# Codex vs Gemini CLI: Welcher Terminal-Agent 2026? URL: https://agentvera.dev/de/blog/codex-vs-gemini-cli/ · Veröffentlicht: 2026-10-24 Codex vs Gemini CLI: Anmeldung und Preise, Modelle, Reasoning Effort, Sandbox und Freigaben, Sitzungen fortsetzen, MCP, Installation und beide in AgentVera. **Kurz gesagt:** - Codex ist in jedem ChatGPT-Tarif enthalten, auch im kostenlosen, während Gemini CLI seit dem 18. Juni 2026 keine Nutzer der kostenlosen Stufe und von Google One mehr bedient. - Codex hat eine Sandbox auf Betriebssystemebene mit den Modi read-only, workspace-write und full-access; Gemini CLI hat vier Freigabemodi und eine optionale Sandbox. - Beide CLIs sind Open Source unter Apache 2.0, lesen Projektanweisungen aus einer Datei und verbinden sich mit MCP-Servern. **Codex vs Gemini CLI läuft auf die Frage hinaus, für welchen Account du ohnehin zahlst und wie viel Isolation du willst.** Codex ist der Terminal-Agent von OpenAI: Er meldet sich mit ChatGPT an, nutzt GPT-Modelle und isoliert jeden Befehl auf Betriebssystemebene. Gemini CLI kommt von Google: Es meldet sich mit einem Google-Account, einem Gemini-API-Key oder Vertex AI an, nutzt Gemini-Modelle und bietet vier Freigabemodi plus eine optionale Sandbox. Beide sind Open Source unter Apache 2.0, beide lesen eine Projektanweisungsdatei, und beide verbinden sich mit MCP-Servern. Der größte Unterschied zum Zeitpunkt des Schreibens (Oktober 2026) ist der Zugang. Codex ist in jedem ChatGPT-Tarif enthalten, auch im kostenlosen. Gemini CLI bedient seit dem 18. Juni 2026 keine Nutzer der kostenlosen Stufe und von Google One mehr; diese Nutzer wurden zur Antigravity CLI umgezogen. Dieser Beitrag geht durch Anmeldung und Preise, Modelle, Reasoning Effort, Sandbox und Freigaben, Sitzungen fortsetzen, MCP und Installation und zeigt dann, wie du beide zusammen betreibst. Keine Benchmark-Werte; sie ändern sich mit jedem Modell-Release. ## Codex und Gemini CLI im Überblick | | Codex | Gemini CLI | | --- | --- | --- | | Hersteller | OpenAI | Google | | Lizenz | Apache 2.0 | Apache 2.0 | | Anmeldung | ChatGPT-Account oder API-Key | Google-Account, `GEMINI_API_KEY` oder Vertex AI | | Kostenlose Nutzung | In ChatGPT Free enthalten | Seit 18. Juni 2026 nicht mehr für die kostenlose Stufe | | Modelle | OpenAI-GPT-Modelle | Gemini-Modelle (`auto`, `pro`, `flash`, `flash-lite`) | | Reasoning Effort | Pro Modell, gesetzt in `/model` oder `config.toml` | Kein Effort-Flag | | Sandbox | Standardmäßig an, Betriebssystemebene | Standardmäßig aus, `--sandbox` zum Aktivieren | | Freigaben | `--ask-for-approval`, `/permissions` | `--approval-mode` default, auto_edit, plan, yolo | | Anweisungsdatei | `AGENTS.md` | `GEMINI.md` (konfigurierbar) | | Fortsetzen | `codex resume`, `/resume`, `codex fork` | `--resume latest`, `--list-sessions` | | MCP | `codex mcp`, `~/.codex/config.toml` | `gemini mcp add`, `~/.gemini/settings.json` | ## Anmeldung und Preise ### Codex Codex bittet dich beim ersten Start um die Anmeldung. **Sign in with ChatGPT** ist der empfohlene Weg, die Nutzung zählt dann gegen deinen ChatGPT-Tarif. Du kannst auch einen OpenAI-API-Key verwenden; der wird zu den üblichen API-Preisen abgerechnet und lässt die Cloud-Funktionen aus. Zum Zeitpunkt des Schreibens (Oktober 2026) führt OpenAI Codex in ChatGPT Free (0 $), Go (8 $/Monat), Plus (20 $/Monat), Pro (ab 100 $/Monat), Business (20 $ pro Nutzer und Monat bei jährlicher Zahlung, 25 $ monatlich), Edu und Enterprise. Höhere Tarife bringen höhere Nutzungslimits. Aktuelle Zahlen findest du auf der [Codex-Preisseite von OpenAI](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing "Codex pricing"). ### Gemini CLI Gemini CLI bietet drei Zugänge: **Sign in with Google**, einen **Gemini-API-Key** in `GEMINI_API_KEY` oder **Vertex AI** für Google-Cloud-Projekte. Bezahlte Gemini-Code-Assist-Lizenzen brauchen außerdem `GOOGLE_CLOUD_PROJECT`. Der Haken ist die Änderung vom Juni 2026. Googles Hinweis im Repository sagt, dass Nutzer der kostenlosen Stufe und von Google One am 18. Juni 2026 zur Antigravity CLI umgezogen wurden und dass Gemini CLI nicht für Googles neueste Modelle optimiert ist. Zum Zeitpunkt des Schreibens ist Gemini CLI also ein Werkzeug für bezahlte API-Keys, Vertex AI und Code Assist Standard oder Enterprise. Die API-Nutzung wird pro Token abgerechnet; aktuelle Preise stehen in [Googles Gemini-API-Preisen](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing "Gemini API pricing"). Warst du in der kostenlosen Stufe, lies [Gemini CLI vs Claude Code](/de/blog/gemini-cli-vs-claude-code/ "Gemini CLI vs Claude Code") für die Details zum Umzug. ## Modelle und Reasoning Effort Codex nutzt die GPT-Modelle von OpenAI. Wähle eines mit `--model` (oder `-m`) beim Start oder mit `/model` innerhalb einer Sitzung; `/model` setzt auch den Reasoning Effort, wenn das Modell ihn unterstützt. Damit es bleibt, setze `model` und `model_reasoning_effort` in `~/.codex/config.toml` oder in der `.codex/config.toml` eines Projekts. `--model` (`-m`) von Gemini CLI steht standardmäßig auf `auto` und akzeptiert die Aliase `pro`, `flash` und `flash-lite` sowie vollständige Modellnamen. Es gibt kein Flag für den Reasoning Effort; stattdessen wählst du ein schnelleres oder ein stärkeres Modell. ## Sandbox und Freigabemodi ### Codex Codex trennt zwei Dinge: was ein Befehl berühren **kann** (die Sandbox) und wann er dich **fragt** (Freigaben). - `--sandbox read-only`: Er kann lesen, aber weder schreiben noch das Netzwerk erreichen. - `--sandbox workspace-write`: Er kann im Workspace Dateien bearbeiten. - `--sandbox danger-full-access`: keine Sandbox. - `--ask-for-approval on-request` oder `never` steuert die Rückfragen, und `/permissions` wechselt in einer laufenden Sitzung zwischen Voreinstellungen wie Auto und Read Only. Die Sandbox wird vom Betriebssystem durchgesetzt: Seatbelt unter macOS, bubblewrap und seccomp unter Linux, eine native Sandbox unter Windows. `--add-dir` gibt Schreibzugriff auf einen weiteren Ordner. `--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox` schaltet alles ab und ist nur für eine dedizierte, isolierte Maschine gedacht. ### Gemini CLI `--approval-mode` von Gemini CLI hat vier Werte: - `default`: fragt vor Änderungen und Befehlen. - `auto_edit`: übernimmt Dateiänderungen ohne Rückfrage, fragt bei anderen Tools weiterhin. - `plan`: schreibgeschütztes Planen. - `yolo`: genehmigt alles. Das alte Flag `--yolo` gibt es noch, es ist aber zugunsten von `--approval-mode=yolo` veraltet. Die Sandbox ist standardmäßig aus. `--sandbox` (`-s`) schaltet sie ein, und du kannst ein Backend wählen, etwa Seatbelt unter macOS oder einen Docker- oder Podman-Container. Gemini CLI hat außerdem Checkpointing, damit du Dateiänderungen eines Agenten zurückrollen kannst. Einen breiteren Blick auf diese Risiken bietet [Sicherheit bei KI-Coding-Agenten](/de/blog/ai-coding-agent-security/ "Sicherheit bei KI-Coding-Agenten"). ## Sitzungen fortsetzen - **Codex:** `codex resume` öffnet eine Auswahl, `codex resume --last` setzt die letzte Sitzung fort, und `/resume` tut das aus einer Sitzung heraus. `codex fork` startet einen neuen Zweig aus einer früheren Sitzung, sodass du vom selben Punkt aus zwei Richtungen ausprobieren kannst. - **Gemini CLI:** `gemini --resume latest` setzt die letzte Sitzung fort, `--resume 5` wählt eine per Index, und `--list-sessions` listet die Sitzungen des aktuellen Projekts. ## Anweisungsdateien und MCP Codex liest **`AGENTS.md`** in deinem Repo, und `/init` schreibt eine Startversion. Gemini CLI liest **`GEMINI.md`**, aber `context.fileName` in `settings.json` lässt sich auf `["AGENTS.md", "GEMINI.md"]` setzen. Halte gemeinsame Regeln in `AGENTS.md`, und beide Agenten befolgen sie. Beide sprechen das [Model Context Protocol](/de/blog/what-is-mcp-server/ "Was ist ein MCP-Server?"). In Codex verwalten `codex mcp add`, `list`, `remove` und `authenticate` die Server, gespeichert in `~/.codex/config.toml`. In Gemini CLI fügt `gemini mcp add ` einen stdio-Server hinzu, gespeichert unter `mcpServers` in `~/.gemini/settings.json`. Dieselben Server, zwei Konfigurationsdateien. ## Installation ```bash # Codex npm install -g @openai/codex brew install --cask codex curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh # Gemini CLI npm install -g @google/gemini-cli brew install gemini-cli npx @google/gemini-cli # try without installing ``` Unter Windows hat Codex außerdem einen PowerShell-Installer: `irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex`. ## Stärken, ehrlich **Codex** ist am stärksten, wenn du ohnehin für ChatGPT zahlst: keine zusätzliche Rechnung, Limits, die mit deinem Tarif wachsen, eine Sandbox, die standardmäßig an ist, und `codex exec` für Skripte und CI. Mit den Modi read-only und workspace-write ist er ein sicherer Agent, den man laufen lassen kann. **Gemini CLI** ist am stärksten für Teams, die schon auf Google Cloud sind: Vertex AI und Code-Assist-Lizenzen passen direkt hinein, die Sandbox kann in einem Container laufen, und `auto_edit` ist ein praktischer Mittelweg zwischen „alles erfragen“ und „nichts erfragen“. Seine Schwachstelle ist derzeit der Zugang: Private Accounts sind zur Antigravity CLI umgezogen. ## Codex und Gemini CLI in AgentVera AgentVera ist eine Desktop-App für macOS, Windows und Linux, die 18 Terminal-Coding-Agent-CLIs nebeneinander in echten Terminals ausführt, in einem Raster pro Projekt, mit deinen vorhandenen Logins. [Codex](/de/agents/codex/ "Codex in AgentVera") und [Gemini CLI](/de/agents/gemini-cli/ "Gemini CLI in AgentVera") stehen beide im Dialog “New agent”; Gemini CLI bleibt abgedunkelt, bis du es installierst. | Bedarf | In AgentVera | | --- | --- | | Anmeldung | Codex nutzt dein vorhandenes Login; jeder hinzugefügte Account bekommt ein eigenes `CODEX_HOME`. Gemini CLI nutzt sein eigenes Google-Login oder `GEMINI_API_KEY` | | Modell wählen | Codex-Modelle werden live mit `codex debug models` gelesen; bei Gemini CLI lässt du das Feld leer für den Standard oder wählst eines, übergeben mit `--model` | | Reasoning Effort | Codex: ein Regler mit den Stufen, die das Modell bietet. Gemini CLI: keiner | | Berechtigungen | Ask, Auto oder Full access pro Agent, begrenzt auf die Stufen, die jede CLI unterstützt | | Sitzungen behalten | Codex macht mit seinem lokalen Verlauf weiter und kann mit `codex fork` verzweigen; Gemini CLI startet mit eigener `--session-id` und öffnet mit `--resume` erneut | | Gemeinsame Tools | Die [MCP-Server](/de/features/mcp-manager/ "MCP-Manager") von AgentVera und sein Browser werden bei jedem Start an beide angehängt | | Getrennte Ordner | Jeder Agent in einem eigenen [Git-Worktree](/de/blog/git-worktree-parallel-agents/ "Git-Worktrees für parallele Agenten") | | Arbeit prüfen | [Automatisches Code-Review](/de/features/code-review/ "Automatisches Code-Review"): am Turn-Ende prüft das von dir gewählte Claude-Modell die Commits des Turns oder alle Änderungen | | Agenten verketten | [Flows](/de/features/flows/ "Flows"): beide können Quelle oder Ziel sein (Pro und Team) | Ein Flow ist der Punkt, an dem sich das Duo auszahlt. Angenommen, Codex schreibt und Gemini CLI prüft: Wenn Codex seinen Turn beendet, geht seine letzte Antwort in deine Vorlage (`{{output}}`, `{{source}}`, `{{target}}`) und wird an Gemini CLI gesendet. Ist Gemini CLI beschäftigt, wartet der Flow; ein Turn-Limit stoppt die Schleife. Dazwischen kannst du Knoten für Condition, Wait, Transform, Notify oder Human approval einfügen und von Telegram aus freigeben, wenn du unterwegs bist. Codex bekommt außerdem die Extras, die nur manche CLIs unterstützen: [Account-Wechsel](/de/features/account-switching/ "Account-Wechsel") mit Account-Ketten, die zum nächsten Account wechseln, wenn das 5-Stunden- oder Wochenlimit aufgebraucht ist (Pro und Team), die verbleibenden Limits jedes Accounts, ein Lean-Kontextprofil und den Betrieb in Docker. Gemini CLI hat kein Flag für zusätzliche Anweisungen, daher erreicht das Feld Role von AgentVera es nicht; schreibe die Regeln in `AGENTS.md` oder `GEMINI.md`. ### Ein einfaches Setup 1. Lege gemeinsame Regeln in `AGENTS.md` und trage die Datei in `context.fileName` von Gemini CLI ein. 2. Öffne einen Codex-Agenten und einen Gemini-CLI-Agenten im selben Projekt, jeden in einem eigenen Worktree. 3. Registriere deine MCP-Server einmal in AgentVera, damit beide sie bekommen. 4. Schalte das automatische Code-Review in den Projekteinstellungen ein. 5. In Pro oder Team fügst du einen Flow von Codex zu Gemini CLI mit einem Review-Prompt und einem Turn-Limit hinzu. Das Raster, Worktrees, Code-Review und der MCP-Manager sind im kostenlosen Tarif enthalten. [Lade AgentVera herunter](/de/download/ "AgentVera herunterladen") und vergleiche beide an deinem eigenen Repo. Weitere Paarungen findest du in [Claude Code vs Codex](/de/blog/claude-code-vs-codex/ "Claude Code vs Codex") und [den besten KI-Coding-CLI-Tools](/de/blog/best-ai-coding-cli-tools/ "Die besten KI-Coding-CLI-Tools"). ## Was du wählen solltest Nimm **Codex**, wenn du einen ChatGPT-Tarif hast, eine Sandbox willst, die standardmäßig an ist, und strikte Modi wie read-only oder workspace-write magst. Nimm **Gemini CLI**, wenn dein Team Gemini über Google Cloud oder eine Code-Assist-Lizenz bezahlt und du Container-Sandboxes willst. Bist du in einem kostenlosen Google-Account, schau stattdessen auf die Antigravity CLI. Und wenn du Zugang zu beiden hast, lass sie nebeneinander laufen und einen den anderen prüfen. ## Häufige Fragen **Ist Codex oder Gemini CLI kostenlos?** Zum Zeitpunkt des Schreibens (Oktober 2026) ist Codex in ChatGPT Free, Go, Plus, Pro, Business, Edu und Enterprise enthalten, mit Nutzungslimits, die mit dem Tarif wachsen. Gemini CLI bedient seit dem 18. Juni 2026 keine Nutzer der kostenlosen Stufe und von Google One mehr; es funktioniert mit bezahlten Gemini-API-Keys, Vertex AI und Gemini Code Assist Standard oder Enterprise. **Welche Sandbox ist stärker?** Codex isoliert standardmäßig jeden Befehl auf Betriebssystemebene (Seatbelt unter macOS, bubblewrap und seccomp unter Linux, eine native Sandbox unter Windows) und lässt dich read-only, workspace-write oder danger-full-access wählen. Gemini CLI läuft ohne Sandbox, solange du sie nicht mit `--sandbox` einschaltest, bietet dafür aber mehrere Backends, darunter Docker und Podman. **Können Codex und Gemini CLI dieselbe Anweisungsdatei nutzen?** Ja. Codex liest `AGENTS.md`. Gemini CLI liest standardmäßig `GEMINI.md`, aber seine Einstellung `context.fileName` kann `AGENTS.md` enthalten, sodass eine Datei beide bedient. **Wie setze ich eine Sitzung fort?** In Codex nutzt du `codex resume` (oder `codex resume --last`) bzw. `/resume` innerhalb einer Sitzung; `codex fork` zweigt eine frühere Sitzung ab. In Gemini CLI nutzt du `gemini --resume latest` oder `--resume` mit einem Sitzungsindex, und `--list-sessions` zeigt, was du wählen kannst. **Kann ich Codex und Gemini CLI nebeneinander betreiben?** Ja. In AgentVera läuft jeder Agent in einem eigenen echten Terminal in einem Raster pro Projekt, jeweils mit eigenem Login, und du kannst jedem einen eigenen Git-Worktree geben. Ein Flow kann die letzte Antwort von Codex zur Prüfung an Gemini CLI schicken (Flows gibt es in Pro und Team). --- **Über AgentVera.** AgentVera ist eine Desktop-App für macOS, Windows und Linux, entwickelt von Solviera Teknoloji. Sie führt 18 KI-Coding-Agenten (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot, Cursor, Antigravity, opencode, Hermes, Qwen Code, Kimi Code, Kiro, Amp, Droid, Goose, Vibe, Crush, Aider, Cline) nebeneinander aus, pro Projekt, in echten Terminals mit den eigenen CLI-Installationen und Logins des Nutzers. Der kostenlose Plan hat unbegrenzt viele Agenten. Download: https://agentvera.dev/de/download/ · Preise: https://agentvera.dev/de/pricing/