Codex CLI: su propia clave en lugar de suscripción

Codex no es un asistente en el editor, sino un ejecutor autónomo. Tú formulas la tarea con palabras y él decide por sí mismo qué archivos leer, qué comandos ejecutar y qué modificar. Tiene a su disposición alrededor de una decena de herramientas: ejecutar comandos, leer archivos, llevar un plan de trabajo, pedir aclaraciones al usuario, generar agentes hijos para subtareas.

Dos modos de trabajo. Interactivo — codex sin argumentos, un diálogo en la terminal que muestra cada paso. No interactivo — codex exec "task", una ejecución única hasta el resultado: cómodo en scripts y CI.

La seguridad viene integrada: por defecto el agente trabaja en un entorno aislado y pide confirmación antes de hacer cambios. El nivel de control se define en la configuración — desde «preguntar todo» hasta una ejecución totalmente autónoma con permiso de escritura en el directorio de trabajo.

Otra particularidad es el estado del diálogo. Codex no pide al servidor que recuerde nada: guarda toda la conversación de su lado y la envía completa en cada turno. Para ti esto significa que la conversación no queda almacenada del lado del proveedor del modelo, y que cambiar el endpoint no rompe la sesión ya iniciada.

La diferencia con Claude Code y otros agentes de terminal está justamente en el protocolo. Codex se comunica con el modelo a través de la Responses API, donde la conversación no se describe como una lista plana de mensajes, sino como una secuencia de elementos: texto, llamada a herramienta, resultado de la llamada, bloque de razonamiento. Para la herramienta esto supone un modelo de diálogo más estricto, y para ti, la necesidad de contar con un endpoint que entienda ese protocolo.

Vía rápida: el instalador. El comando npx @joingonka/setup --tool codex añade por su cuenta en ~/.codex/config.toml el bloque del proveedor con wire_api = "responses", el modelo y su ventana de contexto real, conservando tus comentarios y el resto de la configuración, y después comprueba con una petición en vivo la clave y el modelo. Si en el config ya hay otro proveedor seleccionado, el instalador no lo toca y te sugiere el comando para una ejecución puntual. La clave la escribe directamente en el archivo (permisos 600), en el campo experimental_bearer_token, el único donde Codex puede guardar la clave como literal; el propio Codex lo considera experimental. La variante manual de abajo se apaña con una variable de entorno.

Codex guarda la configuración en ~/.codex/config.toml. Un proveedor propio se describe con un bloque [model_providers.*], y el campo clave aquí es wire_api: sin él, Codex intentará hablar en Chat Completions y no completará el bucle agéntico.

# ~/.codex/config.toml
model_provider = "joingonka"
model = "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[model_providers.joingonka]
name = "JoinGonka Gateway"
base_url = "https://gate.joingonka.ai/v1"
env_key = "JOINGONKA_API_KEY"
wire_api = "responses"

La clave no se escribe en el archivo: env_key nombra la variable de entorno de la que Codex la tomará. El nombre de la variable es propio, no OPENAI_API_KEY, para que la configuración no intercepte tus otras herramientas que trabajan con OpenAI.

export JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key

El campo model define el modelo por defecto, y model_provider, cuál de los bloques descritos usar. Ambos se pueden sobrescribir al arrancar, así que un solo config sirve sin problema para varios proveedores: el de trabajo, el experimental y el de reserva.

La clave se entrega en el panel personal tras registrarte, donde también se ven el saldo y el gasto. Si prefieres no tocar el config general, ese mismo bloque se puede pasar de forma puntual con -c: codex -c model_provider=joingonka …. Y para mantener varias configuraciones independientes, indica el directorio de ajustes con la variable CODEX_HOME.

La forma más rápida de comprobar que la conexión funciona es una ejecución puntual:

codex exec "Answer in one line: what is 17*3?"

En el encabezado de la respuesta, Codex indica con quién está trabajando: model, provider: joingonka, el modo de sandbox y el identificador de sesión. Si ahí aparece tu proveedor y abajo llega la respuesta, la conexión está viva.

Después conviene verificar lo más importante, la razón por la que se instala Codex: el trabajo con archivos. Coloca en el directorio un archivo pequeño con un error evidente y pídele que lo encuentre:

codex exec "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

El agente debe invocar por sí mismo la herramienta de lectura, abrir el archivo y responder con fundamento, indicando la línea. Si eso ocurre, el ciclo agéntico completo (petición → llamada a herramienta → resultado → respuesta) se está armando correctamente a través del gateway.

Si algo sale mal, el diagnóstico suele leerse directamente en el mensaje:

La primera petición de la sesión puede tardar unos segundos: Codex envía un gran prompt de sistema y la descripción de todas sus herramientas, y el nodo de la red necesita aceptar la tarea. Las respuestas siguientes llegan más rápido.

Todos los modelos de la red están disponibles al mismo precio, por lo que la elección depende del comportamiento y no del presupuesto. A continuación, el resultado de una ejecución en vivo de la misma tarea (leer un archivo y buscar un error en él) a través de Codex en DeepSeek V4 Flash y MiniMax M2.7; GLM-5.3 Flash llegó a la red después de la prueba; sus propiedades se detallan a continuación.

La recomendación predeterminada es DeepSeek V4 Flash: el trabajo de agente agota rápidamente el volumen de contexto, y los 380K tokens permiten mantener muchos archivos en la memoria a la vez. Si la tarea requiere pensar sobre una lógica compleja, usa GLM-5.3 Flash, pero establece un margen en max_tokens: parte del presupuesto de respuesta se dedica al razonamiento. El modelo se puede cambiar con una sola línea model en la configuración o con el flag -c model=… sin editar el archivo.

La lista actualizada de modelos de la red siempre se obtiene mediante GET https://gate.joingonka.ai/v1/models.

Las herramientas de agente consumen tokens de manera diferente a un chat: por cada frase tuya, Codex añade un prompt del sistema y la descripción de todas las herramientas, manteniendo un diálogo de múltiples pasos con el modelo. En una prueba real, una tarea sencilla de "leer un archivo y encontrar un error" costó aproximadamente entre 18 y 20 mil tokens. Es un coste normal por la autonomía, y por eso el precio por token es decisivo.

A través de JoinGonka Gateway, los tokens cuestan $0.0069 por millón de entrada y $0.021 por millón de salida; el precio es idéntico para todos los modelos de la red y se muestra en esta página desde una fuente en tiempo real.

Para comparar, así funcionan las opciones de pago de Codex y las de sus competidores:

El pago se realiza por el consumo real, sin suscripción mensual ni cuotas de solicitudes: no hay ventanas de cinco horas, límites de "prompts" ni multiplicadores en horas pico. El saldo se recarga con criptomonedas, y el remanente y consumo diario se pueden consultar en el área personal. Un análisis detallado de la economía está en el artículo sobre la API más barata.

El propio Codex mantiene el historial de la conversación. Envía el historial completo con cada solicitud y no pide al servidor que recuerde nada; nosotros tampoco almacenamos los chats. Tu código y tus prompts no permanecen en la puerta de enlace después de una respuesta.

La búsqueda web está activa. Codex declara una herramienta de búsqueda en cada solicitud y la puerta de enlace la acepta: la búsqueda se realiza de nuestro lado y los resultados se integran en la respuesta del modelo.

Las herramientas son locales, no en la nube. Codex ejecuta comandos y lee archivos localmente en tu máquina, por lo que el acceso al proyecto no depende del proveedor del modelo.

Sandbox. En Linux, Codex utiliza bubblewrap para aislar los comandos que se ejecutan. Si no está en tu sistema, Codex te avisará y usará una copia integrada; esto no afecta al funcionamiento, pero es más cómodo instalar el paquete mediante el gestor de paquetes estándar.

Si necesitas trabajar con imágenes —capturas de pantalla de la interfaz, diagramas en fotos—, utiliza una herramienta con un modelo con capacidad de visión para esas tareas: los modelos en la red Gonka son de solo texto. Esto no supone una limitación para código, comandos y archivos.

Otros agentes de terminal, si Codex no encajó: el inicio rápido de la API muestra cómo conectar cualquier herramienta compatible en un par de minutos.