# OpenAI Codex: o que é, como instalar e condições de acesso regional em 2026 > Codex da OpenAI: a aplicação de agente, métodos de instalação, interfaces, modelos, planos, permissões e condições de acesso regional. Source: https://ailoot.ai/blog/pt-pt/openai-codex-install/ Canonical: https://ailoot.ai/blog/pt-pt/openai-codex-install/ Language: pt-PT Publisher: Ailoot (https://ailoot.ai/) Translation: guide-080 Revision: sha256-5948fd9f0edb2dc601bfafcdaa1c457b993075c5a47c8e3b691d26651ec3f549 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](https://ailoot.ai/docs/).
[Ailoot Guides](https://ailoot.ai/docs/)
Atenção Este material serve apenas para consulta. Não sou advogado e não presto aconselhamento jurídico.
## O que é o OpenAI Codex?
Ponto-chave O Codex é um agente de programação da OpenAI. Lê o projeto, edita ficheiros e executa comandos sujeitos às permissões e à política de aprovação ativas; algumas ações permitidas decorrem sem um pedido de aprovação separado. Funciona no terminal, no editor, na aplicação ChatGPT, no navegador e na nuvem. Está incluído em todos os planos do ChatGPT, incluindo o gratuito.
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:

O Codex CLI é um agente de programação da OpenAI que é executado localmente no seu computador.

— OpenAI, https://github.com/openai/codex
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?
Ponto-chave São dois produtos diferentes com o mesmo nome. O antigo Codex era uma linha de modelos `code-davinci` e `code-cushman` que funcionava no GitHub Copilot e foi descontinuada a 23 de março de 2023. O novo Codex surgiu em abril de 2025 e tornou-se um agente, em vez de um modelo. A única coisa que têm em comum é o nome.
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. | Funcionalidade | Versão anterior a 2023 | Versão atual | |----|----|----| | O que é | um conjunto de modelos de API | um programa agente no seu computador | | Como era utilizado | preenchimento de código num editor | descreve uma tarefa e o agente executa-a | | Onde era executado | no GitHub Copilot e na API | terminal, editor, aplicação, navegador, nuvem | | Estado | descontinuado a 23 de março de 2023 | atualizado quase todos os dias | 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?
Ponto-chave O Codex funciona em cinco locais e é o mesmo agente por detrás de interfaces diferentes. O CLI é executado no terminal, a extensão integra-se num editor, existe um modo separado na aplicação ChatGPT para macOS e Windows, o ChatGPT no navegador responde a perguntas rápidas e o Codex cloud executa tarefas em contentores isolados da OpenAI.
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. | Onde funciona | Onde é executado | Para que é útil | |----|----|----| | CLI | terminal na sua máquina | editar um projeto, executar comandos, trabalhar com scripts | | Extensão para editor | VS Code, Cursor, Windsurf, Xcode, JetBrains | editar junto ao ficheiro aberto, ver alterações no próprio local | | Aplicação ChatGPT | macOS e Windows | tarefas longas, trabalhar com ficheiros fora do terminal | | ChatGPT no navegador | qualquer computador, sem instalação | uma pergunta rápida de programação quando não tem um terminal à mão | | Nuvem | contentores da OpenAI, sessão iniciada em chatgpt.com/codex | tarefas em paralelo, iniciar tarefas a partir do GitHub, Linear e Slack | A extensão funciona de forma diferente no Xcode e no JetBrains em comparação com os outros editores:

Escolha o seu editor. O VS Code e os editores compatíveis utilizam a extensão Codex; o Xcode e o JetBrains têm integrações próprias.

— Documentação do Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/codex/ide
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?
Ponto-chave A família GPT-5.6 tem três modelos: Sol para tarefas complexas, Terra para o trabalho quotidiano e Luna para tarefas rápidas e repetitivas. Mude de modelo com `/model`; também pode ajustar o nível de raciocínio. O GPT-5.4 e o GPT-5.4 mini sairão do Codex a 31 de agosto de 2026, sendo substituídos pelo Terra e pelo Luna, respetivamente.
A OpenAI resume-o numa frase:

O Codex oferece três modelos GPT-5.6: Sol para exploração mais aprofundada e atenção ao detalhe, Terra como modelo versátil para o trabalho quotidiano e Luna para tarefas simples e repetitivas. Se não tiver a certeza, comece pelo Sol.

— Documentação do Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/models
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.
[Ailoot Guides](https://ailoot.ai/docs/)
## Quanto custa o Codex e o que está incluído nos planos?
Ponto-chave O Codex está incluído em todos os planos do ChatGPT, incluindo o gratuito. O Free custa 0 dólares, o Go 8, o Plus 20, o Pro começa nos 100 e o Business custa 20 por lugar com faturação anual. Não existe uma subscrição separada do Codex: paga pelo ChatGPT e o Codex está incluído. Também pode iniciar sessão com uma chave de API e pagar pelos tokens à medida que os utiliza.
Verifiquei os preços na página oficial de preços a 1 de agosto de 2026. | Plano | Preço mensal | O que inclui | |----|----|----| | Free | \$0 | Codex para tarefas curtas | | Go | \$8 | Codex para tarefas ligeiras | | Plus | \$20 | Codex no terminal, editor, web e iOS, com a família GPT-5.6 | | Pro | a partir de \$100 | 5 vezes os limites do Plus; o plano de \$200 oferece 20 vezes os limites | | Business | \$20 por lugar com faturação anual | mínimo de 2 lugares, espaço de trabalho partilhado, início de sessão único | | Enterprise e Edu | sob consulta | processamento prioritário, registos de auditoria, controlos de retenção de dados | | Chave de API | por token | terminal, editor e SDK, sem funcionalidades de nuvem | O Business custa \$25 por lugar com faturação mensal, em vez de \$20. Passemos agora aos limites. A OpenAI não indica um número fixo:

O número de mensagens que pode enviar depende do modelo que escolher, da dimensão e complexidade das tarefas e de as executar localmente ou na nuvem.

— Documentação do Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/pricing
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: | Modelo | Mensagens 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 | 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](https://ailoot.ai/blog/pt-pt/claude-pro-max-usage-limits/) — 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?
Ponto-chave O programa pode ser transferido e executado em qualquer lugar, mas é inútil sem uma conta OpenAI, e a restrição aplica-se à própria conta. A verificação do país ocorre no início de sessão e devolve um código 403. Não existe uma forma oficial de contornar esta restrição e não vou mostrar nenhuma.
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:

O acesso aos nossos serviços, ou a disponibilização de acesso aos mesmos, fora dos países e territórios enumerados abaixo pode resultar na suspensão ou no encerramento da conta.

— OpenAI, https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries
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: ```json { "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
Ponto-chave A instalação demora cinco minutos. No macOS e no Linux, instale-o com um comando através do instalador oficial; no Windows, utilize o PowerShell. Também estão disponíveis npm e Homebrew. Depois, execute `codex` na pasta do projeto, inicie sessão através do navegador e poderá dar-lhe a primeira tarefa. No Linux e no WSL2, instale primeiro o bubblewrap.
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: ```bash curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh ``` No Windows, utilize o mesmo instalador através do PowerShell: ```powershell powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" ``` Se já tiver o Node, pode instalá-lo através do npm: ```bash npm install -g @openai/codex ``` O Homebrew funciona no macOS. Utilize `--cask`; sem essa opção, instalará a coisa errada: ```bash brew install --cask codex ```
Atenção Verifique o nome do pacote antes de instalar através do npm. Consultei o registo: desde 1 de outubro de 2011, está listado sob o nome `codex`, sem prefixo, o pacote de outra pessoa. É um gerador de sites estáticos e a versão mais recente é a 0.2.3. É instalado sem qualquer aviso e não funcionará. O nome correto é `@openai/codex`: o sinal de arroba, o nome da empresa e uma barra.
No Linux e no WSL2, o sandbox baseia-se no bubblewrap, que tem de instalar antecipadamente: ```bash 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?
Ponto-chave Os comandos curtos com barra funcionam durante uma sessão. Comece por `/status`, que mostra o modelo, a política de aprovação e as pastas de trabalho. Depois, experimente `/permissions` para ver o que o agente pode fazer. `/model` muda de modelo, `/init` cria um ficheiro que descreve o projeto e `/review` revê as alterações sem editar ficheiros.
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: ```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 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?
Ponto-chave AGENTS.md é um ficheiro de texto na raiz do projeto onde escreve regras pelas suas próprias palavras: como executar testes, que gestor de pacotes utilizar e no que não mexer. O agente lê-o antes de começar a trabalhar. Existe um ficheiro global na pasta pessoal e ficheiros ao nível do projeto; as regras de ambos aplicam-se em conjunto. O tamanho total está limitado a 32 quilobytes.
A ordem é rigorosa e a documentação enuncia-a logo na primeira linha da secção:

O Codex lê os ficheiros AGENTS.md antes de começar qualquer trabalho.

— Documentação do Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/agents-md
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: ```markdown # 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](https://ailoot.ai/blog/pt-pt/agents-md-claude-md-one-instruction-file/). ## O que faz o Codex autonomamente e o que exige aprovação?
Ponto-chave Há duas definições independentes. O sandbox determina onde o agente pode escrever e se pode aceder à rede. A política de aprovação determina quando se deve parar e perguntar. Por predefinição, numa pasta sob controlo do git, o agente edita autonomamente os ficheiros da pasta de trabalho e só precisa de aprovação para sair dela ou aceder à rede.
Estas duas definições são muitas vezes confundidas, por isso a OpenAI explica a diferença numa frase:

Mudar quem revê um pedido não expande o sandbox.

— Documentação do Codex, https://learn.chatgpt.com/docs/permission-modes
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. | Situação | O que o programa sugere | O que significa | |----|----|----| | Pasta sob controlo do git | `Auto` | edita autonomamente os ficheiros da pasta de trabalho; é necessária aprovação para sair dela ou aceder à rede | | Pasta sem git | `read-only` | lê e responde, mas não faz alterações | | Codex cloud | contentor da OpenAI | as dependências são instaladas durante a configuração; o trabalho prossegue depois sem acesso à rede | 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?
Ponto-chave Ambas as ferramentas têm a mesma estrutura: um agente no terminal, uma extensão para editor, uma aplicação e a nuvem. Diferem nos modelos, no preço de entrada e em detalhes como o nome do ficheiro de regras do projeto. O plano de entrada mais barato do Codex começa em zero; o do Claude Code começa em 17 dólares.
| Funcionalidade | Codex | Claude Code | |----|----|----| | Fornecedor | OpenAI | Anthropic | | Modelos | GPT-5.6: Sol, Terra, Luna | Opus, Sonnet, Haiku | | Ficheiro de regras do projeto | `AGENTS.md` | `CLAUDE.md` | | Início de sessão | conta ChatGPT ou chave de API | subscrição Claude ou faturação da Console | | Plano mais barato | gratuito a \$0, Go a \$8 | Pro a \$17 com faturação anual | | Onde funciona | terminal, editor, aplicação, web, nuvem | terminal, editor, aplicação, web | | Sandbox | rede desativada por predefinição, escrita na pasta de trabalho | modos de permissão, configuráveis | | Lista de países suportados | publicada pela OpenAI | publicada pela Anthropic | 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](https://ailoot.ai/blog/pt-pt/codex-vs-claude-code-choice/), e, se quiser transferir as suas definições de trabalho de uma ferramenta para a outra, existe um [guia de migração](https://ailoot.ai/blog/pt-pt/migrate-claude-code-to-codex/). ## O que costuma correr mal no primeiro arranque?
Ponto-chave Cinco problemas típicos: foi instalado o pacote npm errado, falta o bubblewrap no Linux, o acesso é recusado devido ao país no início de sessão, é necessária a verificação do número de telefone ou os limites de utilização esgotam-se inesperadamente.
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
Ponto-chave Instale o programa e abra um projeto; consulte `/status` e `/permissions` antes de atribuir trabalho. Escolha e verifique acesso só de leitura se a primeira tarefa apenas descrever ficheiros. O modo Auto pode editar a pasta de trabalho sem pedir cada alteração; um prompt aparentemente inofensivo ou a ausência de Git não provam proteção só de leitura. Adicione depois um AGENTS.md com três regras e compare as respostas.
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.
### Fontes - [Codex CLI: instalação e primeiro arranque](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli) - documentação oficial da OpenAI - [Extensão Codex para editores](https://learn.chatgpt.com/docs/codex/ide) - lista de editores suportados - [Codex cloud](https://learn.chatgpt.com/docs/cloud) - tarefas em ambientes isolados - [Modelos Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/models) - GPT-5.6 Sol, Terra, Luna e datas de descontinuação dos modelos antigos - [Planos e limites do Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing) - preços dos planos e número de mensagens disponíveis a cada cinco horas - [Métodos de início de sessão](https://learn.chatgpt.com/docs/auth) - conta ChatGPT e chave de API - [Sandbox e aprovações](https://learn.chatgpt.com/docs/sandboxing) - modos de acesso, bubblewrap no Linux - [Permissões e segurança do agente](https://learn.chatgpt.com/docs/agent-approvals-security) - caminhos protegidos, opção perigosa, sugestões predefinidas - [Modos de permissão](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) - como o agente lê as regras do projeto - [Países e territórios suportados](https://developers.openai.com/api/docs/supported-countries) - lista oficial da OpenAI - [Modelos OpenAI descontinuados](https://developers.openai.com/api/docs/deprecations) - data em que o antigo Codex foi descontinuado - [repositório openai/codex](https://github.com/openai/codex) - código-fonte aberto, relatos de utilizadores, lançamentos - [pacote @openai/codex no registo npm](https://registry.npmjs.org/@openai/codex) - versões e datas de publicação - [lançamentos do Codex no GitHub](https://github.com/openai/codex/releases) - números de versão e datas de lançamento
**Clone de IA + Segundo Cérebro + Engenharia de Contexto** — encontre materiais adicionais sobre o trabalho com ferramentas na [documentação da Ailoot](https://ailoot.ai/docs/).
[Ailoot Guides](https://ailoot.ai/docs/)
[Aceder à Ailoot](https://ailoot.ai/)
## Perguntas frequentes ### O Codex pede autorização antes de cada alteração de ficheiro? Não. No método Auto aqui descrito, edições permitidas na pasta de trabalho podem decorrer sem aprovação individual. Consulte /status e /permissions antes da primeira tarefa e escolha explicitamente só de leitura quando quiser apenas uma explicação. ### Porque funciona a instalação, mas o início de sessão falha com erro regional? Instalar a CLI e obter acesso ao modelo são passos separados. Um erro 403 com unsupported_country_region_territory diz respeito ao acesso da conta, não ao Node ou instalador; compare a região da conta com a informação de países suportados da OpenAI. ## Ailoot · A empresa e a sua carteira de projetos A Ailoot assenta numa experiência operacional consolidada, numa ampla base de clientes, num serviço estável e no acompanhamento contínuo dos KPI. A empresa e a sua carteira de projetos: milhões de clientes; vendas mensais na ordem dos milhares de milhões. A Ailoot aplica essa experiência operacional ao acesso por API a funcionalidades de IA nos produtos dos clientes, agentes, aplicações e automatizações.