Codex

Codex, de OpenAI, pasó de aproximadamente 1 millón a aproximadamente 8 millones de usuarios activos en cinco meses, se integró en ChatGPT Desktop junto con ChatGPT Work, y se convirtió en un competidor frontal de Claude Code. La curva de adopción es lo menos interesante del caso.

Lo que lo hace volver constantemente a la conversación es su papel como ejemplo práctico del patrón modelo más harness. En febrero de 2026, OpenAI describió una beta interna de alrededor de un millón de líneas de código construidas por tres ingenieros (más tarde siete) sin una sola línea escrita a mano: los agentes de Codex abrieron, evaluaron y fusionaron aproximadamente 1,500 pull requests, unos 3.5 por ingeniero al día, con el primer commit proveniente de Codex CLI ejecutando GPT-5. OpenAI informó por separado que Codex CLI había fusionado más de dos millones de pull requests públicos en GitHub. Vivek Trivedy, de LangChain, señala el acoplamiento que esto genera: Codex y Claude Code se post-entrenan junto con su harness, de modo que cambiar la lógica de una herramienta puede degradar el rendimiento.

Eric S. Raymond aporta la perspectiva del practicante. En 63 proyectos en C, Go, Rust, Python y shell, el viejo fallo de un modelo que se desviaba cerca de su límite de contexto fue reemplazado por una advertencia roja que indica vaciar la sesión; su rutina consiste en pruebas de regresión y después pedirle a Codex que audite el código en busca de errores y mejoras.

Lo que queda sin resolver es la coexistencia. Block tenía acceso a goose, Claude Code y Codex, cada uno con interfaces, sistemas de configuración y formas de gestionar el contexto distintos, y construyó Berd en lugar de otro agente.