OpenAI Codex im Test

Bevor an einer gewachsenen Software die erste Zeile geändert wird, muss jemand die betroffenen Stellen finden. Codex nimmt diesen Teil ab. Er durchsucht das Projekt, ändert die Dateien, führt die Tests aus und legt das Ergebnis als Diff vor, also als Gegenüberstellung von altem und neuem Stand. Längere Aufträge laufen dabei in einer Cloud-Umgebung weiter, während du am Rechner etwas anderes tust.

Wichtigste Funktionen

• 3 Modellgrößen: Seit dem 09.07.2026 stehen in Codex die Modelle GPT-5.6 Sol, Terra und Luna bereit. Sol übernimmt die schwierigen Umbauten. Für die tägliche Arbeit reicht Terra, und das schnellere Luna kostet je Million Token nur einen Bruchteil davon. GPT-5.4 und GPT-5.4 mini fallen am 31.08.2026 aus Codex heraus.
• Eigenständiges Arbeiten im ganzen Projekt: Codex sucht die betroffenen Stellen selbst und setzt die Änderung über mehrere Dateien hinweg um. Wie oft er dabei nachfragt, bestimmst du über den Freigabemodus. Am Ende siehst du den Diff zusammen mit den Ausgaben der Tests und entscheidest, was übernommen wird.
• Prüfung von Änderungsvorschlägen auf GitHub: Über einen Pull Request gelangt neuer Code ins Hauptprojekt. Ein Kommentar mit @codex review darunter löst eine reguläre Prüfung in GitHub aus. Mit der Einstellung "Automatic reviews" geschieht das bei jedem neuen Vorschlag von selbst. Codex meldet nur Befunde der Stufen P0 und P1, damit die Kommentarspalte bei den ernsten Risiken bleibt.
• Eigene Regeln in AGENTS.md: Programmierstandards, Architekturentscheidungen und Prüfregeln legst du als Datei AGENTS.md ins Repository. Codex liest sie zu Sitzungsbeginn, ein Abschnitt ## Code Review Rules steuert zusätzlich die Prüfung. Untergeordnete Verzeichnisse bekommen bei Bedarf eigene Dateien. Es gilt die Datei, die dem Code am nächsten liegt.
• Aufträge in einer abgeschotteten Cloud-Umgebung: Für längere Arbeiten startet Codex einen Container mit einer Kopie des Repositorys, arbeitet dort und legt am Ende einen Änderungsvorschlag an. Der Rechner am Arbeitsplatz muss dafür nicht laufen. Denselben Auftrag startest du aus dem Terminal, im Editor oder über eine Erwähnung von @codex in einem GitHub-Ticket.
• Offenes Terminalprogramm: Der Quellcode liegt unter Apache-2.0 auf GitHub, das Projekt hat dort über 103.000 Sterne. Version 0.145 vom 21.07.2026 übernimmt beim Umstieg die Einstellungen und die angebundenen MCP-Server aus Cursor und Claude Code, also die Verbindungen zu weiteren Werkzeugen und Datenquellen. Auf Wunsch meldet sich das Terminalprogramm an Amazon Bedrock an. Die Modelle dahinter bleiben proprietär.

Preise und Tarife

Codex steckt in den ChatGPT-Abos und wird nicht einzeln verkauft. Der kostenlose ChatGPT-Zugang enthält einen begrenzten Probelauf mit GPT-5.6 Terra. Go kostet rund 7 Euro im Monat (8 USD) und reicht für gelegentliche kleine Aufgaben. Plus liegt bei rund 17 Euro (20 USD) und schaltet Codex im Browser, im Terminal, in der Editor-Erweiterung und auf dem iPhone frei.

Wer täglich damit arbeitet, greift zu Pro. Die kleinere Stufe kostet 86 Euro (100 USD) und hat das 5-fache Kontingent von Plus, die größere 172 Euro (200 USD) und das 20-fache. Der Business-Tarif ab 2 Personen kostet bei jährlicher Abrechnung rund 17 Euro pro Nutzer und Monat (20 USD), monatlich rund 21,50 Euro (25 USD). Dazu kommen Verwaltungsrechte und die Anbindung an GitHub, Slack und Linear.

Am 02.04.2026 löste OpenAI die Abrechnung pro Nachricht durch eine Abrechnung nach verbrauchten Token ab. Jeder Tarif enthält ein Kontingent, das in einem gleitenden 5-Stunden-Fenster und zusätzlich über die Woche gemessen wird. Ist es aufgebraucht, kaufen Plus- und Pro-Kunden Credits nach.

Je Million Token verbraucht Sol 125 Credits für die Eingabe und 750 für die Ausgabe, Terra 50 und 300, Luna 5 und 30. Seit dem 30.07.2026 ist Luna damit 80 % und Terra 20 % günstiger als zuvor. Alternativ nutzt du Codex über einen API-Schlüssel und zahlst nur den tatsächlichen Verbrauch, verzichtest dann aber auf die Cloud-Funktionen. Alle genannten Beträge sind Nettopreise von OpenAI, die deutsche Umsatzsteuer kommt beim Kauf hinzu.

Für wen ist OpenAI Codex geeignet?

• Unternehmen mit eigener Software: Wer eine Fachanwendung, einen Webshop oder interne Werkzeuge pflegt, setzt Änderungen damit schneller um. Du beschreibst die Änderung, prüfst danach den fertigen Vorschlag und sparst dir den Auftrag an einen externen Entwickler.
• Kleine Entwicklungsteams mit langer Aufgabenliste: Fehlerbehebungen und Dokumentation übernimmt Codex, und die Prüfung eingehender Änderungsvorschläge läuft ohne zusätzlichen Termin. Die Freigabe bleibt beim Team, weil jede Arbeit von Codex als Vorschlag ankommt und nicht direkt im Hauptprojekt landet.
• Teams, die ChatGPT bereits im Abo haben: Codex ist im bestehenden Tarif enthalten, ein zweiter Vertrag entfällt. Weil Anmeldung, Nutzerverwaltung und Abrechnung schon stehen, braucht der Einstieg keine neue Beschaffung.

DSGVO und Datenschutz

Codex überträgt deinen Quellcode an OpenAI, verarbeitet wird er standardmäßig in den USA. Seit Februar 2025 können ChatGPT Enterprise, ChatGPT Edu und die API-Plattform einen europäischen Speicherort wählen, gespeicherte Inhalte liegen dann im Europäischen Wirtschaftsraum und in der Schweiz. Bei der API zählt Europa auch als Verarbeitungsregion. Die Tarife Free, Go, Plus und Pro haben diese Wahl nicht, und dort fließen Codex-Inhalte in die Modellverbesserung ein, solange du nicht in den Einstellungen widersprichst.

Bei Geschäftskunden ist das Training mit Kundendaten von vornherein abgeschaltet, das gilt für ChatGPT Business, ChatGPT Enterprise und die API. Auf geeigneten API-Endpunkten vereinbarst du nach Freigabe zusätzlich, dass OpenAI Anfragen und Antworten gar nicht erst speichert. Einen Auftragsverarbeitungsvertrag schließt OpenAI mit Geschäftskunden ab, ein Betrieb auf eigenen Servern ist nicht vorgesehen.

Für Quellcode, der Kunden oder Mandanten gehört, taugt ein Privattarif deshalb nicht. Erst mit einem Geschäftstarif samt Auftragsverarbeitungsvertrag wird der Einsatz tragfähig, und auch dann bleibt zu prüfen, ob die Verarbeitung in den USA für deinen Einsatz zulässig ist.

Alternativen zu OpenAI Codex

• Claude Code: Der Coding-Agent von Anthropic arbeitet ähnlich eigenständig und deckt vom Terminal bis zum Browser dieselben Oberflächen ab. Beim Datenschutz nehmen sich beide wenig, denn auch Anthropic verarbeitet den Quellcode in den USA und lässt ausschließlich die eigenen Modelle zu.
• Cursor: Ein Code-Editor mit eingebauter KI, der besser passt, wenn du in einer grafischen Oberfläche arbeitest und den Vorschlag direkt neben dem Code sehen willst, statt Aufträge im Terminal abzusetzen.
• GitHub Copilot: Sitzt im Editor und ist stark beim Vervollständigen von Code während des Tippens. Für Unternehmen, die GitHub ohnehin nutzen und vor allem die Prüfung von Änderungsvorschlägen automatisieren wollen, ist er die naheliegende Wahl.