ou Claude Code: qual deve escolher?#

A diferença entre as ferramentas é menor do que poderia concluir a partir das discussões online. Ambas leem o seu projeto e editam ficheiros autonomamente, e ambas perguntam antes de sair da pasta.

No início, é mais fácil ver o que já paga. Se tem uma subscrição ChatGPT, o Codex já está incluído; não precisa de pagar à parte. Fiz uma comparação detalhada com medições num artigo separado sobre Codex vs. Claude Code, e, se quiser transferir as suas definições de trabalho de uma ferramenta para a outra, existe um guia de migração.

O que costuma correr mal no primeiro arranque?#

Esta lista baseia-se em relatos no repositório do projeto. Não há especulação: cada item vem de alguém que se deparou com o problema.

1. Foi instalado o pacote errado. npm install -g codex, sem prefixo, instala um gerador de sites estáticos de 2011. O pacote correto é @openai/codex.
2. O bubblewrap não está instalado. Sem ele, o sandbox não arranca no Linux e no WSL2. O Codex muda para a alternativa integrada e apresenta um aviso durante o arranque. Instale-o com um comando.
3. Acesso recusado devido ao país. O código unsupported_country_region_territory e o estado 403 aparecem no início de sessão. A instalação não tem nada que ver com isso.
4. É necessária a verificação do telefone. Isto não acontece a toda a gente e não está descrito na documentação. Não existe uma forma oficial de substituir um número inacessível; o relato sobre o problema está aberto desde junho de 2026.
5. Os limites de utilização esgotam-se mais cedo do que o esperado. O relato “Os tokens esgotam-se muito rapidamente” é o mais comentado de todo o repositório, com 627 comentários. Mudar para um modelo mais leve e reduzir o nível de raciocínio pode ajudar.

O idioma da interface não afeta o trabalho do agente: o idioma da tarefa não tem de corresponder ao idioma da interface.

O que fazer a seguir#

A primeira hora com um agente serve sempre para a mesma coisa: perceber até onde consegue ir por si próprio. Só o poderá descobrir com o seu próprio projeto; um exemplo na documentação não lhe dirá isso.

Recomendo começar por esta ordem:

1. Instale o programa e inicie sessão numa conta OpenAI ativa.
2. Abra a pasta de um projeto real e execute codex.
3. Consulte /status e /permissions, escolha explicitamente só de leitura para uma tarefa de inspeção e verifique o modo ativo antes de perguntar como está organizado o projeto.
4. Faça um commit e atribua-lhe a primeira tarefa de edição.
5. Escreva um AGENTS.md de três linhas e compare as respostas do agente antes e depois.

Clone de IA + Segundo Cérebro + Engenharia de Contexto — encontre materiais adicionais sobre o trabalho com ferramentas na documentação da Ailoot.