OpenAI kündigt am 29. September 2026 wiederverwendbare Codex-Cloud-Umgebungen an: Eine vorbereitete Konfiguration dient als Startpunkt für neue Programmieraufgaben, während jede Aufgabe ihren eigenen isolierten Arbeitsbereich erhält. Aufgaben lassen sich über Desktop, Web und Mobilgeräte starten oder fortsetzen; der Zugang hängt von Tarif, Rollout und Workspace-Einstellungen ab.
Der praktische Gewinn: Repositories, Abhängigkeiten und Werkzeuge müssen nicht für jede neue Aufgabe von Grund auf eingerichtet werden. Codex kann weiterhin lokal laufen, etwa über die Kommandozeile; Codex Cloud verlagert delegierte Aufgaben auf von OpenAI verwaltete Rechner.
Eine gemeinsame Einrichtung, getrennte Aufgaben
Eine Codex-Cloud-Umgebung speichert eine vorbereitete Einrichtung mit Repositories, Abhängigkeiten, Werkzeugen und Zugriffsregeln. Wird daraus eine neue Aufgabe gestartet, erhält sie einen eigenen, isolierten Arbeitsbereich. Neue Aufgaben teilen also die Einrichtung als Ausgangspunkt, nicht denselben Arbeitsordner.
Eine Cloud-Aufgabe kann im Hintergrund weiterlaufen, wenn der eigene Rechner schläft. Nutzer können sie über Desktop, Web oder Mobilgeräte öffnen und fortsetzen. Die Erstellung und Veröffentlichung einer Umgebung erfolgt im Web oder auf dem Desktop.
Wie lange der Aufgabenstatus wiederherstellbar ist
Gespeicherter Aufgabenstatus ist bis zu sieben Tage nach der letzten Interaktion oder dem erneuten Fortsetzen der Aufgabe wiederherstellbar. Diese Frist bezieht sich auf den gespeicherten Aufgabenstatus.
Pläne und Ressourcen für Cloud-Aufgaben
OpenAI führt Codex Cloud für berechtigte Plus-Konten, alle Pro-Tarife sowie Business, Enterprise, Healthcare und Education auf. Free und Go gehören nicht zu den aufgeführten Tarifen. Der Zugang hängt zusätzlich vom Rollout und den Workspace-Einstellungen ab; bei Enterprise ist Cloud-Zugriff standardmäßig deaktiviert und muss aktiviert werden. Gäste, K-12-Konten und Enterprise-Konten mit reinen Ansichtsrechten können keine Cloud-Umgebungen erstellen.
Für Standardumgebungen fällt zum Start keine separate Gebühr für die virtuelle Maschine (VM) an. Die Modellnutzung zählt jedoch zu den üblichen Codex-Nutzungslimits und wird auf anwendbare Credits oder Kosten angerechnet.
Die Standardressourcen gelten pro Cloud-Aufgabe:
| Tarifgruppe | vCPU je Aufgabe | Arbeitsspeicher | Speicherplatz |
| Plus und Edu Plus | 2 | 8 GiB | 8 GiB |
| Pro, Business und Enterprise | 4 | 16 GiB | 32 GiB |
| Edu und Edu Pro | 4 | 16 GiB | 32 GiB |
Einrichtung, Netzwerkzugriff und Cloud-Grenzen
Die Einrichtung läuft im Web oder auf dem Desktop: Entwickler wählen GitHub-Repositories aus, lassen Codex Abhängigkeiten und Werkzeuge installieren und den Ablauf testen, prüfen anschließend die Konfiguration und veröffentlichen sie. Dazu gehören ein Installationsskript und ein Start-Skill. Änderungen an der Einrichtung müssen gespeichert und erneut veröffentlicht werden, damit neue Aufgaben sie nutzen; bereits laufende Aufgaben behalten ihren eigenen Zustand.
Umgebungsvariablen werden direkt an Programme weitergegeben. Bei Netzwerkschlüsseln erhalten Programme dagegen einen Platzhalter: Ein Proxy setzt das eigentliche Geheimnis für erlaubte HTTPS-Ziele über Port 443 ein. Eine gemeinsam genutzte Umgebung kann persönliche Zugangsdaten anfordern, die einzelne Nutzer aus ihrem persönlichen Tresor beisteuern.
OpenAI führt Computer- und Browserbedienung, GitLab sowie selbst gehostete GitHub Enterprise Server als nicht unterstützte Funktionen in Cloud-Umgebungen auf. GitLab-Merge-Requests können dagegen über die getrennte Code-Review-Funktion geprüft werden.
