Lo dico chiaramente. L'era del "usare solo Claude Code" è completamente finita. Il 24 aprile, con l'arrivo di GPT-5.5, la precisione di Codex ha fatto un salto in una "dimensione diversa". All'estero, i post stanno già sottolineando che "seguire solo Claude Code è un'occasione persa; l'era appartiene a Codex."
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Tuttavia, in Giappone, la maggior parte delle persone è ancora ferma a "Cos'è Codex?" o "Cosa ha di così speciale GPT-5.5?"
Ecco perché in questo articolo, ti spiegherò👇
・Cos'è effettivamente Codex
・Cosa è cambiato con GPT-5.5
・Le differenze fondamentali da Claude Code
・Da dove iniziare esattamente per i principianti
Analizzerò questi punti a un livello che può essere compreso anche partendo da zero.
Se hai uno di questi dubbi, devi assolutamente leggere questo articolo fino alla fine👇
・Cos'è Codex, esattamente? In cosa è diverso da ChatGPT?
・Ho sentito che GPT-5.5 è fantastico, ma non so esattamente perché.
・Ho sentito che può creare immagini, ma come funziona?
・Vorrei usarlo, ma termini come chiavi API e CLI non hanno senso per me.
・Ho paura di toccarlo perché non so quanto costa.
Queste sono le barriere che quasi tutti incontrano quando iniziano ad interessarsi a Codex.
La documentazione ufficiale è in inglese, le informazioni sono sparse ovunque ed è difficile capire da dove iniziare. Inoltre, con nuovi modelli e strumenti che escono ogni settimana, solo stare al passo è estenuante.
Per questa guida, ho letto tutti i materiali ufficiali di OpenAI, le schede dei sistemi, i documenti API e le guide per sviluppatori aggiornati al 29 aprile 2026, per riassumere il quadro generale di "Codex × GPT-5.5 × Generazione di Immagini" in un unico manuale.
Dall'installazione dell'app alla progettazione dei prompt, all'integrazione della generazione di immagini, alla gestione dei costi e all'integrazione con l'IDE: leggere questo articolo dall'inizio alla fine ti porterà da una conoscenza zero a essere pienamente operativo👇
■ Cosa è 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅, esattamente?
In breve, OpenAI Codex è un "Agente di Codifica IA".
Per semplificare la differenza con ChatGPT: ChatGPT è un' "IA che parla", mentre Codex è un' "IA che lavora".
Se chiedi a ChatGPT di "sistemare questo codice", ti restituisce una risposta testuale. Codex è diverso. Apre effettivamente il file, riscrive il codice, esegue i test e conferma i risultati. Leggere, scrivere, eseguire e correggere: Codex fa tutto automaticamente.
Inoltre, con il importante aggiornamento dell'aprile 2026 ("Codex per (quasi) tutto"), ora supporta attività non di codifica. Si è evoluto in un "agente IA quasi universale" in grado di integrarsi con oltre 90 strumenti tra cui Jira, Slack, Notion, Google Workspace e HubSpot.
Ci sono tre modi per usare Codex:
・𝗔𝗽𝗽 𝗗𝗲𝘀𝗸𝘁𝗼𝗽 𝗱𝗶 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 ── Il modo più semplice. Basta scaricare l'app e accedere. Non sono necessarie operazioni da terminale. Supporta macOS e Windows.
・𝗖𝗟𝗜 𝗱𝗶 𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 ── Un agente che funziona nel terminale. È rilasciato come open source (Apache 2.0). È più flessibile per chi è abituato al terminale.
・𝗖𝗼𝗱𝗲𝘅 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 ── Esegue attività in background sul cloud. Utile per eseguire più attività in parallelo o integrarsi con repository GitHub. Pensato per lo sviluppo di squadra.
I principianti dovrebbero iniziare con l' "App Desktop". Puoi iniziare senza usare affatto il terminale.
■ Per Iniziare (Edizione App Desktop)
Il modo più semplice per iniziare è scaricare l'app desktop.
Per 𝗠𝗮𝗰:
Installa tramite Mac App Store o Homebrew:
brew install --cask codex
Per 𝗪𝗶𝗻𝗱𝗼𝘄𝘀:
Cerca "Codex" nel Microsoft Store e installa.
Una volta aperta l'app, accedi semplicemente con il tuo account ChatGPT. Si aprirà un browser per l'autenticazione e potrai usarlo immediatamente. Non è richiesta la configurazione di una chiave API.
Sì, se hai un account ChatGPT, puoi accedere così com'è. Anche il piano gratuito va bene.
Una volta aperta l'app, prova qualcosa del genere:
"Mostrami un elenco di file in questa cartella"
"Trova e correggi il bug in questo codice"
"Crea un README.md"
Codex leggerà i file, penserà, eseguirà e restituirà i risultati. A questo punto, ti renderai conto: "Oh, è completamente diverso da ChatGPT."
■ Per Iniziare (Edizione 𝗖𝗟𝗜)
Per chi ha familiarità con il terminale, il CLI di Codex offre maggiore flessibilità.
Installazione:
npm i -g @openai/codex
Su macOS:
brew install codex
Autenticazione:
codex auth
→ Si apre un browser per accedere tramite account ChatGPT o inserire una chiave API.
Verifica:
codex "Per favore, presentati in Italiano."
Se ottieni una risposta, è un successo. Tutto qui.
Se usi una chiave API per l'autenticazione, è comodo impostarla come variabile d'ambiente:
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
Aggiungendo questo al tuo ~/.zshrc (Mac) o ~/.bashrc (Linux) elimini la necessità di inserirla ogni volta.
Puoi emettere chiavi API su platform.openai.com nella sezione Dashboard → "API Keys" → "Create new secret key". La chiave viene mostrata una sola volta, quindi copiala e conservala in modo sicuro. Non condividerla mai né caricarla su GitHub.
■ Creazione di un File di Configurazione
Se vuoi personalizzare il comportamento di Codex, crea ~/.codex/config.toml. Questo è comune sia per l'app desktop che per il CLI.
1model = "gpt-5.5"2approval_policy = "on-request"3sandbox_mode = "workspace-write"
Significato di ogni impostazione:
𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 ── Il modello da usare. gpt-5.5 ha le prestazioni più elevate. Se vuoi risparmiare sui costi, anche gpt-5.4 è un'opzione.
𝗮𝗽𝗽𝗿𝗼𝘃𝗮𝗹_𝗽𝗼𝗹𝗶𝗰𝘆:
・"untrusted" ── Esegue automaticamente solo i comandi di sola lettura. Chiede conferma per tutto il resto (più sicuro).
・"on-request" ── Chiede conferma quando necessario (consigliato).
・"never" ── Esegue tutto senza conferma (per utenti avanzati).
𝘀𝗮𝗻𝗱𝗯𝗼𝘅_𝗺𝗼𝗱𝗲:
・"read-only" ── Solo lettura di file.
・"workspace-write" ── Lettura/scrittura all'interno dell'area di lavoro + esecuzione comandi (consigliato).
・"danger-full-access" ── Nessuna restrizione (pericoloso, di solito non usato).
I principianti dovrebbero iniziare con on-request + workspace-write. Codex chiederà "Posso farlo?" prima di eseguire qualsiasi cosa, prevenendo operazioni indesiderate.
■ Cosa è 𝗚𝗣𝗧-𝟱.𝟱? (Perché è chiamato il "Più Potente")
GPT-5.5 è l'ultimo modello di punta di OpenAI rilasciato il 23 aprile 2026. Con nome in codice "Spud", OpenAI lo posiziona per le "attività aziendali più complesse".
GPT-5.5 è il modello che Codex utilizza internamente ed è il "modello consigliato" per Codex. In altre parole, Codex è fantastico perché GPT-5.5 è fantastico.
Diamo un'occhiata ai numeri specifici.
𝟭. Finestra di Contesto: 𝟭.𝟬𝟱𝟬.𝟬𝟬𝟬 token
La quantità di dati che può leggere in una volta è su un'altra scala. Equivale a circa 800.000 caratteri giapponesi. Poiché un tipico tascabile è di circa 100.000 caratteri, può elaborare le informazioni di 8 libri contemporaneamente. È a un livello in cui puoi inserire un intero codebase su larga scala e dire: "Trova il bug qui."
𝟮. Output Massimo: 𝟭𝟮𝟴.𝟬𝟬𝟬 token
Con i modelli precedenti, a volte si "interrompeva a metà" o dovevi chiedergli di "continuare", ma con GPT-5.5 questa preoccupazione è quasi scomparsa. Questo è estremamente utile quando si genera codice lungo o documentazione in un'unica soluzione.
𝟯. Supporto Multimodale
Può elaborare non solo testo, ma anche immagini, audio e video come input. Puoi mostrare uno screenshot dell'interfaccia utente e dire "ricrea questo design", o consegnare una foto di un appunto scritto a mano e dire "trascrivi questo testo" – tutti questi casi d'uso sono possibili.
𝟰. Regolazione dello Sforzo di Ragionamento
Cinque livelli: nessuno / basso / medio / alto / molto alto. L'impostazione predefinita è media. Usa basso per risposte veloci su compiti semplici e alto per compiti complessi che richiedono ragionamento approfondito. Poiché il costo è proporzionale allo sforzo di ragionamento, è importante cambiare in base alla situazione.
𝟱. Benchmark
・Terminal-Bench 2.0 (Automazione Agente) ── GPT-5.5: 82,7% (1° posto), Claude Opus 4.7: 69,4%
・GPQA Diamond (Conoscenze di Livello Laurea) ── GPT-5.5: 93,6%, Claude Opus 4.7: 94,2%, Gemini 3.1 Pro: 94,3%
・SWE-Bench Pro (Ingegneria del Software) ── GPT-5.5: 58,6%, Claude Opus 4.7: 64,3%
Il punteggio Terminal-Bench dell'82,7% è particolarmente importante. Questo è un indice della "capacità di completare automaticamente le attività come agente", che influisce direttamente sullo sviluppo basato su agenti come Codex. Sebbene nessun modello vinca in ogni categoria, la combinazione Codex × GPT-5.5 è attualmente la più potente per scopi di automazione.
■ Integrazione con 𝗴𝗽𝘁-𝗶𝗺𝗮𝗴𝗲-𝟮 (Generazione di Immagini Senza Soluzione di Continuità)
Rilasciato la stessa settimana di GPT-5.5 (21 aprile 2026) è stato "gpt-image-2" (ChatGPT Images 2.0).
La cosa straordinaria di questo modello è la sua capacità di rendere accuratamente il testo giapponese all'interno delle immagini. In precedenza, era normale che i caratteri giapponesi fossero distorti nelle immagini AI, ma gpt-image-2 raggiunge oltre il 95% di precisione a livello di carattere in oltre 12 lingue. Poster, loghi, diagrammi: non si rompe nemmeno in giapponese.
E il vantaggio più grande è la facilità di integrazione con Codex.
Non hai bisogno di impostazioni speciali per chiamare gpt-image-2 da Codex. Per esempio:
"Crea 3 modelli per l'icona di questa app e salvali nella cartella assets"
"Crea un diagramma basato su questi dati"
"Genera un'immagine hero per la landing page"
Con solo questo, Codex gestisce tutto, dalla generazione dell'immagine al salvataggio del file. Se mentre scrivi codice pensi "Voglio un diagramma qui", puoi semplicemente dargli l'istruzione lì. È incredibilmente comodo che il flusso di lavoro non venga interrotto.
Supporta la generazione fino a 8 immagini coerenti in un unico prompt, la modifica partendo da un massimo di 16 immagini di riferimento e l'output ad alta risoluzione fino a 3840px. Il costo per la generazione di immagini è effettivamente di circa $0,006 a $0,21 per immagine, a seconda della risoluzione e della qualità.
■ 𝗣𝗿𝗲𝘇𝘇𝗶 (Comprendere i Costi con Precisione)
Il denaro è la preoccupazione principale quando si inizia con lo sviluppo AI. Non lasciarlo vago; comprendilo chiaramente.
Innanzitutto, la struttura di fatturazione differisce tra l'uso di Codex tramite un abbonamento ChatGPT (Gratuito / Go / Plus / Pro) e l'uso diretto dell'API.
Tramite 𝗣𝗶𝗮𝗻𝗶 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 (Inizia qui come principiante):
・Gratuito ($0) ── GPT-5.5 disponibile. Codex disponibile per un tempo limitato.
・Go ($8/mese) ── GPT-5.5 disponibile. Codex disponibile per un tempo limitato.
・Plus ($20/mese) ── GPT-5.5 disponibile. Codex disponibile.
・Pro ($100–$200/mese) ── Tutte le funzionalità incluse GPT-5.5 Pro.
Consiglio di provare prima il piano gratuito, poi di passare a Plus ($20/mese) per un uso serio. Ottenere sia GPT-5.5 che Codex per $20 al mese è un ottimo affare.
Utilizzo 𝗔𝗣𝗜 𝗗𝗶𝗿𝗲𝘁𝘁𝗼 (Intermedio e superiore):
・GPT-5.5 ── Input $5,00 / Output $30,00 (per 1 milione di token)
・GPT-5.4 ── Input $2,50 / Output $15,00
・GPT-5.3 ── Input $1,75 / Output $14,00
GPT-5.5 costa il doppio di 5.4. Un modo intelligente per usarlo è "di solito 5.4, e 5.5 solo per elaborazioni complesse".
Ci sono anche opzioni di sconto:
・Batch ── 50% di sconto sulla tariffa standard. Per attività che non richiedono risposte in tempo reale.
・Flex ── Anch'esso al 50% di sconto. Più economico in cambio di tempi di attesa variabili.
Tieni presente che l'uso di contesto lungo (input superiori a 272.000 token) costa 2x per l'input e 1,5x per l'output. Tienilo a mente quando passi grandi quantità di codice.
■ 𝗦𝗗𝗞 𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻 / 𝗡𝗼𝗱𝗲.𝗷𝘀 (Per Uso Diretto dell'API)
Se vuoi chiamare direttamente l'API GPT-5.5 dal tuo codice invece di usare il CLI o l'app di Codex, installa l'SDK.
𝗣𝘆𝘁𝗵𝗼𝗻:
pip install openai
1from openai import OpenAI2client = OpenAI()3response = client.responses.create(4 model="gpt-5.5",5 reasoning={"effort": "medium"},6 input="Scrivi una funzione per calcolare la sequenza di Fibonacci in Python."7)8print(response.output_text)
𝗡𝗼𝗱𝗲.𝗷𝘀:
npm install openai
1import OpenAI from "openai";2const client = new OpenAI();3const resp = await client.responses.create({4 model: "gpt-5.5",5 reasoning: { effort: "medium" },6 input: "Crea un semplice server API con Express.js."7});8console.log(resp.output_text);
Usalo quando vuoi "incorporare GPT-5.5 nella tua app". Per iniziare, il CLI o l'app desktop di Codex sono sufficienti.
■ 𝗟𝗼𝗰𝗮𝗹𝗲 𝘃𝘀 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 (Differenze)
Codex ha due modalità: esecuzione locale e cloud.
L'esecuzione locale chiama il modello direttamente dall'app desktop o dal CLI. Utilizza automaticamente i file locali come contesto, rendendola efficiente con prompt minimi. È veloce e adatta per lo sviluppo personale o correzioni rapide.
L'esecuzione cloud (Codex Cloud) esegue attività in background sul cloud. È potente per attività in parallelo, integrazione con GitHub e sviluppo di squadra. Richiede l'accesso con un account ChatGPT.
I principianti dovrebbero iniziare con la modalità locale e provare quella cloud una volta presa familiarità.
Punti per 𝗦𝗢:
・macOS ── Supportate app desktop, CLI ed estensioni IDE. L'ambiente più completo.
・Windows ── Supportate app desktop, CLI ed estensioni IDE. Si consiglia Windows 11 + WSL2.
・Linux ── App desktop non supportata. CLI ed estensioni IDE sono disponibili.
■ 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗹'𝗜𝗗𝗘
Oltre all'app e al terminale, puoi usare Codex direttamente all'interno del tuo editor.
𝗩𝗦 𝗖𝗼𝗱𝗲:
Installa "Codex - L'agente di codifica di OpenAI" dal Marketplace. Può essere utilizzato insieme a Claude Code o GitHub Copilot.
Utilizza automaticamente i file aperti o il codice selezionato come contesto, quindi puoi scrivere prompt senza fare copia-incolla.
All'interno dell'estensione, puoi:
・Cambiare modelli (GPT-5.5 ↔ 5.4 ↔ 5.3)
・Modificare i livelli di sforzo di ragionamento
・Attivare/disattivare le modalità di approvazione
・Connettersi ad ambienti Cloud
𝗝𝗲𝘁𝗕𝗿𝗮𝗶𝗻𝘀 (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, ecc.):
Integrazione nativa dal gennaio 2026. Disponibile nella versione IDE 2025.3 o successiva.
■ 𝗣𝗿𝗼𝗴𝗲𝘁𝘁𝗮𝘇𝗶𝗼𝗻𝗲 𝗱𝗲𝗶 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁 (Scrivere Prompt Cambia i Risultati)
Quando usi GPT-5.5, la differenza più grande deriva da come scrivi i prompt. Anche con lo stesso modello, la qualità dell'output cambia completamente in base al prompt.
Per GPT-5.5, si consiglia un prompt strutturato con questi 4 elementi:
・𝗢𝗯𝗶𝗲𝘁𝘁𝗶𝘃𝗼 ── Cosa vuoi ottenere
・𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘀𝘁𝗼 ── La situazione o l'ambiente
・𝗩𝗶𝗻𝗰𝗼𝗹𝗶 ── Cose da non fare o limitazioni
・𝗖𝗿𝗶𝘁𝗲𝗿𝗶𝗼 𝗱𝗶 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 ── Cosa definisce il "completamento"
Esempio:
Obiettivo: Creare un endpoint API per la registrazione utente.
Contesto: Python + FastAPI + PostgreSQL. Inserire nella tabella utenti esistente.
Vincoli: Nessuna libreria esterna aggiuntiva. Hashing delle password con bcrypt. Il controllo della duplicazione delle email è obbligatorio.
Criterio di completamento: Inviando JSON (nome, email, password) a POST /users si crea un utente e restituisce 201. Le email duplicate restituiscono 409.
Dire semplicemente "crea un'API di registrazione utente" funziona, ma scrivere come sopra migliora notevolmente la precisione. Riduce i tentativi, rendendolo più veloce alla fine.
Scelta dello Sforzo di Ragionamento:
・nessuno / basso ── Conversioni semplici o attività di routine. Risposta più veloce.
・medio ── Codifica generale o domande e risposte (predefinito).
・alto ── Progettazione di algoritmi complessi o debug.
・molto alto ── Attività agente di massima difficoltà.
Il costo è proporzionale allo sforzo, quindi impostare tutto su molto alto è inefficiente. Scegli il livello adatto al compito.
■ 𝗗𝗲𝗯𝘂𝗴𝗴𝗶𝗻𝗴 𝗲 𝗧𝗲𝘀𝘁𝗶𝗻𝗴
Dopo aver scritto il codice, arriva il debug e il test. Anche qui Codex + GPT-5.5 brilla.
Il trucco per il debug è passare il log degli errori così com'è.
"Non funziona" → NO
"Si è verificato un RuntimeError in pytest. Stack trace: (errore completo). Per favore, correggi." → OK
GPT-5.5 ha un contesto di 1.050.000 token, quindi i log lunghi non sono un problema. Anzi, più informazioni sono meglio è.
Con il CLI di Codex, nella cartella del progetto:
codex "Indaga sul perché questo test fallisce e correggilo. Conferma che il test passi."
Codex leggerà il file, eseguirà il test, analizzerà l'errore, lo correggerà e rieseguirà il test automaticamente. Questa è l'essenza di un' "IA che lavora".
Puoi anche lasciare che sia lui a generare i test:
codex "Scrivi test pytest per la funzione register_user in src/auth/register.py. Includi tre pattern: successo, errore e validazione."
Si occupa di tutto, dalla creazione del file di test alla verifica dell'esecuzione.
■ 𝗦𝗶𝗰𝘂𝗿𝗲𝘇𝘇𝗮
Codex ha una struttura di sicurezza a due strati.
① Modalità Sandbox ── Limita tecnicamente l'ambito di ciò che "può fare". Con workspace-write, non può toccare nulla al di fuori dell'area di lavoro.
② Politica di Approvazione ── Chiede "Posso farlo?" prima delle operazioni che superano i confini. Previene azioni indesiderate.
Codex Cloud viene eseguito in contenitori isolati gestiti da OpenAI, quindi non può accedere al sistema host. Anche le estensioni CLI/IDE locali sono forzate in sandbox a livello di sistema operativo.
I principianti sono al sicuro iniziando con on-request + workspace-write.
■ Utilizzo nel Mondo Reale
Si dice che l'85% dei dipendenti OpenAI utilizzi Codex settimanalmente.
・Team Finanza ── Ha elaborato le revisioni di 24.771 documenti fiscali K-1 (71.637 pagine) con Codex. Finito 2 settimane prima rispetto all'anno precedente.
・Team Marketing ── Ha automatizzato la generazione di report aziendali settimanali. Risparmio di 5–10 ore a settimana.
・Esempi di Sviluppatori ── Ha generato un gioco pixel art in un singolo file HTML con un prompt. Automatizzata la generazione di un'API CRUD per e-commerce con Express.js più una suite di test.
Non solo scrivere codice, ma analizzare materiali, creare report e organizzare dati: il punto di forza dell'attuale Codex è "l'automazione del lavoro di conoscenza."
■ Riepilogo ── Roadmap per Padroneggiare Codex da Zero
Questo è il quadro generale di Codex × GPT-5.5 × gpt-image-2.
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟭 (Comprendere) ── Sapere cos'è Codex.
→ ChatGPT è "IA che parla", Codex è "IA che lavora."
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟮 (Iniziare) ── Scarica l'app desktop e accedi.
→ Inizia in 5 minuti. Nessun terminale necessario.
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟯 (Basi) ── Usa il prompt a 4 elementi (Obiettivo/Contesto/Vincoli/Criterio di completamento).
→ Non scrivere in modo vago; prendi l'abitudine di specificare le condizioni di completamento.
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟰 (Pratica) ── Passa i log degli errori per il debug + generazione automatica di test + integrazione IDE.
→ Incorpora Codex nel tuo ciclo di sviluppo.
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟱 (Ottimizzare i Costi) ── Usa GPT-5.4 normalmente, 5.5 per attività complesse.
→ Utilizza Batch e Flex per il 50% di sconto.
𝗣𝗮𝘀𝘀𝗼 𝟲 (Avanzato) ── Generazione di immagini con gpt-image-2, attività parallele su Cloud, automazione con plugin.
→ Espandi l'uso oltre la codifica.
Inizia dal Passo 2. Scarica l'app, accedi e prova una cosa. Puoi iniziare in 5 minuti. Una volta che lo fai funzionare, puoi imparare il resto strada facendo.
Codex è ancora in evoluzione. Dall'inizio del 2026, ci sono stati aggiornamenti importanti quasi ogni mese. Ecco perché è importante cogliere le basi ora e costruire una base per adattarsi ai cambiamenti.
A chi ha trovato utile questo articolo:
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