Il 16 maggio 2025, OpenAI ha lanciato l’OpenAI Codex Agente IA, un potente assistente di codifica che comprende il linguaggio naturale e lavora direttamente su basi di codice reali. Può scrivere codice, revisionare pull request, riassumere diff e automatizzare attività su GitHub in diversi linguaggi di programmazione.
In questo blog imparerai cos’è Codex, come funziona, come configurarlo e cosa lo rende diverso dagli altri strumenti di codifica. Ho incluso casi di studio reali, funzionalità, prezzi e la mia esperienza pratica per aiutarti a decidere se Codex soddisfa le tue esigenze di sviluppo.
Che cos’è l’OpenAI Codex Agente IA?
Secondo AllAboutAI.com, OpenAI Codex è un sistema di intelligenza artificiale che trasforma il linguaggio naturale in codice. Significa che puoi digitare istruzioni in inglese semplice come “crea una pagina di login” o “ordina questa lista di numeri” e Codex scriverà il codice per te.
È sviluppato da OpenAI ed è addestrato su una quantità enorme di codice disponibile pubblicamente su piattaforme come GitHub. Codex comprende più di una dozzina di linguaggi di programmazione, tra cui Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go e PHP.
- Scrivere suggerimenti di codice mentre digiti
- Spiegare cosa fa un pezzo di codice
- Correggere bug e migliorare la qualità del codice
- Collegarsi automaticamente ad API o database
Codex è basato su un’architettura Transformer, lo stesso modello fondamentale utilizzato nei GPT, che gli consente di elaborare e comprendere modelli complessi di linguaggio e codice.
Codex non si limita a completare righe di codice, ma può seguire istruzioni multi-step e aiutarti a costruire funzionalità complete. Ecco perché viene spesso chiamato un agente IA per la programmazione. Può anche lavorare con API, sistemi di file e persino strumenti da riga di comando, rendendolo utile per tutto, dallo sviluppo web all’analisi dei dati.
Come è stato addestrato OpenAI Codex?
Quanto bene Codex-1 si comporta in compiti di codifica reali?
OpenAI Codex-1 ha mostrato risultati impressionanti sia sui benchmark pubblici sia in compiti di sviluppo interni, anche senza agenti esterni o configurazioni di supporto.
✅ Risultati Verificati SWE-Bench
Sul benchmark SWE-Bench, uno standard per valutare le prestazioni IA in compiti di ingegneria del software reali, Codex-1 ha raggiunto fino all’85% di accuratezza (pass@k) dopo 8 tentativi. Qui, pass@k si riferisce alla probabilità che almeno una delle prime k soluzioni generate sia corretta.
Questo ha superato modelli come o3-high, soprattutto con un numero inferiore di tentativi, rendendo Codex-1 più efficiente nel trovare soluzioni corrette più rapidamente.
📌 Nota: 23 campioni SWE-Bench sono stati esclusi perché non eseguibili sull’infrastruttura interna. Codex-1 è stato testato con un limite di contesto di 192k token, che definisce quante parti di testo (codice, commenti o istruzioni) il modello può elaborare contemporaneamente usando un livello medio di “sforzo di ragionamento”.
✅ Prestazioni Interne SWE di OpenAI
OpenAI ha anche testato Codex-1 su un set curato di compiti reali di ingegneria del software interni. Questi non sono problemi sintetici, ma riflettono flussi di lavoro reali degli sviluppatori di OpenAI. Codex-1 ha ottenuto il 75% di accuratezza, superando:
- o3-high (70%)
- o4-mini-high (67%)
- o1-high (11%)
Ciò significa che Codex-1 può affrontare assegnazioni di codifica reali con alta accuratezza, rendendolo non solo un modello di completamento, ma un agente IA altamente capace per compiti di ingegneria del software.
Concetto Errato: Codex è solo GPT-3 con codice
Realtà: Pur basandosi su GPT-3, Codex è stato fine-tuned su miliardi di righe di codice, conferendogli capacità di dominio molto superiori.
Come si confronta OpenAI Codex con GPT-4 nei compiti di codifica?
Quali sono le funzionalità chiave di OpenAI Codex?
Ecco una panoramica delle principali funzionalità offerte da OpenAI Codex Agente IA per sviluppatori e utenti tecnici:
| Funzionalità | Descrizione | Perché è utile | Valutazione |
|---|---|---|---|
| Da Linguaggio Naturale a Codice | Converte istruzioni umane in codice. Es.: “Crea un form di login” → Codex genera HTML, CSS e JS. |
Non serve ricordare la sintassi; basta spiegare l’obiettivo e Codex scrive il codice. | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Supporto Multi-Linguaggio | Supporta 12+ linguaggi inclusi Python, JavaScript, Ruby, PHP e Go. Usato in GitHub Copilot. |
Permette di lavorare su più piattaforme o cambiare linguaggio in un unico strumento; ideale per progetti full-stack o multi-progetto. | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Suggerimenti Contestuali | Ricorda il codice e la cronologia dei prompt per personalizzare i suggerimenti. Es.: completa automaticamente un loop basato su variabili definite in precedenza. |
Mantiene fluido il flusso di codifica senza bisogno di ripetere o scorrere indietro. | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Debug e Refactoring | Individua bug, pattern obsoleti e inefficienze nel codice. Es.: corregge problemi async/await o riscrive JS legacy. |
Risparmia ore individuando e risolvendo automaticamente problemi comuni. | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Ragionamento Agentico | Gestisce istruzioni multi-step usando una memoria interna. Es.: “Costruisci un’app meteo che recupera dati e li mostra ogni ora.” |
Funziona come un assistente pensante che pianifica e migliora in base al feedback. | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Integrazione API e Shell | Esegue comandi terminal e si integra con API. Es.: connette a Stripe API o esegue npm install da testo. |
Automatizza attività come il deployment o l’accesso ai dati con semplici istruzioni naturali. | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Integrazione IDE | Integrato in editor come VS Code tramite GitHub Copilot. Fornisce suggerimenti in tempo reale. |
Offre completamenti intelligenti senza uscire dall’ambiente di lavoro. | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Voice-to-Code | Trasforma istruzioni vocali in codice (con strumenti vocali). Es.: “Crea un componente React” → appare il codice. |
Rende la codifica accessibile in ambienti hands-free o per sviluppatori con esigenze di mobilità. | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Sandbox Sicuro | Esegue codice in un ambiente isolato per evitare interferenze di sistema. Es.: testa snippet senza modificare file locali. |
Garantisce test sicuri di codice sconosciuto o generato da IA. | ⭐⭐⭐⭐☆ |
| Design Centrato sull’Umano | Progettato per assistere, non sostituire, gli sviluppatori. Fornisce spiegazioni e supporto didattico. |
Favorisce collaborazione e apprendimento continuo. | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Funzionalità distintiva di OpenAI Codex Agente IA:
Una delle funzionalità più distintive di Codex è la sua profonda integrazione con GitHub, che gli permette di comportarsi come uno sviluppatore reale, non solo un analizzatore di codice. Può revisionare pull request, creare messaggi di commit personalizzati, riassumere modifiche e persino applicare modifiche inline in modo sicuro.
- PM propone una modifica: aggiunge commenti su una PR in GitHub.
- Intervento dell’Agente Codex: revisiona la proposta, genera un commit intelligente e applica la modifica.
- Revisione dello sviluppatore: approva se soddisfa.
- Merge automatico: Codex unisce la PR una volta superati tutti i test.
Valutazioni delle funzionalità di Codex (Su 10)
| Funzionalità | Accuratezza | Semplicità d’Uso | Velocità/Reattività |
|---|---|---|---|
| Da Linguaggio Naturale a Codice | 9.1 | 9.3 | 9.0 |
| Supporto Multi-Linguaggio | 8.7 | 8.9 | 8.5 |
| Suggerimenti Contestuali | 9.3 | 9.2 | 9.1 |
| Debug e Refactoring | 8.8 | 8.6 | 8.2 |
| Ragionamento Agentico | 9.4 | 8.8 | 8.6 |
| Integrazione API e Shell | 8.5 | 8.7 | 8.4 |
| Integrazione IDE | 9.0 | 9.5 | 9.3 |
| Voice-to-Code | 8.2 | 8.5 | 8.0 |
| Sandbox Sicuro | 8.6 | 8.8 | 8.3 |
| Design Centrato sull’Umano | 9.2 | 9.4 | 9.0 |
Novità in OpenAI Codex CLI
OpenAI ha recentemente lanciato Codex CLI, un agente di codifica leggero e open-source basato su terminale.
Progettato per portare la potenza di modelli avanzati come o3 e o4-mini nel tuo flusso di lavoro locale, Codex CLI OpenAI funziona direttamente nel terminale senza bisogno di configurazioni complesse o strumenti web.
Aggiornamenti chiave da conoscere:
Nuovo Modello: codex-mini-latest
OpenAI ha rilasciato una versione più piccola e veloce di Codex-1 chiamata Codex Mini, basata su o4-mini e ottimizzata per l’ambiente CLI.
- Bassa latenza per Q&A e modifiche di codice
- Ottime prestazioni nell’esecuzione di istruzioni
- Ottimizzato per feedback rapido e minima attesa
Ora è il modello predefinito in Codex CLI e è disponibile tramite API come codex-mini-latest. Sarà aggiornato regolarmente con snapshot migliorativi.
Accesso e API semplificati
Gli sviluppatori possono ora accedere con il loro account ChatGPT — non serve più configurare manualmente le chiavi API! Dopo l’accesso, puoi:
- Selezionare l’organizzazione API preferita
- Generare e configurare automaticamente la chiave
- Ricevere $5 (utenti Plus) o $50 (utenti Pro) in crediti API gratuiti validi per 30 giorni
Codex CLI è diventato più potente, accessibile e adatto ai principianti, offrendo un flusso di lavoro IA-assisted direttamente dal terminale.
Come configurare OpenAI Codex? [Guida Passo Passo]
Configurare OpenAI Codex richiede pochi minuti. Ecco un walkthrough OpenAI Codex cos’è e come funziona in ChatGPT.
- Trova Codex in ChatGPT
- Avvia Configurazione e Autenticazione
- Connetti a GitHub
- Crea il tuo Ambiente Codex
- Avvia Attività con Codex
Passo 1: Trova Codex in ChatGPT
- Accedi al tuo account ChatGPT.
- Nel menu laterale sinistro vedrai la scheda “Codex” (disponibile per utenti Pro, Team ed Enterprise).
- Fai clic su “Codex” per iniziare.
Passo 2: Avvia Configurazione e Autenticazione
- Fai clic su “Get Started” per lanciare il flusso di onboarding di Codex.
- Completa la autenticazione a più fattori (MFA):
- Scansiona il QR code con Google Authenticator, Authy o un’altra app MFA.
- Inserisci il codice generato per verificare.
Passo 3: Connetti a GitHub
Dopo l’MFA, collega Codex al tuo account GitHub:
3.1 Autorizza l’Accesso a GitHub
- Fai clic su “Connect to GitHub” e approva l’accesso nella finestra pop-up.
3.2 Aggiungi il tuo account GitHub
- Sotto la scheda Organizzazioni GitHub, seleziona “Add a GitHub account.”
- Fai clic su “Install and Authorize.”
- Scegli se connettere tutte le repository o solo quelle specifiche.
Passo 4: Crea il tuo Ambiente Codex
- Scegli una repository connessa.
- Fai clic su “Create Environment.”
- Configura le impostazioni di utilizzo dati (opzionali): decidi se condividere i tuoi dati per migliorare il modello.
- Dopo la creazione, puoi iniziare a utilizzare Codex per compiti reali.
Passo 5: Avvia Attività con Codex
- Fai clic su “Start Tasks” per iniziare.
- Puoi lavorare su più attività in parallelo.
- Fai domande, richiedi funzionalità o lascia che Codex suggerisca miglioramenti.
Opzionale: usa il file AGENTS.md per guidare Codex
OpenAI supporta un file AGENTS.md, una guida per aiutare Codex a comprendere gli standard del tuo progetto.
Cos’è AGENTS.md?
Funziona come un README per agenti IA, definendo:
- Regole di stile del codice
- Requisiti di test
- Linee guida per le PR
Struttura di esempio di AGENTS.md:
# AGENTS.md
## Code Style
- Usa Black per il formato Python.
- Evita abbreviazioni nelle variabili.
## Testing
- Esegui pytest tests/ prima di finalizzare una PR.
- Tutti i commit devono passare lint via flake8.
## PR Instructions
- Formato titolo: [Fix] Descrizione breve
- Includi un sommario e una sezione "Testing Done"
Come utilizza Codex questo file:
- Individua automaticamente i
AGENTS.mdrilevanti. - Applica regole di formattazione e test.
- Segue le regole più nidificate in caso di più configurazioni.
Come funziona Codex come Agente IA?
Codex trasforma le tue istruzioni in codice funzionante. È come un’IA che legge e comprende cosa vuoi costruire, aiutandoti passo dopo passo.
1. Comprende il linguaggio naturale
Codex è addestrato per interpretare il linguaggio quotidiano. Quando scrivi “crea una calcolatrice che sommi due numeri”, elabora l’input usando la tokenizzazione per garantire una comprensione accurata.
2. Traduce le istruzioni in codice
Dopo aver compreso la richiesta, usa milioni di esempi di codice per generare quello corretto nel linguaggio preferito (come Python o JavaScript).
3. Ragiona come un assistente (Comportamento agentico)
- Ricorda il contesto del progetto mentre lavori
- Divide i compiti in passaggi (scrivi, testa, debug)
- Corregge gli errori basandosi sul feedback
4. Interagisce con API, file e comandi
- Chiama API esterne (meteo, pagamenti)
- Legge e scrive file locali
- Esegue comandi da terminale
5. Impara dal feedback
Se il primo output non è corretto, gli dici cosa modificare e Codex rivede il codice. Questo scambio iterativo lo rende un vero agente IA.
Come è evoluto OpenAI Codex dal 2021 al 2025?
- 2021 – Lancio di Codex: Agosto, basato su GPT-3 per convertire linguaggio naturale in codice, alimenta GitHub Copilot.
- 2023 – Deprecazione di Codex: Marzo, OpenAI ha ritirato i modelli originali per passare a successori più potenti.
- Aprile 2025 – Debutto di Codex CLI: Agente da terminale per generazione e debug via natural language.
- Maggio 2025 – Agente IA Cloud: Modello codex-1 integrato in ChatGPT (Pro, Team, Enterprise) per codifica autonoma.
- Maggio 2025 – Adozione Enterprise: Aziende come Cisco e Superhuman riportano accelerazioni nello sviluppo grazie a Codex.
Casi di studio reali di OpenAI Codex Agente IA in azione
1. Temporal – Miglioramento dello SDK Java
Settore: Strumenti per sviluppatori / Microservizi
Use Case: Potenziamento dello SDK Java
Come ha aiutato Codex:
- Aumento della copertura dei test: Generando test aggiuntivi per migliorare la robustezza.
- Creazione di documentazione: Automazione delle descrizioni per favorire la comprensione.
- Implementazione di funzionalità mancanti: Aggiunta di feature assenti nello SDK Java.
2. Ingegneri di OpenAI – Ottimizzazione di compiti ripetitivi
Settore: Ricerca in IA
Use Case: Automazione di attività di codifica ripetitive
Come ha aiutato Codex:
- Rinominare variabili: Per uniformità e chiarezza.
- Generazione di test unitari: Creazione automatica di test per validare funzioni.
- Correzione bug: Identificazione e risoluzione rapida di errori comuni.
3. DataCamp – Supporto a qualità e comprensione del codice
Settore: Educazione online / Data Science
Use Case: Miglioramento del codice e spiegazioni
Come ha aiutato Codex:
- Correzione di refusi: Risolve piccoli errori di battitura.
- Documentazione: Genera spiegazioni chiare per funzioni complesse.
- Scrittura di test: Crea automaticamente test unitari.
- Spiegazione di codice complesso: Fornisce descrizioni in linguaggio naturale.
4. Cisco – Valutazione per applicazioni enterprise
Settore: Networking e telecomunicazioni
Use Case: AI-driven network coding
Come ha aiutato Codex:
- Navigazione nel codice: Comprensione rapida di repository estesi.
- Implementazione e test modifiche: Automazione di sviluppo e validazione.
- Proposte di pull request: Suggerimenti di modifiche per revisione.
5. Istituzioni accademiche – Supporto all’insegnamento della programmazione
Settore: Istruzione superiore
Use Case: Potenziamento dei corsi di programmazione
Come ha aiutato Codex:
- Generazione di codice da linguaggio naturale: Traduzione automatica delle descrizioni dei problemi in codice eseguibile.
- Spiegazione di concetti: Fornitura di esempi e spiegazioni per chiarire argomenti complessi.
6. Benchmark QuixBugs – Riparazione automatica di programmi
Settore: Ricerca in ingegneria del software
Use Case: Correzione bug automatica
Come ha aiutato Codex:
- Localizzazione bug: Identificazione delle sorgenti di errore.
- Generazione di fix: Suggerimento di correzioni plausibili.
Cosa dicono gli utenti di OpenAI Codex Agente IA?
Il post originale ha trovato Codex semi-impressionante ma ha riscontrato un problema grave: Codex eseguiva automaticamente git reset --hard, un comando rischioso che viola le best practice di Git. Ciò ha sollevato dubbi sulla sua affidabilità in produzione.
Riassunto della discussione:
- Umorismo e critica: Utenti hanno paragonato il comportamento di OpenAI Codex Agente IA a uno sviluppatore junior o stagista, scherzando sui suoi “oopsie” come la perdita di chiavi API o la violazione delle best practice di Git.
- Preoccupazioni: Alcuni hanno osservato che Codex trai eccessivamente da fonti come Stack Overflow, dove le risposte più votate non sono sempre corrette, risultando in suggerimenti di comandi insicuri come
git push --force. - Frustrazioni sulle funzionalità: Segnalati messaggi di commit troppo verbosi e agenti bloccati in loop API, con perdita di ore. Alcuni ritengono che Codex non sia ancora maturo per uso produttivo.
- Valore reale: Mentre molti apprezzano la visione e il potenziale, altri lo considerano un prodotto incompleto nella gestione agentica e integrazione GitHub.
Su Reddit, utenti entusiasti ma cauti segnalano bug e documentazione incompleta in ambienti non default come Ruby on Rails. Alcuni trovano Codex più produttivo di strumenti come Copilot o Blackbox AI, ma molti attendono stabilità e documentazione migliori.
Cosa dicono gli esperti di Codex?
“Codex è un vero ingegnere software IA che lavora in cloud, gestisce più task in parallelo e si integra perfettamente con il tuo repository.” — Daniel Garcia Acosta, Technology at Snowdrop
La mia esperienza con Codex
Ho utilizzato Codex per task reali come creare componenti React, fare debug di codice Python e riassumere pull request. Ha gestito bene istruzioni chiare, generando codice accurato e supportando diversi linguaggi senza dover conoscere la sintassi esatta.
L’integrazione con GitHub è stata fluida: Codex ha revisionato diff, scritto messaggi di commit e automatizzato merge. Gestire più agenti in parallelo ha permesso di testare soluzioni diverse contemporaneamente, aumentando la produttività.
Tuttavia, ha avuto intoppi: si bloccava in task lunghi o durante lo setup di ambienti con dipendenze mancanti. Per compiti complessi ho dovuto intervenire manualmente, ma nel complesso ha risparmiato molto tempo.
Dove è disponibile Codex e quanto costa?
Codex è disponibile globalmente per i seguenti gruppi utenti su ChatGPT:
| Tipo Utente | Stato Accesso | Costo | Note |
|---|---|---|---|
| ChatGPT Pro | Disponibile | Gratuito (fase iniziale) | Accesso generoso, presto pricing a consumo |
| ChatGPT Enterprise | Disponibile | Gratuito (fase iniziale) | Rollout globale |
| ChatGPT Team | Disponibile | Gratuito (fase iniziale) | Accesso completo con collaborazione |
| ChatGPT Plus | Prossimamente | Da definire | In arrivo nella fase successiva |
| ChatGPT Edu | Prossimamente | Da definire | Per istituzioni educative |
Accesso per sviluppatori via Codex CLI e API
Gli sviluppatori possono usare Codex in terminale via Codex CLI o tramite l’API Responses con il modello più leggero:
| Modello | Input Tokens | Output Tokens | Caching Prompt |
|---|---|---|---|
codex-mini-latest |
$1.50 per 1M token | $6.00 per 1M token | Sconto 75% sui prompt ripetuti |
🎁 Crediti Bonus
Se accedi con account Plus o Pro, riceverai:
| Piano ChatGPT | Crediti Gratuiti (30 giorni) |
|---|---|
| Plus | $5 |
| Pro | $50 |
Quali sono i limiti di Codex Agente IA?
- Allucinazioni & codice non funzionante: Può generare codice apparentemente corretto ma errato, portando a bug. Es.: riferimenti a funzioni API inesistenti o interpretazioni vaghe.
- Rischi di sicurezza: Non riconosce automaticamente vulnerabilità (SQL injection, XSS); necessita di revisione manuale.
- Dipendenza dalla qualità del prompt: L’output migliora con prompt chiari e concisi. Consiglio: testa e affina le istruzioni.
- Mancanza di validazione in tempo reale: Non esegue o testa il codice, serve validazione aggiuntiva.
- Memoria a breve termine: Contesto valido solo nella sessione corrente, non persiste tra sessioni.
- Questioni sui dati di addestramento: Basato su codice open-source GitHub, solleva dibattiti su licenze e uso commerciale.
- Latenza modelli grandi: Modelli come codex-1 possono subire ritardi sotto carico elevato.
Codex Agente IA è sicuro per compiti enterprise?
Sì, progettato con sicurezza enterprise: esegue codice in sandbox isolati per prevenire accessi non autorizzati. Integrazione GitHub a livello organizzativo, MFA e controlli dati garantiscono privacy e conformità, con opzione di escludere la condivisione dei dati.
Codex vs GitHub Copilot vs Qodo vs PolyCoder
| Strumento | Descrizione | Punti di Forza | Ideale per | Open Source? | Supporto Linguaggi | Target | Offline? |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Codex (OpenAI) | Modello IA di codifica addestrato su GitHub e linguaggio naturale | Integrazione GitHub, multi-linguaggio, comportamento agentico | Sviluppatori API e PR | ❌ | 12+ (Python, JS, Go, Ruby…) | Intermedi/Avanzati | ❌ |
| GitHub Copilot | Assistente IA integrato negli IDE, basato su Codex | Completamento in tempo reale, integrazione IDE | Sviluppo quotidiano in VS Code, JetBrains | ❌ | Stessi di Codex | Principianti–Pro | ❌ |
| Qodo | Strumento no-code/low-code basato su Codex | Semplifica comandi in linguaggio naturale | Non tecnici, prototipi rapidi | ❌ | JavaScript, Python, HTML | Principianti, startup | ❌ |
| PolyCoder | Modello open-source addestrato solo su C | Trasparente, riproducibile | Ricercatori, applicazioni C | ✅ | C | Ricerca accademica | ✅ |
- Codex è il più potente e versatile per sviluppatori con integrazione GitHub e multi-linguaggio.
- GitHub Copilot è ideale per suggerimenti live in IDE.
- Qodo è perfetto per non-coder che vogliono prototipi rapidi.
- PolyCoder spicca per progetti offline e trasparenza accademica.
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FAQs – OpenAI Codex Agente IA
A cosa serve OpenAI Codex?
Chi possiede OpenAI Codex?
Codex è gratuito?
Quale strumento usa il modello Codex?
Come uso OpenAI Codex in VS Code?
Come si confronta Codex con altri generatori di codice?
Quando è stato rilasciato Codex?
Differenza tra Codex e ChatGPT?
Considerazioni finali
L’OpenAI Codex Agente IA è più di un generatore di codice: è un compagno intelligente che può scrivere, testare e gestire task nel tuo codebase con precisione.
Pur non essendo perfetto e in continua evoluzione, la sua capacità di semplificare lo sviluppo lo rende uno strumento promettente per sviluppatori di tutti i livelli. Che tu sia un coder solitario o parte di un team, Codex può accelerare il tuo workflow e ridurre compiti ripetitivi.
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