Disclaimer

1   Warum sinnvoll? Einsatzgebiete

Claude Code und Codex CLI sind zwei unabhängige, konkurrierende Coding-Agenten – Claude Code von Anthropic, Codex CLI von OpenAI. Beide arbeiten direkt im Terminal mit einem Projekt, lesen und verändern Dateien und führen Shell-Befehle aus.

Der Grundgedanke, sie zu verbinden, ist nicht, eines der beiden Tools zu ersetzen, sondern ein zweites, unabhängiges Modell als Kontrollinstanz oder Zweitmeinung hinzuzuziehen, ohne das Terminal zu wechseln. Ein Modell schreibt Code, ein anderes Modell mit anderer Trainingsbasis und anderen blinden Flecken prüft ihn.

Konkrete Einsatzgebiete:

• Code-Review durch ein zweites Modell. Claude baut ein Feature, Codex (GPT) schaut sich den Diff an und meldet Probleme, ohne selbst etwas zu verändern.
• Adversariales Review. Codex bekommt gezielt den Auftrag, Designentscheidungen infrage zu stellen statt sie nur zu bestätigen.
• Aufgaben abgeben. Wenn Claude bei einem Bug nicht weiterkommt, lässt sich die Aufgabe an Codex übergeben oder an Codex überleiten.
• Direkte Zweitmeinung per MCP. Claude kann Codex als Werkzeug aufrufen und dessen Antwort in die eigene Analyse einbeziehen, ohne den Kontext zu verlassen.
• Getrennte Kontingente nutzen. Codex-Anfragen laufen über das ChatGPT- bzw. OpenAI-API-Kontingent, nicht über das Claude-Abo – bei knappen Claude-Limits eine zusätzliche Kapazität.

Ein Hinweis zur Einordnung: Die oft zu lesende Behauptung, ein zweites Modell finde grundsätzlich Fehler, die das erste übersieht, ist eine in der Praxis verbreitete Beobachtung Dritter, aber keine offiziell von Anthropic bestätigte Aussage. Es gibt keine offizielle Anthropic-Quelle, die das als Empfehlung ausspricht. Als praktische Erfahrung vieler Entwickler ist der Ansatz trotzdem plausibel: Unterschiedliche Modelle mit unterschiedlicher Trainingsbasis machen tendenziell unterschiedliche Fehler und übersehen unterschiedliche Dinge.

2   Die beiden Integrationswege im Überblick

Es gibt zwei unabhängige, offizielle Wege, Codex in Claude Code einzubinden. Sie schließen sich nicht aus und lassen sich parallel nutzen.

Für den Einstieg ist das Plugin der einfachere Weg: vier Befehle, feste Kommandos, kein eigenes Setup nötig. Der MCP-Weg lohnt sich, wenn Codex als frei benutzbares Werkzeug in eigenen Prompts oder in einem eigenen Subagenten erscheinen soll.

3   Installation

3.1   Voraussetzungen

• Claude Code installiert und eingerichtet
• Node.js 18.18 oder neuer (die Codex-CLI selbst verlangt laut npm-Paket mindestens Node 16, das Claude-Code-Plugin setzt 18.18+ voraus)
• Ein ChatGPT-Konto (auch der kostenlose Tarif funktioniert eingeschränkt) oder ein OpenAI-API-Key

3.2   Codex CLI installieren

Es gibt mehrere offizielle Installationswege. Einer reicht.

macOS/Linux, offizielles Installationsskript:

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

macOS mit Homebrew:

brew install --cask codex

Über npm (plattformunabhängig):

npm install -g @openai/codex

Windows (PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

Alternativ lassen sich fertige Binaries (macOS arm64/x64, Linux x64/arm64) direkt von den GitHub Releases des Projekts openai/codex herunterladen.

Installation prüfen:

codex --version

3.3   Bei Codex anmelden

codex login

Das öffnet einen Browser-Login-Flow für das ChatGPT-Konto (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise; der kostenlose Tarif hat laut Plugin-Dokumentation nur eingeschränkten Zugriff). Für die Authentifizierung mit einem OpenAI-API-Key wird der Schlüssel über stdin an die Codex-CLI übergeben:

printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key

Dabei muss OPENAI_API_KEY zuvor in der Umgebung gesetzt sein; die CLI liest den Schlüssel ein und speichert die Anmeldedaten.

3.4   Offizielles Plugin in Claude Code installieren

Die folgenden vier Zeilen nacheinander direkt in eine laufende Claude-Code-Session eintippen:

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins
/codex:setup

/codex:setup prüft am Ende, ob Codex CLI installiert und eingeloggt ist, und weist auf fehlende Schritte hin.

3.5   Alternative – Codex als MCP-Server einbinden

Statt oder zusätzlich zum Plugin lässt sich die Codex-CLI direkt als MCP-Server registrieren.

Nur für das aktuelle Projekt:

claude mcp add codex -- codex mcp-server

Für alle Projekte des Nutzers:

claude mcp add codex --scope user -- codex mcp-server

--scope kennt drei Werte: local (Standard, nur das aktuelle Projekt, nicht geteilt), project (in .mcp.json abgelegt, teilbar über Git) und user (in der Nutzerkonfiguration, projektübergreifend).

Verbindung prüfen:

claude mcp list
claude mcp get codex

4   Typische Kommandos

4.1   Slash-Commands des offiziellen Plugins

Jeder länger laufende Befehl lässt sich mit --background im Hintergrund starten, Status und Ergebnis dann über /codex:status und /codex:result abrufen.

Parameter der Slash-Commands im Detail. Parameter in eckigen Klammern sind optional.

/codex:setup – prüft, ob die Codex CLI installiert und angemeldet ist, und verwaltet das automatische Review-Gate.

/codex:setup [--enable-review-gate|--disable-review-gate]

• --enable-review-gate – prüft Claudes Arbeit automatisch durch Codex, bevor Claude eine Aufgabe beendet.
• --disable-review-gate – deaktiviert diese automatische Prüfung.

Beispiele:

/codex:setup
/codex:setup --enable-review-gate
/codex:setup --disable-review-gate

/codex:review – führt eine normale, ausschließlich lesende Codeprüfung durch.

/codex:review [--wait|--background] [--base <ref>] [--scope auto|working-tree|branch]

• --wait – wartet auf das Ergebnis.
• --background – startet die Prüfung im Hintergrund.
• --base <ref> – vergleicht den aktuellen Branch mit einer Basis wie main.
• --scope auto – lässt das Plugin den passenden Prüfbereich auswählen.
• --scope working-tree – prüft lokale Änderungen, einschließlich neuer Dateien.
• --scope branch – prüft den aktuellen Branch gegenüber dem Basis-Branch.

Beispiele:

/codex:review
/codex:review --wait
/codex:review --background
/codex:review --base main --background
/codex:review --scope working-tree --wait

Der Befehl nimmt keinen zusätzlichen Prüfungstext entgegen. Für einen eigenen Schwerpunkt dient /codex:adversarial-review.

/codex:adversarial-review – hinterfragt Architektur, Annahmen und Designentscheidungen, ohne selbst Dateien zu verändern.

/codex:adversarial-review [--wait|--background] [--base <ref>] [--scope auto|working-tree|branch] [Schwerpunkt]

Die technischen Parameter entsprechen /codex:review. Zusätzlich lässt sich ein freier Prüfungsschwerpunkt anhängen. Die Bereiche staged und unstaged werden nicht als eigene --scope-Werte unterstützt.

Beispiele:

/codex:adversarial-review
/codex:adversarial-review --wait Prüfe auf mögliche Datenverluste
/codex:adversarial-review --base main Hinterfrage das gewählte Caching-Konzept
/codex:adversarial-review --background Suche nach Race Conditions

/codex:rescue – übergibt eine Untersuchung oder eine konkrete Änderung an den Codex-Subagenten.

/codex:rescue [--background|--wait] [--resume|--fresh] [--model <Modell|spark>] [--effort <Stufe>] [Aufgabe]

• --wait – führt Codex im Vordergrund aus.
• --background – startet Codex im Hintergrund.
• --resume – setzt den letzten passenden Codex-Thread fort.
• --fresh – beginnt einen neuen Codex-Thread.
• --model <Modell> – verwendet für diese Aufgabe ein bestimmtes Codex-Modell; spark ist die Kurzform für gpt-5.3-codex-spark.
• --effort <Stufe> – bestimmt den Denkaufwand, unterstützt werden none, minimal, low, medium, high, xhigh.

Beispiele:

/codex:rescue Untersuche, warum die Tests fehlschlagen
/codex:rescue --fresh Behebe den Fehler mit der kleinsten sicheren Änderung
/codex:rescue --resume Setze die zuletzt begonnene Fehlerbehebung fort
/codex:rescue --model gpt-5.4-mini --effort high Untersuche den Fehler
/codex:rescue --model spark --background Behebe den fehlerhaften Test

Ohne --model und --effort gelten die normalen Codex-Standardeinstellungen, konfigurierbar in ~/.codex/config.toml bzw. .codex/config.toml. --model und --effort werden ausschließlich von /codex:rescue angeboten – die Review-Befehle nutzen immer das konfigurierte Standardmodell.

/codex:transfer – überträgt die aktuelle Claude-Code-Unterhaltung in einen fortsetzbaren Codex-Thread.

/codex:transfer [--source <claude-jsonl>]

• --source <claude-jsonl> – verwendet manuell eine bestimmte Claude-Code-Transkriptdatei, statt die aktuelle automatisch zu erkennen.

Beispiele:

/codex:transfer
/codex:transfer --source ~/.claude/projects/projekt/session.jsonl

Als Ergebnis erhältst du eine Session-ID und den Befehl codex resume <session-id> zum Fortsetzen.

/codex:status – zeigt laufende und kürzlich abgeschlossene Codex-Jobs an.

/codex:status [job-id] [--wait] [--timeout-ms <ms>] [--all]

• job-id – zeigt einen bestimmten Job ausführlich an.
• --wait – wartet auf eine Statusänderung bzw. den Abschluss.
• --timeout-ms <ms> – begrenzt die Wartezeit in Millisekunden.
• --all – zeigt alle gespeicherten Jobs des Repositorys an.

Beispiele:

/codex:status
/codex:status task-abc123
/codex:status task-abc123 --wait
/codex:status task-abc123 --wait --timeout-ms 30000
/codex:status --all

/codex:result – ruft das vollständige Ergebnis eines abgeschlossenen Hintergrund-Jobs ab, inklusive Befunde, Zusammenfassung, Dateipfade und Zeilennummern.

/codex:result [job-id]

Beispiele:

/codex:result
/codex:result task-abc123

/codex:cancel – bricht einen aktiven Hintergrund-Job ab.

/codex:cancel [job-id]

Beispiele:

/codex:cancel
/codex:cancel task-abc123

Ohne Job-ID wirken /codex:result und /codex:cancel auf den zuletzt bzw. aktuell passenden Job in diesem Repository.

Die vollständige Parameter-Referenz pflegt OpenAI im offiziellen Plugin-Repository.

4.2   Welcher Befehl passt zu welcher Frage?

Kurz zusammengefasst: /codex:review fragt „sind die lokalen Git-Änderungen korrekt". /codex:adversarial-review fragt „ist es die richtige Entscheidung". /codex:rescue heißt „ich bin blockiert, übernimm die Aufgabe". /codex:transfer bereitet den Wechsel aus Claude Code in einen fortsetzbaren Codex-Thread vor. Im Zweifel reicht /codex:review für den aktuellen Git-Diff – die anderen drei lohnen sich erst, wenn wirklich eine kritische Zweitmeinung, eine Aufgabenübergabe oder Hintergrundverarbeitung gebraucht wird.

Der Transfer selbst ist zweistufig:

1. In Claude Code /codex:transfer ausführen. Das Plugin importiert das aktuelle Claude-Transkript in einen persistenten Codex-Thread und gibt codex resume <session-id> aus.
2. Den exakt ausgegebenen codex resume <session-id>-Befehl anschließend im Terminal ausführen. Dadurch wird der importierte Thread in Codex geöffnet und dort fortgesetzt.

Das Review-Gate wird über /codex:setup geschaltet:

/codex:setup --enable-review-gate
/codex:setup --disable-review-gate

Ist es aktiviert, prüft Codex jede Antwort von Claude, bevor sie als abgeschlossen gilt, technisch über einen Stop-Hook.

4.3   Kommandos rund um die MCP-Einbindung

4.4   Relevante Codex-CLI-Kommandos

5   Praktische Beispiele

Beispiel 1: Normales Review nach einer Aufgabe

Claude baut wie gewohnt ein Feature. Danach im Hintergrund prüfen lassen:

/codex:review --background

Status und Ergebnis abrufen, sobald die Prüfung fertig ist:

/codex:status
/codex:result

Beispiel 2: Adversariales Review mit eigenem Fokus

/codex:adversarial-review prüfe besonders das Error-Handling und mögliche Race Conditions in diesem Feature

Codex bekommt damit gezielt eine kritische Rolle statt einer allgemeinen Prüfung.

Beispiel 3: Aufgabe an Codex abgeben

/codex:rescue --background untersuch, warum der Login-Test in CI flaky ist

Sinnvoll, wenn Claude bei einer Fehlersuche feststeckt oder eine zweite Herangehensweise gefragt ist.

Beispiel 4: Review-Gate für eine kritische Session

/codex:setup --enable-review-gate

Danach prüft Codex automatisch jede Antwort von Claude. Für den Alltag ist das meist zu viel, für sicherheitskritische Änderungen oder größere Refactorings kann es sich lohnen. Nach der Session wieder ausschalten:

/codex:setup --disable-review-gate

Beispiel 5: Codex direkt per MCP befragen

Voraussetzung: Codex ist als MCP-Server eingebunden (Kapitel 3.5). Dann reicht ein normaler Prompt in Claude Code:

Frage Codex über das MCP-Tool, ob es in dieser Implementierung
Sicherheitsprobleme erkennt, und bewerte anschließend selbst,
ob die Einschätzung zutrifft.

Claude ruft das Codex-Werkzeug auf, übernimmt die Antwort und ordnet sie ein, statt sie unkommentiert zu übernehmen.

Beispiel 6: Eigenen Codex-Subagenten anlegen

Für wiederkehrende Zweitmeinungen lohnt sich ein fester Subagent statt eines ausformulierten Prompts jedes Mal neu. Datei .claude/agents/codex-consultant.md:

---
name: codex-consultant
description: Fragt OpenAI Codex nach einer unabhängigen Analyse oder zweiten Meinung.
tools: Read, Grep, Glob, mcp__codex
model: sonnet
---

Du bist die Schnittstelle zu OpenAI Codex.

Übergib die gestellte Aufgabe über das Codex-MCP-Werkzeug an Codex.
Verwende standardmäßig:

- das aktuelle Projektverzeichnis
- read-only, keine Änderungen an Dateien
- keine automatisch genehmigten Befehle

Gib Codex ausreichend Kontext. Fasse seine Antwort anschließend
nicht verfälschend zusammen und kennzeichne deutlich, was von
Codex stammt und was deine eigene Einschätzung ist.

Aufruf danach im normalen Chat:

Nutze den codex-consultant, um Codex nach einer zweiten Lösung
für dieses Problem zu fragen.

tools: mcp__codex gibt dem Subagenten Zugriff auf sämtliche Werkzeuge des Codex-MCP-Servers. Für einzelne, konkrete Werkzeuge lässt sich stattdessen mcp__codex__<werkzeugname> eintragen; bei einem über ein Plugin gebündelten MCP-Server lautet das Namensschema mcp__plugin_<plugin-name>_<server-name>__<werkzeugname>.

6   Kosten und Kontingente

Beide Seiten rechnen unabhängig voneinander ab, es gibt kein gemeinsames Kontingent:

• Die Codex-Seite läuft über das ChatGPT-Abo (Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise, eingeschränkt auch Free) oder über einen OpenAI-API-Key mit klassischer Tokenabrechnung. Sie zählt auf das jeweilige Codex-Nutzungslimit.
• Die Claude-Seite läuft wie gewohnt über das bestehende Claude-Abo bzw. den Anthropic-API-Key.

7   Grenzen und Stolperfallen

Ein paar Dinge, die im echten Einsatz auffallen und in keiner Feature-Liste stehen:

• MCP-Modus ist experimentell. OpenAI kennzeichnet codex mcp-server selbst so. Für produktive, dauerhaft genutzte Workflows ist aktuell das Plugin der robustere Weg, für Experimente und eigene Subagenten eignet sich MCP gut.
• Review-Gate kann Endlos-Schleifen erzeugen. Codex und Claude können sich gegenseitig wiederholt korrigieren, ohne zu einem Ergebnis zu kommen. Nur aktivieren, wenn die Session aktiv im Blick behalten wird, und für den Alltag eher gezielt /codex:review nach Abschluss einer Aufgabe nutzen.
• Modellnamen ändern sich häufig. Feste Versionsbezeichnungen wie in älteren Anleitungen veralten schnell und sollten nicht unkritisch übernommen werden. Das aktuell verwendete Modell lässt sich in ~/.codex/config.toml über den Schlüssel model prüfen und setzen, oder direkt in der Codex-Session umschalten.
• Reviews sind standardmäßig read-only, Rechte aber konfigurierbar. Vor dem produktiven Einsatz lohnt ein Blick in die Sandbox- und Berechtigungseinstellungen der Codex-CLI, besonders wenn Codex nicht nur beratend, sondern auch mit Schreibzugriff arbeiten soll.
• Getrennte Konten, getrennte Datenschutzregeln. Anfragen an Codex laufen über OpenAI-Infrastruktur, Anfragen an Claude über Anthropic-Infrastruktur. Bei sensiblen Projekten vorher prüfen, ob beide Anbieter für den jeweiligen Anwendungsfall zulässig sind.

8   Quellen

Stand der Prüfung: Juli 2026. Alle Angaben wurden gegen die folgenden Primärquellen verifiziert.

Codex-Plugin für Claude Code

• github.com/openai/codex-plugin-cc – offizielles Repository, README

Codex CLI

• github.com/openai/codex – Hauptrepository, README, Installationswege
• developers.openai.com/codex – Codex-CLI-Dokumentation
• developers.openai.com/codex/config-basic – Konfiguration, Modellauswahl
• npm-Paket @openai/codex

Claude Code

• code.claude.com/docs/en/mcp – MCP-Server einbinden, claude mcp add, Scopes
• code.claude.com/docs/en/sub-agents – Subagenten, Frontmatter, MCP-Tool-Namensschema

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