OpenCode vs Codex: qual assistente de código por terminal escolher?

Escolher entre OpenCode e Codex é escolher entre duas filosofias de como um agente de código deve viver no seu terminal

Os dois são open source, os dois resolvem o mesmo problema (deixar a IA ler, escrever e rodar código junto com você na linha de comando), só que puxam pra lados opostos

Um aposta na liberdade total de modelo

O outro aposta no polimento pronto pra usar

Bora entender cada um antes de cravar qual entra no seu dia a dia?

O que é cada ferramenta

O OpenCode é um agente de código open source que roda no terminal, mantido pela equipe da SST no repositório sst/opencode

Detalhe importante pra não se perder: existiu uma versão original em opencode-ai/opencode que foi arquivada em setembro de 2025

A versão viva, que a comunidade adotou como padrão em 2026, é a da SST

Ele é licenciado sob MIT (gratuito, sem assinatura) e cruzou mais de 160 mil estrelas no GitHub no início de 2026, o que faz dele o agente de código open source mais popular hoje

O Codex CLI é o agente de linha de comando da OpenAI, hospedado em openai/codex

Ele é licenciado sob Apache-2.0 e escrito majoritariamente em Rust (cerca de 95% do código)

Roda com modelos da própria OpenAI, a família GPT-5.x, e o foco declarado dele é segurança: execução isolada do shell num sandbox como recurso central

Ou seja, mesma categoria, DNA bem diferente

OpenCode vs Codex: comparação lado a lado

Coloquei os fatos de cada um na mesma tabela pra facilitar a leitura

Repara que a tabela quase se explica sozinha

O OpenCode é a ferramenta do "traga qualquer modelo", incluindo rodar local

O Codex é a ferramenta do "já vem afinado com o modelo da casa"

Quando escolher OpenCode e quando escolher Codex

Aqui é onde a decisão realmente acontece, porque não existe vencedor absoluto, existe o que combina com o SEU jeito de trabalhar

Escolhe OpenCode se você quer:

• Liberdade de modelo: plugar sua própria chave de mais de 75 provedores e trocar quando quiser
• Rodar modelo local via Ollama (Qwen3, Llama 3.3 e afins), sem depender de nuvem de ninguém
• Fugir de lock-in e ter mais controle do loop do agente
• Custo baixo, já que a ferramenta é MIT e você paga só o modelo que plugar

Um ponto pra ter no radar: rodar modelo local de verdade pede máquina forte, quase um PC da Nasa dependendo do modelo

Se a tua ideia é jogar isso num servidor dedicado em vez de torrar a máquina local, vale saber como escolher uma boa VPS antes de sair contratando qualquer coisa

Escolhe Codex se você quer:

• Velocidade e experiência polida, com menos decisões de configuração
• Execução isolada em sandbox como recurso central, se segurança e shell controlado te preocupam
• Ficar dentro do ecossistema OpenAI sem precisar montar setup de provedor

Resumindo o trade-off: OpenCode entrega flexibilidade e controle, Codex entrega velocidade e polimento com menos config

Configurando o OpenCode com modelo gratuito na prática

Eu já coloquei a mão nisso e gravei o processo inteiro

No vídeo abaixo eu mostro como instalar o OpenCode e rodar ele pelo terminal dentro do VS Code, e o mais interessante: programando de graça

A sacada foi plugar modelos gratuitos que rodam em servidor e não dependem da minha máquina

Dentro do OpenCode eu troco de modelo com o comando de barra /model, então dá pra testar um, não gostar, e pular pro outro na hora

Foi exatamente o que fiz: testei o modelo Nemotron gratuito, achei que ele não entregava o código direito, e troquei por outro modelo gratuito, que gerou bem melhor

Meu fluxo quando uso IA de qualidade duvidosa é particionar o prompt em etapas, pra não pedir tudo de uma vez e receber código zoado

1. Primeiro peço pra IA gerar um PRD do produto antes de codar qualquer coisa
2. Depois mando montar o scaffolding, a base do projeto
3. Só então parto pra funcionalidade principal
4. Na hora de integrar a aplicação a um modelo via OpenRouter, coloco a chave de API no arquivo .env e peço pra IA reiniciar o projeto

Nessa etapa de integração, um dos modelos gratuitos levou 4 minutos raciocinando pra aplicar as alterações

E aqui vai o aviso honesto: os modelos gratuitos podem demorar mesmo, por causa do volume de gente usando ao mesmo tempo

No fim eu ainda pedi pro próprio OpenCode subir o projeto pro GitHub via comandos automáticos, com os .env ignorados porque guardam as chaves

Abri o app final no navegador e ele funcionou: caixa pra colar código, botão de explicar e a explicação gerada pela IA aparecendo direitinho

Instalar o OpenCode, se você já tem o Node na máquina, é um comando só:

npm i -g opencode-ai@latest

Não se assuste com o nome opencode-ai no comando: esse é o pacote oficial publicado pelo projeto da SST, não tem nada a ver com o repositório antigo que foi arquivado

Se preferir, dá também por script ou Homebrew:

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
brew install opencode

Veredito: qual assistente de código por terminal escolher

Não dá pra cravar que um é melhor que o outro no vácuo, porque eles otimizam coisas diferentes

Se você é o tipo que gosta de escolher o modelo, testar opção gratuita, rodar local e ter controle fino do agente, o OpenCode é a casa natural

A liberdade de 75+ provedores mais Ollama, somada à licença MIT, é difícil de bater pra quem quer experimentar sem lock-in nem conta pra pagar de cara

Se você prefere abrir o terminal e sair codando com o mínimo de configuração, contando com sandbox e uma experiência mais afinada, o Codex CLI faz mais sentido

É velocidade e polimento em troca de ficar dentro do ecossistema OpenAI

No fim, a régua é essa: liberdade e controle de um lado, polimento e simplicidade do outro

Conclusão

A melhor forma de decidir OpenCode vs Codex não é lendo comparação, é rodando os dois num projeto pequeno e sentindo qual encaixa no teu fluxo

Escolhe um, instala e testa numa tarefa de verdade

Pra Codex:

npm i -g @openai/codex

Pra OpenCode (lembrando: opencode-ai é o pacote oficial do projeto da SST, não o repo antigo):

npm i -g opencode-ai@latest

Minha sugestão sincera pra começar sem gastar nada: parte pelo OpenCode com um modelo gratuito, monta um appzinho do zero e vê a IA trabalhar

Depois que pegar o jeito, aí sim você compara com calma e decide qual vira teu daily driver

até o próximo post! 🙂