--- title: "Codex CLI Tutorial deutsch" description: "OpenAI Codex CLI Tutorial: installieren, mit ChatGPT oder API-Key anmelden, eine AGENTS.md schreiben und deine erste Aufgabe sicher ausführen. Aktuelles Setup fuer 2026." type: "guide" locale: "de-CH" category: "Codex" canonical: "https://agenticschool.dev/de/ratgeber/codex-cli-tutorial" datePublished: "2026-06-13" dateModified: "2026-06-13" --- # Codex CLI Tutorial deutsch - Kategorie: Codex - Keywords: codex cli tutorial, openai codex cli, codex cli setup, agents.md, codex cli getting started - Kanonische URL: https://agenticschool.dev/de/ratgeber/codex-cli-tutorial - Sprache: de-CH > OpenAI Codex CLI Tutorial: installieren, mit ChatGPT oder API-Key anmelden, eine AGENTS.md schreiben und deine erste Aufgabe sicher ausführen. Aktuelles Setup fuer 2026. Codex CLI ist OpenAIs Terminal-basierter Coding Agent: Du führst einen Befehl in deinem Projekt aus, beschreibst in normaler Sprache, was du willst, und der Agent liest deine Dateien, plant, editiert Code und führt Befehle in deinem Terminal aus. Dieses Tutorial bringt dich von "nichts installiert" zu einem produktiven ersten Workflow: wie du Codex CLI installierst, dich anmeldest (mit deinem ChatGPT-Account oder einem API-Key), ihm mit einer AGENTS.md Projektregeln gibst und eine erste Aufgabe sicher ausführst. Wenn du ihn gegen Anthropics Agent abwägst, siehe unseren Vergleich Claude Code vs Codex CLI; die zwei sind nahe Verwandte und die Gewohnheiten übertragen sich. Alles hier wurde im Juni 2026 gegen die offizielle OpenAI-Codex-Doku geprüft, und weil dieses Tool sich schnell entwickelt, sind die exakten Befehle der Teil, den du gegen die Doku doppelt prüfen solltest. ## Was Codex CLI ist Codex CLI ist ein Agent Harness von OpenAI: ein leichtgewichtiger Coding Agent, der in deinem Terminal läuft, ein Modell in einen Loop mit Tools (Dateien lesen, Dateien editieren, Shell-Befehle ausführen) einpackt und direkt in deinem Repository auf ein Ziel hin arbeitet, das du setzt. Wie Claude Code gibt er dir nicht nur Snippets zum Einfügen; er macht Multi-File-Änderungen und führt Befehle aus, und du behältst die Kontrolle, indem du prüfst, was er vorschlägt, und die wichtigen Aktionen freigibst. Er ist Open-Source und wuchs schnell: Anfang 2026 hatte er zwei Millionen wöchentlich aktive Nutzer überschritten. Das Projekt-Konfigurationsmodell ist AGENTS.md, eine offene, tool-agnostische Konvention, um einem Coding Agent seine stehenden Anweisungen zu geben, das Codex-Äquivalent zu Claude Codes CLAUDE.md. Siehe das Glossar zum Agent Harness für das zugrundeliegende Konzept. - Ein Terminal-Coding-Agent, der Code in deinem Repo liest, editiert und ausführt, kein Autocomplete. - Du beaufsichtigst: Er schlägt Aktionen vor und du gibst die wichtigen frei. - Open-Source, mit mehr als zwei Millionen wöchentlich aktiven Nutzern Anfang 2026. - Konfiguriert mit AGENTS.md, einer offenen, tool-agnostischen Konvention für stehende Anweisungen. ## Codex CLI installieren Installiere Codex CLI mit npm oder Homebrew. Die npm-Installation legt das codex-Binary global auf deinen Pfad und braucht Node.js 18 oder neuer; der Homebrew-Cask ist die bequeme Option auf macOS. Wähl eines, dann bestätige, dass es auf deinem Pfad ist. Diese Befehle sind Stand Juni 2026 gegen den offiziellen Quickstart, aber weil das Tool sich schnell bewegt, prüfe die OpenAI-Codex-Doku, falls sich etwas verschoben hat. ```bash # npm (needs Node.js 18+) npm install -g @openai/codex # Homebrew on macOS brew install --cask codex # Confirm it is installed and on your path codex --version ``` Installiere Codex CLI mit npm oder Homebrew, dann prüfe die Version. Im Juni 2026 gegen die offizielle Doku geprüft. ## Anmelden Beim ersten Start fordert Codex dich zur Authentifizierung auf, und du hast zwei Wege. Der empfohlene für die meisten ist die Anmeldung mit deinem ChatGPT-Account, der Codex als Teil eines bezahlten ChatGPT-Plans (Plus, Pro, Business, Edu oder Enterprise) nutzt. Die Alternative ist ein OpenAI-API-Key, pro Token abgerechnet, die richtige Wahl für Automatisierung, CI oder wenn du nutzungsbasierte Abrechnung bevorzugst; beachte, dass sich manche Funktionalität zwischen beiden unterscheiden kann. Um einen Key zu nutzen, setz ihn als Umgebungsvariable vor dem Start, oder folge dem In-App-Login-Flow für ChatGPT. Führ einfach codex aus und wähl "Sign in with ChatGPT", wenn du dazu aufgefordert wirst. ```bash # Start Codex; on first run it walks you through sign-in codex # Option A (recommended): choose "Sign in with ChatGPT" in the prompt # uses your paid ChatGPT plan (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise) # Option B: authenticate with an API key (good for CI and automation) export OPENAI_API_KEY="your-api-key" codex ``` Authentifiziere mit deinem ChatGPT-Account (empfohlen) oder einem OpenAI-API-Key für Automatisierung und CI. ## Ihm mit AGENTS.md Regeln geben AGENTS.md ist, wie du Codex die stehenden Regeln deines Projekts beibringst, dieselbe Rolle, die CLAUDE.md für Claude Code spielt, und weil es eine offene Konvention ist, lesen sie viele Agenten. Codex baut beim Start eine Instruction Chain, läuft von einer globalen Datei hinunter zu deinem aktuellen Verzeichnis und verkettet sie, wobei Dateien näher an deinem Arbeitsverzeichnis bei einem Konflikt Vorrang haben. Das heisst drei nützliche Scopes: eine globale ~/.codex/AGENTS.md für deine persönlichen Defaults, eine AGENTS.md im Wurzelverzeichnis deines Repos für Projektregeln, die alle teilen, und verschachtelte AGENTS.md-Dateien in Unterverzeichnissen für bereichsspezifische Overrides. Halte sie fokussiert auf Setup, Konventionen und Test-Anforderungen; Codex respektiert ein Standard-Grössenlimit (etwa 32 KiB über die Chain), und wie jede Datei mit stehenden Anweisungen schlägt eine knappe eine ausufernde. ```markdown # AGENTS.md (at your repository root) ## Setup - Install with `bun install`. The dev server is `bun run dev`. ## Conventions - TypeScript only. Use "-" not em dashes. Border radius is always rounded-sm. ## Tests and quality gate - Before you call a task done, run: bun run lint && bun run typecheck && bun run test. ## Out of scope - Do not edit files under /generated; they are built, not hand-edited. ``` Eine kompakte AGENTS.md im Repo-Wurzelverzeichnis. Codex liest global, dann Projekt, dann verschachtelte Dateien, die nächste gewinnt. ## Deine erste Aufgabe Öffne ein Terminal in dem Projekt, an dem du arbeiten willst, und führe codex aus. Fang klein an, um Vertrauen aufzubauen: Bitte ihn, das Projekt zu erklären oder zu finden, wo etwas liegt, bevor du ihn etwas ändern lässt. Wenn du eine Änderung verlangst, lass ihn bevorzugt zuerst seinen Ansatz vorschlagen, prüfe die Änderung, die er macht, und halte deine Tests grün. Eine Sicherheitsgewohnheit, die die Doku empfiehlt, ist, einen sauberen Git-Checkpoint vor einer Aufgabe und wieder danach zu committen, sodass eine Änderung, die dir nicht gefällt, einen git restore entfernt ist. Codex bietet Approval-Modi, die steuern, wie viel er ohne Nachfragen tun darf; beginne vorsichtiger, wo er fragt, bevor er Befehle ausführt oder editiert, und lockere ihn erst, sobald du dem Workflow auf einem Repo vertraust. - Führe codex in deinem Projekt aus; beginne mit einer Nur-Lesen-Anfrage wie "explain what this project does". - Für Edits lass ihn den Ansatz vorschlagen, dann prüfe den Diff, bevor du ihn akzeptierst. - Committe einen Git-Checkpoint vor und nach einer Aufgabe, sodass du sauber zurückrollen kannst. - Beginne mit einem vorsichtigen Approval-Modus (er fragt vor dem Handeln) und lockere ihn erst, wenn du ihm vertraust. ## Wie es weitergeht Sobald die Basics sitzen, sind die Gewohnheiten, die Codex zuverlässig machen, dieselben, die jeden Coding Agent zuverlässig machen, und sie übertragen sich direkt aus unseren anderen Guides. Lehn dich an den Guide Prompt Patterns fuer Coding Agents für das gute Briefen, den Context-Engineering-Guide für ein scharfes Window bei langen Aufgaben und die Pillar What Is Agentic Engineering für die Disziplin, zu dirigieren und zu verifizieren statt ungeprüften Output zu akzeptieren. Wenn du auch Anthropics Agent nutzt, legt der Vergleich Claude Code vs Codex CLI dar, wo jeder passt, und der Foundations-Kurs installiert und führt beide nebeneinander aus. - Prompt Patterns fuer Coding Agents: wie du Codex mit einer Spec, Beispielen und einem Verification Loop briefst. - Context Engineering: halte sein Context Window über lange Aufgaben scharf. - Claude Code vs Codex CLI: welcher Terminal-Agent zu welchem Job passt. - Foundations-Kurs: installiert und führt Claude Code und Codex nebeneinander aus. ## Schritte ### 1. Codex CLI installieren Installiere mit npm ("npm install -g @openai/codex", braucht Node.js 18+) oder Homebrew ("brew install --cask codex" auf macOS). Bestätige mit "codex --version". ### 2. Anmelden Führe "codex" aus und wähl "Sign in with ChatGPT", um einen bezahlten ChatGPT-Plan zu nutzen, oder setz OPENAI_API_KEY in deiner Umgebung, um mit einem API-Key für Automatisierung und CI zu authentifizieren. ### 3. Eine AGENTS.md schreiben Füg eine AGENTS.md im Wurzelverzeichnis deines Repos mit deinem Setup, deinen Konventionen und dem Quality-Gate-Befehl hinzu. Codex liest globale, Projekt- und verschachtelte Dateien, wobei die nächste am Arbeitsverzeichnis gewinnt. ### 4. Eine erste Aufgabe sicher ausführen Führe "codex" in deinem Projekt aus, beginne mit einer Nur-Lesen-Anfrage, committe einen Git-Checkpoint vor und nach, und nutze einen vorsichtigen Approval-Modus, sodass er fragt, bevor er Befehle ausführt oder editiert. ### 5. Prüfen und weitermachen Lies den Diff, bevor du eine Änderung akzeptierst, halte deine Tests grün, und lockere den Approval-Modus erst, sobald du dem Workflow auf diesem Repo vertraust. ## Häufige Fragen ### Wie installiere ich OpenAI Codex CLI? Installiere es mit npm via "npm install -g @openai/codex" (das Node.js 18 oder neuer braucht), oder auf macOS mit Homebrew via "brew install --cask codex". Bestätige die Installation mit "codex --version". Diese Befehle sind Stand Juni 2026; prüfe die offizielle OpenAI-Codex-Doku, da das Tool sich entwickelt. ### Wie melde ich mich bei Codex CLI an? Führe "codex" aus und du wirst zur Authentifizierung aufgefordert. Der empfohlene Weg ist "Sign in with ChatGPT", der Codex als Teil eines bezahlten ChatGPT-Plans (Plus, Pro, Business, Edu oder Enterprise) nutzt. Alternativ setz die Umgebungsvariable OPENAI_API_KEY, um mit einem API-Key zu authentifizieren, was zu Automatisierung und CI passt. ### Was ist AGENTS.md in Codex CLI? AGENTS.md ist die Datei, die Codex die stehenden Anweisungen deines Projekts gibt, dieselbe Rolle, die CLAUDE.md für Claude Code spielt. Codex baut eine Instruction Chain aus einer globalen ~/.codex/AGENTS.md, dann einer AGENTS.md im Repo-Wurzelverzeichnis, dann verschachtelten Dateien in Unterverzeichnissen, verkettet sie, wobei die Datei am nächsten zu deinem Arbeitsverzeichnis Vorrang hat. ### Ist Codex CLI kostenlos? Codex CLI selbst ist Open-Source, aber die Nutzung braucht entweder einen bezahlten ChatGPT-Plan (Anmeldung mit deinem ChatGPT-Account) oder einen OpenAI-API-Key, pro Token abgerechnet. Es gibt keine voll kostenlose Stufe, um den Agenten zu betreiben; du zahlst über einen dieser zwei Wege. ### Was ist der Unterschied zwischen Codex CLI und Claude Code? Beide sind Terminal-basierte Coding Agents, die Code in deinem Repo lesen, editieren und ausführen. Codex CLI ist OpenAIs, konfiguriert mit AGENTS.md und angemeldet via ChatGPT oder API-Key; Claude Code ist Anthropics, konfiguriert mit CLAUDE.md. Die Workflows sind sehr ähnlich. Siehe unseren Vergleich Claude Code vs Codex CLI für eine aktuelle, ehrliche Aufschlüsselung. ### Wie führe ich meine erste Aufgabe mit Codex CLI sicher aus? Öffne ein Terminal in deinem Projekt und führe "codex" aus. Beginne mit einer Nur-Lesen-Anfrage, um Vertrauen aufzubauen, committe einen sauberen Git-Checkpoint vor und nach der Aufgabe, sodass du zurückrollen kannst, und nutze einen vorsichtigen Approval-Modus, sodass Codex fragt, bevor er Befehle ausführt oder Dateien editiert. Prüfe jeden Diff, bevor du ihn akzeptierst.