Radar IA 17 de outubro de 2026
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Codex da OpenAI: como usar o agente de programação no terminal e no GitHub

Passo a passo para instalar a Codex CLI, controlar permissões, criar o AGENTS.md, revisar pull requests no GitHub e escolher o plano certo do ChatGPT.

Codex da OpenAI: como usar o agente de programação no terminal e no GitHub
Imagem: capa editorial — Tutoriais e Guias

O Codex é o agente de programação da OpenAI: ele lê o seu repositório, edita arquivos, roda comandos e testes e devolve as mudanças para você revisar. Para começar no terminal, instale a Codex CLI (por exemplo, com npm install -g @openai/codex), entre na pasta do projeto, rode codex e faça login com a conta do ChatGPT. No GitHub, conecte o repositório ao Codex e escreva @codex review num pull request para receber uma revisão automática.

O mesmo agente aparece em vários lugares: no terminal, em editores como VS Code e Cursor, no app desktop do ChatGPT, na nuvem e dentro do GitHub. Os planos pagos do ChatGPT a partir do Plus liberam esses acessos, e o Free e o Go têm uma versão limitada no app desktop. Este guia mostra o passo a passo de instalação, as permissões que mantêm o agente sob controle, a integração com GitHub e GitHub Actions e quanto cada plano inclui.

Resumo rápido

  • A Codex CLI é de código aberto (licença Apache-2.0) e roda localmente no macOS, Linux e Windows.
  • Instale com o script oficial, npm ou Homebrew, rode codex e escolha “Sign in with ChatGPT” ou uma chave de API.
  • Por padrão, o agente roda sem acesso à rede e só escreve na pasta do projeto; o comando /permissions ajusta esses limites.
  • No GitHub, @codex review pede uma revisão do PR, e a revisão automática pode rodar em todo PR novo.
  • O Plus (US$ 20 por mês) inclui CLI, extensão de IDE, web e revisão de código; com chave de API não há recursos de nuvem.

Onde o Codex roda

O Codex é um agente de IA: em vez de só sugerir a próxima linha, ele recebe uma tarefa, planeja, executa passos e mostra o resultado. A OpenAI oferece o agente em cinco superfícies, que compartilham a mesma conta e o mesmo limite de uso.

Superfície Onde roda Melhor para
Codex CLI No terminal, no seu computador Explorar código, editar, rodar testes, automação com scripts e CI
Extensão de IDE VS Code, Cursor, Windsurf; Xcode e JetBrains têm integração própria Edições focadas usando os arquivos já abertos no editor
App desktop do ChatGPT macOS, Windows e Linux, selecionando Codex Projetos locais e tarefas longas com interface gráfica
Codex Cloud Ambientes da OpenAI, acessados pela web, celular ou app Tarefas que rodam sozinhas e terminam em commit ou pull request
GitHub Comentários em PRs e GitHub Actions Revisão de código e tarefas disparadas pelo repositório

Se você ainda está decidindo entre Codex, GitHub Copilot, Cursor ou Claude Code, o comparativo geral está no nosso guia de ferramentas de IA para programar. Aqui o foco é colocar o Codex para funcionar.

Como instalar a Codex CLI

A documentação oficial lista quatro formas de instalação. Escolha uma:

# macOS e Linux (instalador oficial)
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# Windows (em uma nova janela do PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

# npm (qualquer sistema com Node.js)
npm install -g @openai/codex

# Homebrew
brew install --cask codex

Para atualizar, rode de novo o mesmo instalador ou o mesmo comando do npm; no Homebrew, use brew upgrade --cask codex. Também é possível baixar o binário direto da página de releases do repositório openai/codex no GitHub.

Primeiro login e primeira tarefa

  1. Abra o terminal na pasta do projeto e rode codex.
  2. Escolha Sign in with ChatGPT para usar o Codex dentro do seu plano. A alternativa é uma chave de API, cobrada pelo preço da API.
  3. Peça algo simples para começar, como “explique a estrutura deste projeto”.
  4. Antes de pedir mudanças, crie um ponto de controle no Git (um commit ou um branch). A própria OpenAI recomenda isso para poder desfazer o trabalho do agente.

Comandos que você vai usar no dia a dia

  • /init: gera um arquivo AGENTS.md inicial na pasta atual.
  • /model: troca o modelo e o nível de raciocínio.
  • /permissions: define quando o Codex pode editar arquivos ou rodar comandos sem perguntar.
  • /review: pede uma revisão das mudanças locais, sem alterar a árvore de trabalho.
  • /status: mostra modelo ativo, política de aprovação e uso restante.
  • codex --search: ativa busca na web quando a tarefa depende de documentação atual.
  • codex mcp: conecta servidores MCP, como explicado no nosso guia de Model Context Protocol.

Permissões, sandbox e AGENTS.md

Um agente que roda comandos no seu computador precisa de limites claros. O Codex trabalha com duas camadas. A primeira é o sandbox, que define o que ele consegue fazer tecnicamente: na CLI e na extensão de IDE, o padrão é sem acesso à rede e com escrita apenas na pasta ativa, imposto por mecanismos do próprio sistema operacional. A segunda é a política de aprovação, que define quando ele precisa parar e pedir sua autorização.

No modo Auto (equivalente a --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request), o Codex lê, edita e roda comandos dentro da pasta do projeto, mas pede aprovação para mexer fora dela ou para usar a rede. Para só conversar e planejar, mude para o modo somente leitura pelo /permissions ou rode codex --sandbox read-only --ask-for-approval on-request. Chamadas a ferramentas externas marcadas como destrutivas sempre pedem aprovação.

Regras do projeto no AGENTS.md

Antes de qualquer tarefa, o Codex lê arquivos AGENTS.md. Primeiro o global, em ~/.codex/AGENTS.md, depois os do projeto, da raiz do repositório até a pasta atual. Os arquivos mais próximos da pasta em que você está prevalecem, e o total lido tem limite padrão de 32 KiB. Use o arquivo para registrar o que um colega novo precisaria saber:

## Regras de trabalho
- Rode `npm test` depois de alterar arquivos JavaScript.
- Use pnpm para instalar dependências.
- Peça confirmação antes de adicionar dependência de produção.
- Nunca altere arquivos em /migrations já aplicadas.

Codex no GitHub: revisão de PRs e tarefas

A integração com o GitHub faz o Codex agir como um revisor do time. A configuração tem três passos: conectar o repositório ao Codex, abrir as configurações de revisão de código em chatgpt.com e ativar Automatic review para o repositório. Para isso, você precisa de permissão de push ou de administrador no repositório.

Depois disso, há três formas de usar:

  • Revisão sob demanda: comente @codex review no pull request. O Codex reage e publica uma revisão comum do GitHub. Ele sinaliza só problemas de prioridade P0 e P1, para não encher o PR de comentários menores. Dá para focar: @codex review for issues in the database migration.
  • Revisão automática: com a opção ativada, todo PR elegível recebe revisão sem precisar do comentário.
  • Correções e outras tarefas: @codex fix the P1 issue ou @codex fix the CI failures abrem uma tarefa na nuvem com o PR como contexto, e o Codex pode enviar a correção para o branch quando tiver permissão.

Para orientar o revisor, crie uma seção ## Code Review Rules no AGENTS.md mais próximo do código que a regra cobre. A OpenAI sugere começar com duas ou três regras específicas do seu sistema e deixar formatação e lint para o CI. Existe ainda a Security Review, em research preview, acionada com @codex security review, que faz uma análise mais funda de riscos de segurança no PR. As regras de revisão orientam o agente, mas não substituem testes, proteção de branch e aprovações obrigatórias.

GitHub Actions com o Codex

Para rodar o Codex dentro de um pipeline, a OpenAI publica a action openai/codex-action@v1. Ela instala a CLI e executa codex exec, o modo não interativo, com as permissões que você definir. Os requisitos são guardar a chave da API como segredo do repositório (por exemplo, OPENAI_API_KEY), rodar em runner Linux ou macOS e fazer o checkout do código antes. Um passo mínimo fica assim:

- name: Run Codex
  uses: openai/codex-action@v1
  with:
    openai-api-key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
    prompt-file: .github/codex/prompts/review.md
    sandbox: read-only

Fora do GitHub, o codex exec funciona em qualquer script: codex exec "gere notas de versão dos últimos 10 commits" | tee notas.md. O progresso vai para o stderr e só a resposta final sai no stdout, o que facilita encadear com outras ferramentas.

Codex na IDE e na nuvem

A extensão oficial para VS Code, Cursor e Windsurf está no Visual Studio Marketplace com o identificador openai.chatgpt. Depois de instalar, clique no ícone do Codex ou rode Codex: Open Codex Sidebar na paleta de comandos. No Xcode, escolha o Codex como agente no assistente de código; nos IDEs da JetBrains, abra o AI Chat e selecione Codex. A vantagem da extensão é usar os arquivos e trechos já abertos como contexto e revisar o diff ao lado do código.

O Codex Cloud serve para tarefas que não precisam do seu computador ligado. Você cria um ambiente escolhendo os repositórios do GitHub; o Codex inspeciona o projeto, instala dependências, testa o fluxo e pede o que faltar. Depois de publicar o ambiente, cada tarefa ganha um espaço de trabalho próprio e termina com as mudanças prontas para commit ou pull request. Da CLI, codex cloud envia trabalho para a nuvem e traz o resultado de volta para o repositório local.

Planos e limites de uso

O Codex está incluído nos planos do ChatGPT, com limites diferentes. Os valores abaixo estão na página de preços da documentação da OpenAI, em dólares; a empresa não publica ali preços em reais.

Plano Preço O que inclui no Codex
Free US$ 0 GPT-6 Luna em velocidade padrão no app desktop, conforme liberação
Go US$ 8/mês O mesmo do Free, para tarefas leves
Plus US$ 20/mês Codex na web, CLI, extensão de IDE e iOS; revisão automática de código e Slack; GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna; créditos extras opcionais
Pro A partir de US$ 100/mês Tudo do Plus, com opções de US$ 100, 200 ou 500 e mais uso
Business US$ 20 por usuário/mês no anual (US$ 25 no mensal) Workspace com controles de administração, SSO e sem treino com dados da empresa por padrão
Chave de API Preço da API CLI, SDK e extensão de IDE, sem recursos de nuvem como revisão no GitHub e Slack

O limite não é um número fixo de mensagens. A OpenAI estima, para o Plus, entre 15 e 160 mensagens locais a cada cinco horas com o GPT-6.1 Sol, e muito mais com o GPT-6 Luna, que é mais leve. Tarefas na nuvem consomem mais, e pode haver limite semanal. O uso é compartilhado com o ChatGPT Work e outros recursos agênticos, como o ChatGPT para Excel. Acompanhe pelo /status ou pelo painel de uso. Desde 14 de outubro de 2026, o GPT-5.5 não está mais disponível no Codex com login do ChatGPT; quem usa chave de API não foi afetado.

Exemplo: loja virtual de cafés em Belo Horizonte

Uma loja virtual de cafés especiais tem um desenvolvedor só, que cuida do site em Node.js hospedado num repositório do GitHub. Ele assina o Plus e montou o fluxo assim:

  1. AGENTS.md na raiz: regras como “rode os testes antes de concluir”, “não mexa na integração de pagamento sem pedir” e uma seção Code Review Rules dizendo que qualquer mudança no cálculo de frete precisa de teste.
  2. Terminal: num branch novo, pede ao Codex “adicione um filtro por tipo de torra na página de produtos e escreva os testes”. O agente trabalha no modo Auto e pede aprovação quando precisa instalar uma dependência pela rede.
  3. Revisão local: antes do commit, roda /review e lê os apontamentos.
  4. GitHub: abre o PR, e a revisão automática do Codex comenta um caso de frete sem teste. Ele comenta @codex fix the P1 issue, confere o commit enviado e faz o merge só depois dos testes passarem no CI.

Os dados de clientes ficam fora do repositório, e as chaves do gateway de pagamento estão em variáveis de ambiente, nunca no código que o agente lê.

Erros comuns

  • Trabalhar sem ponto de controle no Git. Sem commit ou branch antes da tarefa, desfazer uma edição ruim vira trabalho manual.
  • Liberar acesso total para “ir mais rápido”. O modo danger-full-access remove o sandbox. Use só em ambiente isolado.
  • Não escrever o AGENTS.md. Sem as regras do projeto, o agente adivinha comandos de teste, gerenciador de pacotes e convenções.
  • Tratar a revisão do Codex como aprovação final. Ela é mais um par de olhos. Mantenha testes, proteção de branch e revisão humana.
  • Usar chave de API esperando os recursos de nuvem. Com chave de API não há revisão no GitHub nem Slack.
  • Deixar segredos no repositório. Tudo que está nos arquivos pode entrar no contexto do agente.

Perguntas frequentes

O Codex é gratuito?

A CLI é de código aberto, mas o uso do modelo depende de um plano ou de uma chave de API. No Free e no Go, a OpenAI oferece o GPT-6 Luna no app desktop, conforme liberação. CLI, IDE, web e revisão no GitHub entram a partir do Plus.

Funciona no Windows?

Sim. Há instalador oficial para PowerShell, e a documentação tem guias para o sandbox nativo do Windows e para o WSL. O app desktop do ChatGPT também tem versão para Windows.

Qual a diferença entre a Codex CLI e o Codex Cloud?

A CLI roda no seu computador, sobre os arquivos locais. O Codex Cloud roda em ambientes da OpenAI conectados aos seus repositórios do GitHub e continua trabalhando mesmo com o computador desligado.

Posso usar o Codex com outros modelos?

Com login do ChatGPT, você escolhe entre os modelos do seu plano pelo /model. Com chave de API, os modelos disponíveis seguem os liberados para a sua chave.

O Codex está disponível no Brasil?

O Brasil está na lista de países atendidos pela API da OpenAI. A documentação do Codex não traz restrição ou menção específica ao país, e a página de preços mostra valores apenas em dólares. Mais detalhes sobre os produtos da empresa estão na nossa página de integrações da OpenAI e do ChatGPT.

Fontes e leitura recomendada

Sobre

A Redação IA Mágica é formada por especialistas e pesquisadores em inteligência artificial aplicada, agentes autônomos, automações no-code/pro-code e grandes modelos de linguagem (LLMs). Nossos conteúdos cobrem implementações reais, análises e tutoriais aprofundados para profissionais e empresas.