# Codex CLI nutzen: Schritt-für-Schritt-Anleitung URL: https://agentvera.dev/de/blog/how-to-use-codex-cli/ · Veröffentlicht: 2026-10-25 Codex CLI nutzen: installieren, mit ChatGPT anmelden, Sandbox- und Freigabemodi wählen, AGENTS.md schreiben, config.toml und MCP einrichten, Sessions fortsetzen. **Kurz gesagt:** - Installiere Codex CLI mit dem offiziellen Skript, npm oder Homebrew, starte codex in einem Projektordner und melde dich mit deinem ChatGPT-Account oder einem API-Key an. - Im Standardmodus Auto bearbeitet Codex Dateien und führt Befehle im Projekt aus und fragt, bevor es den Ordner verlässt oder ins Netz geht; /permissions schaltet auf nur Lesen. - Projektregeln gehören in AGENTS.md, Einstellungen in ~/.codex/config.toml; MCP-Server fügst du mit codex mcp add hinzu, und codex resume setzt eine frühere Session fort. Um Codex CLI zu nutzen, installierst du es mit einem Befehl, startest `codex` in einem Projektordner, meldest dich mit deinem ChatGPT-Account an und beschreibst dann in normaler Sprache, was du ändern willst. Codex liest den Code, bearbeitet Dateien und führt Befehle in deinem Projekt aus und fragt nach, bevor es den Ordner verlässt oder aufs Netzwerk zugreift. Das ist der Grundablauf. Diese Anleitung deckt den Rest ab: Freigabe- und Sandbox-Modi, eine `AGENTS.md`, `config.toml`, MCP-Server, die Befehle für jeden Tag, das Fortsetzen von Sessions und ein paar Gewohnheiten, die Codex zuverlässiger machen. Alles hier folgt der offiziellen Codex-Dokumentation von OpenAI mit Stand Oktober 2026. ## Was Codex CLI ist Codex CLI ist der Coding-Agent von OpenAI für das Terminal. Er läuft lokal, arbeitet in dem Ordner, in dem du ihn startest, und kann deine Tests, Linter und Git ausführen. Denselben Codex gibt es auch als IDE-Erweiterung, Desktop-App und Cloud-Version, alle mit derselben Anmeldung. Wenn du zwischen Agenten wählst, vergleichen [Claude Code vs. Codex](/de/blog/claude-code-vs-codex/ "Claude Code vs. Codex") und [Codex vs. Gemini CLI](/de/blog/codex-vs-gemini-cli/ "Codex vs. Gemini CLI") sie im Detail. Kurz gesagt ist Codex ein [Coding-Agent](/de/glossary/coding-agent/ "Was ist ein Coding-Agent") und keine Autovervollständigung: Du gibst ihm eine Aufgabe, er plant sie und setzt sie um. ## Schritt 1: Codex CLI installieren OpenAI liefert für jede Plattform ein Installationsskript; außerdem gibt es das CLI über npm und Homebrew. | Plattform | Befehl | | --- | --- | | macOS, Linux | `curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh \| sh` | | Windows PowerShell | `powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 \| iex"` | | Jede Plattform mit Node.js | `npm install -g @openai/codex` | | macOS (Homebrew) | `brew install --cask codex` | Zum Aktualisieren führst du das Skript erneut aus, startest `codex update` oder nutzt deinen Paketmanager (`brew upgrade --cask codex`). Prüfe, ob alles geklappt hat: ```bash codex --version ``` ## Schritt 2: anmelden Wechsle in ein Projekt und starte Codex: ```bash cd mein-projekt codex ``` Beim ersten Start fragt Codex, wie du dich anmelden willst: - **Sign in with ChatGPT:** nutzt deinen ChatGPT-Tarif, die Nutzung zählt gegen dessen Limits. Das ist die übliche Wahl und die einzige, die auch Codex Cloud freischaltet. - **API-Key:** nutzt einen OpenAI-API-Key und wird pro Token abgerechnet. Praktisch für CI oder wenn du nutzungsbasiert zahlen willst. Das geht auch über die Shell. `codex login` öffnet die Anmeldung im Browser, `codex login --device-auth` gibt dir einen Gerätecode für einen entfernten oder Headless-Rechner, `codex login status` zeigt, ob du angemeldet bist, und `codex logout` löscht die gespeicherten Zugangsdaten. Um einen Key anzumelden, ohne ihn einzutippen, leitest du ihn per Pipe weiter: `printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key`. Zum Zeitpunkt dieses Artikels ist Codex in ChatGPT Free, Go, Plus, Pro, Business, Edu und Enterprise enthalten. Höhere Tarife bringen höhere Limits; die aktuellen Zahlen findest du auf [OpenAIs Preisseite für Codex](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing "Codex-Preise"). Wo du gerade stehst, siehst du jederzeit mit `/status` oder `/usage` in einer Session. ## Schritt 3: deine erste Aufgabe Fang mit etwas Kleinem, aber Echtem an, damit du siehst, wie Codex arbeitet: ```text Erkläre, wie die Authentifizierung in diesem Projekt funktioniert, und füge dann einen Test für das Zurücksetzen des Passworts hinzu. Führe danach die Testsuite aus. ``` Codex liest die relevanten Dateien, sagt, was es vorhat, bearbeitet den Code und führt die Tests aus. Ein paar Dinge machen das angenehmer: - Tippe `@`, um eine Datei zu suchen und an deinen Prompt zu hängen. - Beginne eine Zeile mit `!`, um selbst einen Shell-Befehl auszuführen, zum Beispiel `!git status`. - Während Codex arbeitet, fügst du mit **Enter** Anweisungen zum laufenden Turn hinzu, mit **Tab** stellst du eine Folgenachricht für danach in die Warteschlange. - Drücke bei leerem Eingabefeld zweimal **Esc**, um deine vorige Nachricht zu bearbeiten und von dort weiterzumachen. - `/diff` zeigt, was sich geändert hat, auch nicht getrackte Dateien. Screenshots oder Design-Entwürfe hängst du mit `codex --image pfad/zur/datei.png` an oder fügst sie direkt in den Prompt ein. ## Schritt 4: Freigabe- und Sandbox-Modi Diesen Teil solltest du verstehen, bevor du Codex größere Aufgaben gibst. Codex kombiniert zwei Einstellungen: eine **Sandbox**, die technisch begrenzt, was Befehle tun können, und eine **Freigaberichtlinie**, die festlegt, wann Codex anhält und dich fragt. | Modus | Flags | Was Codex darf | | --- | --- | --- | | Auto (Standard) | `--sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request` | Im Projekt lesen, bearbeiten und Befehle ausführen; fragt, bevor es den Ordner verlässt oder das Netzwerk nutzt | | Nur lesen | `--sandbox read-only --ask-for-approval on-request` | Lesen und antworten; fragt vor jeder Bearbeitung oder jedem verändernden Befehl | | Nicht interaktiv, nur lesen | `--sandbox read-only --ask-for-approval never` | Fragt nie; nützlich für CI-Prüfungen, die nichts ändern sollen | | Vollzugriff | `--sandbox danger-full-access` | Keine Sandbox; nur auf einem Rechner, den du verlieren kannst | In einer Session wechselt `/permissions` zwischen Auto und Read Only. In der workspace-write-Sandbox ist der Netzwerkzugriff standardmäßig aus; brauchen deine Tests ihn, schaltest du ihn in der `config.toml` ein (siehe unten). Muss Codex in einen zweiten Ordner schreiben, etwa in eine gemeinsame Bibliothek neben deinem Projekt, nimm `--add-dir`, statt auf Vollzugriff umzuschalten. OpenAI warnt ausdrücklich davor, `--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox` (Alias `--yolo`) außerhalb einer eigenen, isolierten VM zu verwenden. Die Sandbox ist echte Isolation auf Betriebssystemebene: Seatbelt unter macOS, bubblewrap mit seccomp unter Linux und eine native Sandbox unter Windows. In WSL2 nutzt Codex die Linux-Sandbox. Was bei Agenten allgemein schiefgehen kann und wie du es eingrenzt, steht in [Sicherheit von KI-Coding-Agenten](/de/blog/ai-coding-agent-security/ "Sicherheit von KI-Coding-Agenten"). ## Schritt 5: eine AGENTS.md schreiben `AGENTS.md` ist eine Markdown-Datei mit Anweisungen, die Codex liest, bevor es loslegt. Hier steht, was du sonst in jedem Prompt wiederholen würdest: wie gebaut und getestet wird, Code-Stil, Ordner, die tabu sind. Führe `/init` in einer Session aus, und Codex erzeugt eine erste Version. Eine gute Datei ist kurz und konkret: ```markdown # AGENTS.md ## Befehle - Installieren: pnpm install - Testen: pnpm test (ausführen, bevor eine Aufgabe als fertig gilt) - Lint: pnpm lint ## Konventionen - TypeScript im Strict Mode, kein any. - Neue API-Routen kommen nach src/routes und brauchen einen Test. ## Nicht - Keine Dateien in src/generated bearbeiten. - Keine Abhängigkeiten hinzufügen, ohne zu fragen. ``` Codex sucht diese Dateien in fester Reihenfolge: 1. **Global:** `~/.codex/AGENTS.md` (oder `AGENTS.override.md`, um sie vorübergehend zu ersetzen). Gedacht für deine persönlichen Vorlieben. 2. **Projekt:** Vom Git-Root bis zu deinem aktuellen Ordner nimmt Codex höchstens eine Datei pro Verzeichnis und prüft zuerst `AGENTS.override.md`, dann `AGENTS.md`. Die Dateien werden vom Root abwärts zusammengefügt; Anweisungen aus einem Unterordner kommen also später und haben Vorrang vor den allgemeinen. Die Gesamtgröße ist standardmäßig auf 32 KiB begrenzt (`project_doc_max_bytes`), ein weiterer Grund, sie knapp zu halten. Weil `AGENTS.md` ein gemeinsames Format ist, lesen auch andere Agenten sie; [CLAUDE.md und AGENTS.md](/de/blog/claude-md-agents-md/ "CLAUDE.md und AGENTS.md") erklärt, wie du einen Regelsatz für mehrere Tools pflegst. ## Schritt 6: config.toml Die Einstellungen von Codex liegen in TOML-Dateien: - `~/.codex/config.toml` für deine Benutzereinstellungen; - `.codex/config.toml` in einem Projekt, die Codex erst lädt, wenn du das Projekt als vertrauenswürdig markiert hast. Ein kleines Beispiel: ```toml model_reasoning_effort = "medium" web_search = "cached" sandbox_mode = "workspace-write" approval_policy = "on-request" [sandbox_workspace_write] network_access = true ``` `model` legt das Standardmodell fest (mit `/model` in einer Session siehst du, was dein Account anbietet). `model_reasoning_effort` steuert, wie lange das Modell nachdenkt. `web_search` kann `cached` (Standard), `live` oder `disabled` sein; das Flag `--search` schaltet die Live-Suche für einen Lauf ein. Die Einstellungen greifen in dieser Reihenfolge, die stärkste zuerst: Kommandozeilen-Flags und `-c key=value`, die Projektkonfiguration, ein benanntes Profil, das du mit `--profile` wählst, deine Benutzerkonfiguration und zuletzt die Systemkonfiguration. `codex -c model_reasoning_effort="high"` ändert den Effort also für einen Lauf, ohne deine Dateien anzufassen. Bist du unsicher, welcher Wert gewonnen hat, zeigt `/debug-config` die Ebenen. ## Schritt 7: MCP-Server verbinden Mit [MCP](/de/glossary/mcp/ "Was ist MCP") nutzt Codex externe Werkzeuge: Dokumentationssuche, einen Browser, deinen Issue-Tracker, eine Datenbank. Einen Server fügst du mit einem Befehl hinzu: ```bash codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp ``` Alles nach `--` ist der Befehl, der den Server startet. Umgebungsvariablen übergibst du mit `--env VAR=wert`. Für einen entfernten Server nimmst du `codex mcp add --url https://...`, und wenn er OAuth nutzt, meldest du dich mit `codex mcp login ` an. `codex mcp list` zeigt, was eingerichtet ist. Dieselben Server kannst du auch von Hand in die `config.toml` schreiben: ```toml [mcp_servers.context7] command = "npx" args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"] ``` In einer Session listet `/mcp` die aktiven Server und ihre Tools. Wenn dir das Konzept neu ist, ist [was ist ein MCP-Server](/de/blog/what-is-mcp-server/ "Was ist ein MCP-Server") ein guter Einstieg. Halte die Liste kurz: Jeder Server fügt dem [Kontextfenster](/de/glossary/context-window/ "Was ist ein Kontextfenster") Tool-Beschreibungen hinzu. ## Schritt 8: die Befehle, die du kennen solltest Slash-Befehle funktionieren in einer Session: | Befehl | Was er tut | | --- | --- | | `/init` | Erzeugt eine `AGENTS.md` für das Projekt | | `/model` | Wählt Modell und Reasoning-Effort | | `/permissions` | Wechselt zwischen Auto und Read Only | | `/plan` | Erst planen, dann umsetzen | | `/status`, `/usage` | Session-Details und verbleibende Limits | | `/compact` | Fasst die Unterhaltung zusammen, um Kontext freizumachen | | `/diff` | Zeigt den aktuellen Git-Diff | | `/review` | Lässt Codex deinen Arbeitsbaum prüfen | | `/mcp` | Listet MCP-Server und Tools | | `/new`, `/clear` | Startet eine frische Unterhaltung | | `/resume`, `/fork` | Setzt eine frühere Session fort oder verzweigt sie | | `/copy` | Kopiert die letzte Antwort | Und ein paar Unterbefehle für die Shell: | Befehl | Was er tut | | --- | --- | | `codex exec "..."` | Führt eine Aufgabe ohne interaktive Oberfläche aus, für Skripte und CI | | `codex review --uncommitted` | Prüft nicht committete Änderungen (auch `--base ` oder `--commit `) | | `codex resume` | Wählt eine letzte Session zum Fortsetzen | | `codex fork --last` | Verzweigt die neueste Session | | `codex -C pfad/zum/ordner` | Startet in einem anderen Ordner | | `codex doctor` | Prüft deine Installation | Für Automatisierung solltest du dir `codex exec` merken. Es gibt das Ergebnis aus und beendet sich, akzeptiert `--json` für maschinenlesbare Ausgabe und `--output-last-message`, um die letzte Antwort in eine Datei zu schreiben. In CI kombinierst du es mit einer Sandbox, zum Beispiel `codex exec --sandbox workspace-write "behebe die Lint-Fehler"`. ## Schritt 9: Sessions fortsetzen und verzweigen Codex speichert deine Unterhaltungen lokal, ein geschlossenes Terminal kostet dich also keine Arbeit: - `codex resume` öffnet eine Auswahl früherer Sessions. - `codex resume --last` springt direkt in die neueste aus dem aktuellen Ordner; mit `--all` suchst du über alle Ordner. - `codex fork` (oder `/fork` in einer Session) kopiert eine Unterhaltung in eine neue, sodass du einen anderen Ansatz probieren kannst, ohne das Original zu verlieren. - Für nicht interaktive Läufe setzt `codex exec resume --last` die letzte `exec`-Session fort. Verzweigen lohnt sich, wenn Codex guten Kontext zu einem Problem aufgebaut hat und du zwei Lösungen vom selben Ausgangspunkt aus testen willst. ## Tipps für bessere Ergebnisse - **Vorher und nachher committen.** OpenAI rät selbst, vor und nach einer Aufgabe einen Git-Checkpoint zu setzen. Geht eine Änderung schief, ist `git restore` schneller als jede Diskussion mit dem Agenten. - **Sag, wie geprüft wird.** „Führe `pnpm test` aus und behebe die Fehler“ bringt bessere Ergebnisse als „mach, dass es läuft“. - **Größere Änderungen planen.** Nutze `/plan` für alles, was mehr als ein, zwei Dateien betrifft, und lies den Plan, bevor Codex bearbeitet. - **Eine Aufgabe pro Unterhaltung.** Starte zwischen unabhängigen Aufgaben mit `/new` neu; alter Kontext kostet Tokens und verwirrt das Modell. - **Lange Sessions verdichten.** `/compact` behält das Wichtige und wirft den Rest weg. - **Worktrees für paralleles Arbeiten.** Zwei Agenten im selben Ordner überschreiben sich gegenseitig. [Git-Worktrees](/de/blog/git-worktree-parallel-agents/ "Git-Worktrees für parallele Agenten") geben jedem eine eigene Kopie. ## Wenn ein Terminal nicht mehr reicht Sobald Codex zu deinem Alltag gehört, willst du mehr als eine Session laufen lassen: eine behebt einen Bug, eine andere schreibt Tests, vielleicht springt ein zweiter Account ein, wenn der erste sein Limit erreicht. Da wird ein einzelnes Terminal unhandlich. AgentVera ist eine Desktop-App für macOS, Windows und Linux, die Codex (und andere CLI-Agenten) in echten Terminals nebeneinander ausführt. Sie nutzt den Codex-Login, den du schon hast. Details findest du auf der Seite [Codex in AgentVera](/de/agents/codex/ "Codex in AgentVera"). - **[Workspace](/de/features/workspace/ "Workspace"):** ein Raster von Agenten pro Projekt, von 1×1 bis 5×4. Modell und Effort wählst du pro Agent; die Liste wird live aus Codex gelesen. Nach einem Neustart kehren die Agenten zu ihrer Unterhaltung zurück. - **Berechtigungen pro Agent:** Statt dir Flags zu merken, wählst du im Dialog „New agent“ Ask, Auto oder Full access. - **Worktrees:** Im [Git-Panel](/de/features/git-and-github/ "Git und GitHub") erstellst du einen Worktree und startest mit einem Klick einen Agenten darin. - **[Account-Wechsel](/de/features/account-switching/ "Account-Wechsel"):** Jeder Codex-Account bekommt einen eigenen Home-Ordner, die verbleibenden Limits stehen in der Statusleiste, und in Pro und Team wechselt eine Account-Kette zum nächsten Account, wenn das 5-Stunden- oder Wochenlimit erreicht ist. - **[MCP-Manager](/de/features/mcp-manager/ "MCP-Manager"):** MCP-Server einmal einrichten; sie werden bei jedem Start an Codex angebunden. - **[Automatisches Code-Review](/de/features/code-review/ "Automatisches Code-Review"):** Lass einen anderen Agenten prüfen, was Codex geändert hat, bevor du mergst. Raster, Worktrees, Code-Review und MCP-Manager gehören zum Free-Tarif. [Lade AgentVera herunter](/de/download/ "AgentVera herunterladen") und probiere es in deinem eigenen Repo aus. ## Fazit Installiere Codex, starte `codex`, melde dich mit ChatGPT an und beginne mit einer kleinen, echten Aufgabe. Bleib im Auto-Modus und schalte mit `/permissions` auf nur Lesen, wenn du nur Antworten willst. Schreib deine Projektregeln in die `AGENTS.md`, deine Standardwerte in die `config.toml`, und füge MCP-Server nur hinzu, wenn du sie brauchst. Committe vor und nach jeder Aufgabe und nutze `codex resume`, um dort weiterzumachen, wo du aufgehört hast. Wenn du auch den Agenten von Google ausprobieren willst, lies [Gemini CLI nutzen](/de/blog/how-to-use-gemini-cli/ "Gemini CLI nutzen"). ## Häufige Fragen **Ist Codex CLI kostenlos?** Die Installation des CLI kostet nichts. Zum Nutzen meldest du dich mit einem ChatGPT-Account oder einem OpenAI-API-Key an. Zum Zeitpunkt dieses Artikels (Oktober 2026) ist Codex in ChatGPT Free, Go, Plus, Pro, Business, Edu und Enterprise enthalten, mit Limits, die mit dem Tarif steigen. API-Keys werden pro Token abgerechnet. **Läuft Codex CLI unter Windows?** Ja. Installiere es in PowerShell mit dem offiziellen Skript oder mit npm. Unter Windows nutzt Codex eine eigene Sandbox, in WSL2 die Linux-Sandbox. Freigabemodi, AGENTS.md und config.toml funktionieren auf jeder Plattform gleich. **Wie verhindere ich, dass Codex Dateien ändert?** Führe /permissions aus und wähle Read Only, oder starte Codex mit --sandbox read-only. Codex kann dann Dateien lesen und Fragen beantworten, fragt aber, bevor es etwas bearbeitet oder Befehle ausführt, die etwas verändern. **Wo speichert Codex CLI seine Einstellungen?** Die Benutzereinstellungen liegen in ~/.codex/config.toml. Ein Projekt kann eine eigene .codex/config.toml mitbringen, die Codex nur in vertrauenswürdigen Projekten lädt. Kommandozeilen-Flags und -c key=value überschreiben beide für einen einzelnen Lauf. **Wie setze ich eine frühere Codex-Session fort?** Mit codex resume wählst du aus einer Liste letzter Sessions, mit codex resume --last springst du direkt in die neueste im aktuellen Ordner. In einer Session macht /resume dasselbe, und /fork startet aus der laufenden Unterhaltung einen neuen Zweig. --- **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/