Codex CLI против Codex Cloud: десять критериев выбора под задачу

Задача сформулирована, проект открыт, палец над Enter. Дальше вопрос, который в документации нигде не задан прямо: набрать codex в терминале своего проекта или открыть Codex Cloud и отдать работу в облако. Ошибка тут не косметическая: одни задачи в облаке физически не поедут, потому что их данных там нет, а другие зря сожгут лимит тарифа на самой тяжёлой модели.

Коротко, если читать только это:

• Граница проходит по git, а не по сложности задачи. Облако начинает работу с клона репозитория и переключения на ветку, поэтому незакоммиченные правки, локальный конфиг и файлы вне репозитория для него не существуют.
• Секретов у облачного агента нет по конструкции: они доступны только setup-скрипту и удаляются до старта агента. Задача, которой нужен живой ключ в рантайме, остаётся локальной.
• Интернета у облачного агента по умолчанию тоже нет — его включают списком разрешённых доменов, и это отдельное решение с отдельными рисками.
• Модель в облаке выбрать нельзя. По официальной таблице доступности на 11 августа 2026 в Codex Cloud работает единственная модель — GPT-5.6 Sol; Terra, Luna и остальные доступны только локально.
• Отдельного бюджета у облака нет: локальные сообщения и облачные чаты делят одно пятичасовое окно тарифа. «Отправлю в облако, чтобы не тратить лимит» — не работает.
• Передача работы официально двусторонняя: codex cloud exec отправляет задачу из терминала, codex apply забирает готовый дифф обратно.

Дальше — критерии по одному, с цифрами и оговорками, а в конце короткое дерево решения на четыре вопроса.

Что меняется при переносе задачи из терминала в облако

Локальный запуск и облачная задача выглядят одинаково — вы описываете результат словами. Различие в том, из чего агент собирает картину мира.

Локально Codex работает против вашей рабочей копии: те же файлы, та же ветка, те же установленные инструменты. Команды при этом идут не «с полным доступом к машине», а внутри песочницы операционной системы — OpenAI описывает это как ограниченное окружение вместо доступа по умолчанию, и отдельно подчёркивает, что песочница (технические границы) и одобрения (когда агент обязан спросить) — два разных слоя. Как именно эти слои настраиваются, разобрано в уроке про режимы одобрения и песочницу Codex; здесь важно одно: локально агент видит ваш реальный проект целиком.

OpenAI и Anthropic расследуют десятки тысяч инцидентов агентов: взломы и чужие ключи

Эссе Arthur Hayes «Safety First»: ИИ-долг, страховщики и ставка на печать денег

Агенты OpenAI 16 500 раз сканировали портал ООН UNCTADstat, подбирая поля API

Замедление развития ИИ: три разных плана лабораторий и релизы без паузы

Siri AI в iOS 27: как подключить ChatGPT и почему Claude пока есть только в коде

Облачная задача устроена иначе. Codex клонирует репозиторий, переключается на нужную ветку и работает в изолированном контейнере на стороне OpenAI. Предусловия жёсткие: подключённый GitHub, выбранные репозитории и созданное окружение — только после этого появляется первая задача. Что происходит внутри и как из этого получается готовый pull request, подробно разобрано в уроке как Codex Cloud выполняет задачу и открывает pull request.

Практический вывод из этой пары: в облако уезжает не ваш компьютер, а состояние репозитория. Всё, что живёт вне репозитория — незакоммиченная правка, локальный .env, поднятая база, приватная утилита из /usr/local/bin — остаётся на месте. Отсюда и растут все десять критериев ниже.

Если вы ещё не выбирали между поверхностями вообще, начните с карты: три способа запустить Codex объясняет, что CLI, облако и Codex в ChatGPT — один продукт с разными входами.

Десять критериев выбора: таблица решения локально или облако

Таблица построена по свойствам задачи, а не по вкусам. В последней колонке — то ограничение, из которого следует вердикт, чтобы можно было проверить логику, а не верить на слово. Все проверки — по официальной документации Codex на 11 августа 2026.

Читать таблицу удобнее не сверху вниз, а по первому «нет»: если хотя бы одна строка запрещает облако, дальше сравнивать нечего. Ниже — четыре критерия, которые чаще всего решают спор, и они же чаще всего ломают ожидания.

Незакоммиченный код: облако видит только то, что есть в репозитории

Самый частый сценарий провала выглядит так: разработчик правит файлы час, потом отправляет задачу в облако — и получает работу поверх кода, которого у него уже нет. Причина не в агенте: облачное окружение стартует с клона репозитория и переключается на ветку чата. Ваша рабочая копия туда не попадает.

Проверка перед отправкой занимает полминуты:

1. git status — рабочее дерево чистое? Незакоммиченное в облако не уедет.
2. git push — ветка есть на стороне GitHub? Облако берёт код оттуда, а не с диска.
3. Файлы, которых нет в репозитории (локальный конфиг, дампы, сертификаты), задаче нужны? Если да, облако отпадает.
4. Задача трогает то, что в .gitignore? Значит, работа локальная.

Если изоляция нужна, а уходить с машины нельзя, есть промежуточный вариант: worktree. В Codex в десктопном приложении ChatGPT для локальных окружений есть setup-скрипты, которые запускаются автоматически при создании нового worktree — именно потому, что новая директория ещё не настроена и в ней может не быть зависимостей. Это «локально, но в отдельной песочнице ветки», и по свойствам это ближе к локальному запуску, чем к облаку.

Секреты и ключи: почему облачный агент их не увидит принципиально

В облачном окружении секреты и переменные окружения разведены по фазам, и это не настройка, а архитектура. Секреты доступны только setup-скриптам: документация формулирует прямо — «for security reasons, secrets are removed before the agent phase starts». Переменные окружения, наоборот, живут весь чат, включая фазу агента.

Отсюда рабочее правило: секреты в облаке годятся, чтобы что-то поставить, и не годятся, чтобы чем-то пользоваться. Скачать приватный пакет из закрытого реестра на этапе подготовки — законный сценарий. Дать агенту ключ, которым он будет в процессе работы дёргать платёжный API или продовую базу, — нет, ключа у него в этот момент уже не будет.

Логика такого разделения понятна: агент читает содержимое репозитория и тексты из интернета, и всё это — потенциальный канал внушения (инъекции в промпт). Чем меньше у него на руках, тем меньше можно унести. Для вас это означает простое: задача с секретом в рантайме остаётся в локальном рабочем цикле Codex CLI в терминале, где ключи лежат там, где вы их и держите.

Интернет облачной задачи выключен по умолчанию: что от этого ломается

Второе ожидание, которое стоит поправить: «в облаке же есть интернет». У setup-фазы — да. У самой работы агента интернет выключен по умолчанию, и включается он не тумблером, а политикой.

Что доступно в настройке доступа (проверено 11 августа 2026):

Практический эффект: задача, которой нужно сходить в чужой API, скачать свежий пакет или проверить живой вебхук, при настройках по умолчанию сделает часть работы и не скажет, что упёрлась в сеть. Дальше вы либо возвращаете её локально, либо осознанно открываете домены — и берёте на себя перечисленные в той же документации риски: инъекции из недоверенного контента, утечку кода и секретов, загрузку уязвимых зависимостей.

Отдельная деталь для тех, кто ставит зависимости: setup-скрипты, как формулирует документация, «всё равно выполняются с доступом в интернет, чтобы вы могли поставить зависимости». То есть «поставить всё заранее, работать без сети» — это не костыль, а штатный дизайн облачных окружений. У пресета «Common dependencies» и список известен заранее: там npmjs.com, pypi.org, crates.io, maven.org, docker.io, github.com и ещё около семидесяти доменов пакетных менеджеров и репозиториев.

Модель в облаке не выбирается: доступна только GPT-5.6 Sol

Это тот критерий, который в разборах «local vs cloud» не встречается вообще, а стоит он дороже всех остальных.

Официальная страница моделей говорит прямо: «Currently, you can’t change the default model for Codex cloud chats». Локально модель задаётся в config.toml строкой model (один и тот же файл у CLI, IDE-расширения и приложения). А в таблице доступности моделей по поверхностям на 11 августа 2026 картина такая:

Семь моделей локально — и одна в облаке. Что из этого следует: в облаке нельзя удешевить задачу выбором модели. Поток однотипной мелкой работы, для которого локально берут быструю Luna, в облаке пойдёт на самой тяжёлой модели семейства. Какая модель под какую работу — разбор в уроке какая модель Codex под какую задачу.

Здесь же — предупреждение о свежести: две модели, GPT-5.4 и GPT-5.4 mini, уходят из Codex при входе через ChatGPT 31 августа 2026; замена от OpenAI — gpt-5.6-terra и gpt-5.6-luna соответственно, а вход по собственному API-ключу это не затрагивает. Если в вашем config.toml или в сохранённых агентах прописан gpt-5.4, эта строка перестанет работать через считанные недели.

Одно окно лимитов на локаль и облако: сколько задач влезает

Популярное заблуждение: облако — это «другой счётчик». Официальная страница тарифов повторяет одну и ту же сноску под таблицей каждого плана: лимиты локальных сообщений и облачных чатов делят одно пятичасовое окно, и сверху могут действовать недельные лимиты.

Нормы за пятичасовое окно OpenAI публикует диапазонами — расход зависит от модели, размера и сложности задачи (на 11 августа 2026):

Отдельная оговорка про эту таблицу: колонка «Cloud chats» у всех перечисленных моделей стоит как «недоступно», то есть отдельных норм по облачным чатам OpenAI не публикует — документированы только общее окно и то, что в облаке работает модель по умолчанию. Дальше идёт уже наш вывод, а не цифра из документации: если в облаке доступна одна модель, самая тяжёлая в семействе, то расход облачной задачи логично сопоставлять с её нормой. На Plus это 10–100 сообщений за пять часов, тогда как та же работа, разбитая локально на быстрой Luna, живёт в бюджете 250–2000 — разница в один-два порядка. Отсюда стратегия: облако имеет смысл там, где одна задача заменяет много обращений, а не там, где обращений много.

Как растянуть само окно и что делать при его исчерпании — отдельная тема урока лимиты Codex и как их растянуть.

Про деньги стоит добавить оговорку. По интернету разошлась оценка «облачная задача ≈ 34 кредита против ≈ 7 локально, то есть переплата примерно в пять раз»; её приводит автор Codex Knowledge Base, и её повторяют другие блоги. Считать её прайсом нельзя по двум причинам: стоимости задачи в кредитах OpenAI на своих страницах не публикует вовсе (там нормы сообщений), а сам замер сделан на GPT-5.4 — модели, которая в облаке недоступна и уходит из Codex 31 августа 2026. Как порядок величины «облако дороже локали» ориентир годный, как цифра для расчёта — нет.

И ещё один критерий доступа, который надо проверить до всех сравнений: при входе по собственному API-ключу облачной половины выбора не существует. В карточке этого способа входа у OpenAI записано «Codex in the CLI, SDK, or IDE extension» и прямо указано «No cloud-based features (GitHub code review, Slack, etc.)». Кому какой способ входа и тариф подходит — в уроке про тарифы и доступ к Codex. На платном командном плане, наоборот, у облака появляется бонус: в описании Business заявлены «Larger virtual machines to run cloud chats faster», то есть скорость облачной задачи зависит и от тарифа.

Пять живых сценариев: где остаться локально, а где отдать в облако

Шестой сценарий выбивается из пары «локально или облако», и о нём полезно знать: если вы не за компьютером, но задача обязана идти именно на вашей машине, есть Codex Remote — телефон управляет задачей, а выполняется она на подключённом Mac или PC, который должен быть включён и в сети. Одобрения команд при этом приходят на телефон. Как выглядит делегирование задач с телефона, разобрано в уроке Codex в ChatGPT и на телефоне.

Передача задачи в обе стороны: codex cloud exec и codex apply

Выбор поверхности — не приговор на всю задачу. Официальный справочник команд CLI описывает обе стороны перехода.

Локально → в облако. Команда codex cloud работает с облачными чатами прямо из терминала: без аргументов открывает интерактивный выбор, codex cloud exec отправляет задачу в настроенное окружение, codex cloud list отдаёт список последних чатов (в том числе в JSON — там есть id, url, title, status, updated_at, environment_id, environment_label, summary, is_review, attempt_total). Аутентификация та же, что у основного CLI; при неудачной отправке команда выходит с ненулевым кодом.

Порядок передачи, если работа уже начата у вас:

1. Довести локальную часть до состояния, которое можно закоммитить, и запушить ветку — иначе облако не увидит сделанного.
2. Сформулировать задачу как самостоятельную: у облачного агента не будет ни вашей истории терминала, ни ключей.
3. Отправить codex cloud exec с нужным окружением и продолжать работать дальше.

Из облака → к себе. Команда codex apply применяет последний дифф облачного чата к локальному репозиторию: нужны аутентификация и доступ к чату, Codex печатает пропатченные файлы и выходит с ненулевым кодом, если git apply не прошёл — например, из-за конфликта. Это честное поведение, и на нём стоит выстроить привычку: перед codex apply сделать локальный коммит или отдельную ветку, чтобы конфликт разрешался осознанно, а не поверх незафиксированной работы.

Слабые места перехода между локальным Codex и облаком: три ловушки

Механика перехода описана, но стык остаётся самым сырым местом продукта. Три вещи, которые стоит знать до того, как вы на них наткнётесь:

• Продолжить облачную задачу в облаке из десктопного приложения нельзя. В открытом баг-репорте #29694 (создан 23 июня 2026, по состоянию GitHub на 11 августа 2026 всё ещё открыт) описано: приложение видит облачную задачу, но в выборе места продолжения доступен только Local, а композер предлагает «create a new local task that references this cloud task». Обходной путь по словам автора репорта — веб-интерфейс: там то же облачное окружение видно и работает.
• Конфликт с параллельной работой никто не разрешит за вас. Пока облачная задача шла, вы могли править те же файлы; codex apply в этом случае просто честно упадёт. Практика простая: либо не трогать локально то, что отдали в облако, либо принимать дифф в отдельную ветку.
• Комбинация «облако плюс локальные правки» исторически была хрупкой. Баг #3028 (открыт 1 сентября 2025, закрыт 22 ноября 2025) описывал ситуацию, когда в расширении для VS Code при detached HEAD облачная задача не запускалась вовсе и падала с ошибкой в баннере. Проблема закрыта, но она хорошо показывает, где у этой связки тонко: нестандартное состояние git.

Отдельно про параллельные облачные задачи: сама возможность запускать их пачкой — это и есть профильное преимущество облака, и оно разбирается отдельно, вне этого урока.

Дерево решения за 30 секунд: четыре вопроса перед запуском

Если не хочется держать в голове таблицу, достаточно четырёх вопросов по порядку. Первое «стоп» и есть ответ.

1. Как вы вошли в Codex? По API-ключу — облака нет, дальше вопросы не нужны.
2. Всё нужное для задачи закоммичено и запушено? Нет и коммитить рано — работаем локально.
3. Нужны ли задаче секреты или живой внешний сервис в момент работы? Да — локально (или заранее готовим всё в setup-фазе и оставляем агента без сети).
4. Нужно ли уйти и получить готовую ветку с диффом, при этом задача воспроизводится из репозитория? Да — облако; нет — локально, там дешевле модель и быстрее обратная связь.

Что устареет первым в этом тексте: состав моделей и их доступность по поверхностям (уже назначен уход GPT-5.4 на 31 августа 2026), нормы сообщений в тарифах и состояние багов стыка. Версия Codex CLI на 11 августа 2026 — 0.147.0 (релиз от 7 августа 2026), а сама документация Codex переехала: адреса developers.openai.com/codex/* отдают постоянный редирект на learn.chatgpt.com/docs/*, и у любой страницы есть markdown-версия — достаточно добавить .md к адресу. Это самый быстрый способ сверить лимиты и таблицу моделей на день, когда вы это читаете.

FAQ

Codex работает локально без интернета?

Полностью офлайн — только в режиме локальных моделей. У локальных клиентов Codex есть OSS-режим: флаг --oss подключает провайдер Ollama или LM Studio, дефолт задаётся ключом oss_provider в config.toml, разовый выбор — флагом --local-provider. В обычном режиме код остаётся на машине, но сама модель работает на стороне OpenAI, поэтому сеть нужна. У облачных задач офлайн-варианта нет по определению.

Увидит ли облачная задача мои незакоммиченные изменения?

Нет. Облачное окружение клонирует репозиторий и переключается на ветку чата, поэтому в контейнер попадает только то, что есть в репозитории на стороне GitHub. Незакоммиченные правки, локальные конфиги и файлы из .gitignore останутся у вас. Перед отправкой стоит проверить git status и запушить ветку, иначе агент будет работать по устаревшему коду.

Можно ли выбрать модель для облачной задачи?

Нет. Документация Codex прямо говорит, что модель по умолчанию для облачных чатов изменить нельзя, а в таблице доступности на 11 августа 2026 у Codex Cloud отмечена единственная модель — GPT-5.6 Sol. Локально выбор есть: модель задаётся строкой model в config.toml для CLI, IDE-расширения и приложения, и туда попадают все семь моделей списка.

Тратит ли облачная задача тот же лимит, что локальная?

Да. Под тарифными таблицами OpenAI стоит сноска: лимиты локальных сообщений и облачных чатов делят одно пятичасовое окно, плюс могут действовать недельные ограничения. Отдельного облачного бюджета не существует. С учётом того, что в облаке работает только самая тяжёлая модель, окно там расходуется быстрее, чем при локальной работе на быстрой модели.

Что делать, если я вошёл в Codex по API-ключу, а нужна облачная задача?

Придётся входить через ChatGPT: в описании входа по API-ключу указаны только CLI, SDK и IDE-расширение, а облачные возможности (включая ревью в GitHub и интеграцию со Slack) для него прямо помечены как недоступные. Оплата по токенам API при этом остаётся отдельной моделью расходов и на пятичасовые окна тарифов ChatGPT не влияет.

Можно ли перенести незаконченную облачную задачу к себе на машину?

Забрать результат — да: codex apply применяет последний дифф облачного чата к локальному репозиторию и выходит с ненулевым кодом, если git apply не сработал. Продолжить саму облачную задачу из десктопного приложения на 11 августа 2026 нельзя — открытый баг #29694 описывает, что доступен только вариант Local; для продолжения в облаке используйте веб-интерфейс.