Как запустить Codex
Вариантов работы с Codex несколько. Выбирать стоит исходя из того, где инженер работает чаще. Вот где можно запускать Codex:
- В терминале. Codex CLI — это агент, который запускается прямо в папке с проектом. Разработчик ставит задачу, взаимодействует с агентом через командную строку и не переключается на отдельный интерфейс.
- В среде разработки. Codex можно открыть рядом с кодом в VS Code, Cursor или Windsurf. Для Xcode и IDE от JetBrains доступны отдельные интеграции — работать с агентом можно там же, где обычно пишется и редактируется код.
- В приложении ChatGPT. Для работы с Codex есть отдельное десктопное приложение ChatGPT для macOS, Windows и Linux.
- В облаке. Агент выполняет задачи в изолированных окружениях. Несколько задач можно запустить одновременно, а к результатам вернуться позже — например, уже с телефона через приложение ChatGPT для iOS.
- В рабочих сервисах. Codex можно подключить к инструментам, которыми команда пользуется каждый день. Например, запустить задачу из pull request в GitHub.
При этом десктоп-приложение, Codex CLI и расширение для IDE читают один и тот же файл настроек, так что правила не приходится задавать заново. Расширение для VS Code бесплатное, и в маркетплейсе редактора оно лежит в категории AI. У него больше 14 миллионов установок, но сам доступ к агенту даёт подписка ChatGPT или ключ API.
Похожие ИИ-агенты есть и у других вендоров, например Claude Code от Anthropic. Принцип у них общий: агент получает доступ к репозиторию и работает в нём по инструкции. Поэтому привычки, которые инженер наработал в Codex, обычно переносятся и на Claude.
Сколько стоит Codex
| Тариф |
Цена |
Что доступно |
| Free |
Бесплатно |
Знакомство с Codex на небольших задачах |
| Go |
8 долларов в месяц |
Codex для лёгких задач по коду |
| Plus |
20 долларов в месяц |
Codex в вебе, в CLI, в расширении для IDE и на iOS; облачные интеграции вроде автоматического ревью и Slack; семейство моделей GPT-5.6 |
| Pro |
От 100 долларов в месяц |
Всё, что на Plus, плюс лимиты в пять или 20 раз выше и доступ к быстрой модели GPT-5.3-Codex-Spark в статусе research preview (ранняя тестовая версия) |
| Business |
Оплата за каждое место |
Два типа мест: стандартное и премиум с лимитами в пять раз выше. Для команд от двух до 200 человек, с общим рабочим пространством, SSO и управлением доступом |
| Enterprise |
Цена по договору |
Всё, что в Business, плюс корпоративные политики хранения данных, SCIM, аналитика и расширенная поддержка |
| Ключ API |
Оплата по факту |
Codex в CLI, в SDK для встраивания в свой код и в расширении без облачных функций, оплата по тарифам API |
Тарифы Free, Go, Plus и Pro — это обычная подписка ChatGPT. Отдельную лицензию на агента покупать не нужно. Если лимитов подписки не хватает, на тарифах Plus и Pro можно докупить кредиты и не переходить на другой тариф. Ключ API стоит брать под автоматизацию в общих окружениях вроде CI, но облачные сценарии — ревью в GitHub, интеграция со Slack — на нём не работают.
Что даёт подписка ChatGPT в Codex
Лимиты в Codex считаются не в сообщениях, а в расходе на пятичасовое окно, и одна и та же на вид задача может стоить по-разному. На расход могут влиять выбранная модель, объём контекста, глубина рассуждений и обращения к инструментам. Поэтому в документации OpenAI приводит вилки, а не точные числа.
На тарифе Plus это примерно 10–100 локальных сообщений на модели GPT-5.6 Sol, 25–200 на Terra и 250–2000 на Luna. Pro даёт те же вилки, которые умножены на пять или на 20. Облачные задачи и генерация картинок могут расходовать лимит заметно быстрее, а недельные ограничения могут действовать поверх пятичасовых.
Остаток лучше проверять заранее. В активной сессии Codex CLI это делает команда /status, а общую картину видно в дашборде использования. Ещё стоит помнить про смену моделей: GPT-5.4 и GPT-5.4 mini убрали из Codex 31 августа 2026 года, поэтому в сохранённых настройках и скриптах их нужно заменить на GPT-5.6 Terra и Luna.
Как начать пользоваться Codex
Агент можно поставить одной командой и первую задачу дать ему сразу после входа в аккаунт. Вот с чего стоит начать:
- Установить Codex CLI. На macOS и Linux работает установщик curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh, на Windows — скрипт для PowerShell. Ещё есть пакеты npm install -g @openai/codex и brew install --cask codex.
- Войти в аккаунт. При первом запуске Codex предлагает Sign in with ChatGPT (вход через аккаунт ChatGPT), и это основной способ. Ключ API используют отдельно, когда агент нужен в автоматизации.
- Открыть проект. Команду codex запускают из папки репозитория, чтобы агент сразу видел нужные файлы.
- Дать первую задачу. Задачу агенту описывают обычным текстом, и результат в большой степени зависит от того, насколько точный промпт получился. Проще начать с вопроса «расскажи, как устроен этот проект» — так видно, что Codex действительно прочитал код, и не страшно, если он ошибётся.
- Поставить точки возврата. Перед задачей и после неё лучше сделать коммит в Git, чтобы любые правки можно было откатить
- Отдельно стоит проверить доступ. Россия не входит в список стран и территорий, где OpenAI разрешает пользоваться своими сервисами, и за обход этого ограничения аккаунт могут заблокировать.
Как работать над проектом
С одиночной правкой Codex обычно справляется и без настройки. Но если разработчик планирует пользоваться им постоянно, результат будет зависеть от того, что агент знает о проекте и что ему разрешено делать. Часть настроек инструмента при этом существует прямо в репозитории, поэтому их можно закоммитить и разделить с командой.
Инструкции Codex читает из файла AGENTS.md в корне репозитория. Туда кладут команды сборки и тестов, требования к стилю кода и правила ревью. Заготовку файла создаёт команда /init. Файлы можно вкладывать друг в друга, и тогда правила для отдельного сервиса переопределят общие.
Границы можно задать профилями прав. Встроенных три: :read-only оставляет агенту только чтение, :workspace разрешает запись внутри рабочей папки, :danger-full-access снимает ограничения совсем. Для повседневной работы лучше держать :workspace.
Дальше работу стоит разделить по длительности. Короткие правки удобнее вносить локально, в терминале или в расширении IDE, где видно каждый шаг. Долгие задачи лучше отдавать в облако. Там они идут параллельно в отдельных окружениях, и результат можно забрать позже в виде пул-реквеста. А перед коммитом полезно прогнать /review, чтобы Codex сам поискал проблемы в своих же изменениях.
Освоить Codex и другие нейросети можно за два месяца на курсе «Нейросети для работы» в Яндекс Практикуме. Уже во время обучения получится встроить их в рабочий цикл: анализировать рынок и конкурентов, готовить отчёты и документацию, планировать проекты и ставить задачи разработчикам. Практика идёт на задачах, с которыми студент сталкивается в своей работе, а разобрать их можно на воркшопах с наставником.
