OpenAI Codex vs Gemini CLI: ¿qué IA de terminal usar en 2026?

- Los precios, las condiciones del plan gratuito y las configuraciones por defecto de ambos CLIs cambian rápido; las cifras de abajo las contrasté con la documentación oficial en el momento de escribir (agosto de 2026) - verifica la documentación en vivo antes de depender de ellas.

Codex vs Gemini CLI de un vistazo

La tabla de abajo alinea ambos CLIs en los criterios que más importan - léela primero y luego profundiza en las secciones siguientes para el detalle:

Los modelos por debajo: GPT-5.6 vs Gemini 3

Codex CLI funciona con GPT-5.6 de OpenAI, disponible de forma general desde el 2026-07-09, con tres niveles de velocidad/coste llamados Sol, Terra y Luna (según la página de anuncio de GPT-5.6 - esa página a veces bloquea las descargas automatizadas, así que verifícala tú misma si necesitas cifras exactas). Los tres niveles son básicamente un equilibrio entre velocidad/coste y calidad: Sol es rápido y barato para cosas pequeñas, Terra es el nivel equilibrado del día a día, y Luna es más lento pero razona con más esfuerzo en tareas difíciles. Gemini CLI funciona con Gemini 3 de Google, disponible como Pro o Flash, seleccionable por flag o configuración - Flash prioriza la velocidad, Pro prioriza la calidad, el mismo patrón de equilibrio que esperarías de cualquier proveedor.

Ambos te dejan cambiar de modelo a mitad de sesión, pero Codex está anclado al ecosistema de ChatGPT, mientras que Gemini CLI está anclado a Google AI / Vertex. Si ya pagas ChatGPT para otra cosa (escribir, investigar), Codex reutiliza esa cuota; si ya estás dentro de Google Workspace/Cloud, Gemini CLI encaja de forma más natural en tu flujo actual.

Ambos son open source - pero ninguno es gratis de ejecutar

La parte que se suele pasar por alto al comparar estos dos: ambos CLIs son Apache-2.0 - puedes leer, bifurcar y auditar el código del cliente por ti misma. github.com/openai/codex y github.com/google-gemini/gemini-cli son ambos públicos, con licencias claras, sin ambigüedad. Pero "open source" solo describe el CLI que instalas en tu máquina - no dice nada sobre el coste de las llamadas al modelo que hay detrás.

La realidad operativa: Codex necesita un plan ChatGPT (aunque sea el gratuito) detrás para la inferencia. Gemini CLI (después del 2026-06-18) necesita una clave de API de pago de Gemini o una licencia empresarial de Code Assist para los usuarios individuales - el producto original ya no tiene una vía gratuita pública para particulares. En otras palabras: open source no significa gratis de ejecutar. Este es casi el único punto que ninguna comparación de la competencia deja del todo claro.

Los comandos de instalación reflejan la misma realidad. Codex CLI: curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh (en Windows se usa el script .ps1 correspondiente). Gemini CLI: npm install -g @google/gemini-cli, o ejecútalo sin instalar con npx @google/gemini-cli. Una vez instalados, ambos obligan a iniciar sesión antes de que puedas llamar de verdad a un modelo - Codex con una cuenta de ChatGPT, Gemini CLI con una cuenta de Google o una clave de API.

Ventana de contexto: 1M vs "depende"

Gemini CLI anuncia un contexto plano de 1M de tokens - una cifra fija de Gemini 3, nada que configurar. Codex CLI es más enrevesado: la especificación de GPT-5.6 es de aproximadamente 1,05M de tokens, pero la ventana de contexto predeterminada efectiva de Codex CLI se recortó a unos 272.000 tokens (como se indica en la CLI v0.144.6, del 2026-07-18) por motivos de coste/latencia. Puedes ampliarla con la clave model_context_window en config.toml, hasta cerca de 1M, con la compactación automática entrando en juego a medida que te acercas al techo.

Esa cifra de 272K cambia con cada versión del CLI, y no la volví a verificar de forma independiente en esta sesión de escritura - trátala como un punto de partida, no como una cifra final. Revisa tú misma el changelog en github.com/openai/codex antes de depender de ella para algo importante, como estimar el coste de una tarea larga.

Por qué importa esto en la práctica: en una tarea de monorepo grande, en la que el agente tiene que leer muchos archivos antes de escribir nada, el techo plano de 1M de Gemini CLI hace que casi nunca pienses en el límite. El valor predeterminado más pequeño de Codex CLI significa que llegarás a la compactación automática antes en la misma tarea, a menos que amplíes tú misma model_context_window - un pequeño paso extra, no un bloqueo total, pero conviene saberlo antes de estar a mitad de tarea preguntándote por qué el agente resumió de repente la mitad de tu conversación.

Precios y plan gratuito: el cambio del 2026-06-18

Codex no tiene un SKU independiente - viene incluido en un plan ChatGPT: Free, Go (8 USD), Plus (20 USD), Pro (100-200 USD), Business (unos 20 USD por asiento) según la página de precios oficial (los precios cambian rápido, vuelve a comprobarlos antes de decidir). Sin tarifa aparte de CLI - instálalo, usa el plan ChatGPT que ya tienes y listo, está en marcha.

Gemini CLI solía ser totalmente gratis mediante el inicio de sesión con cuenta de Google, con una cuota generosa. Pero el 2026-05-19 Google anunció, con efecto el 2026-06-18: Gemini CLI y las extensiones de IDE de Gemini Code Assist dejaron de atender solicitudes gratuitas y solicitudes de Google AI Pro/Ultra para los usuarios individuales. A los particulares se les empujó a un producto nuevo - Antigravity CLI, un CLI distinto con una cuota distinta - según el anuncio oficial de Google. Comprobé antigravity.google en vivo: el producto actualmente se presenta como "disponible sin coste" para desarrolladores, pero los límites/cuota exactos no se detallan en la landing page - no des por hecho que coincide con la cuota del antiguo Gemini CLI; trátalo como "distinto, y más pequeño" hasta que salga una cifra oficial.

Las licencias Code Assist Standard/Enterprise y las claves de pago de la API de Gemini no se ven afectadas - las organizaciones con esas licencias siguen ejecutando el Gemini CLI original sin cambios, según el mismo anuncio. Para ser franca con quien esté comparando ahora mismo: si buscas una vía gratuita hoy, Codex tiene una por el momento; el Gemini CLI original no la tiene, para la mayoría de los usuarios individuales - a menos que estés dispuesta a pagar por una clave de API o a cambiarte por completo a Antigravity CLI.

Sandbox y modos de aprobación

Ambos incluyen un sistema de sandbox + modo de aprobación, solo que con nombres distintos:

Un ejemplo concreto: workspace-write + on-request en Codex significa que el agente edita libremente los archivos dentro del directorio de tu proyecto, pero tiene que preguntar antes de ejecutar un comando que toca la red o de tocar un archivo fuera del alcance. El yolo de Gemini CLI se salta casi todas esas confirmaciones - más rápido, pero más arriesgado si no revisas el commit antes de hacer push. Para profundizar en los niveles de sandbox de Codex y en cómo ajustar approval_policy, consulta sandbox y modos de aprobación de Codex.

Ecosistema: Skills, MCP, GitHub

Ambos son clientes MCP - se conectan a servidores MCP externos para ampliar su conjunto de herramientas. Codex añade dos cosas: GitHub Actions nativas (openai/codex-action) para la revisión automatizada de PR, y las Codex Skills (archivos SKILL.md, compatibles con las skills de Claude Code - consulta la documentación oficial). Añadir un servidor MCP en Codex es una sola línea: codex mcp add <name> -- <cmd>, o decláralo directamente en el bloque [mcp_servers.*] del config.toml.

Gemini CLI tiene sus propias Extensions y Agent Skills (añadidas en la v0.23+), y se va integrando poco a poco en el sistema de plugins de Antigravity, el producto sucesor - la sintaxis MCP de Gemini CLI difiere de la de Codex, así que consulta la documentación en vivo si necesitas los pasos exactos, ya que ese no es el foco aquí. Para entender las Codex Skills de principio a fin, consulta qué son las Codex Skills.

Autonomía: Goal Mode vs YOLO Mode

Codex tiene /goal - un modo de larga duración, actualmente tras un feature flag, para tareas mecánicas con una condición de parada verificable (escribí un texto aparte sobre cómo usarlo bien, con tres lecciones dolorosas del uso real, en cómo usar el Goal Mode con eficacia). Gemini CLI tiene --yolo / --approval-mode=yolo - aprueba automáticamente cada llamada a herramienta durante la sesión, pero no hay un planificador de larga duración equivalente a /goal; acelera una única sesión, no reemplaza un bucle de varios pasos con su propia condición de parada.

AgentKit funciona con Codex - no con Gemini CLI

Lo digo sin rodeos porque es una pregunta que me llega de lectores que se plantean AgentKit: el CLI ak de AgentKit (agentkit.best) admite los valores de --target claude-code, codex, además de los experimentales cursor/grok - no existe un objetivo Gemini CLI. Si estás en Codex y quieres skills/subagents/workflows prefabricados en lugar de montar tu propio proceso de revisión y entrega, ahí es exactamente donde encaja AgentKit: ak kit init engineer --target codex, luego abre una nueva sesión de Codex y ejecuta $ak:cook ... ahí mismo. Los usuarios de Gemini CLI no tienen hoy una opción equivalente de AgentKit - no es un secreto, simplemente el objetivo aún no existe.

Vale la pena ser honesta también sobre el alcance: el propio plan gratuito de Codex y el modo /goal no cuestan nada extra - AgentKit es un complemento de pago aparte, por encima de Codex, no un requisito para usar Codex. Solo es relevante si quieres específicamente skills/subagents prefabricados en lugar de escribir los tuyos.

Más detalle: usar AgentKit dentro de Codex o la reseña completa de AgentKit.

¿Cuál deberías usar?

Dos ramas rápidas:

• ¿Ya estás en un plan ChatGPT, quieres revisión nativa de PR en GitHub o necesitas una vía gratuita hoy? Elige Codex.
• ¿Necesitas la mayor ventana de contexto de fábrica, trabajas dentro de Google Cloud/Workspace o ya tienes una licencia empresarial de Code Assist? Elige Gemini CLI (el original, mediante una licencia empresarial - no el nivel individual cerrado).

¿Ninguna rama encaja - digamos que no tienes ni un plan ChatGPT ni una licencia empresarial de Google? Vale la pena compararlo también con Claude Code, una tercera opción que compite directamente en la misma categoría de agente de codificación en terminal/IDE, con su propio plan gratuito.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Sigue siendo gratis Gemini CLI?

No, no para los usuarios individuales desde el 2026-06-18. Google trasladó a los usuarios individuales/gratuitos a un producto nuevo, Antigravity CLI; las licencias empresariales de Code Assist y las claves de pago de la API de Gemini no se ven afectadas.

¿Es open source Codex CLI?

Sí, Apache-2.0, escrito en su mayor parte en Rust, con el código fuente público en github.com/openai/codex. Pero open source solo describe el CLI - ejecutar el modelo que hay detrás sigue necesitando un plan ChatGPT.

¿Cuál tiene la ventana de contexto más grande?

Gemini CLI está fijo en 1M de tokens. El valor predeterminado efectivo de Codex CLI es más pequeño (unos 272K tokens según la nota más reciente), pero configurable hasta cerca de 1M mediante model_context_window en config.toml.

¿AgentKit funciona con Gemini CLI?

No. AgentKit solo tiene objetivos oficiales para Claude Code y Codex (además de un objetivo experimental Cursor/Grok) - no existe un objetivo Gemini CLI.

¿Cuál es más seguro para ejecutar sin supervisión?

Ambos incluyen su propio sistema de sandbox y modo de aprobación, y ninguno es infalible - existe investigación real de bypass de sandbox para las dos categorías de herramienta, así que no ejecutes el modo de mayor privilegio (danger-full-access / yolo) en una máquina con datos sensibles.

¿Cuál deberías elegir en 2026?

Si necesitas una vía gratuita hoy o ya tienes un plan ChatGPT, elige Codex. Si necesitas un contexto fijo de 1M o tienes una licencia empresarial de Code Assist, elige Gemini CLI. Si no se aplica ninguno, considera también Claude Code.

Conclusión

Ambos son CLIs open source sólidos, pero la historia de 2026 ya no es "ambos son gratis". El Gemini CLI original cerró su vía gratuita para particulares el 2026-06-18, mientras que Codex sigue manteniendo una vía sin coste a través del plan ChatGPT Free. Si estás en Codex, AgentKit es una opción extra para skills/subagents prefabricados; Gemini CLI aún no tiene equivalente. ¿Nuevo en Codex? Consulta qué es realmente OpenAI Codex, o compara el panorama más amplio en las mejores herramientas de codificación con IA de 2026.