Codex CLI de OpenAI desde cero en tu terminal
Codex CLI es el agente de OpenAI que programa en tu terminal. Aprende a instalarlo, protegerlo con el sandbox y lanzar tu primera tarea sin saber programar.
Alex Vaughtton
Fundador NocodeHackers
Vas a instalar Codex CLI en tu ordenador y a dejarlo escribiendo el README de tu propio proyecto, con los controles de seguridad puestos. Codex CLI es el agente de programación de OpenAI que funciona dentro de tu terminal, esa ventana de texto desde la que das órdenes escritas a tu ordenador.
Le hablas en lenguaje normal y él lee tus ficheros, escribe código, corrige fallos o te explica cómo está montado un proyecto.
No hace falta que sepas programar para seguir esta guía. Cada término técnico que aparezca lo explicamos la primera vez y luego lo usamos con normalidad.
No todos los Codex son lo mismo
Si buscas «Codex» te encuentras con dos cosas distintas, y conviene separarlas antes de instalar nada. En 2021 OpenAI lanzó un primer Codex, un modelo que traducía lenguaje natural a código y que la empresa acabó retirando.
Lo que tienes hoy delante es OpenAI Codex, un agente de programación de código abierto que escribe código y además actúa sobre tu proyecto. Se usa desde varios sitios, como la terminal, el navegador, la aplicación de escritorio y el editor de código, y todos comparten la misma cuenta, así que tu trabajo se sincroniza sin importar por dónde entres.
Aquí nos centramos en la versión que se instala en tu ordenador y funciona desde la terminal, Codex CLI. Es la que te da más control sobre lo que el agente toca en tu máquina. Si aún dudas entre agentes, tienes la comparativa de Claude Code y OpenAI Codex.
Instala Codex CLI y déjalo listo para trabajar
Antes de instalar nada necesitas dos cosas, la terminal del sistema y git, el sistema que guarda versiones de tu código para volver atrás si algo sale mal. Si aún no tienes git, descárgalo de su web oficial e instálalo. La vía de instalación depende de tu sistema operativo, y todos los comandos salen de la documentación oficial de la CLI.
En macOS y Linux
Tienes tres vías para instalarlo, y la más directa es un instalador independiente que no requiere nada más. Homebrew sirve si ya usas ese gestor de aplicaciones en tu Mac. Y queda npm, el gestor de paquetes de Node.js, la única que necesita tenerlo instalado aparte. Node.js es el entorno que ejecuta herramientas hechas en JavaScript.
Para la vía más directa, abre la terminal y pega este comando.
Si prefieres Homebrew, el comando es brew install --cask codex. Y con npm sería npm install -g @openai/codex.
Cuando termine, comprueba que quedó bien instalado escribiendo codex --version. Si te devuelve un número de versión, ya lo tienes.
En Windows
Codex CLI funciona en Windows de forma nativa, y la vía oficial es PowerShell, la terminal que ya trae el sistema. Ábrela y pega este comando.
Como alternativa tienes winget, el instalador de aplicaciones de Windows, con winget install --id OpenAI.Codex --exact. Apunta siempre a ese identificador exacto, OpenAI.Codex, porque si buscas «codex» por nombre te pueden salir otras aplicaciones, y la app de escritorio de ChatGPT es un paquete diferente.
Si ya usas WSL, el subsistema que te deja correr Linux dentro de Windows, también puedes instalarlo ahí con los comandos de macOS y Linux. Es una opción más para quien ya lo tenga montado, no un requisito. Termines por donde termines, confirma la instalación con codex --version.
Cómo accedes a tu cuenta
Una vez instalado, tienes dos formas de entrar. La primera es con tu cuenta de ChatGPT de pago, escribiendo codex login. Se abre el navegador, completas el acceso y Codex usa el consumo que ya incluye tu plan de ChatGPT.
La segunda es con una clave de la API de OpenAI, con printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key. La API es la conexión que permite a otros programas usar los modelos de OpenAI, y aquí pagas por lo que consumas. Ese comando coge la clave de OPENAI_API_KEY, una variable de tu sistema donde tienes que haberla guardado antes. En PowerShell, cambia printenv OPENAI_API_KEY por $env:OPENAI_API_KEY.
Elige la primera si ya pagas ChatGPT y la segunda si prefieres pagar solo por lo que gastes. Tienes el detalle en los precios de OpenAI Codex.
Protege tu código antes de dejar trabajar al agente
Codex va a leer y modificar ficheros reales de tu proyecto, así que antes de ponerlo a trabajar conviene convertir esa carpeta en un repositorio git, con git activado para que cada cambio quede registrado. Si el agente toca algo que no querías, vuelves atrás sin perder nada.
Elige cuánta libertad le das
Codex trae dos controles que decides al arrancar. El sandbox es el espacio acotado dentro del cual el agente puede actuar, y en Windows se apoya en el aislamiento nativo del sistema. La política de aprobaciones marca cuándo se detiene a pedirte permiso. Los dos vienen combinados en tres modos, y eliges uno al arrancar.
Al arrancar, Codex mira si la carpeta tiene git. Si lo tiene, te recomienda Auto, que lee, edita y ejecuta dentro de tu espacio de trabajo y te pide permiso para tocar algo fuera de él o conectarse a internet. Si no lo tiene, te recomienda Read Only, que solo lee y no cambia nada. Según tu configuración, también puede empezar en solo lectura hasta que le digas que confías en la carpeta.
Si quieres el control total, Full Access trabaja sin límites y sin preguntar, y por eso solo es buena idea cuando sabes muy bien lo que haces.
Estos ajustes se guardan en el fichero ~/.codex/config.toml, con las claves sandbox_mode y approval_policy, para que no tengas que repetirlos en cada sesión. Y si a mitad de trabajo quieres cambiarlos, el comando /permissions lo hace al vuelo.
Modo | Qué puede hacer | Cuándo te pide permiso |
|---|---|---|
Read Only | Solo lee ficheros | Para cualquier edición |
Auto | Lee, edita y ejecuta dentro del espacio de trabajo | Para editar fuera de él o acceder a la red |
Full Access | Lee, edita y ejecuta sin límites, también en la red | Nunca pregunta, no recomendado |
Lanza tu primera tarea sobre tu propio repositorio
Para el primer intento elige algo pequeño y fácil de revisar. Un cambio grande de golpe te deja con decenas de líneas modificadas que cuesta comprobar, y si algo falla no sabes por dónde empezar a mirar. Mejor una tarea cerrada que puedas leer entera en un minuto.
Un buen estreno es pedirle que escriba el README de un proyecto tuyo, el fichero que explica de qué va y cómo se usa, o que corrija un fallo concreto. Una instrucción lista para copiar y adaptar sería «escribe un README para este proyecto explicando qué hace y cómo se instala». Cámbiala por tu caso y lánzala.
Antes de que toque nada, puedes activar el modo plan con el comando /plan. Codex te propone por escrito qué pasos va a dar, los revisas y decides si seguir adelante. Cuando termine, mira los cambios que ha hecho y acéptalos si te convencen o reviértelos con git si no, que para eso tenías el repositorio preparado.
Maneja la sesión con los comandos básicos y el fichero AGENTS.md
Los comandos que empiezan por barra son atajos para manejar la sesión, no tareas de programación. Estos son los que más vas a usar:
/initcrea un esqueleto del fichero AGENTS.md en la carpeta donde estás./planactiva el modo plan para que te proponga qué va a hacer antes de implementarlo./permissionsajusta sobre la marcha lo que Codex puede hacer sin preguntar./modelelige el modelo y cuánto esfuerzo de razonamiento aplica./statusmuestra cómo está configurada la sesión y cuánto llevas consumido./reviewpide una revisión de los cambios que hay en tu proyecto./diffenseña el diff de git, es decir, la lista de líneas que cambian, incluso de ficheros nuevos todavía sin registrar./mcplista las herramientas externas conectadas.
El fichero AGENTS.md son las instrucciones fijas de tu proyecto, las que Codex lee antes de ponerse a trabajar para no tener que repetírselas cada vez. Ahí anotas cosas como el estilo que sigues o qué carpetas no debe tocar. Con /init lo creas de un tiro.
Por último, el protocolo MCP conecta el modelo con herramientas y datos externos a tu proyecto, como una base de datos o un servicio que uses.
Ya tienes Codex CLI funcionando sobre tu propio código, con los controles puestos y tu primera tarea revisada con calma. A partir de aquí, cada tarea que le encargues es trabajo que te quitas de encima.
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