Codex CLI проти Codex Cloud: десять критеріїв вибору під завдання

Завдання сформульоване, проєкт відкритий, палець над Enter. Далі питання, якого в документації прямо ніде не поставлено: набрати codex у терміналі свого проєкту чи відкрити Codex Cloud і віддати роботу в хмару. Помилка тут не косметична: одні завдання в хмарі фізично не поїдуть, бо їхніх даних там немає, а інші марно спалять ліміт тарифу на найважчій моделі.

Стисло, якщо читати лише це:

• Межа проходить по git, а не по складності завдання. Хмара починає роботу з клону репозиторію та перемикання на гілку, тому незакомічені правки, локальний конфіг і файли поза репозиторієм для неї не існують.
• Секретів у хмарного агента немає за конструкцією: вони доступні тільки setup-скрипту й вилучаються до старту агента. Завдання, якому потрібен живий ключ під час роботи, залишається локальним.
• Інтернету в хмарного агента типово теж немає — його вмикають списком дозволених доменів, і це окреме рішення з окремими ризиками.
• Модель у хмарі вибрати не можна. За офіційною таблицею доступності на 11 серпня 2026 у Codex Cloud працює єдина модель — GPT-5.6 Sol; Terra, Luna та решта доступні тільки локально.
• Окремого бюджету хмара не дає: локальні повідомлення й хмарні чати ділять одне п’ятигодинне вікно тарифу. «Відправлю в хмару, щоб не витрачати ліміт» — не працює.
• Передавання роботи офіційно двостороннє: codex cloud exec надсилає завдання з термінала, codex apply забирає готовий дифф назад.

Далі — критерії по одному, з цифрами та застереженнями, а в кінці коротке дерево рішення на чотири питання.

Що змінюється, коли завдання йде з термінала в хмару

Локальний запуск і хмарне завдання виглядають однаково — ви описуєте результат словами. Різниця в тому, з чого агент збирає картину світу.

Локально Codex працює проти вашої робочої копії: ті самі файли, та сама гілка, ті самі встановлені інструменти. Команди при цьому виконуються не «з повним доступом до машини», а всередині пісочниці операційної системи — OpenAI описує це як обмежене середовище замість доступу за замовчуванням і окремо підкреслює, що пісочниця (технічні межі) та схвалення (коли агент зобов’язаний спитати) — два різні шари. Як саме ці шари налаштовуються, розібрано в уроці про режими схвалення та пісочницю Codex; тут важливо одне: локально агент бачить ваш справжній проєкт цілком.

GPT-6.1 Astra не вийде в жовтні: модель обманювала й діяла без дозволу

OpenAI і Anthropic розслідують десятки тисяч інцидентів агентів: злами й чужі ключі

Есе Arthur Hayes «Safety First»: борг ШІ, страховики й ставка на друк грошей

Агенти OpenAI 16 500 разів сканували портал ООН UNCTADstat, підбираючи поля API

Уповільнення розвитку ШІ: три різні плани лабораторій і релізи без паузи

Хмарне завдання побудоване інакше. Codex клонує репозиторій, перемикається на потрібну гілку й працює в ізольованому контейнері на боці OpenAI. Передумови жорсткі: підключений GitHub, вибрані репозиторії та створене середовище — лише після цього з’являється перше завдання. Що відбувається всередині і як із цього виходить готовий pull request, докладно розібрано в уроці як Codex Cloud виконує завдання й відкриває pull request.

Практичний висновок із цієї пари: у хмару їде не ваш комп’ютер, а стан репозиторію. Усе, що живе поза репозиторієм — незакомічена правка, локальний .env, піднята база, приватна утиліта з /usr/local/bin — залишається на місці. Звідси й виростають усі десять критеріїв нижче.

Якщо ви взагалі ще не вибирали між поверхнями, почніть із карти: три способи запустити Codex пояснює, що CLI, хмара і Codex у ChatGPT — один продукт із різними входами.

Десять критеріїв вибору: таблиця рішення локально чи хмара

Таблицю побудовано за властивостями завдання, а не за смаками. У останній колонці — те обмеження, з якого випливає вердикт, щоб можна було перевірити логіку, а не вірити на слово. Усі перевірки — за офіційною документацією Codex на 11 серпня 2026.

Читати таблицю зручніше не згори вниз, а за першим «ні»: якщо хоча б один рядок забороняє хмару, далі порівнювати нічого. Нижче — чотири критерії, які найчастіше вирішують спір, і вони ж найчастіше руйнують сподівання.

Незакомічений код: хмара бачить лише те, що є в репозиторії

Найчастіший сценарій провалу виглядає так: розробник годину править файли, потім надсилає завдання в хмару — і отримує роботу поверх коду, якого в нього вже немає. Причина не в агенті: хмарне середовище стартує з клону репозиторію й перемикається на гілку чату. Ваша робоча копія туди не потрапляє.

Перевірка перед відправленням займає пів хвилини:

1. git status — робоче дерево чисте? Незакомічене в хмару не поїде.
2. git push — гілка є на боці GitHub? Хмара бере код звідти, а не з диска.
3. Файли, яких немає в репозиторії (локальний конфіг, дампи, сертифікати), завданню потрібні? Якщо так, хмара відпадає.
4. Завдання торкається того, що в .gitignore? Отже, робота локальна.

Якщо ізоляція потрібна, а йти з машини не можна, є проміжний варіант: worktree. У Codex у застосунку ChatGPT для локальних середовищ є setup-скрипти, які запускаються автоматично під час створення нового worktree — саме тому, що новий каталог ще не налаштований і в ньому може не бути залежностей. Це «локально, але в окремій пісочниці гілки», і за властивостями це ближче до локального запуску, ніж до хмари.

Секрети і ключі: чому хмарний агент їх не побачить принципово

У хмарному середовищі секрети та змінні середовища розведені за фазами, і це не налаштування, а архітектура. Секрети доступні тільки setup-скриптам: документація формулює прямо — «for security reasons, secrets are removed before the agent phase starts». Змінні середовища, навпаки, живуть увесь чат, включно з фазою агента.

Звідси робоче правило: секрети в хмарі годяться, щоб щось встановити, і не годяться, щоб чимось користуватися. Завантажити приватний пакет із закритого реєстру на етапі підготовки — законний сценарій. Дати агентові ключ, яким він під час роботи звертатиметься до платіжного API чи продової бази, — ні, ключа в нього на той момент уже не буде.

Логіка такого розділення зрозуміла: агент читає вміст репозиторію й тексти з інтернету, і все це — потенційний канал внушення (інʼєкції в промпт). Що менше в нього на руках, то менше можна винести. Для вас це означає просте: завдання із секретом під час роботи залишається в локальному робочому циклі Codex CLI у терміналі, де ключі лежать там, де ви їх і тримаєте.

Інтернет хмарного завдання вимкнений типово: що від цього ламається

Друге сподівання, яке варто виправити: «у хмарі ж є інтернет». У setup-фази — так. У самої роботи агента інтернет вимкнений за замовчуванням, і вмикається він не тумблером, а політикою.

Що доступно в налаштуванні доступу (перевірено 11 серпня 2026):

Практичний ефект: завдання, якому треба звернутися до чужого API, завантажити свіжий пакет або перевірити живий вебхук, за налаштуваннями за замовчуванням зробить частину роботи й не скаже, що вперлося в мережу. Далі ви або повертаєте його локально, або свідомо відкриваєте домени — і берете на себе перелічені в тій самій документації ризики: інʼєкції з недовіреного контенту, витік коду й секретів, завантаження уразливих залежностей.

Окрема деталь для тих, хто ставить залежності: setup-скрипти, як формулює документація, «все одно виконуються з доступом до інтернету, щоб ви могли встановити залежності». Тобто «поставити все заздалегідь, працювати без мережі» — це не костур, а штатний дизайн хмарних середовищ. У пресета «Common dependencies» і список відомий заздалегідь: там npmjs.com, pypi.org, crates.io, maven.org, docker.io, github.com і ще близько сімдесяти доменів пакетних менеджерів та репозиторіїв.

Модель у хмарі не вибирається: доступна тільки GPT-5.6 Sol

Це той критерій, якого в розборах «local vs cloud» немає взагалі, а коштує він найдорожче.

Офіційна сторінка моделей говорить прямо: «Currently, you can’t change the default model for Codex cloud chats». Локально модель задається в config.toml рядком model (один і той самий файл у CLI, розширення для IDE та застосунку). А в таблиці доступності моделей за поверхнями на 11 серпня 2026 картина така:

Сім моделей локально — і одна в хмарі. Що з цього випливає: у хмарі не можна здешевити завдання вибором моделі. Потік однотипної дрібної роботи, для якого локально беруть швидку Luna, у хмарі піде на найважчій моделі сімʼї. Яка модель під яку роботу — розбір в уроці яка модель Codex під яке завдання.

Тут же — попередження про свіжість: дві моделі, GPT-5.4 і GPT-5.4 mini, ідуть із Codex при вході через ChatGPT 31 серпня 2026; заміна від OpenAI — gpt-5.6-terra і gpt-5.6-luna відповідно, а вхід за власним API-ключем це не зачіпає. Якщо у вашому config.toml або в збережених агентах прописано gpt-5.4, цей рядок перестане працювати за кілька тижнів.

Одне вікно лімітів на локаль і хмару: скільки завдань влізає

Поширена хиба: хмара — це «інший рахівник». Офіційна сторінка тарифів повторює ту саму примітку під таблицею кожного плану: ліміти локальних повідомлень і хмарних чатів ділять одне п’ятигодинне вікно, і згори можуть діяти тижневі ліміти.

Норми за п’ятигодинне вікно OpenAI публікує діапазонами — витрата залежить від моделі, розміру та складності завдання (на 11 серпня 2026):

Окреме застереження щодо цієї таблиці: колонка «Cloud chats» у всіх перелічених моделей стоїть як «недоступно», тобто окремих норм за хмарними чатами OpenAI не публікує — задокументовано лише спільне вікно і те, що в хмарі працює модель за замовчуванням. Далі йде вже наш висновок, а не цифра з документації: якщо в хмарі доступна одна модель, найважча в сімʼї, то витрату хмарного завдання логічно порівнювати з її нормою. На Plus це 10–100 повідомлень за пʼять годин, тоді як та сама робота, розбита локально на швидкій Luna, живе в бюджеті 250–2000 — різниця в один-два порядки. Звідси стратегія: хмара має сенс там, де одне завдання замінює багато звернень, а не там, де звернень багато.

Як розтягнути саме вікно і що робити, коли воно вичерпалося — окрема тема уроку ліміти Codex і як їх розтягнути.

Про гроші варто додати застереження. Інтернетом розійшлася оцінка «хмарне завдання ≈ 34 кредити проти ≈ 7 локально, тобто переплата приблизно вп’ятеро»; її наводить автор Codex Knowledge Base, і її повторюють інші блоги. Вважати її прайсом не можна з двох причин: вартості завдання в кредитах OpenAI на своїх сторінках не публікує зовсім (там норми повідомлень), а сам замір зроблено на GPT-5.4 — моделі, яка в хмарі недоступна й іде з Codex 31 серпня 2026. Як порядок величини «хмара дорожча за локаль» орієнтир годящий, як цифра для розрахунку — ні.

І ще один критерій доступу, який треба перевірити до всіх порівнянь: під час входу за власним API-ключем хмарної половини вибору не існує. У картці цього способу входу в OpenAI записано «Codex in the CLI, SDK, or IDE extension» і прямо вказано «No cloud-based features (GitHub code review, Slack, etc.)». Кому який спосіб входу й тариф підходить — в уроці про тарифи та доступ до Codex. На платному командному плані, навпаки, у хмари зʼявляється бонус: в описі Business заявлено «Larger virtual machines to run cloud chats faster», тобто швидкість хмарного завдання залежить і від тарифу.

Пʼять живих сценаріїв: де залишитися локально, а де віддати в хмару

Шостий сценарій вибивається з пари «локально чи хмара», і про нього корисно знати: якщо ви не за комп’ютером, але завдання зобов’язане йти саме на вашій машині, є Codex Remote — телефон керує завданням, а виконується воно на підключеному Mac або PC, який має бути ввімкнений і в мережі. Схвалення команд при цьому надходять на телефон. Як виглядає делегування завдань із телефона, розібрано в уроці Codex у ChatGPT і на телефоні.

Передавання завдання в обидва боки: codex cloud exec і codex apply

Вибір поверхні — не присуд на все завдання. Офіційний довідник команд CLI описує обидві сторони переходу.

Локально → у хмару. Команда codex cloud працює з хмарними чатами прямо з термінала: без аргументів відкриває інтерактивний вибір, codex cloud exec надсилає завдання в налаштоване середовище, codex cloud list віддає список останніх чатів (зокрема у JSON — там є id, url, title, status, updated_at, environment_id, environment_label, summary, is_review, attempt_total). Автентифікація та сама, що в основного CLI; за невдалого надсилання команда виходить із ненульовим кодом.

Порядок передавання, якщо роботу вже почато у вас:

1. Довести локальну частину до стану, який можна закомітити, і запушити гілку — інакше хмара не побачить зробленого.
2. Сформулювати завдання як самостійне: у хмарного агента не буде ні вашої історії термінала, ні ключів.
3. Надіслати codex cloud exec із потрібним середовищем і працювати далі.

Із хмари → до себе. Команда codex apply застосовує останній дифф хмарного чату до локального репозиторію: потрібні автентифікація й доступ до чату, Codex друкує пропатчені файли і виходить із ненульовим кодом, якщо git apply не пройшов — наприклад, через конфлікт. Це прозора поведінка, і на ній варто вибудувати звичку: перед codex apply зробити локальний коміт або окрему гілку, щоб конфлікт розвʼязувався свідомо, а не поверх незафіксованої роботи.

Слабкі місця переходу між локальним Codex і хмарою: три пастки

Механіку переходу описано, але стик залишається найсирішим місцем продукту. Три речі, які варто знати до того, як ви на них натрапите:

• Продовжити хмарне завдання в хмарі із застосунку для комп’ютера не можна. У відкритому баг-репорті #29694 (створений 23 червня 2026, за станом GitHub на 11 серпня 2026 усе ще відкритий) описано: застосунок бачить хмарне завдання, але у виборі місця продовження доступний лише Local, а композер пропонує «create a new local task that references this cloud task». Обхідний шлях за словами автора репорту — вебінтерфейс: там те саме хмарне середовище видно й воно працює.
• Конфлікт із паралельною роботою ніхто не розв’яже за вас. Поки хмарне завдання йшло, ви могли правити ті самі файли; codex apply у цьому разі просто впаде. Практика проста: або не торкатися локально того, що віддали в хмару, або приймати дифф в окрему гілку.
• Комбінація «хмара плюс локальні правки» історично була крихкою. Баг #3028 (відкритий 1 вересня 2025, закритий 22 листопада 2025) описував ситуацію, коли в розширенні для VS Code за detached HEAD хмарне завдання не запускалося зовсім і падало з помилкою в банері. Проблему закрито, але вона добре показує, де в цієї звʼязки тонко: нестандартний стан git.

Окремо про паралельні хмарні завдання: сама можливість запускати їх пачкою — це і є профільна перевага хмари, і вона розбирається окремо, поза цим уроком.

Дерево рішення за 30 секунд: чотири питання перед запуском

Якщо не хочеться тримати в голові таблицю, достатньо чотирьох питань по порядку. Перше «стоп» і є відповідь.

1. Як ви увійшли в Codex? За API-ключем — хмари немає, далі питання не потрібні.
2. Усе потрібне для завдання закомічено й запушено? Ні, а комітити рано — працюємо локально.
3. Чи потрібні завданню секрети або живий зовнішній сервіс під час роботи? Так — локально (або заздалегідь готуємо все в setup-фазі й залишаємо агента без мережі).
4. Чи потрібно піти й отримати готову гілку з диффом, і при цьому завдання відтворюється з репозиторію? Так — хмара; ні — локально, там дешевша модель і швидший зворотний звʼязок.

Що застаріє першим у цьому тексті: склад моделей і їхня доступність за поверхнями (уже призначено вихід GPT-5.4 на 31 серпня 2026), норми повідомлень у тарифах і стан багів стику. Версія Codex CLI на 11 серпня 2026 — 0.147.0 (реліз від 7 серпня 2026), а сама документація Codex переїхала: адреси developers.openai.com/codex/* віддають постійний редирект на learn.chatgpt.com/docs/*, і в будь-якої сторінки є markdown-версія — достатньо додати .md до адреси. Це найшвидший спосіб звірити ліміти й таблицю моделей на день, коли ви це читаєте.

Часті запитання

Чи працює Codex локально без інтернету?

Повністю офлайн — тільки в режимі локальних моделей. У локальних клієнтів Codex є OSS-режим: флаг --oss підключає провайдер Ollama або LM Studio, типове значення задається ключем oss_provider у config.toml, разовий вибір — флагом --local-provider. У звичайному режимі код залишається на машині, але сама модель працює на боці OpenAI, тому мережа потрібна. У хмарних завдань офлайн-варіанта немає за визначенням.

Чи побачить хмарне завдання мої незакомічені зміни?

Ні. Хмарне середовище клонує репозиторій і перемикається на гілку чату, тому в контейнер потрапляє лише те, що є в репозиторії на боці GitHub. Незакомічені правки, локальні конфіги й файли з .gitignore залишаться у вас. Перед відправленням варто перевірити git status і запушити гілку, інакше агент працюватиме за застарілим кодом.

Чи можна вибрати модель для хмарного завдання?

Ні. Документація Codex прямо каже, що модель за замовчуванням для хмарних чатів змінити не можна, а в таблиці доступності на 11 серпня 2026 у Codex Cloud позначено єдину модель — GPT-5.6 Sol. Локально вибір є: модель задається рядком model у config.toml для CLI, розширення IDE та застосунку, і туди потрапляють усі сім моделей списку.

Чи витрачає хмарне завдання той самий ліміт, що локальне?

Так. Під тарифними таблицями OpenAI стоїть примітка: ліміти локальних повідомлень і хмарних чатів ділять одне п’ятигодинне вікно, плюс можуть діяти тижневі обмеження. Окремого хмарного бюджету не існує. З огляду на те, що в хмарі працює лише найважча модель, вікно там витрачається швидше, ніж під час локальної роботи на швидкій моделі.

Що робити, якщо я увійшов у Codex за API-ключем, а потрібне хмарне завдання?

Доведеться входити через ChatGPT: в описі входу за API-ключем указані лише CLI, SDK та розширення для IDE, а хмарні можливості (включно з ревʼю в GitHub та інтеграцією зі Slack) для нього прямо позначені як недоступні. Оплата за токенами API при цьому залишається окремою моделлю витрат і на п’ятигодинні вікна тарифів ChatGPT не впливає.

Чи можна перенести незакінчене хмарне завдання до себе на машину?

Забрати результат — так: codex apply застосовує останній дифф хмарного чату до локального репозиторію й виходить із ненульовим кодом, якщо git apply не спрацював. Продовжити саме хмарне завдання із застосунку для комп’ютера на 11 серпня 2026 не можна — відкритий баг #29694 описує, що доступний лише варіант Local; для продовження в хмарі використовуйте вебінтерфейс.