OpenAI Codex vs Gemini CLI: qual IA de terminal usar em 2026?

- Preços, condições do plano gratuito e configurações padrão dos dois CLIs mudam rápido; os números abaixo eu confirmei nos documentos oficiais no momento em que escrevo (agosto de 2026) - confira a documentação ao vivo antes de depender deles.

Codex vs Gemini CLI num relance

A tabela abaixo alinha os dois CLIs nos critérios que mais importam - leia primeiro e depois mergulhe nas seções abaixo para os detalhes:

Os modelos por baixo: GPT-5.6 vs Gemini 3

O Codex CLI roda no GPT-5.6 da OpenAI, em disponibilidade geral desde 2026-07-09, com três níveis de velocidade/custo chamados Sol, Terra e Luna (segundo a página de anúncio do GPT-5.6 - essa página às vezes bloqueia buscas automatizadas, então confirme você mesma se precisar de números exatos). Os três níveis são basicamente um equilíbrio entre velocidade/custo e qualidade: o Sol é rápido e barato para coisas pequenas, o Terra é o nível equilibrado do dia a dia, e o Luna é mais lento, mas raciocina com mais afinco em tarefas difíceis. O Gemini CLI roda no Gemini 3 do Google, disponível como Pro ou Flash, selecionável por flag ou configuração - o Flash prioriza velocidade, o Pro prioriza qualidade, o mesmo padrão de equilíbrio que você esperaria de qualquer fornecedor.

Os dois deixam você trocar de modelo no meio da sessão, mas o Codex está ancorado no ecossistema do ChatGPT, enquanto o Gemini CLI está ancorado no Google AI / Vertex. Se você já paga o ChatGPT para outra coisa (escrever, pesquisar), o Codex reaproveita essa cota; se você já está dentro do Google Workspace/Cloud, o Gemini CLI se encaixa mais naturalmente no seu fluxo atual.

Os dois são open source - mas nenhum é gratuito de rodar

A parte que costuma ser ignorada ao comparar esses dois: os dois CLIs são Apache-2.0 - você pode ler, fazer fork e auditar o código do cliente por conta própria. github.com/openai/codex e github.com/google-gemini/gemini-cli são ambos públicos, com licenciamento claro, sem ambiguidade. Mas "open source" descreve só o CLI que você instala na sua máquina - não diz nada sobre o custo das chamadas de modelo por trás dele.

A realidade operacional: o Codex precisa de um plano ChatGPT (mesmo o gratuito) por trás para fazer inferência. O Gemini CLI (pós-2026-06-18) precisa de uma chave de API paga do Gemini ou de uma licença corporativa do Code Assist para usuários individuais - o produto original não tem mais um caminho gratuito público para pessoas físicas. Em outras palavras: open source não significa gratuito de rodar. Esse é praticamente o único ponto que nenhuma comparação de concorrentes deixa bem claro.

Os comandos de instalação refletem a mesma realidade. Codex CLI: curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh (no Windows use o script .ps1 correspondente). Gemini CLI: npm install -g @google/gemini-cli, ou rode sem instalar com npx @google/gemini-cli. Depois de instalados, os dois exigem um login antes que você possa realmente chamar um modelo - o Codex por uma conta ChatGPT, o Gemini CLI por uma conta Google ou uma chave de API.

Janela de contexto: 1 milhão vs "depende"

O Gemini CLI anuncia um contexto fixo de 1 milhão de tokens - um número fixo do Gemini 3, nada para configurar. O Codex CLI é mais bagunçado: a especificação do GPT-5.6 é de cerca de 1,05 milhão de tokens, mas a janela de contexto padrão efetiva do Codex CLI foi reduzida para cerca de 272.000 tokens (conforme registrado na CLI v0.144.6, de 2026-07-18) por razões de custo/latência. Você pode aumentá-la pela chave model_context_window no config.toml, até cerca de 1 milhão, com a compactação automática entrando em ação à medida que você se aproxima do teto.

Esse número de 272 mil muda a cada lançamento do CLI, e eu não o reverifiquei de forma independente nesta sessão de escrita - trate-o como ponto de partida, não como número final. Confira você mesma o changelog em github.com/openai/codex antes de depender dele para algo importante, como estimar o custo de uma tarefa longa.

Por que isso importa na prática: numa tarefa de monorepo grande, em que o agente precisa ler muitos arquivos antes de escrever qualquer coisa, o teto fixo de 1 milhão do Gemini CLI faz com que você quase nunca pense no limite. O padrão menor do Codex CLI significa que você vai bater na compactação automática mais cedo na mesma tarefa, a menos que você mesma aumente o model_context_window - um pequeno passo a mais, não um bloqueio total, mas vale saber antes de estar no meio da tarefa se perguntando por que o agente de repente resumiu metade da sua conversa.

Preços e plano gratuito: a virada de 2026-06-18

O Codex não tem SKU independente - ele vem embutido em um plano ChatGPT: Free, Go (US$ 8), Plus (US$ 20), Pro (US$ 100-200), Business (cerca de US$ 20 por assento), segundo a página de preços oficial (os preços mudam rápido, confira de novo antes de decidir). Sem taxa separada de CLI - instale, use o plano ChatGPT que você já tem e pronto, está rodando.

O Gemini CLI costumava ser totalmente gratuito pelo login com conta Google, com uma cota generosa. Mas em 2026-05-19 o Google anunciou, com efeito em 2026-06-18: o Gemini CLI e as extensões de IDE do Gemini Code Assist pararam de atender requisições gratuitas e requisições do Google AI Pro/Ultra para usuários individuais. As pessoas físicas foram empurradas para um novo produto - o Antigravity CLI, um CLI diferente com uma cota diferente - segundo o anúncio oficial do Google. Eu conferi o antigravity.google ao vivo: o produto atualmente se descreve como "disponível sem custo" para desenvolvedores, mas os limites/cota exatos não estão detalhados na landing page - não presuma que seja igual à cota do antigo Gemini CLI; trate como "diferente, e menor" até surgir um número oficial.

As licenças Code Assist Standard/Enterprise e as chaves pagas da API Gemini não são afetadas - as organizações com essas licenças continuam rodando o Gemini CLI original sem mudanças, segundo o mesmo anúncio. Para ser direta com quem está comparando agora: se você procura um caminho gratuito hoje, o Codex tem um no momento; o Gemini CLI original não tem, para a maioria dos usuários individuais - a não ser que você esteja disposta a pagar por uma chave de API ou migrar totalmente para o Antigravity CLI.

Sandbox e modos de aprovação

Os dois trazem um sistema de sandbox + modo de aprovação, só com nomes diferentes:

Um exemplo concreto: workspace-write + on-request no Codex significa que o agente edita arquivos dentro do diretório do seu projeto livremente, mas precisa perguntar antes de rodar um comando que toca a rede ou de mexer em um arquivo fora do escopo. O yolo no Gemini CLI pula quase todos esses avisos - mais rápido, mas mais arriscado se você não revisar o commit antes de dar push. Para se aprofundar nos níveis de sandbox do Codex e em como ajustar o approval_policy, veja sandbox e modos de aprovação do Codex.

Ecossistema: Skills, MCP, GitHub

Os dois são clientes MCP - eles se conectam a servidores MCP externos para ampliar o conjunto de ferramentas. O Codex acrescenta duas coisas: GitHub Actions nativas (openai/codex-action) para revisão automatizada de PR, e as Codex Skills (arquivos SKILL.md, compatíveis com as skills do Claude Code - veja a documentação oficial). Adicionar um servidor MCP no Codex é uma linha: codex mcp add <name> -- <cmd>, ou declare direto no bloco [mcp_servers.*] do config.toml.

O Gemini CLI tem suas próprias Extensions e Agent Skills (adicionadas na v0.23+), e está aos poucos sendo incorporado ao sistema de plugins do Antigravity, o produto sucessor - a sintaxe MCP do Gemini CLI difere da do Codex, então confira a documentação ao vivo se precisar dos passos exatos, já que esse não é o foco aqui. Para entender as Codex Skills de ponta a ponta, veja o que são as Codex Skills.

Autonomia: Goal Mode vs YOLO Mode

O Codex tem o /goal - um modo de longa duração, atualmente atrás de feature flag, para tarefas mecânicas com uma condição de parada verificável (escrevi um texto separado sobre usá-lo direito, com três lições dolorosas do uso real, em como usar o Goal Mode com eficácia). O Gemini CLI tem o --yolo / --approval-mode=yolo - aprova automaticamente cada chamada de ferramenta durante a sessão, mas não há um agendador de longa duração equivalente ao /goal; ele acelera uma única sessão, não substitui um laço de vários passos com sua própria condição de parada.

O AgentKit funciona com o Codex - não com o Gemini CLI

Digo isso com clareza porque é uma pergunta que recebo de leitores considerando o AgentKit: o CLI ak do AgentKit (agentkit.best) aceita os valores de --target claude-code, codex, além dos experimentais cursor/grok - não existe alvo Gemini CLI. Se você está no Codex e quer skills/subagents/workflows prontos em vez de montar seu próprio processo de revisão e entrega, é exatamente aí que o AgentKit se encaixa: ak kit init engineer --target codex, depois abra uma nova sessão do Codex e rode $ak:cook ... ali mesmo. Os usuários do Gemini CLI não têm uma opção equivalente do AgentKit hoje - não é segredo, o alvo simplesmente ainda não existe.

Vale ser honesta sobre o escopo também: o próprio plano gratuito do Codex e o modo /goal não custam nada a mais - o AgentKit é um add-on pago à parte, por cima do Codex, e não um requisito para usar o Codex. Ele só é relevante se você quiser especificamente skills/subagents prontos em vez de escrever os seus.

Mais detalhes: usando o AgentKit dentro do Codex ou a análise completa do AgentKit.

Qual deles você deve usar?

Duas ramificações rápidas:

• Já está em um plano ChatGPT, quer revisão nativa de PR no GitHub ou precisa de um caminho gratuito hoje? Escolha o Codex.
• Precisa da maior janela de contexto de imediato, trabalha dentro do Google Cloud/Workspace ou já tem uma licença corporativa do Code Assist? Escolha o Gemini CLI (o original, por uma licença corporativa - não o nível individual fechado).

Nenhuma ramificação serve - digamos que você não tenha nem um plano ChatGPT nem uma licença corporativa do Google? Vale comparar também com o Claude Code, uma terceira opção que compete diretamente na mesma categoria de agente de codificação em terminal/IDE, com seu próprio plano gratuito.

Perguntas frequentes (FAQ)

O Gemini CLI ainda é gratuito?

Não, não para usuários individuais desde 2026-06-18. O Google moveu os usuários individuais/gratuitos para um novo produto, o Antigravity CLI; as licenças corporativas do Code Assist e as chaves pagas da API Gemini não são afetadas.

O Codex CLI é open source?

Sim, Apache-2.0, escrito em sua maior parte em Rust, com o código-fonte público em github.com/openai/codex. Mas open source descreve só o CLI - rodar o modelo por trás dele ainda exige um plano ChatGPT.

Qual tem a maior janela de contexto?

O Gemini CLI é fixo em 1 milhão de tokens. O padrão efetivo do Codex CLI é menor (cerca de 272 mil tokens, segundo o registro mais recente), mas configurável até cerca de 1 milhão pelo model_context_window no config.toml.

O AgentKit funciona com o Gemini CLI?

Não. O AgentKit só tem alvos oficiais para o Claude Code e o Codex (além de um alvo experimental Cursor/Grok) - não existe alvo Gemini CLI.

Qual é mais seguro para rodar sem supervisão?

Os dois trazem seu próprio sistema de sandbox e modo de aprovação, e nenhum é à prova de falhas - existe pesquisa real de bypass de sandbox para as duas categorias de ferramenta, então não rode o modo de maior privilégio (danger-full-access / yolo) em uma máquina com dados sensíveis.

Qual você deve escolher em 2026?

Se você precisa de um caminho gratuito hoje ou já tem um plano ChatGPT, escolha o Codex. Se você precisa de um contexto fixo de 1 milhão ou tem uma licença corporativa do Code Assist, escolha o Gemini CLI. Se nenhum dos casos se aplica, considere também o Claude Code.

Conclusão

Os dois são CLIs open source sólidos, mas a história de 2026 não é mais "os dois são gratuitos". O Gemini CLI original fechou seu caminho gratuito para pessoas físicas em 2026-06-18, enquanto o Codex ainda mantém um caminho sem custo pelo plano ChatGPT Free. Se você está no Codex, o AgentKit é uma opção extra para skills/subagents prontos; o Gemini CLI ainda não tem equivalente. Novo no Codex? Veja o que o OpenAI Codex realmente é, ou compare o cenário mais amplo em as melhores ferramentas de codificação com IA de 2026.