Codex über ein Relay oder offiziell: Funktionen, Preise und Daten im Vergleich
Wokey Team · 2026-09-24
Kurz gesagt: Codex über ein Relay zu nutzen heißt, Codex im Modus mit eigenem Provider zu betreiben. Alles, was auf deinem Rechner passiert, funktioniert genau wie vorher: Code schreiben, Befehle ausführen, Dateien bearbeiten. Die Unterschiede betreffen drei Dinge:
- Cloud-Funktionen, die ein ChatGPT-Konto brauchen, sind nicht verfügbar.
- Funktionen, die von den Servern von OpenAI abhängen, sind eingeschränkt. Dazu gehören die Kontextkomprimierung, die Nutzungslimits in
/statusund der Fast-Modus. - Die Abrechnung wechselt vom Abo-Kontingent zur Bezahlung pro Token.
Jeder Unterschied wird unten erläutert. Das Verhalten von Codex ist dem Quellcode und der offiziellen Dokumentation entnommen, das Verhalten von Wokey dem Code des Gateways.
Drei Wege, Codex zu verbinden
| Modus | Einrichtung | Abrechnung |
|---|---|---|
| Mit ChatGPT anmelden | codex login, dann Sign in with ChatGPT |
Das Kontingent deines Tarifs, begrenzt pro 5-Stunden- und Wochenfenster |
| OpenAI-API-Key | Integrierter Provider openai mit einem API-Key |
Preise der OpenAI-API |
| Eigener Provider (Relay) | Eine Tabelle [model_providers.xxx] in config.toml |
Preise des Relays |
Ein Relay ist der dritte Modus. Die ersten beiden sprechen mit den Diensten von OpenAI selbst; beim dritten nimmt ein Gateway deiner Wahl die Anfragen entgegen. Zur Einrichtung siehe die Anleitung zur Codex config.toml.
Was genau gleich bleibt
Der größte Teil von Codex läuft auf deinem eigenen Rechner; das Folgende hängt also nicht vom Modellanbieter ab:
- Dateien lesen und schreiben, Befehle ausführen, Code mit
apply_patchbearbeiten - Sandbox und Genehmigungsmodi
AGENTS.md, MCP-Server und lokale Skills- Sitzungsverlauf und
codex resume - IDE-Erweiterungen und das nicht interaktive
codex exec
Wie ein Relay beim Programmieren im Vergleich zum offiziellen Dienst abschneidet, hängt deshalb vor allem davon ab, welches Modell du verwendest und ob es nativ auf der Responses API läuft – nicht davon, ob der Dienst offiziell ist.
Funktionen, die ein ChatGPT-Konto brauchen
Diese laufen in der Cloud von OpenAI und setzen eine ChatGPT-Anmeldung voraus:
Codex cloud (Cloud-Aufgaben). Mit einem API-Key oder einem eigenen Provider meldet
codex cloud:Not signed in. Please run 'codex login' to sign in with ChatGPT, then re-run 'codex cloud'.@codexin GitHub und automatisches Code-Review in GitHubIntegrationen für Slack und Linear
Spracheingabe, Connectors und das Teilen von Plugins
Fernsteuerung per Smartphone
Wenn du Codex vor allem im Terminal oder in der IDE zum Programmieren nutzt, spielt nichts davon eine Rolle. Bist du auf Cloud-Aufgaben oder die GitHub-Integration angewiesen, brauchst du ein ChatGPT-Konto.
Was sich mit einem eigenen Provider ändert
Die Komprimierung läuft lokal. Mit einer ChatGPT-Anmeldung komprimieren die Server von OpenAI den Kontext, wenn er voll wird. Mit einem eigenen Provider schreibt Codex die Zusammenfassung lokal mit deinem aktuellen Modell. Die Funktion bleibt erhalten; die Qualität der Zusammenfassung hängt vom Modell ab.
Keine Bildgenerierung. Das Tool zur Bildgenerierung wird mit einem eigenen Provider nicht angeboten.
Keine Nutzungslimits in /status. Die 5-Stunden- und Wochenlimits in /status stammen aus den x-codex-*-Usage-Headern in den Antworten von OpenAI. Ein Relay meldet keine Nutzung des ChatGPT-Tarifs, der Abschnitt erscheint deshalb als nicht verfügbar. Nutzung und Guthaben siehst du stattdessen in der Konsole des Relays.
Kein Fast-Modus. Der Fast-Modus setzt ein ChatGPT-Konto voraus.
Nur HTTPS-Streaming. Mit einem eigenen Provider verwendet Codex keine WebSockets. Die Anfragen laufen über normales HTTPS mit SSE.
Die Websuche hängt von Gateway und Modell ab. Codex sendet das Tool web_search auch an einen eigenen Provider; ob es funktioniert, hängt vom Gateway und vom Upstream ab. Bei Wokey reichen Modelle mit nativer Responses-Unterstützung das Tool unverändert an den Upstream durch, und bei Modellen, die in Chat Completions übersetzt werden, entfällt es.
Modell-Metadaten. Codex bringt Kontextlängen, Reasoning-Stufen und weitere Details für offizielle Modelle mit. Steht der Modellname nicht in der integrierten Liste, siehst du:
Model metadata for `{slug}` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.
Codex arbeitet dann mit Fallback-Werten:
- 272k Kontext, mit automatischer Komprimierung bei etwa 244.800 Token.
- Kein
apply_patch-Tool; Dateiänderungen laufen dann über Shell-Befehle, was spürbar weniger effizient ist.
Codex ordnet diese Metadaten über den Modellnamen zu; bevorzuge bei einem Relay also Namen, die mit den offiziellen von OpenAI identisch sind, etwa gpt-6-sol. Modelle anderer Anbieter wie Grok und DeepSeek stehen nicht in der integrierten Liste und lösen die Warnung aus. Setze für sie model_context_window und model_reasoning_effort in config.toml, oder liefere die vollständigen Modelldetails mit model_catalog_json.
Wiederholungen und Fehler
Ein Relay und der offizielle Dienst nutzen dieselbe Retry-Logik:
- Fehlgeschlagene Anfragen werden bis zu 4-mal wiederholt (
request_max_retries). - Abgebrochene Streams verbinden sich bis zu 5-mal neu (
stream_max_retries). - Das Idle-Timeout für Streams beträgt 5 Minuten (
stream_idle_timeout_ms).
Die Ausnahme ist 429. Standardmäßig wiederholt Codex einen 429 nicht, und ein Rate-Limit endet mit:
exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests
Ein gutes Relay versucht es über eine andere Route, wenn der Upstream ein Rate-Limit meldet oder überlastet ist, bevor es einen Fehler zurückgibt. Wokey macht das; zu Stoßzeiten sehen Clients deshalb meist weniger 429 und 529.
Andere Fehler erscheinen als unexpected status …, gefolgt vom JSON des Gateways. Zur Fehlersuche siehe die Anleitung zum Fehler 529 und die Anleitung zu Timeouts.
Preise im Vergleich
Ein offizielles Abo ist ein fester Monatspreis für ein Kontingent. Plus kostet $20 pro Monat, Pro beginnt bei $100 pro Monat, und es gibt Go, Business und weitere Stufen. Das Kontingent wird über 5-Stunden- und Wochenfenster gezählt; ist es aufgebraucht, wartest du, bis das Fenster zurückgesetzt wird. Aktuelle Preise und Limits findest du auf der Website von OpenAI.
Ein Relay rechnet pro Token ab, ohne Fenster: Du zahlst, was du verbrauchst. Als grobe Orientierung:
- Gleichmäßige, intensive tägliche Nutzung, und die Limits sind akzeptabel: Ein offizielles Abo ist meist günstiger.
- Ungleichmäßige Nutzung, häufig erreichte 5-Stunden-Limits oder Wechsel zwischen GPT, Grok, DeepSeek und anderen Modellen im selben Codex: Ein Relay mit nutzungsbasierter Abrechnung passt besser.
Die Preise von Wokey stehen auf der jeweiligen Modellseite, zum Beispiel GPT-6 Sol.
Daten und Vertrauen
Beim offiziellen Dienst verarbeitet OpenAI deine Daten gemäß deinen Kontoeinstellungen. Mit einem API-Key gelten die Einstellungen zur Datenaufbewahrung deiner API-Organisation.
Bei einem Relay laufen die Anfragen durch das Relay, bevor sie den Upstream erreichen. Jedem Relay solltest du deshalb zwei Fragen stellen: Tauscht es das Modell aus, und verändert es den Inhalt?
Die meisten Relays können dich nur bitten, ihnen zu vertrauen. Jede Antwort von Wokey enthält einen kryptografischen Nachweis, den du offline auf deinem eigenen Rechner prüfen kannst:
- Der Code-Fingerabdruck stimmt mit dem öffentlich auditierten Quellcode überein.
- Die Signatur der Antwort stammt aus einer AWS-Nitro-Hardware-Enclave, und nichts wurde verändert.
Siehe Verifizierbare KI-API. Wie Wokey Upstream-Kapazität bezieht, erklärt dieser Beitrag.
Beides nutzen
Dein offizielles Konto und ein Relay können auf einem Rechner nebeneinander bestehen, ohne dass du die Konfiguration ständig hin- und herändern musst:
Lass
~/.codex/config.tomlauf der offiziellen Konfiguration und melde dich mit ChatGPT an.Lege den Wokey-Provider in einer eigenen Datei
~/.codex/wokey.config.tomlab:model = "gpt-6-sol" model_provider = "wokey" [model_providers.wokey] name = "Wokey" base_url = "https://api.wokey.ai" env_key = "WOKEY_API_KEY" wire_api = "responses"Führe
codexaus, um dein offizielles Kontingent zu nutzen. Ist es aufgebraucht oder willst du ein anderes Modell, führecodex --profile wokeyaus.
Setze im Wokey-Provider nicht requires_openai_auth = true. Mit dieser Option verwendet Codex deine ChatGPT-Anmeldung und ignoriert env_key; die Anfragen gehen dann ohne deinen Wokey-Key hinaus.
Häufige Fragen
Programmiert Codex über ein Relay genauso gut wie mit dem offiziellen Dienst?
Die lokale Seite ist identisch: Dateiänderungen, Befehle, apply_patch, Sandbox, MCP und AGENTS.md laufen alle auf deinem Rechner. Der Unterschied hängt vor allem vom gewählten Modell ab und davon, ob es die Responses API nativ unterstützt.
Welche Codex-Funktionen funktionieren über ein Relay nicht?
Cloud-Funktionen, die ein ChatGPT-Konto brauchen: Codex cloud, @codex und Code-Review in GitHub, die Integrationen für Slack und Linear, Spracheingabe, Connectors, das Teilen von Plugins und die Fernsteuerung per Smartphone. Außerdem gibt es keine Bildgenerierung und keinen Fast-Modus, und /status zeigt keine Tariflimits.
Warum meldet Codex „Model metadata not found“?
Steht der Modellname nicht in der integrierten Liste von Codex, greift es auf Standard-Metadaten zurück: 272k Kontext und kein apply_patch-Tool. Verwende möglichst Modellnamen, die mit denen von OpenAI identisch sind; für andere Modelle setzt du model_context_window und verwandte Felder in config.toml oder gibst model_catalog_json an.
Kann ich mein offizielles Konto und ein Relay parallel nutzen?
Ja. Lass config.toml auf der offiziellen Konfiguration, lege den Relay-Provider in ~/.codex/wokey.config.toml ab und starte bei Bedarf mit codex --profile wokey. Setze im Relay-Provider nicht requires_openai_auth = true.
Wie prüfe ich, dass ein Relay das Modell nicht austauscht?
Die meisten Relays können das nicht belegen. Jede Antwort von Wokey enthält einen kryptografischen Nachweis, den du offline prüfen kannst: den Code-Fingerabdruck, die Signatur der Antwort und die Attestierungskette von AWS Nitro. Mehr dazu auf der Seite zur prüfbaren KI-API.