Codex Cloud — облачный агент для задач разработки

Codex Cloud запускает задачи программирования на виртуальных машинах OpenAI. Для облачной работы вы выбираете репозиторий GitHub — сохранённый проект с файлами и историей изменений — и описываете задачу. Codex работает с проектом в облаке: устанавливает нужные пакеты, меняет файлы, выполняет команды и запускает проверки. Вы просматриваете результат и решаете, что сохранить или отправить на проверку. Задача может продолжаться, пока ваш компьютер находится в режиме сна.

Компания OpenAI представила Codex как облачного агента для разработки 16 мая 2025 года; об этом говорится в первом анонсе продукта. Сейчас облачный режим устроен вокруг повторно используемых окружений и отдельных виртуальных машин для задач. Облачные задачи — один из способов работать с Codex от OpenAI.

Откуда Codex Cloud получает проект

В облако подключают репозиторий GitHub

При настройке окружения вы выбираете репозитории GitHub, которые Codex сможет использовать. При запуске задачи нужный проект попадает в облачную среду из подключённого репозитория. Codex Cloud не открывает папку, которая сейчас лежит на вашем компьютере: незакоммиченные и ещё не отправленные в GitHub изменения туда автоматически не копируются.

Если Codex должен работать с последней версией проекта, сначала зафиксируйте нужные изменения в Git и отправьте их в GitHub. Так в репозитории появится сохранённая версия, доступная облачной задаче. После этого Codex сможет получить их при подготовке или обновлении окружения.

Настройки проекта можно сохранить для следующих задач

Окружение содержит выбранные репозитории, инструменты, зависимости и правила доступа. Codex изучает состав проекта, предлагает установить необходимые пакеты и проверить команды запуска или тестирования. Вы просматриваете настройку и публикуете её. В следующий раз не нужно повторять эту подготовку вручную: можно выбрать опубликованное окружение и сразу описать новую задачу.

Окружение — это шаблон, а не постоянно включённый сервер

Виртуальную машину создают для запущенной задачи

Окружение хранит подключённые репозитории, инструменты и настройки проекта. Когда вы запускаете задачу, Codex создаёт для неё отдельную изолированную виртуальную машину. Поэтому 20 сохранённых проектов сами по себе не означают 20 постоянно работающих серверов: виртуальная машина нужна для конкретной запущенной задачи, а окружение служит основой для таких запусков.

Сколько ресурсов получает одна задача

По таблице OpenAI, виртуальной машине назначаются такие ресурсы по умолчанию:

vCPU — виртуальные процессоры, выделенные машине; ГиБ показывает объём её оперативной памяти и диска. Это ресурсы каждой задачи, а не общий лимит, который делится между сохранёнными окружениями. Для обычного JavaScript-проекта на такой машине можно установить пакеты командой npm ci — она ставит точные версии библиотек из lock-файла проекта, — запустить тесты и выполнить сборку. Большая кодовая база или тяжёлая сборка может упереться в объём памяти или диска; скорость также зависит от размера проекта и доступности пакетов в сети. Для Enterprise OpenAI предлагает настраиваемые конфигурации большего размера.

Что происходит с файлами и изменениями

У каждой задачи своё рабочее пространство

Изменения одной задачи не смешиваются с файлами другой. Если вы запускаете новое задание, оно начинается с опубликованной настройки окружения, а не продолжает незакоммиченную работу из старого задания. В исходную задачу можно вернуться; OpenAI указывает, что сохранённое состояние её виртуальной машины обычно можно восстановить в течение семи дней после последнего запуска или продолжения.

Для долгого хранения и передачи кода между задачами используйте Git. Проверьте изменения и результаты тестов, затем сохраните нужную работу коммитом или откройте запрос на слияние. Если задачу удобнее запускать из терминала, Codex CLI может служить таким способом запуска; выбранный облачный режим всё равно работает с подготовленным GitHub-репозиторием.

Интернет и доступ к внутренним сервисам

Внешние адреса и секреты задаются настройками

Для установки зависимостей и обращения к нужным сервисам в окружении настраивают сетевой доступ: например, разрешают пакетные реестры или добавляют конкретные домены. Секреты для HTTPS-сервисов тоже можно задать отдельно. Разрешённый домен сам по себе не выдаёт Codex учётные данные и права в подключённом сервисе.

VPN не даёт SSH-доступа и прямого подключения к базе

Через VPN облачную задачу можно связать с сервисами во внутренней сети, если они доступны по HTTP или HTTPS. Сейчас OpenAI поддерживает для этого Tailscale. Но VPN не превращает виртуальную машину в компьютер с SSH-доступом: Codex нельзя подключить к ней по SSH, а к PostgreSQL или MySQL нельзя обратиться напрямую по протоколу базы данных. Кроме того, Cloud не настраивает внутренний DNS — имена вроде db.internal сами по себе могут быть недоступны. Если проекту нужны данные из такой системы, задача может обращаться к разрешённому внутреннему веб-сервису или API по HTTP/HTTPS; адрес и права для него настраиваются отдельно.

Когда выбирать Codex Cloud

Для фоновой работы с проектом из GitHub

Облачный режим удобен, когда задача должна выполняться отдельно от вашего компьютера, проект уже находится в GitHub, а командам установки и проверки можно дать работать в подготовленной среде. Он не заменяет сервер для постоянного размещения приложения и не копирует автоматически файлы из локальной папки.

После выполнения задачи изменения можно просмотреть, запросить доработку и подготовить коммит или запрос на слияние. Для отдельной проверки изменений доступны OpenAI Code Review и Codex Security Cloud.

Официальные таблицы ресурсов, порядок настройки сети и ограничения VPN приведены в документации OpenAI об облачных окружениях Codex. Условия доступа и лимиты могут зависеть от плана и настроек рабочего пространства.