Codex CLI et l’API : ChatGPT pour les développeurs

L’écosystème développeur d’OpenAI se structure autour de quatre surfaces. Codex CLI est un agent de codage qui tourne dans votre terminal. L’application Codex, désormais intégrée à l’application de bureau ChatGPT, sert de centre de commande pour piloter plusieurs agents en parallèle. Codex Cloud exécute des tâches dans des machines virtuelles isolées. Enfin, la Responses API est l’interface programmatique pour intégrer GPT-5.6 dans vos propres applications. Les trois premières sont incluses dans les plans ChatGPT payants — l’API étant facturée séparément au token.

Cet article est plus technique que les précédents. Si vous n’êtes pas développeur, passez directement à la section « Ce que ça change pour les non-développeurs » en fin d’article.

Codex CLI : l’agent de codage dans votre terminal

Codex CLI est un outil open source (github.com/openai/codex) qui transforme votre terminal en un environnement de codage assisté par IA. Vous décrivez ce que vous voulez faire en langage naturel, Codex lit votre codebase, propose un plan, fait les modifications, exécute les tests — et vous validez chaque étape. Le CLI est écrit en Rust, pour la vitesse et une faible empreinte mémoire.

Installation

# Installation via npm
npm i -g @openai/codex

# Installation via Homebrew (macOS)
brew install --cask codex

# Connexion avec votre compte ChatGPT
codex login

# Ou avec une clé API
codex login --api-key

Codex CLI peut s’authentifier soit avec votre compte ChatGPT (les limites de votre plan s’appliquent), soit avec une clé API OpenAI (facturation au token, séparée de votre abonnement). Pour les environnements sans navigateur (serveurs, CI/CD, Docker), le device code flow permet de s’authentifier sans callback navigateur.

Les modèles disponibles

La famille GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) est arrivée dans Codex le 9 juillet 2026. Vous changez de modèle avec /model dans le CLI, ou depuis le sélecteur de l’application et de l’extension IDE. Dans le TUI, les raccourcis Alt+, et Alt+. font varier le niveau de raisonnement à la volée. Le mode « max » accorde à Sol un effort de réflexion maximal sur les problèmes coûteux à corriger.

Les trois modes d’approbation

Codex CLI ne fait rien sans votre accord (sauf si vous le lui permettez). Trois niveaux :

• Read-only — Codex lit le code, propose des changements, mais chaque modification et chaque commande nécessitent votre approbation explicite. Le mode le plus sûr.
• Auto — Codex a accès complet au workspace (lecture + écriture), mais demande une approbation pour toute action en dehors du workspace. Le bon compromis pour le travail quotidien.
• Full access — Codex peut lire n’importe où et exécuter des commandes avec accès réseau. Réservé aux tâches supervisées avec un haut niveau de confiance.

Ce que Codex CLI peut faire concrètement

# Exemples de commandes Codex CLI

# Lancer une session interactive
codex

# Donner une tâche directe
codex "Ajoute des tests unitaires pour le module auth"

# Changer de modèle en session
/model

# Revue de code
/review

# Gérer les plugins (curated, workspace, partagés)
/plugins

# Suivre sa consommation et ses limites
/usage

# Archiver une session
/archive

# Lancer une tâche cloud en parallèle
codex cloud exec --env ENV_ID "Refactorise le module payment"

# Reprendre une session précédente
/resume

Codex CLI suit votre progression avec une to-do list intégrée, supporte MCP pour se connecter à des outils externes, puis accepte les images (screenshots, wireframes) pour partager du contexte visuel. L’interface TUI affiche les diffs en coloration syntaxique, les tool calls formatés, une ligne de statut avec la consommation de tokens et le mode d’approbation actif. La recherche web fonctionne également en parallèle, avec un mode indexé qui autorise les recherches tout en restreignant l’accès direct aux URL approuvées.

Les sous-agents et la délégation

Le CLI intègre une primitive de sous-agents : vous générez des agents indépendants, chacun avec sa propre fenêtre de contexte, pour découper un gros chantier — un sous-agent qui écrit les tests pendant qu’un autre refactorise. La délégation multi-agents se règle par thread ou par tour : désactivée, sur demande explicite, ou proactive. Des budgets de tokens configurables suivent la consommation à travers les threads, rappellent le solde restant, puis interrompent un tour quand le budget est épuisé.

L’application Codex : le centre de commande

L’application de bureau vise un usage que ni le terminal ni l’IDE ne couvrent bien : piloter plusieurs agents à la fois sur un projet long. Les agents travaillent dans des discussions distinctes, organisées par projets, ce qui permet de passer d’une tâche à l’autre sans perdre le contexte.

Les capacités clés : support natif des worktrees Git, pour que plusieurs agents travaillent sur le même dépôt sans conflit, chacun sur une copie isolée du code. Revue des changements dans la discussion, avec commentaire du diff et édition inline directement dans l’app. Revue des pull requests GitHub depuis le panneau latéral, avec le retour à côté du diff. Regroupement de plusieurs dépôts dans un même projet. Enfin, le computer use, plus rapide avec GPT-5.6, permet à l’agent d’interagir avec des applications de bureau.

Codex Remote est disponible sur tous les plans ChatGPT : depuis l’app mobile ChatGPT, vous démarrez ou poursuivez une session sur un hôte Mac ou Windows connecté, suivez l’avancement, puis approuvez les actions depuis votre téléphone. L’appairage passe par un QR code authentifié entre chaque appareil mobile et chaque hôte.

Côté extensions, Codex reste disponible dans VS Code et JetBrains, avec le même compte et les mêmes modèles.

Plugins, skills et automatisations

Codex partage désormais le répertoire de plugins de ChatGPT. Un plugin regroupe des skills, des apps et des modèles d’apps pour un workflow donné. Dans le CLI, /plugins organise les plugins distants en trois sections : OpenAI Curated, Workspace, puis Partagés avec moi. Codex peut également recommander et installer un plugin pertinent en cours de session.

Les automatisations Codex sont des workflows ciblés qui tournent dans Codex — à distinguer des tâches planifiées de ChatGPT, qui visent le travail proactif côté chat (rappels, briefings, surveillance). Si votre besoin est « lance cette suite de tests chaque nuit sur ce dépôt », c’est Codex. Si c’est « préviens-moi quand ce concurrent change ses tarifs », c’est une tâche planifiée.

À signaler également : Codex Security, un agent de sécurité applicative qui recherche et corrige les vulnérabilités dans le code, et l’action GitHub openai/codex-action pour appliquer des patches ou poster des revues dans un pipeline CI/CD.

Accès et facturation de Codex

Codex est inclus dans les abonnements ChatGPT payants — Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu — avec des limites qui varient selon le plan. Les utilisateurs Pro accèdent en plus à GPT-5.3-Codex-Spark. Sur Business, Enterprise et Edu, les tâches cloud tournent sur des machines plus puissantes.

Le point qui mérite votre attention : depuis le 2 avril 2026, la facturation de Codex suit la consommation de tokens (rate card) au lieu d’un prix par message, sur les plans Plus, Pro, Business et les nouveaux Enterprise. Les tâches longues et complexes consomment donc davantage de votre quota inclus qu’une question ponctuelle. Au-delà des limites incluses, vous achetez des crédits ou vous passez sur votre propre clé API. La commande /usage affiche votre consommation et vos crédits de réinitialisation.

L’API OpenAI : la Responses API en 5 minutes

L’API est séparée de l’abonnement ChatGPT. Aucun plan ChatGPT n’inclut de crédits API — c’est une facturation au token, distincte.

La Responses API est l’API recommandée. Elle remplace progressivement Chat Completions et l’Assistants API (sunset prévu août 2026). Son avantage : elle est agentique par défaut — le modèle peut appeler plusieurs outils (web search, file search, code interpreter, MCP, computer use, vos propres fonctions) dans une seule requête.

# Appel minimal — Responses API (Python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    input="Écris une fonction Python qui valide un IBAN."
)

print(response.output_text)

Les tarifs API de la famille GPT-5.6

Le prompt caching réduit fortement les coûts sur les tokens d’input récurrents. Le Batch API offre 50 % de réduction pour les traitements asynchrones. Pour les projets à fort volume, l’écart entre Sol et Luna représente un facteur 5 en entrée — le choix du bon modèle par tâche est donc une décision économique autant que technique. Les modèles GPT-5.6 sont également disponibles via Amazon Bedrock, avec le support de l’effort de raisonnement max.

Function calling, outils et agents

La Responses API supporte plusieurs catégories d’outils natifs, plus vos propres fonctions :

• Web search — Le modèle cherche sur le web pour compléter sa réponse avec des données récentes.
• File search — Recherche dans des fichiers uploadés (RAG intégré).
• Code interpreter — Exécute du code Python dans un sandbox.
• Computer use — Le modèle interagit avec une interface graphique via screenshots, clavier et souris.
• Remote MCP — Connexion à des serveurs MCP distants pour accéder à des services tiers.
• Function calling — Vos propres fonctions, définies via un schéma JSON. Le modèle décide quand les appeler, puis génère les paramètres.

Le tool search mérite une mention à part : il charge dynamiquement les définitions d’outils au moment de l’exécution, au lieu de toutes les inclure dans le prompt. C’est indispensable pour les applications qui exposent des dizaines d’outils, et cela réduit nettement la consommation de tokens dans les workflows multi-outils. Dans Codex, les outils MCP l’utilisent désormais par défaut quand ils le supportent.

L’Agents SDK

L’Agents SDK (Python et TypeScript) est le framework d’orchestration d’OpenAI pour construire des agents IA multi-étapes. Il gère les boucles agentiques, le chaînage d’outils, la gestion des approbations, puis les workflows multi-agents. C’est le cadre recommandé pour passer du « un prompt, une réponse » au « donne une tâche, le système la résout en plusieurs étapes ».

Computer use : ce que c’est (et ce que ce n’est pas encore)

Le computer use permet au modèle de générer du code d’automatisation navigateur, de lire des screenshots, puis de simuler des actions clavier et souris pour interagir avec des interfaces graphiques. Il est plus rapide depuis GPT-5.6, et fonctionne aussi sur les applications de bureau dans l’app Codex.

Restez lucide sur le périmètre. Les cas d’usage viables : automatisation de tests UI, navigation dans des interfaces d’administration, remplissage de formulaires. Les cas d’usage non viables : pilotage autonome de workflows critiques sans supervision humaine. La supervision reste la règle, pas l’exception.

Ce que ça change pour les non-développeurs

Si vous n’êtes pas développeur, retenez trois choses de cet article.

1. Codex n’est plus réservé au terminal. Il vit maintenant dans l’application de bureau ChatGPT, à côté de Chat et de ChatGPT Work. Si votre équipe dev l’utilise, c’est le même compte et le même écosystème que celui que vous utilisez au quotidien.

2. L’API et l’abonnement ChatGPT sont séparés. Votre abonnement Plus à 20 $ ne vous donne pas de crédits API. Si quelqu’un dans votre équipe veut intégrer GPT-5.6 dans une application interne, c’est un budget séparé, facturé au token.

3. Le computer use va changer la donne. C’est la brique qui permet à ChatGPT de piloter des logiciels à votre place — remplir un CRM, naviguer dans un ERP, automatiser des tâches dans des outils qui n’ont pas d’API. Surveillez les évolutions de cette fonctionnalité.

Ce que vous pouvez faire maintenant

Si vous codez : installez Codex CLI (deux commandes), connectez-le à votre compte ChatGPT, puis testez-le sur votre prochain bug ou votre prochaine feature. Lancez ensuite /usage après une grosse session pour voir ce que consomme réellement une tâche longue — c’est le meilleur moyen de calibrer votre usage sous la facturation au token.

Si vous gérez une équipe dev : cadrez le périmètre avant de brancher Codex sur un dépôt sensible, puis surveillez la consommation, moins prévisible qu’un forfait par message.

Le dernier article de la série assemble toutes les pièces : Custom Instructions, mémoire, personnalité, Projects, Custom GPTs, apps, Scheduled Tasks — le système ChatGPT complet, avec trois setups par métier et une checklist de mise en place en 12 étapes.