Oggi sappiamo che grazie al supporto di un assistente AI possiamo realizzare qualsiasi progetto, avere risposte ad ogni domanda e semplificare alcune attività ripetitive o che richiedono molte energie. Possiamo sfruttare un assistente anche per correggere un errore nel codice e ricevere una possibile soluzione ma è grazie a un coding agent che il flusso cambia: l’AI può accedere al progetto, individuare i file coinvolti, modificarli ed eseguire i controlli necessari prima di restituire il lavoro.
OpenAI Codex fa parte di questa seconda categoria. È l’agente di coding di OpenAI e può lavorare da ChatGPT, nel terminale oppure direttamente nell’ambiente di sviluppo. OpenAI lo propone anche per attività più estese, che possono essere delegate nel cloud e proseguire senza occupare la sessione locale dello sviluppatore.
In questo articolo vediamo che cos’è, come funziona e cosa permette di fare. Ti forniremo anche alcune indicazioni pratiche per inserirlo nel proprio flusso di sviluppo.
Cos’è OpenAI Codex e come funziona
Codex è un agente AI sviluppato da OpenAI per lavorare su progetti software. Il suo funzionamento è piuttosto semplice: riceve un task, analizza il contesto disponibile e interviene direttamente sul codice rispettando i permessi che gli sono stati concessi.
La differenza principale rispetto alla classica richiesta fatta in chat si nota soprattutto in fase di esecuzione. L’agente può leggere un repository e apportare modifiche ai file. Inoltre, può eseguire comandi nell’ambiente di lavoro e verificare il risultato ottenuto. Lo sviluppatore mantiene però la possibilità di esaminare il diff prima di integrare le modifiche consigliate.
Oggi può essere utilizzato da più piattaforme collegate allo stesso account ChatGPT. Ad esempio, è possibile usarlo tramite Codex CLI nel terminale oppure attraverso l’estensione per l’IDE. Inoltre per i task delegati è possibile sfruttare anche ambienti cloud.
Questa struttura permette di scegliere un flusso diverso in base al lavoro da svolgere. Una modifica rapida può restare sul computer dello sviluppatore; diversamente un’attività più lunga può essere affidata a un agente separato e ripresa in seguito.
Cosa si può fare con Codex
Possiamo dire che Codex è in grado di coprire buona parte delle attività che occupano il lavoro quotidiano di uno sviluppatore e il suo ruolo cambia a seconda del livello di autonomia concesso e alla precisione delle istruzioni che gli vengono fornite.
Scrivere e modificare codice
Codex viene utilizzato in genere per eseguire modifiche concrete a un progetto, come ad esempio descrivere una funzionalità da aggiungere oppure indicare un comportamento da correggere. In questi casi, l’agente esplora i file rilevanti che ha a disposizione e prepara le modifiche sulla codebase, invece di limitarsi a restituire uno snippet da copiare manualmente.
Questo approccio si presta anche ai refactoring, può seguire quindi un cambiamento passando per più file, mantenendo il contesto del progetto e adattando il codice collegato.
Un altro utilizzo tipico è quello sulle migrazioni e gli interventi estesi su codebase esistenti.
Analizzare codebase e individuare problemi
Su un progetto ampio, una parte importante del suo lavoro consiste nel capire dove intervenire. Infatti, è possibile chiedere all’agente AI dove viene gestita una certa logica oppure quali parti della codebase dipendono da un determinato componente e quindi dove possiamo andare a trovare eventuali errori e anomalie. L’agente è in grado di esplorare la directory e i file prima di proporre una modifica.
Questo rende Codex interessante anche per chi entra in un repository che conosce poco. Prima di intervenire sul codice, può ricostruire il percorso seguito da una funzionalità e mettere in relazione le parti rilevanti del progetto.
Eseguire test, debugging e refactoring
Una funzionalità molto utile riguarda il fatto di poter eseguire comandi disponibili nell’ambiente di sviluppo. Dopo una modifica può lanciare i test previsti dal progetto e usare il loro risultato per correggere eventuali problemi. Lo stesso principio si applica al debugging: se un test fallisce, l’agente può esaminare l’errore e intervenire nuovamente sul codice.
Resta comunque importante verificare sempre il risultato. Un test superato conferma ciò che quella specifica suite controlla ma non garantisce che la modifica sia corretta in ogni situazione.
Automatizzare attività di sviluppo
Codex può essere utilizzato anche per lavori ricorrenti che seguono procedure abbastanza stabili. Ad esempio, l’app supporta Automations, attraverso le quali è possibile eseguire attività programmate e raccogliere poi i risultati in una coda da revisionare. Lo stesso approccio può essere inserito nei workflow collegati ai repository. Non solo, skill, file di istruzioni e GitHub Actions permettono di trasformare procedure ripetute in flussi più strutturati.
È un’evoluzione simile a quella che abbiamo approfondito quando abbiamo parlato di Claude Code per automatizzare il lavoro.
Come iniziare a usare Codex
Per provare Codex non serve costruire subito un sistema complesso. È più semplice scegliere l’interfaccia già vicina al proprio modo di programmare e assegnare un primo task circoscritto, così da avere maggiore controllo e iniziare a capire il suo funzionamento.
Come accedere a Codex
Codex è incluso nei piani ChatGPT e, al momento, OpenAI indica l’accesso anche per gli account Free e Go. I limiti disponibili cambiano in base al piano sottoscritto.
Chi preferisce un’interfaccia grafica può utilizzare l’agente nell’app ChatGPT. Per lavorare più vicino al codice sono disponibili la CLI e l’estensione IDE.
Le diverse modalità condividono lo stesso ecosistema. Puoi quindi lavorare nel terminale e ritrovare configurazioni o sessioni anche nelle altre superfici supportate.
Collegare repository e ambiente di sviluppo
In locale, Codex lavora sul progetto a cui gli dai accesso, dalla CLI può quindi leggere i file presenti nella directory e utilizzare gli strumenti disponibili nel tuo ambiente.
Per i task delegati nel cloud viene invece creato un ambiente separato. Questa soluzione mantiene il lavoro dell’agente isolato dal repository locale e permette di lasciarlo proseguire anche su attività più lunghe.
Il collegamento con GitHub consente inoltre di inserire l’agente nei normali processi che ruotano attorno a issue e pull request.
Affidare il primo task all’agente
Per capire come lavora, evita di iniziare da un intervento che coinvolge tutte le funzionalità dell’applicazione. Ti suggeriamo invece di scegliere un bug circoscritto oppure una modifica con un risultato facilmente verificabile così da avere maggiore controllo sulla risposta dell’agente. Quello che puoi fare è semplice: spiega quale comportamento vuoi ottenere e indica il test che permette di controllarlo. Dopo l’esecuzione puoi leggere il diff e verificare quali decisioni ha preso l’agente. In questo modo inizi anche a capire quanto contesto serve per ottenere un risultato preciso.
Come usare Codex in modo efficace
La qualità di un coding agent dipende molto dal contesto a cui può accedere. Una richiesta dettagliata aiuta certamente, ma nei progetti reali serve anche un modo stabile per comunicare le regole della codebase.
Fornire istruzioni e contesto sul progetto
Codex supporta il file AGENTS.md, che può contenere le istruzioni da applicare durante il lavoro sul repository. Puoi usarlo per indicare lo stack del progetto e spiegare quali comandi deve eseguire prima di considerare concluso un task. Le istruzioni possono riguardare anche convenzioni già adottate dal team oppure limitazioni da rispettare.
Il vantaggio è pratico: le regole più importanti restano nel progetto e non devono essere riscritte in ogni prompt.
Accanto ad AGENTS.md, supporta anche Skills riutilizzabili. Una skill può raccogliere istruzioni e risorse dedicate a un workflow specifico, così l’agente può applicare la stessa procedura anche in attività successive.
Gestire task complessi e attività parallele
Per un’attività ampia può essere più efficace dividere il lavoro in blocchi indipendenti. Codex supporta le Git worktree, che permettono a più agenti di intervenire sullo stesso repository senza lavorare tutti sulla stessa copia dei file. Ogni attività resta isolata e può essere controllata separatamente.
Questo rende possibile assegnare più task in parallelo e continuare a lavorare sul progetto locale. La separazione deve però essere sensata: se due agenti devono intervenire di continuo sugli stessi file, aumentano le possibilità di conflitto.
Come integrare Codex nei processi di sviluppo esistenti
I migliori risultati possono notarsi quando viene utilizzato all’interno di flussi già esistenti e che utilizzi già.
Puoi collegare le sue istruzioni alle regole del repository e creare Skill dedicate alle procedure interne. Il supporto a MCP e ai plugin permette inoltre di collegare l’agente ad altri strumenti o fonti di contesto. La struttura dei plugin OpenAI può includere Skill e server MCP, così il modello riceve sia le istruzioni sia gli strumenti richiesti dal workflow.
Per un team di sviluppo questo permette di costruire processi più ripetibili senza affidare ogni decisione a un singolo prompt.
Codex vs Claude Code: quali sono le principali differenze?
Arrivato fin qui ti starai chiedendo tra Codex e Claude Code quali differenze ci sono? Possiamo dire che entrambi appartengono alla stessa categoria di strumenti, possono lavorare su una codebase ed eseguire attività che vanno oltre la semplice generazione di testo.
La differenza più evidente riguarda l’esperienza che li circonda. Codex è strettamente collegato all’ecosistema ChatGPT e può seguire il lavoro tra app, IDE e terminale. L’ambiente desktop dedica inoltre molto spazio alla gestione di agenti paralleli e ai task delegati nel cloud.
Claude Code conserva invece una forte impostazione legata al terminale e permette di configurare in profondità il comportamento dell’agente. Le versioni attuali di Claude supportano anche l’orchestrazione di subagenti nei workflow più articolati.
| Aspetto | OpenAI Codex | Claude Code |
|---|---|---|
| Ecosistema | Integrato con ChatGPT | Integrato con Claude |
| Modalità di lavoro | App, CLI, IDE e cloud | Forte presenza nel terminale, con integrazioni dedicate |
| Istruzioni di progetto | AGENTS.md e Skills | Configurazione e istruzioni di progetto |
| Lavoro parallelo | Worktree e agenti paralleli | Subagenti e flussi agentici |
| Estensibilità | Plugin, Skills e MCP | MCP, hook e strumenti configurabili |
Le funzionalità dei due prodotti cambiano rapidamente, quindi il confronto ha più senso se riferito al proprio workflow. Se stai valutando entrambi, abbiamo dedicato un approfondimento a quale alternativa scegliere tra Codex e Claude Code.
Quanto costa OpenAI Codex e chi può utilizzarlo
Codex non ha un unico prezzo separato da ChatGPT. OpenAI lo include nei propri piani, con quote di utilizzo diverse in base all’abbonamento. Anche Free e Go hanno attualmente accesso all’uso dell’agente.
Una volta esaurita la quota prevista dal piano, alcune formule permettono di proseguire tramite crediti aggiuntivi. Negli ambienti Business ed Enterprise la struttura può includere limiti compresi nella licenza oppure una tariffazione flessibile basata sui crediti o sui token.
L’utilizzo con una propria chiave API segue invece la tariffazione API prevista per il modello selezionato. Per questo, se vuoi sapere quanto costa Codex in un progetto reale, devi considerare il piano utilizzato e il volume di lavoro delegato all’agente.
I prezzi e i limiti possono cambiare con una certa frequenza. Prima di scegliere un piano è quindi preferibile controllare il tariffario OpenAI aggiornato.
Limiti e rischi di Codex
Un coding agent può operare su parti importanti di un progetto e, proprio per questo, richiede regole chiare sui permessi e sulla revisione delle modifiche.
Errori nel codice e necessità di supervisione
L’agente può interpretare male un requisito oppure adottare una soluzione che funziona nei test disponibili ma non copre tutti i casi previsti dall’applicazione.
La revisione umana resta quindi parte del processo. Più una modifica interessa componenti delicati, maggiore dovrebbe essere il controllo prima del merge.
Anche AGENTS.md aiuta soltanto se contiene informazioni corrette. Istruzioni incomplete o obsolete possono orientare l’agente verso procedure che il team non usa più.
Sicurezza, permessi e accesso ai repository
Codex utilizza ambienti isolati e sistemi di permessi per limitare le operazioni eseguibili dall’agente.
Negli ambienti cloud l’accesso a Internet durante il lavoro dell’agente è bloccato di default. Può essere abilitato per singolo ambiente e limitato ai domini necessari. OpenAI segnala in particolare i rischi legati alla prompt injection e all’esfiltrazione di dati attraverso contenuti esterni non affidabili.
Per questo i permessi dovrebbero seguire l’attività assegnata. Un task che richiede soltanto la lettura del repository non ha bisogno dello stesso livello di accesso previsto per un workflow di deployment.
Quando non conviene delegare un’attività all’agente
L’agente rende meglio con obiettivi delimitati e criteri di verifica comprensibili.
Se un team sta ancora discutendo l’architettura di una nuova parte del prodotto, affidare subito all’agente una lunga implementazione può generare codice costruito su decisioni ancora instabili.
Serve cautela anche sui task che coinvolgono produzione o dati sensibili. In questi casi i passaggi critici dovrebbero avere permessi più restrittivi e richiedere un controllo esplicito prima dell’esecuzione.
Quando conviene utilizzare Codex? I suggerimenti di Data Masters
Codex può ridurre molto il lavoro operativo su attività che il team sa già descrivere con precisione.
Un buon esempio è un refactoring con criteri chiari oppure una modifica accompagnata da test che permettono di verificare il risultato. Anche i task più lunghi possono essere affidati all’agente se il progetto contiene istruzioni sufficienti e il lavoro può essere suddiviso senza creare dipendenze continue tra le varie attività.
Il punto centrale, quindi, è imparare a progettare il lavoro dell’agente. Serve capire quale contesto fornirgli e come controllare ciò che produce. La capacità di usare un coding agent in questo modo va oltre il semplice prompt.
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AUTORE:Giuseppe Mastrandrea Apri profilo LinkedIn
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
