Claude Code ou ChatGPT Codex: qual roda na sua máquina e qual roda na nuvem?

Codex virou nome de um monte de coisa ao mesmo tempo: um CLI que roda no seu terminal, um serviço que executa tarefas em container na nuvem da OpenAI, um item na barra lateral do ChatGPT, e ainda extensão de IDE e app de desktop

E o Claude Code nasceu no terminal, mas hoje tem versão web que sobe máquina virtual pra cada tarefa

Aí a pergunta que todo mundo digita no Google ("Claude Code ou Codex, qual é melhor?") é a pergunta errada

A pergunta que realmente muda a sua decisão é outra: ONDE o seu código é processado

Porque isso decide privacidade, decide o que você consegue aprovar antes de rodar e decide se dá pra tocar uma tarefa longa sem prender sua máquina

Bora destrinchar isso? 😀

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Quero minha vaga

Por que o nome Codex confunde tanta gente

O nome Codex é reciclado, e essa é a origem de metade da confusão

O Codex original era uma versão do GPT-3 especializada em código, de 2021, e foi descontinuado da API em março de 2023

O nome voltou em maio de 2025, e voltou como outra coisa: um agente de engenharia de software

E o que ele faz nessa segunda vida?

No anúncio oficial, a OpenAI apresentou o Codex como agente que trabalha em tarefas em segundo plano, cada uma no próprio sandbox em nuvem, escrevendo features, respondendo perguntas sobre o codebase, corrigindo bugs e propondo pull requests

Se você conhece a ideia de rodar um job no CI em vez de rodar na sua máquina, é mais ou menos esse espírito

Só que hoje o Codex não é UM produto, é um guarda-chuva

Ele aparece como CLI de terminal, extensão de IDE, versão web, app de desktop (lançado pra macOS) e dentro da barra lateral do ChatGPT, tudo pela mesma conta ChatGPT

Então quando alguém diz "usei o Codex", a primeira coisa a perguntar é: usou onde? 🙂

O Claude Code começou do outro lado da história: nasceu no terminal e depois se espalhou pra extensões de IDE, aplicativo desktop e web

Os dois chegaram no mesmo lugar (local + nuvem), por caminhos opostos

Claude Code x ChatGPT Codex: comparativo de onde roda cada um

Compara linha por linha pensando em execução e acesso, não em "quem é mais inteligente"

Repara que não tem um "local" contra um "nuvem"

Tem dois produtos que cobrem os dois lados, com garantias diferentes em cada lado

Quando escolher o modo local e quando mandar pra nuvem

Agora a tabela vira decisão

Fica no local quando o código não pode sair da máquina:

Se o combinado do projeto é que o repositório não seja clonado em lugar nenhum, o modo local é o único que responde isso com clareza

O Claude Code no terminal conversa direto com as APIs do modelo, sem backend server no meio e sem índice remoto do seu código

O Codex CLI resolve pelo isolamento: no read-only ele só lê, sem editar e sem rede, e no workspace-write ele edita os arquivos do workspace, sem rede por padrão

Fica no local também quando você quer aprovar cada comando:

Esse é o cenário de "não quero descobrir depois o que rodou na minha máquina"

No Claude Code, a aprovação do usuário é o padrão pra executar comando e modificar arquivo

Tome cuidado com o outro extremo: o modo de acesso total do Codex CLI não fica limitado ao diretório do projeto

Ou seja, os rm -rf da vida deixam de ter cerca

Manda pra nuvem quando a tarefa é longa ou paralela:

O Codex cloud clona o repositório, faz checkout da branch padrão, roda o setup script e faz cache do estado do container (o cache é invalidado se o script, as variáveis de ambiente ou os segredos mudarem)

O Claude Code na web sobe uma máquina virtual isolada por tarefa, com o repo já dentro

Os dois te devolvem a máquina local, que é o ponto: você não fica refém do terminal aberto enquanto o agente trabalha

Se a ideia é justamente deixar o agente rodando sozinho, esse é o terreno natural

E tem um caminho a mais do lado da OpenAI: existe um Codex SDK pra controlar o Codex programaticamente, em pipelines de CI/CD e dentro de aplicações próprias

O que a nuvem entrega de verdade na primeira resposta

Agora um pouco de realidade, porque "delegar pra nuvem" soa mágico demais

No vídeo abaixo eu monto o Codex apontando pra modelos gratuitos com o Ollama, e a parte interessante não é o setup, é o comportamento

O modelo menor rodando local travou na tarefa: ele tentou acessar uma ferramenta, não conseguiu e parou por ali

Situação normal, a saída é trocar de modelo até achar um que dê conta

Aí eu fui pro modelo maior rodando na nuvem do Ollama, sem download, com a conexão funcionando como se fosse via API

O pedido era simples: uma landing page em HTML, CSS e JavaScript

E mesmo com o modelo maior na nuvem, a primeira entrega veio pela metade

Os arquivos não foram gravados de fato de cara, e eu precisei de pelo menos 2 pedidos adicionais depois do prompt inicial pra que fossem escritos

Quando olhei o resultado: o JavaScript estava vazio e o CSS nem tinha sido criado

No fim a página saiu funcional, com a ressalva honesta de que eu não passei estrutura nem conteúdo no pedido

A lição prática vale pros dois lados: mandar a tarefa pro ambiente remoto não é "pedir e esquecer"

O ciclo de revisão continua sendo seu, e ele só muda de lugar 😛

Veredito: qual dos dois vale mais pro seu caso

Sem empate covarde, vamos por perfil

Você vive no terminal e quer freio de mão puxado:

Claude Code

Aprovação do usuário como padrão pra rodar comando e mexer em arquivo é exatamente o comportamento de quem não quer surpresa, e a execução local conversando direto com as APIs, sem índice remoto do código, fecha bem esse desenho

Você quer cliente aberto, sandbox configurável e disparo pelo ChatGPT:

Codex

O CLI é open source em Rust sob Apache-2.0, com o código no repositório oficial do Codex, os modos read-only e workspace-write te deixam calibrar o risco por tarefa, e a sidebar do ChatGPT recebe tarefa de código direto de um prompt

E o desempate?

Como os dois cobrem local e nuvem, o critério que sobra é bem menos glamouroso: o plano que você JÁ paga e a política de dados do seu projeto

Do lado do Claude, vale saber que os limites de uso são compartilhados entre o Claude (web, desktop, mobile) e o Claude Code, então gastar no chat mexe no que sobra pro agente

E uso além da alocação do plano é cobrado a taxas padrão de API, que são distintas do preço do Pro/Max

Do lado do Codex, o acesso vem junto dos planos Plus, Pro, Business, Edu e Enterprise, na mesma conta que já abre o CLI, a web, a extensão de IDE e o app

Como instalar cada um e testar na sua máquina

Passo a passo curto, só com o que dá pra confirmar

Instalando o Claude Code pelo npm:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Nada de sudo aqui, beleza?

O erro comum deste passo: sair rodando com sudo por costume, ou tentar instalar com Node antigo (a partir da v2.1.198, o pacote npm exige Node.js 22 ou superior)

Conferindo se a instalação está sã:

claude doctor

O erro comum deste passo: pular ele e ir direto pro primeiro prompt, aí você descobre o problema de ambiente no meio da tarefa

Instalando o Codex CLI, pelo npm ou pelo Homebrew:

npm install -g @openai/codex

brew install --cask codex

Escolhe UM dos dois

O erro comum deste passo: instalar pelos dois caminhos na mesma máquina e depois não saber qual binário está respondendo

Escolhendo o modo de sandbox do Codex CLI conforme o risco:

Só leitura pra explorar codebase (read-only), escrita no workspace pra refatorar de verdade (workspace-write, sem rede por padrão), e acesso total só quando você sabe o que está fazendo, lembrando que ele não fica limitado ao diretório do projeto

O erro comum deste passo: abrir no modo mais permissivo "pra não dar trabalho" e só perceber depois o alcance que aquilo tinha

Testando os dois no mesmo repositório:

Rode uma tarefa pequena em cada um, no mesmo repo, e compara o que cada um pede de aprovação antes de agir

É o teste mais honesto que existe, porque a diferença aparece no comportamento, não no marketing 🙂

Se você for usar em time, vale combinar antes o que fica versionado no repositório e o que fica só na sua máquina: eu já falei sobre configuração do Claude Code em time por lá

Conclusão

Claude Code ou Codex não é uma disputa de "local contra nuvem"

Os dois te dão os dois modos, com garantias diferentes: aprovação do usuário como padrão e execução direto contra as APIs de um lado, sandbox de três níveis e container hospedado do outro

A pergunta certa continua sendo onde o seu código executa em cada tarefa, e isso muda por projeto, não por ferramenta

Próximo passo bem concreto: instale o que já vem no plano que você assina, rode uma tarefa pequena em modo local com aprovação ligada, e só depois jogue uma tarefa longa pro modo nuvem pra sentir a diferença

E me conta nos comentários: no seu dia a dia você fica mais no local ou já delega pra nuvem?

Até o próximo post! =)