Codex installierst du laut OpenAI mit einem einzigen Befehl: auf dem Mac und unter Linux mit curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh, unter Windows in einem neuen PowerShell-Fenster mit powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex". Alternativ geht es mit npm install -g @openai/codex oder auf dem Mac mit brew install --cask codex. Danach startest du im Projektordner codex, wählst „Sign in with ChatGPT“ und meldest dich im Browser an. Mit ChatGPT-Anmeldung führt OpenAI die Kommandozeile ab Plus auf, Free und Go nennt die Preisseite nur für die Desktop-App. Alternativ meldest du dich mit einem API-Schlüssel an und zahlst nach Verbrauch. Als Zweitprüfer neben Claude Code richtest du Codex auf zwei Wegen ein: in einem zweiten Terminal mit /review, oder direkt in Claude Code über das offizielle Plugin von OpenAI mit /codex:review. Beide Prüfungen ändern laut Doku nichts an deinen Dateien.
Ich arbeite täglich mit Claude Code und betreibe damit 14 KI-Mitarbeiter. Codex setze ich regelmäßig für Korrekturschleifen ein: Claude Code baut etwas, Codex prüft das Ergebnis mit frischem Blick, oder andersherum. Die Installationsschritte in diesem Beitrag stammen aus der offiziellen Doku und dem README von OpenAI, Stand der Quellen 01.11.2026, nicht aus einem eigenen Test. Alles zu Claude sammle ich auf der Seite Claude.
Was du vor der Installation brauchst
Drei Dinge entscheiden, ob die Installation ohne Umwege klappt.
Ein passendes Abo oder ein API-Schlüssel. Die Preisseite von OpenAI führt Codex für Free (0 Dollar) und Go (8 Dollar) nur als „GPT-6 Luna at Standard speed in the desktop app, subject to rollout“. Web, Kommandozeile und Editor-Erweiterung stehen erst bei Plus für 20 Dollar im Monat. Das README des Codex-Repositorys sagt dasselbe für die Kommandozeile: Mit der ChatGPT-Anmeldung nutzt du Codex „as part of your Plus, Pro, Business, Edu, or Enterprise plan“. Alternativ meldest du dich mit einem API-Schlüssel an, dann rechnet OpenAI nach API-Preisen ab, und Funktionen in der Cloud fallen weg.
Ein Git-Repository für die Prüfung. Codex selbst läuft in jedem Ordner. Der Befehl /review erscheint laut Doku aber nur, wenn der Ordner in einem Git-Repository liegt, und codex exec verlangt standardmäßig ebenfalls eines. Wenn deine Texte oder Abläufe noch nicht in Git liegen, reicht ein git init im Ordner.
Ein aktuelles Betriebssystem. Für Windows nennt OpenAI Windows 11 als empfohlene Basis. Ein aktuelles Windows 10 ab Version 1809 läuft nach Herstellerangabe „best effort“, ältere Builds empfiehlt OpenAI nicht. Unter Windows sollte außerdem winget verfügbar sein.
Codex auf dem Mac installieren
Auf dem Mac hast du drei Wege, alle aus der offiziellen Doku:
# Installationsskript von OpenAI
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
# oder über Homebrew
brew install --cask codex
# oder über npm
npm install -g @openai/codex
Aktualisieren funktioniert auf demselben Weg: Das Skript führst du einfach erneut aus, bei Homebrew heißt der Befehl brew upgrade --cask codex, bei npm wiederholst du die Installation. Laut README lädt das Skript standardmäßig von releases.openai.com und weicht auf GitHub Releases aus, wenn dort etwas nicht erreichbar ist. Wer lieber eine fertige Datei herunterlädt, findet im neuesten GitHub-Release die Archive codex-aarch64-apple-darwin.tar.gz für Apple Silicon und codex-x86_64-apple-darwin.tar.gz für ältere Macs mit Intel-Prozessor. Das neueste Release war am 01.11.2026 die Version 0.166.0 vom 29.10.2026.
Wenn du kein Terminal willst: Codex steckt auch in der ChatGPT-Desktop-App für macOS, Windows und Linux. Dort wählst du laut Quickstart „Codex“ im Auswahlmenü oben. Für die Prüfrolle neben Claude Code ist die Kommandozeile aber der direktere Weg, weil beide Werkzeuge dann im selben Ordner arbeiten.
Codex unter Windows installieren
Unter Windows öffnest du ein neues PowerShell-Fenster und führst aus:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
Derselbe Befehl aktualisiert Codex später. Die npm-Installation funktioniert unter Windows genauso wie auf dem Mac.
Eine WSL brauchst du dafür nicht mehr. Laut OpenAI läuft Codex nativ in PowerShell mit einer eigenen Windows-Sandbox, die Datei- und Netzwerkrechte begrenzt. OpenAI beschreibt drei Varianten. Empfohlen ist mxc, die Prozessisolation von Windows selbst, ohne Adminfreigabe und ohne zusätzliche Windows-Konten; Microsoft hat sie mit Windows 11 24H2 (Build 26100.9278) und 25H2 (Build 26200.9278) eingeführt und rollt sie laut Doku schrittweise aus. Die Desktop-App wählt sie laut Doku selbst, in der Kommandozeile schaltest du sie mit prefer_mxc = true im Abschnitt [features] der config.toml ein; sonst greift die ältere Auswahl. Fehlt sie, ist elevated der bevorzugte Ausweg, der eine einmalige Einrichtung mit Adminrechten verlangt; die Befehle in der Sandbox laufen danach trotzdem ohne Adminrechte. Die dritte Variante unelevated isoliert das Netzwerk schwächer und ist nur als letzter Ausweg gedacht.
Die WSL bleibt eine Option, wenn deine Werkzeuge ohnehin unter Linux laufen. OpenAI schreibt dazu: „Use the native Windows sandbox by default.“ WSL2 empfiehlt OpenAI nur, wenn du Linux-Werkzeuge brauchst oder deine Repositories schon dort liegen. WSL1 unterstützt Codex seit Version 0.115 nicht mehr.
Codex unter Linux installieren
Unter Linux nimmst du dasselbe Skript wie auf dem Mac, alternativ npm:
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
Wer lieber eine fertige Datei herunterlädt, findet sie im neuesten GitHub-Release, laut README codex-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz und codex-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz. Nach dem Entpacken benennst du die Datei in codex um. Die ChatGPT-Desktop-App mit Codex gibt es für Linux als Vorschau, laut Doku für Ubuntu 24.04 und 26.04, Debian 13, Fedora 43 und 44 sowie Arch Linux, jeweils für x64 und ARM64.
Anmelden: ChatGPT-Konto oder API-Schlüssel
Beim ersten Start von codex im Projektordner fragt Codex nach der Anmeldung. Du wählst „Sign in with ChatGPT“, ein Browserfenster öffnet sich, und nach der Anmeldung gibt der Browser die Zugangsdaten an Codex zurück. Später erreichst du denselben Weg mit codex login. Welche Anmeldung gerade aktiv ist, zeigt codex login status.
Zwei Hinweise aus der Doku, die ich für wichtig halte. Erstens legt Codex die Anmeldung als Klartextdatei unter ~/.codex/auth.json ab oder im Schlüsselbund deines Betriebssystems. OpenAI schreibt dazu: „treat ~/.codex/auth.json like a password“. Mit cli_auth_credentials_store = "keyring" in der config.toml zwingst du den Schlüsselbund. Zweitens bestimmt die Anmeldung, welche Datenregeln gelten: Mit dem ChatGPT-Konto gelten die Einstellungen deines ChatGPT-Workspace, mit einem API-Schlüssel die deiner API-Organisation. Wer Codex mit Kundendaten nutzt, sollte das vorher klären.
Codex als Zweitprüfer neben Claude Code einrichten
Bei mir gilt eine feste Regel: Wer etwas erstellt, korrigiert es nicht. Der Prüfer kennt den Weg zum Ergebnis nicht und liest deshalb nur, was dasteht. Codex eignet sich dafür, weil es im selben Ordner arbeitet wie Claude Code. Es gibt zwei Wege, und beide prüfen nur lesend.
Weg 1: Codex im zweiten Terminal. Claude Code arbeitet in einem Fenster, Codex startest du im selben Ordner in einem zweiten. Dort tippst du /review und wählst einen der vier Umfänge aus der Doku: gegen einen Basis-Branch, nicht committete Änderungen, einen bestimmten Commit oder eigene Prüfanweisungen. OpenAI beschreibt das Ergebnis so: Codex „reports prioritized, actionable findings without changing your working tree“. Ohne Dialog geht es mit codex review --uncommitted. Wenn die Prüfung ein anderes Modell nutzen soll als deine Sitzung, trägst du review_model in die config.toml ein.
Weg 2: Codex direkt in Claude Code. OpenAI veröffentlicht unter openai/codex-plugin-cc ein Plugin für Claude Code. Das Plugin braucht laut README Node.js ab Version 18.18. Fehlt Codex und ist npm vorhanden, bietet es die Installation selbst an. Du installierst es in einer Claude-Code-Sitzung mit diesen Befehlen aus dem README:
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins
/codex:setup
/codex:setup prüft, ob Codex installiert und angemeldet ist. Danach startet /codex:review eine Prüfung der aktuellen Änderungen, laut README „read-only“ und in derselben Qualität wie /review in Codex. /codex:adversarial-review hinterfragt zusätzlich die Entscheidungen hinter einer Änderung und nimmt einen eigenen Schwerpunkt als Text an. Das Plugin nutzt dein lokal installiertes Codex mit derselben Anmeldung und Konfiguration. Als Voraussetzung nennt das README noch ein ChatGPT-Abo „incl. Free“ oder einen API-Schlüssel; maßgeblich für die Kommandozeile ist die aktuelle Preisseite. Zwei Einschränkungen gehören dazu: Die letzte Änderung im Repository stammt laut GitHub vom 08.07.2026, die Modellbeispiele im README nennen noch ältere Modelle, etwa Codex-Spark, das laut Changelog seit dem 14.09.2026 nicht mehr verfügbar ist. Und das optionale „Review Gate“, das jede Antwort von Claude automatisch von Codex prüfen lässt, kann laut README eine lange Schleife zwischen beiden Werkzeugen erzeugen und Kontingente schnell aufbrauchen. Wie du Plugins vor der Installation prüfst, steht in Claude Code Plugins: installieren und bauen.
Damit Codex deine Regeln kennt. Codex liest laut Doku AGENTS.md, nicht CLAUDE.md. Am einfachsten legst du eine AGENTS.md an und lässt die CLAUDE.md sie importieren; das habe ich in CLAUDE.md vs AGENTS.md: was überlebt erklärt. Neu ist der Befehl /import in der Codex-Kommandozeile: Er übernimmt laut Doku Anweisungsdateien, Einstellungen, Skills, MCP-Server, Hooks und Subagents aus Claude Code in die Codex-Formate und „doesn't change or delete your existing agent setup“. Für einen reinen Prüfer brauchst du das nicht. Dort reicht eine kurze AGENTS.md, die sagt, wogegen geprüft wird.
Dein erster Prüfauftrag in fünf Schritten
So sieht ein erster Prüfauftrag aus, wenn Claude Code gerade etwas geändert hat:
- Stand sichern. Lass Claude Code nichts committen, was du noch prüfen willst, oder notiere dir den Commit. OpenAI empfiehlt ohnehin Git-Stände vor und nach jeder Aufgabe, damit du zurück kannst.
- Prüfer starten. Im zweiten Terminal
codex im selben Ordner, oder in Claude Code /codex:review.
- Umfang wählen. Für eine frische Änderung „Review uncommitted changes“, für einen ganzen Arbeitsstand der Vergleich gegen den Basis-Branch.
- Kriterien vorgeben. Mit „Custom review instructions“ sagst du, worauf es ankommt. Ein Beispiel, wie ich so eine Anweisung formulieren würde: „Prüfe die geänderten Dateien gegen die Quellen im Ordner
daten/. Melde jede Zahl ohne Beleg, jeden Link ohne Ziel und jede Aussage, die über die Quelle hinausgeht. Ändere nichts.“
- Befunde zurückgeben. Die Liste geht an die Sitzung, die gebaut hat. Der Prüfer korrigiert nicht selbst, sonst prüft am Ende niemand die Korrektur.
Für Prüfungen ohne Dialog, etwa in einem Skript, gibt es codex exec. Es läuft laut Doku standardmäßig „in a read-only sandbox“ und gibt nur die letzte Antwort auf der Standardausgabe aus, sodass du sie mit -o befunde.md direkt in eine Datei schreiben kannst.
Was die Prüfung kostet und wo die Grenzen liegen
Jede Prüfung zählt auf dein Codex-Kontingent, das gilt laut README auch für das Plugin. OpenAI nennt für Plus und Standard Business Schätzwerte, keine festen Grenzen: mit GPT-6.1 Sol 15 bis 160 lokale Nachrichten je fünf Stunden, mit GPT-6 Luna 350 bis 3.000. Pro gibt es zu 100, 200 oder 500 Dollar im Monat; laut Preisseite haben die Pro-Pläne „currently“ keine Fünf-Stunden-Grenze, Wochenlimits sind aber möglich. Business kostet 20 Dollar je Nutzer und Monat im Jahresvertrag ab zwei Nutzern, monatlich 25 Dollar. Deinen aktuellen Stand zeigt /status in einer laufenden Sitzung. Was die einzelnen Abos an Kontingent bringen und wie sie sich zu Claude Code verhalten, rechne ich in Codex Kosten und Limits: was die Abos bringen durch.
Die Grenze, die ich am wichtigsten finde, ist keine technische: Ein zweites Werkzeug prüft nur gegen das, was es weiß. Ohne Quellen und klare Kriterien kann Codex nicht prüfen, ob eine Zahl stimmt. Wie ich Prüfrollen in ein Gefüge aus mehreren Agenten einbaue, zeige ich in Mehrere KI-Agenten orchestrieren: Anleitung. Was Anthropic selbst an Prüfwerkzeugen mitbringt, steht in Claude Code Review: Kosten, Ablauf, Grenzen.
Häufige Fragen
Ist Codex kostenlos?
Teilweise. Laut Preisseite enthalten Free und Go Codex nur in der Desktop-App mit GPT-6 Luna, je nach Rollout. Kommandozeile, Editor-Erweiterung und Web führt OpenAI ab Plus für 20 Dollar im Monat auf. Mit einem API-Schlüssel zahlst du stattdessen nach Verbrauch.
Läuft Codex unter Windows ohne WSL?
Ja. Laut OpenAI läuft Codex nativ in PowerShell mit einer eigenen Windows-Sandbox, empfohlen auf Windows 11. WSL2 bleibt eine Option, wenn deine Werkzeuge unter Linux laufen; WSL1 wird seit Version 0.115 nicht mehr unterstützt.
Wie aktualisiere ich Codex?
Mit demselben Weg, über den du installiert hast: das Installationsskript erneut ausführen, brew upgrade --cask codex bei Homebrew oder npm install -g @openai/codex bei npm.
Liest Codex meine CLAUDE.md?
Nicht von sich aus. Codex liest laut Doku AGENTS.md. Andere Dateinamen kannst du in der config.toml unter project_doc_fallback_filenames eintragen, dann behandelt Codex sie wie eine Anweisungsdatei. Du kannst eine AGENTS.md anlegen und sie in der CLAUDE.md importieren, oder mit /import deine Claude-Code-Einrichtung in Codex übernehmen, ohne das Original zu ändern.
Ändert Codex beim Prüfen meine Dateien?
Nein, solange du prüfst und nicht korrigieren lässt. /review meldet Befunde laut Doku „without changing your working tree“, /codex:review im Plugin ist laut README „read-only“, und codex exec startet standardmäßig in einer Nur-Lese-Sandbox. Erst wenn du Codex bittest, Befunde zu beheben, gelten deine normalen Schreibrechte.
Wie du weitermachst
Installiere Codex mit dem Befehl für dein System, melde dich an und lass es als Erstes eine kleine, abgeschlossene Änderung prüfen, die Claude Code gebaut hat. Wenn du Claude Code selbst noch nicht eingerichtet hast, fang mit Claude Code installieren: Windows, Mac, Linux an; welche Lernwege es danach gibt, steht in Claude Code Kurs: Angebote und Lernpfad. Welches der beiden Werkzeuge für deine Arbeit das Zuhause sein sollte, vergleiche ich in Claude Code, Codex oder Copilot: was wofür?. Wie andere ihre Prüfrollen aufbauen, besprechen wir in meiner deutschsprachigen Community Claude Practitioners.
