OpenAI Codex CLI 开源了。本文实测安装、登录、和 Claude Code 的对比、三个高频使用场景，以及第一次使用要注意的沙箱和用量问题。
今年 2 月，OpenAI 把自家的命令行编程工具 Codex CLI 改成了 Apache 2.0 开源协议，代码全放在 GitHub 上。我当时装了一个，现在它已经是我终端里的常驻工具，这篇把我用下来的感受和上手步骤一次说清。
先交代版本信息：写这篇时 npm 上的最新版是 0.154.0，更新很勤。它和 Cursor 这类编辑器工具的定位不一样——Codex 住在终端里，你用自然语言下指令，它读代码、改文件、跑命令，一个完整的编程任务可以整个丢给它。
装起来只要一分钟
三条路任选：
最省事的是官方脚本，Mac 和 Linux 打开终端执行：
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | shWindows 用户用 PowerShell：
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"如果你本来就用 npm 管理工具，那更简单：
npm install -g @openai/codex装完敲 codex 就能启动。第一次运行会要求登录，推荐用 ChatGPT 账号直接登录（Plus、Pro、Business、Enterprise 计划都包含 Codex 用量），不想绑定账号也可以改用 API key，按调用量计费。
它和 Claude Code 比怎么样
两个我都在用，说点实际体验。功能形态上两家高度相似：都是终端 agent，都能读整个代码仓库、执行命令、多轮修 bug。差别主要在三点。
一是账号体系。Codex 用 ChatGPT 订阅就能跑，订阅费里包了用量；Claude Code 走 Anthropic 的订阅或 API。手上已有的订阅决定了你先试哪个，这很现实。
二是开源这件事。Codex CLI 的代码以 Apache 2.0 放在 GitHub，安全团队可以自己审计，企业内使用少了一层顾虑，这一步 OpenAI 比 Anthropic 走得靠前。
三是生态。Codex 不只是 CLI，VS Code、Cursor、Windsurf 里也能装 Codex 插件，跑 codex app 还有桌面端体验，另外还有云端的 Codex Web。同一套能力铺了四个入口，这是它比同行铺得开的地方。
具体到改代码的质量，我的体感是两家在不同任务上互有胜负，没有一边倒的差距，没必要为这个换阵营。
我日常的三个用法
1. 接手别人的项目
接手一个陌生代码库，我会先让它梳理结构：入口在哪、模块怎么分、配置从哪读。它读完仓库给出的地图，比我自己在文件树里点来点去快得多。
2. 批量重复修改
比如「把所有 console.log 换成项目日志工具」「给这几个接口都加上异常处理」，这种规则清晰但机械的活，交给它跑一遍再人工抽查，效率高。
3. 测试和提交信息
让它补单元测试、写 commit message 是性价比最高的场景，基本不用返工。
几句提醒
它默认可以读写文件、执行命令，第一次用建议在沙箱模式或版本库干净的状态下跑，重要改动先看 diff 再确认。用 ChatGPT 账号登录时注意订阅档位对应的用量限制，重度使用可能碰到限速。
国内网络环境访问 OpenAI 服务需要自己解决，这是很多人卡住的第一关，先确认网络再装。
如果你还在纠结选哪个编程助手，我之前做过一轮五款 AI 编程助手的横评，可以配合着看。想系统学 AI 编程工作流的，可以看 Claude Code 的工作流提示词模板，思路在 Codex 上同样适用。