No nosso último artigo, vimos como rodar o Claude Code localmente com Ollama.
No artigo dessa semana, vamos ver como configurar e rodar o Codex CLI da OpenAI localmente na nossa máquina.
Isso significa: sem depender de APIs pagas, sem enviar nosso código para servidores externos, e com total controle sobre os modelos de IA que usamos.
Se você quer privacidade, economia e flexibilidade para experimentar diferentes modelos open-source, este tutorial é para você.
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O que vamos ver
O que é Codex CLI
Como instalar e configurar o Codex
Como rodar modelos locais com Ollama e LM Studio
Configuração prática do arquivo config.toml
Comandos para alternar entre diferentes modelos
Vamos lá!
1: Entendendo o Codex CLI
O Codex CLI é uma ferramenta de linha de comando da OpenAI que funciona como assistente de programação, projetado para traduzir linguagem natural em código e executar tarefas de codificação de forma autônoma.
Funcionalidades
Geração de Código: O Codex pode escrever código a partir de instruções em linguagem natural, permitindo que os desenvolvedores descrevam o que desejam em termos simples, como “criar uma página de login” ou “ordenar uma lista de números”.
Depuração e Testes: Ele é capaz de identificar e corrigir erros no código, além de executar testes automatizados para garantir que o código funcione conforme o esperado.
Integração com Ambientes de Desenvolvimento: O Codex opera em ambientes de sandbox isolados, onde pode interagir com repositórios de código e executar tarefas sem afetar o ambiente de produção.
Suporte a Múltiplas Linguagens: O sistema compreende mais de uma dúzia de linguagens de programação, incluindo Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go e PHP, tornando-o versátil para diferentes projetos de software.
E olha que legal: Ele não está preso aos modelos da OpenAI!
Podemos configurá-lo para usar modelos locais rodando na nossa própria máquina através de diferentes provedores.
Instalação do Codex CLI
Via Node.js:
npm i -g @openai/codexVia Homebrew (macOS):
brew install codexDepois de instalado, você terá uma pasta ~/.codex/ no seu sistema. É lá que vamos configurar tudo.
Passo 2: Escolha seu provedor local
Para rodar modelos de IA localmente, precisamos de um “servidor” que execute esses modelos. Vamos ver duas opções:
Ollama - A Mais Popular
É como um Docker para modelos de linguagem. Simples de instalar e usar, funciona em Mac, Linux e Windows. Ideal para iniciantes.
Site: ollama.ai
Veja um artigo explicando mais sobre Ollama aqui.
LM Studio - Interface Gráfica + CLI
Tem uma interface visual amigável para gerenciar modelos, mas também oferece CLI. Ótimo se você não vive 100% no terminal.
Site: lmstudio.ai
Veja um artigo explicando mais sobre o LM Studio aqui.
Passo 3: Configuração com Ollama
Instalando o Ollama
Baixe e instale do site oficial (ou atualize se já tiver instalado). Depois, baixe um modelo open-source:
ollama pull gpt-oss:20bou um modelo menor:
ollama pull qwen2.5-coder:1.5bVerifique se está rodando:
ollama list