Codex CLI 入门：OpenAI 的命令行 AI 编程工具

OpenAI 终于出了自己的命令行 AI 编程工具，开源的，叫 Codex CLI。

用过 Claude Code 的人应该不陌生这个品类——在终端里跟 AI 对话，让它帮你读代码、改文件、跑命令。OpenAI 之前一直没有官方的 CLI 工具，现在补上了。

这篇从零开始，讲清楚 Codex CLI 怎么装、怎么配、能干嘛、有什么坑。

一、Codex CLI 是什么

Codex CLI 是 OpenAI 开源的命令行 AI 编程助手。核心能力：

在终端里用自然语言描述任务
AI 自动读取项目上下文、生成代码、执行命令
支持沙箱模式，限制文件和网络访问
底层调用 OpenAI 的 API（默认 codex-mini，也可以切 o4-mini、gpt-5.4 等）

代码在 GitHub 上：openai/codex，Apache 2.0 协议，Rust 编写。

跟 Claude Code 的定位完全一样，只是背后的模型不同。

二、安装

前置条件：Node.js 22+。

npm install -g @openai/codex

装完验证一下：

codex --version

如果你习惯用 Bun：

bun install -g @openai/codex

注意：Codex CLI 需要 Node 22 以上，如果你的系统默认是 Node 18 或 20，用 nvm 切一下：

nvm install 22
nvm use 22

三、登录和认证

Codex CLI 支持两种认证方式。

方式一：API Key（推荐快速上手）

最简单的办法，设个环境变量：

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

建议写到 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 里。API key 从 platform.openai.com/api-keys 获取。

方式二：OAuth 登录（Codex 内置）

如果你不想手动管 API key，可以在 Codex 启动后选择 OAuth 登录，它会打开浏览器让你授权。授权完成后 token 存在本地，不需要每次都登录。

codex
# 首次启动会提示选择登录方式
# 选 "Log in with ChatGPT" 走 OAuth 流程

OAuth 登录绑定的是你的 ChatGPT 账号，计费走你账号的 API credits。

我的建议：如果只是试用，API key 最快。如果团队使用或者长期用，OAuth 更省心。

四、基本用法

启动 Codex CLI：

codex

进入交互模式后，直接用自然语言输入任务：

> 帮我看一下这个项目的目录结构，总结一下每个文件夹是干什么的

Codex 会自动读取当前目录的文件，给你一个总结。

单次命令模式

不想进交互模式？直接在命令行传 prompt：

codex "把 src/utils/date.ts 里的 moment 替换成 dayjs"

指定模型

默认用 codex-mini（基于 o4-mini 微调的编程专用模型），想换模型：

codex --model o4-mini "重构这个函数，提升可读性"
codex --model gpt-5.4 "帮我写单元测试"

模型选择建议：

模型	适合场景	速度	成本
codex-mini（默认）	日常编码、简单重构	快	低
o4-mini	推理能力更强	快	低
gpt-5.4	复杂任务、长上下文	中	高

五、三种执行模式

Codex CLI 的一个设计亮点是安全模式分级：

Suggest 模式（默认）

只读文件，不执行任何写操作。AI 给出建议，你手动确认。

在交互模式里可以用 /mode 命令切换，也可以启动时通过 -a 参数指定。

适合刚上手、或者操作敏感项目时使用。

Auto Edit 模式

AI 可以自动修改文件，但执行命令前需要你确认。

这是我觉得最平衡的模式——文件改动自动完成，但 npm install、git push 这类操作还是要你点头。

Full Auto 模式

完全自动，AI 自己读、写、执行。会在沙箱里运行，网络访问受限。

Full Auto 模式下，Codex 会用系统级沙箱（macOS 用 sandbox-exec，Linux 用 bubblewrap + seccomp）来限制文件和网络访问。这点跟 Claude Code 的思路类似。

六、配置文件

Codex CLI 读两个配置文件：

~/.codex/config.toml — 全局配置
项目根目录的 AGENTS.md — 项目级指令（类似 Claude Code 的 CLAUDE.md）

全局配置示例：

model = "codex-mini"

项目级 AGENTS.md 示例：

# 项目说明

这是一个 Next.js 14 项目，使用 TypeScript 和 Tailwind CSS。

## 规范
- 组件放在 src/components/
- API 路由放在 src/app/api/
- 不要使用 any 类型

Codex 启动时会自动读取这个文件作为上下文，跟 Claude Code 的 CLAUDE.md 一模一样的设计。

七、跟 Claude Code 的对比

既然定位一样，不可避免要比。

维度	Codex CLI	Claude Code
模型	OpenAI 系列	Claude 系列
开源	是（Apache 2.0）	部分开源
沙箱	sandbox-exec / bubblewrap	自研沙箱
MCP 支持	支持（STDIO + HTTP）	原生支持
上下文管理	AGENTS.md	CLAUDE.md
交互体验	较新，在迭代	相对成熟

我的体感：Codex CLI 目前还比较早期，功能在快速迭代中。Claude Code 在工具调用、MCP 集成、多步任务编排上更成熟。但 Codex CLI 完全开源这点很有吸引力，社区已经开始贡献各种插件了。

如果你已经重度使用 OpenAI API，Codex CLI 是自然的选择。如果你更看重工具生态和 Agent 能力，Claude Code 目前领先。

八、实用技巧

善用 AGENTS.md：把项目的技术栈、代码规范、常见坑写进去，省得每次重复解释
从 Suggest 模式开始：先看看 AI 的建议靠不靠谱，再放开权限
结合 Git：在 auto-edit 模式下，先 commit 当前状态，让 AI 改完后 git diff 看改了什么
长任务用 Full Auto：像 "把整个项目从 JavaScript 迁移到 TypeScript" 这种，手动确认每一步太累了

# 我的常用工作流
git add -A && git commit -m "checkpoint"
codex --approval-mode full-auto "把所有 .js 文件转成 .ts，修复类型错误"
git diff  # 检查改动

总结

Codex CLI 是 OpenAI 在 AI 编程工具上的正式入局。虽然比 Claude Code 晚了不少，但完全开源 + OpenAI 的模型能力，让它有很强的竞争力。

现在的 AI 编程 CLI 赛道，基本就是 Claude Code vs Codex CLI 的格局。对开发者来说这是好事——竞争推动产品进化，最终受益的是我们。

建议两个都试试，根据自己的使用场景选。