OpenAI Codex, l’agente di programmazione, spiegato: come funziona e dove eseguirlo

OpenAI Codex è uno strumento di programmazione agente sviluppato da OpenAI: descrivi un’attività in linguaggio naturale e l’agente legge il codebase, modifica i file, esegue i test e apre una pull request in autonomia. Secondo Wikipedia, è stato lanciato nell’aprile 2025 come CLI open-source e aveva raggiunto oltre 2 milioni di utenti attivi settimanali entro marzo 2026.

Quell’agente è anche il motore dietro al Codex Micro macropad, un controller fisico che mostra lo stato degli agenti Codex in esecuzione tramite colori — inattivo, in elaborazione, completato o in attesa di risposta. Questo articolo illustra cos’è effettivamente l’agente di programmazione Codex, quali modelli lo alimentano, dove è possibile eseguirlo e come si confronta con i concorrenti come GitHub Copilot e Claude Code.

Cos’è davvero OpenAI Codex

OpenAI Codex è un tipo di agente AI per la programmazione, sviluppato e gestito da OpenAI, ed è qualcosa di completamente diverso dagli strumenti di autocompletamento che lo hanno preceduto. Invece di suggerire la riga successiva mentre si scrive, riceve un’istruzione a livello di funzionalità, esplora il codebase, modifica più file, esegue comandi e porta a termine attività in più fasi in autonomia, fermandosi solo quando è necessaria la revisione umana. Codex CLI è stato rilasciato il 16 aprile 2025, e un’anteprima cloud dell’agente è seguita esattamente un mese dopo, il 16 maggio 2025.

Nelle sue diverse interfacce, l’agente è progettato per gestire un insieme ricorrente di attività ingegneristiche:

• Scrivere nuove funzionalità da una descrizione in linguaggio naturale
• Correggere i bug e spiegarne la causa
• Eseguire la suite di test esistente e aggiungere nuovi test
• Effettuare il refactoring del codice su più file
• Aprire una pull request con un riepilogo della modifica

Dall’autocompletamento a un agente

L’agente di programmazione Codex non si limita a completare una riga di codice. Dagli un’istruzione come “aggiungi il login OAuth” e toccherà diversi file, eseguirà la suite di test e restituirà una pull request pronta per la revisione. Quel passaggio — dal suggerimento all’esecuzione autonoma — è ciò che lo distingue dai vecchi assistenti riga per riga. È anche lo stesso cambiamento che definisce il vibe coding: descrivere a parole ciò che si vuole e lasciare che un agente AI autonomo scriva l’implementazione.

Breve storia

Il nome non è nuovo. Il Codex originale, rilasciato nel 2021, era un modello di autocompletamento derivato da GPT-3. L’attuale OpenAI Codex è un prodotto completamente diverso: un agente, non un predittore di testo — i lanci del CLI e dell’anteprima cloud citati sopra hanno segnato il momento in cui si è trasformato in qualcosa di più simile a un collaboratore.

Come funziona l’agente Codex

Ogni attività di Codex viene eseguita all’interno di un ambiente sandbox cloud isolato, precaricato con una copia del repository dell’utente. L’accesso generale a Internet è disattivato per impostazione predefinita, una scelta di sicurezza deliberata che limita ciò a cui un’attività anomala potrebbe accedere. All’interno di quel sandbox, l’agente legge il codebase, modifica i file, esegue comandi, lancia i test e — una volta ritenuto il lavoro completato — apre una pull request per la revisione umana.

Il ciclo delle attività

La maggior parte delle attività di Codex segue lo stesso ciclo, che in genere richiede tra 1 e 30 minuti dall’inizio alla fine:

1. Descrivi l’attività in linguaggio naturale.
2. Codex pianifica i passaggi necessari per completarla.
3. Legge i file pertinenti nel codebase.
4. Scrive e applica le modifiche al codice.
5. Esegue i test all’interno del sandbox per verificare il proprio lavoro.
6. Apre una pull request.
7. Un essere umano revisiona, richiede modifiche o esegue il merge.

Agenti paralleli e worktree

Poiché ogni attività viene eseguita nel proprio ambiente, diversi agenti Codex possono lavorare in parallelo utilizzando git worktrees o ambienti cloud separati — OpenAI descrive questo come il completamento di settimane di lavoro ingegneristico in pochi giorni. I flussi di lavoro multi-agente come questo sono anche il motivo per cui il macropad si guadagna il suo posto: una batteria di tasti, uno stato agente per tasto, così uno sviluppatore che gestisce quattro attività Codex contemporaneamente può dare un’occhiata alla legenda invece di passare tra i terminali.

I modelli alla base di Codex

Codex Cloud è stato lanciato su codex-1, una versione del modello di ragionamento o3 di OpenAI ottimizzata per l’ingegneria del software, con una finestra di contesto di circa 192.000 token. Entro il 2026, modelli frontier più recenti della linea GPT-5.x-Codex avevano preso il sopravvento, tra cui GPT-5.3-Codex. La lineup cambia abbastanza rapidamente da rendere qualsiasi numero di versione specifico un’istantanea, non una specifica fissa — ciò che rimane costante è l’intento: leggere repository di grandi dimensioni, seguire istruzioni in più fasi e verificare il proprio lavoro prima di aprire una pull request.

Dove eseguire Codex

Lo stesso agente sottostante è disponibile in tre posti, e OpenAI li collega tutti a un unico account ChatGPT:

• L’app ChatGPT — assegna e monitora le attività cloud dal web o dal desktop
• Un’estensione IDE di Codex — lavoro dell’agente inline all’interno di VS Code o Cursor
• Codex CLI — un agente basato su terminale, open-source con licenza Apache-2.0

Un agente, tre interfacce

Che tu apra l’app ChatGPT, installi l’estensione IDE in VS Code o Cursor, o esegua Codex CLI da un terminale, è sempre lo stesso agente dietro tutti e tre, collegato a un unico account. Il CLI stesso è open-source con licenza Apache-2.0, ospitato su GitHub. OpenAI ha incorporato la sua app desktop Codex autonoma nella principale app desktop ChatGPT a metà 2026, quindi ora c’è un’unica app da installare invece di due.

Contesto e configurazione

Codex legge automaticamente un file AGENTS.md se ne esiste uno nel repository — un file di testo normale in cui documentare le convenzioni del team, gli standard di programmazione e le regole che l’agente deve seguire in ogni attività. Oltre a quel file, alcuni elementi di configurazione influenzano il comportamento dell’agente su un dato repository:

• Server Model Context Protocol (MCP), per connettere Codex a strumenti e fonti dati esterni
• Ricerca web, per recuperare la documentazione aggiornata durante il lavoro
• Input e output di immagini, per leggere mockup di design o restituire screenshot
• Skill, per insegnare a Codex i flussi di lavoro e gli standard ripetibili del team

Codex vs altri agenti di programmazione

Codex ha ottenuto i risultati migliori nel nostro benchmark di code review per backend Python. È stato l’unico a individuare problemi di compatibilità con le versioni precedenti difficili da rilevare e ha trovato costantemente i bug più complessi che altri bot si perdevano.Aaron Wang, Senior Software Engineer, Duolingo

Agente, non autocompletamento. GitHub Copilot ha costruito la sua reputazione sull’autocompletamento inline — prevede le righe successive mentre si scrive. Codex, Claude Code e Cursor appartengono a una categoria diversa: strumenti agente che ricevono una descrizione dell’attività e la portano a termine attraverso pianificazione, modifica, test e revisione in autonomia, con una supervisione istante per istante molto minore.

I risultati reali variano da team a team. Il team di ingegneria di Duolingo ha riferito che Codex ha individuato problemi di compatibilità con le versioni precedenti nella code review del backend Python che altri bot si erano persi, riducendo il tempo che gli ingegneri trascorrevano a inseguire regressioni sottili. Risultati come questi sono il motivo per cui il tempo di revisione e la produttività delle pull request sono diventate le metriche che i team monitorano realmente, piuttosto che le righe di codice generate.

Prezzi e accesso

Non esiste un abbonamento Codex separato — l’accesso è incluso in un piano ChatGPT:

• ChatGPT Plus: circa $20 al mese
• ChatGPT Pro: circa $200 al mese
• ChatGPT Business: circa $25 per utente al mese (fatturazione mensile; $20 con fatturazione annuale)
• Codex CLI da solo: gratuito e open-source, nessun piano ChatGPT richiesto per le esecuzioni locali

Le attività cloud e i modelli GPT-5.x-Codex ospitati richiedono comunque un piano ChatGPT di base, anche se non vi è alcun costo specifico per Codex aggiuntivo.

Le ambizioni hardware di OpenAI si estendono oltre il software — è stato inoltre riferito che l’azienda sta lavorando con l’ex capo del design di Apple Jony Ive su uno smart speaker di cui si vocifera da OpenAI, un segnale che OpenAI, come il macropad Codex Micro stesso, scommette che i dispositivi fisici siano una naturale estensione della portata di un agente AI oltre lo schermo. Per saperne di più sul lato hardware di questa storia, bota.chat segue il progetto Codex Micro e gli agenti che controlla.

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