Codex

Codex di OpenAI è passato da circa 1 milione a circa 8 milioni di utenti attivi in cinque mesi, è stato integrato in ChatGPT Desktop insieme a ChatGPT Work, e è diventato un concorrente diretto di Claude Code. La curva di adozione è l'aspetto meno interessante della vicenda.

Ciò che continua a riportarlo al centro dell'attenzione è il suo ruolo come esempio concreto del modello model-plus-harness. Nel febbraio 2026 OpenAI ha descritto una beta interna di circa un milione di righe di codice realizzata da tre ingegneri (poi diventati sette) senza una sola riga scritta a mano: gli agenti di Codex hanno aperto, valutato e unito circa 1.500 pull request, cioè circa 3,5 per ingegnere al giorno, con il primo commit proveniente da Codex CLI in esecuzione su GPT-5. OpenAI ha inoltre riportato separatamente che Codex CLI ha unito più di due milioni di pull request pubbliche su GitHub. Vivek Trivedy di LangChain osserva l'accoppiamento che questo genera: Codex e Claude Code vengono post-addestrati insieme al proprio harness, per cui modificare la logica di uno strumento può degradarne le prestazioni.

Eric S. Raymond offre il punto di vista di chi lo usa sul campo. Su 63 progetti in C, Go, Rust, Python e shell, il vecchio problema di un modello che si avvicinava al limite del proprio contesto è stato sostituito da un avviso rosso che invita a svuotare la sessione; la sua routine consiste in test di regressione, seguiti dalla richiesta a Codex di verificare il codice in cerca di bug e possibili miglioramenti.

La parte che resta irrisolta è la coesistenza. Block disponeva dell'accesso a goose, Claude Code e Codex, ciascuno con interfacce, sistemi di configurazione e modalità di gestione del contesto diversi, e ha scelto di costruire Berd invece di un ulteriore agente.