Codex unter Windows: App oder CLI installieren, dann Sandbox oder WSL2 wählen

Welches Codex du unter Windows installierst

• Die ChatGPT-Desktop-App, wenn du ein Fenster willst. Codex hat dort eine eigene Coding-Ansicht neben Chat und Work, mit Worktrees, geplanten Aufgaben, Git, einem eingebauten Browser, Dateivorschauen, Plugins und Skills. Die App gibt es in jedem ChatGPT-Abo, auch in Free.
• Die Codex CLI, wenn du im Terminal arbeitest. Sie installiert sich nativ per PowerShell-Skript oder mit npm.
• Die IDE-Erweiterung, wenn du in einem Editor arbeitest. OpenAI führt sie neben der App und der CLI als Weg, Codex nativ unter Windows zu nutzen.
• Windows 11 wird empfohlen. Ein aktuelles, vollständig aktualisiertes Windows 10 wird ohne Garantie unterstützt und braucht Version 1809 oder neuer, wegen ConPTY; ältere Versionen von Windows 10 werden nicht empfohlen. winget sollte verfügbar sein.

So lädst du Codex unter Windows herunter und installierst es

1. Lade die ChatGPT-Desktop-App herunter

   Hol sie über den Microsoft-Store-Link auf OpenAIs Seite zur Windows-App oder installiere sie mit winget aus PowerShell. Öffne ChatGPT, melde dich an und wähl Codex.

   winget install --id 9PLM9XGG6VKS -s msstore

2. Oder installiere die Codex CLI

   Öffne ein neues PowerShell-Fenster und führ OpenAIs Installer aus; führst du ihn erneut aus, aktualisiert er Codex. Mit installiertem Node.js kannst du stattdessen npm nutzen. Aus der CLI heraus öffnet codex app die Desktop-App und installiert sie bei Bedarf, und /app verschiebt die aktuelle Session in die App.

   # Native Windows installer (run it in a new PowerShell window)
   powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"
   
   # Or with npm, if Node.js is installed
   npm install -g @openai/codex
   
   # Start Codex and sign in
   codex

3. Melde dich an

   Wähl beim ersten Start Sign in with ChatGPT, um dein Abo zu nutzen, oder melde dich mit einem API-Key an, der zu den regulären API-Preisen abgerechnet wird. Codex cloud braucht die Anmeldung mit ChatGPT. codex login status endet mit 0, sobald du angemeldet bist.

4. Installiere die Tools, die Codex aufruft

   Codex nutzt, was auf dem PC installiert ist. OpenAI schlägt Git, Node.js, Python, das .NET SDK und die GitHub CLI vor, alle über winget, und danach die Anmeldung bei GitHub.

   winget install --id Git.Git
   winget install --id OpenJS.NodeJS.LTS
   winget install --id Python.Python.3.14
   winget install --id Microsoft.DotNet.SDK.10
   winget install --id GitHub.cli
   gh auth login

5. Wähle, wo der Agent läuft

   Standardmäßig läuft der Agent nativ in PowerShell unter der Windows-Sandbox. Um ihn stattdessen in WSL2 laufen zu lassen, öffne Settings, stell den Agenten von Windows native auf WSL um und starte die App neu. In beiden Modi wählst du Ask for approval unter dem Eingabefeld, um den Schutz der Sandbox zu bekommen. Für Befehle, die Administratorrechte brauchen, startest du die App mit Run as administrator; der Agent erbt diese Rechte. Das integrierte Terminal kann PowerShell, Command Prompt, Git Bash oder WSL sein.

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, Windows-App

Natives PowerShell oder WSL2?

OpenAI rät, standardmäßig die native Sandbox zu nutzen und WSL2 zu wählen, wenn du Linux-native Tools brauchst, schon in WSL2 arbeitest oder die nativen Optionen nicht zu deinem Setup passen. WSL1 wird nicht mehr unterstützt: Es funktionierte bis Codex 0.114, und ab 0.115 nutzt die Linux-Sandbox bubblewrap, womit die Unterstützung für WSL1 endete.

So betreibst du Codex in WSL2

1. Installiere WSL2 und darin Codex

   Führ in einer PowerShell mit Administratorrechten wsl --install aus, dann wsl, um die Linux-Shell zu öffnen. Installiere darin bubblewrap für die Sandbox (sudo apt install bubblewrap oder sudo dnf install bubblewrap), führ das Linux-Installationsskript aus und starte codex.

   # In PowerShell, run as administrator
   wsl --install
   wsl
   
   # Inside WSL: the sandbox needs bubblewrap (apt or dnf), then install Codex
   sudo apt install bubblewrap
   curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
   codex

2. Leg Repositorys im Linux-Home ab

   Klone in einen Ordner wie ~/code statt unter /mnt/c, das langsamer ist. Findet VS Code in WSL Codex nicht, prüf mit which codex, wo es liegt.

3. Teile Einstellungen mit der Windows-App

   Die Windows-App hat ihr Codex-Home in %USERPROFILE%\.codex, eine CLI in WSL nutzt dagegen das Linux-Home. Um ein gemeinsames zu nutzen, setz CODEX_HOME in WSL auf den Windows-Ordner.

   export CODEX_HOME=/mnt/c/Users/<windows-user>/.codex

4. Öffne WSL-Projekte in der Desktop-App

   Wähl Add new project (oder drück Ctrl+O) und tipp \\wsl$\. Bleibt der Agent nativ, ist es zuverlässiger, Projekte auf dem Windows-Laufwerk zu halten und sie aus WSL über /mnt/<drive>/... zu erreichen.

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, Windows und WSL

Die Codex-Windows-Sandbox: MXC, elevated und unelevated

Mit der Windows-Sandbox läuft Codex nativ in PowerShell, ohne WSL oder eine virtuelle Maschine, und die Sandbox begrenzt dabei, worauf seine Befehle und deren Kindprozesse auf der Festplatte und im Netzwerk zugreifen können. Es gibt sie in drei Implementierungen. Die Desktop-App wählt MXC für Privatkonten automatisch auf Geräten, die es unterstützen.

Die Codex-Windows-Sandbox einrichten

1. Prüf, ob MXC auf deinem PC funktioniert

   Führ mit Codex CLI 0.162.0 oder neuer diesen Test aus. Er sollte MXC_OK ausgeben und mit Code 0 enden.

   codex -c windows.sandbox=mxc sandbox --include-managed-config --permission-profile :workspace -- cmd.exe /d /c echo MXC_OK

2. Bevorzuge MXC in der CLI

   Die Desktop-App bevorzugt MXC für Privatkonten bereits. Für die CLI oder in einem Unternehmens-Setup schaltest du es in der config.toml in deinem Codex-Home ein.

   # config.toml in your Codex home (%USERPROFILE%\.codex)
   [features]
   prefer_mxc = true

3. Oder wähle eine Legacy-Sandbox

   Wo MXC nicht verfügbar ist, setz elevated, oder unelevated als letzten Fallback. Die elevated-Sandbox braucht einen Admin, der ihre Einrichtung genehmigt. In der CLI führt der Befehl /setup-default-sandbox diese Einrichtung aus; er erscheint nur unter Windows, wenn Codex auf der heruntergestuften Restricted-Token-Sandbox läuft.

   # config.toml in your Codex home (%USERPROFILE%\.codex)
   [windows]
   sandbox = "elevated"   # or "unelevated"

4. Oder lass die IT sie vorab einrichten

   Ein Administrator kann die elevated-Sandbox für einen anderen Nutzer bereitstellen. Um die Legacy-Sandbox später zu entfernen, führ codex sandbox uninstall als Administrator aus.

   codex sandbox setup --elevated --user 'DOMAIN\alice' --codex-home 'C:\Users\alice\.codex'

Quelle: OpenAIs Codex-Doku, Windows-Sandbox

Codex-Windows-Sandbox-Setup fehlgeschlagen? Die dokumentierten Lösungen

OpenAIs Seite zur Windows-Sandbox hat eine Liste zur Fehlerbehebung. Das deckt sie ab, unter den Überschriften der Doku.

• „My legacy sandbox setup failed“: Die üblichen Ursachen sind eine abgelehnte UAC- oder Admin-Abfrage, eine Richtlinie, die das Anlegen lokaler Nutzer und Gruppen, Änderungen an der Firewall oder Anmelderechte für den Sandbox-Nutzer blockiert, oder eine andere Richtlinie. Versuch es erneut und bestätige die Abfrage, frag die IT oder nutz in der Zwischenzeit die unelevated-Sandbox.
• „I see Windows error 1385“: Windows verweigert dem Sandbox-Nutzer den Anmeldetyp, den er braucht. Anmelderechte für den Sandbox-Nutzer gehören zu den Dingen, die eine Richtlinie blockieren kann, frag also auf einem verwalteten PC die IT. MXC legt keine zusätzlichen Windows-Konten an und hängt deshalb unter Windows 11 24H2 oder 25H2 nicht von einem Sandbox-Nutzer ab.
• „Codex switched me to the unelevated sandbox“, „Codex warns that some folders are writable by Everyone“, „Sandboxed commands cannot reach the network“ und „Sandboxing worked before and then stopped“ haben auf dieser Seite jeweils einen eigenen Eintrag.
• Für die Diagnose lies CODEX_HOME/.sandbox/sandbox.log. Schick niemandem den Ordner CODEX_HOME/.sandbox-secrets/.
• Du suchst nach „setup didn't finish“? OpenAIs Doku hat keinen Eintrag mit diesem Wortlaut. Der nächstliegende dokumentierte Fall ist „My legacy sandbox setup failed“.
• Wenn PowerShell npm nicht ausführt und npm.ps1 cannot be loaded because running scripts is disabled on this system. meldet, ist die übliche Lösung Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned.

Computer Use übernimmt unter Windows den Bildschirm

Mit Computer Use bedient Codex Desktop-Apps, indem es den Mauszeiger bewegt und tippt. In der Desktop-App gibt es das unter macOS und Windows, mit ChatGPT Work und Codex, in unterstützten Regionen. Zum Einschalten öffnest du Settings > Computer use, suchst unter Control nach Any App und wählst Install oder legst den Schalter um.

• Es läuft auf dem aktiven Desktop und kann nicht im Hintergrund arbeiten. Während eine Aufgabe läuft, bewegt es den Mauszeiger, tippt und holt Fenster in den Vordergrund, du kannst den PC also nicht gleichzeitig nutzen.
• Damit es arbeiten kann, während du weg bist, lass den PC entsperrt und online und schau vom Handy aus mit Remote Control rein, oder führ die Desktop-App in einer virtuellen Windows-Maschine aus, damit Computer Use die VM übernimmt statt deines Bildschirms.
• Locked Use, mit dem eine Aufgabe weiterläuft, nachdem sich der Computer gesperrt hat, gibt es nur unter macOS.
• Um App-Freigaben zu speichern, führ die Apps in $CODEX_HOME/config.toml unter [computer_use.windows] auf, zum Beispiel always_allowed_app_ids = ["mspaint.exe"].
• Auf allen Systemen kann Computer Use weder Terminal-Apps noch ChatGPT selbst automatisieren, sich nicht als Administrator anmelden und keine Sicherheits- und Datenschutzabfragen bestätigen.

Codex auf deinem Windows-PC vom Handy aus steuern

Ein Windows-PC kann ein Remote-Control-Host sein, genau wie ein Mac. Die ChatGPT-App auf deinem Handy schickt Prompts und Freigaben; der PC führt die Befehle mit seinen eigenen Projekten, Dateien, Zugangsdaten und Tools aus. Die vollständige Einrichtung und Lösungen findest du unter Codex Remote Control.

• Öffne auf dem PC die ChatGPT-Desktop-App, geh zu Settings > Connections > Control this Mac or PC und wähl Set up oder Add. Scann den QR-Code mit deinem Handy (iOS oder Android).
• Der PC erscheint dann unter Codex in der ChatGPT-App. Ältere App-Versionen nennen es Remote.
• Halt den PC wach, online und angemeldet, mit laufender Desktop-App; schläft er oder verliert er das Netzwerk, endet der Fernzugriff, bis er zurück ist. Für Aufgaben, die Computer Use nutzen, lass die Windows-Sitzung entsperrt.
• OpenAIs Abo-Tabelle führt Remote Control vom Handy für Plus, Pro, Business und Enterprise, nicht für die Anmeldung per API-Key. In einem ChatGPT-Workspace muss möglicherweise zuerst ein Admin den Remote-Control-Zugriff einschalten.
• Der PC kann außerdem Projekte auf einem Linux-Server als SSH-Host öffnen, dein Handy steuert Codex auf dem Server dann über den PC. Siehe Codex auf einem VPS und Codex unter Linux. Für einen Mac, der immer läuft, siehe stattdessen Codex auf einem Mac mini.

Gib Codex auf deinem PC einen festen Job

Remote Control und Computer Use warten weiterhin darauf, dass du jede Aufgabe startest. Crewmark macht aus einem Codex-Chat auf deinem Windows-PC einen KI-Mitarbeiter mit Rolle, Zielen, Arbeitszeiten und einem Heartbeat: Während seiner Arbeitszeit weckt ihn die crewmark-CLI, die unter Windows genauso läuft wie unter macOS und Linux, damit er das nächste Issue von einem gemeinsamen Board übernimmt. Dafür muss der PC an bleiben.

1. Stell einen Mitarbeiter ein

   Wähle eine Rolle aus den Rollen für KI-Mitarbeiter, etwa Softwareentwickler, und schreib seine Ziele und KPIs auf.

2. Verbinde einen Codex-Chat auf dem PC

   Verknüpf über die crewmark-CLI einen Codex-Chat auf dem PC mit dem Mitarbeiter. Diese Unterhaltung wird zum Mitarbeiter. Claude Code funktioniert auch.

3. Leg Arbeitszeiten und einen Heartbeat fest

   Nur werktags oder jeden Tag, in deiner Zeitzone, mit Zeiten, die über Mitternacht gehen können. Währenddessen weckt die CLI den Mitarbeiter alle 15, 30, 60, 120 oder 240 Minuten. Siehe lang laufende Aufgaben in Codex.

4. Weise Issues von überall zu

   Leg Issues auf dem Board unter crewmark.ai in jedem Browser an und weise sie zu; eine Zuweisung weckt den Mitarbeiter. Braucht er ein Review oder eine Entscheidung, setzt er das Issue auf Needs action und fragt dich dort. Jobs, die du ihm geben kannst, findest du unter Anwendungsfälle für Codex.

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