Codex con relay vs oficial: funciones, precios y datos comparados

Wokey Team · 2026-09-24

Respuesta corta: usar Codex a través de un relay significa ejecutar Codex en modo de proveedor personalizado. Todo lo que ocurre en tu máquina funciona exactamente igual que antes: escribir código, ejecutar comandos, editar archivos. Las diferencias se reducen a tres cosas:

• Las funciones en la nube que requieren una cuenta de ChatGPT no están disponibles.
• Las funciones que dependen de los servidores de OpenAI se reducen. Entre ellas, la compactación del contexto, los límites de uso de /status y Fast mode.
• La facturación pasa de los límites de la suscripción al pago por token.

Cada diferencia se explica abajo. El comportamiento de Codex proviene de su código fuente y su documentación oficial, y el de Wokey, del código del gateway.

Tres formas de conectar Codex

Un relay es el tercer modo. Los dos primeros se comunican con los servicios propios de OpenAI; en el tercero, un gateway que tú eliges recibe las solicitudes. Para la configuración, consulta la guía de config.toml de Codex.

Lo que sigue exactamente igual

La mayor parte de Codex se ejecuta en tu propia máquina, así que esto no depende del proveedor del modelo:

• Leer y escribir archivos, ejecutar comandos, editar código con apply_patch
• El sandbox y los modos de aprobación
• AGENTS.md, los servidores MCP y los Skills locales
• El historial de sesiones y codex resume
• Las extensiones de IDE y codex exec no interactivo

Así que, para escribir código, cómo se compara un relay con el servicio oficial depende sobre todo de qué modelo usas y si funciona de forma nativa con la Responses API, no de si el servicio es oficial.

Funciones que requieren una cuenta de ChatGPT

Estas se ejecutan en la nube de OpenAI y requieren iniciar sesión con ChatGPT:

• Codex cloud (tareas en la nube). Con una clave de API o un proveedor personalizado, codex cloud dice:

  Not signed in. Please run 'codex login' to sign in with ChatGPT, then re-run 'codex cloud'.
  

• @codex en GitHub y la revisión de código automática en GitHub

• Las integraciones con Slack y Linear

• La entrada por voz, Connectors y compartir plugins

• El control remoto desde tu celular

Si usas Codex sobre todo en una terminal o un IDE para escribir código, nada de esto importa. Si dependes de las tareas en la nube o de la integración con GitHub, necesitas una cuenta de ChatGPT.

Lo que cambia con un proveedor personalizado

La compactación ocurre en local. Con una sesión de ChatGPT, los servidores de OpenAI compactan el contexto cuando se llena. Con un proveedor personalizado, Codex escribe el resumen en local usando tu modelo actual. La función sigue funcionando; la calidad del resumen depende del modelo.

Sin generación de imágenes. La herramienta de generación de imágenes no se ofrece con un proveedor personalizado.

Sin límites de uso en /status. Los límites de 5 horas y semanales de /status provienen de los encabezados de uso x-codex-* de las respuestas de OpenAI. Un relay no informa el uso del plan de ChatGPT, así que esa sección aparece como no disponible. Revisa el uso y el saldo en el panel del relay.

Sin Fast mode. Fast mode requiere una cuenta de ChatGPT.

Solo streaming por HTTPS. Con un proveedor personalizado, Codex no usa WebSockets. Las solicitudes son HTTPS simple con SSE.

La búsqueda web depende del gateway y del modelo. Codex sigue enviando la herramienta web_search a un proveedor personalizado; que funcione depende del gateway y del upstream. En Wokey, los modelos con Responses nativo pasan la herramienta al upstream sin cambios, y los modelos traducidos a Chat Completions la descartan.

Metadatos del modelo. Codex incluye longitudes de contexto, niveles de razonamiento y otros detalles para los modelos oficiales. Si el nombre del modelo no está en su lista integrada, ves:

Model metadata for `{slug}` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.

Entonces Codex funciona con valores de respaldo:

• Un contexto de 272k, con compactación automática en torno a 244,800 tokens.
• Sin la herramienta apply_patch, así que la edición de archivos recurre a comandos de shell, lo que es notablemente menos eficiente.

Codex asocia estos metadatos por nombre de modelo, así que en un relay prefiere nombres idénticos a los oficiales de OpenAI, como gpt-6-sol. Los modelos de terceros como Grok y DeepSeek no están en la lista integrada y activan la advertencia. Para ellos, configura model_context_window y model_reasoning_effort en config.toml, o proporciona los detalles completos del modelo con model_catalog_json.

Reintentos y errores

Un relay y el servicio oficial comparten la misma lógica de reintentos:

• Las solicitudes fallidas se reintentan hasta 4 veces (request_max_retries).
• Los streams interrumpidos se reconectan hasta 5 veces (stream_max_retries).
• El timeout de inactividad del stream es de 5 minutos (stream_idle_timeout_ms).

La excepción es el 429. Por defecto, Codex no reintenta un 429, y la limitación de tasa termina con:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

Un buen relay reintenta por otra ruta cuando el upstream tiene limitación de tasa o está sobrecargado, antes de decidir devolver un error. Wokey lo hace, así que en momentos de mucha demanda los clientes suelen ver menos 429 y 529.

Los demás errores aparecen como unexpected status … seguido del JSON del gateway. Para solucionar problemas, consulta la guía del error 529 y la guía de timeouts.

Comparar precios

Una suscripción oficial es una tarifa mensual fija por un volumen de uso incluido. Plus cuesta $20 al mes, Pro empieza en $100 al mes, y hay Go, Business y otros niveles. Ese volumen se cuenta en ventanas de 5 horas y semanales; cuando se agota, esperas a que la ventana se reinicie. Consulta el sitio de OpenAI para ver los precios y límites actuales.

Un relay cobra por token, sin ventanas: pagas lo que usas. Como orientación:

• Uso diario constante e intenso, y los límites te parecen aceptables: una suscripción oficial suele salir más a cuenta.
• Uso irregular, límites de 5 horas frecuentes, o cambiar entre GPT, Grok, DeepSeek y otros modelos en el mismo Codex: un relay de pago por uso encaja mejor.

Los precios de Wokey están en cada página de modelo, por ejemplo GPT-6 Sol.

Datos y confianza

Con el servicio oficial, OpenAI trata tus datos según la configuración de tu cuenta. Con una clave de API, se aplica la configuración de retención de datos de tu organización de API.

Con un relay, las solicitudes pasan por el relay antes de llegar al upstream. Así que hay dos preguntas que hacerle a cualquier relay: ¿cambia el modelo? y ¿modifica el contenido?

La mayoría de los relays solo pueden pedirte que confíes en ellos. Cada respuesta de Wokey incluye una prueba criptográfica que puedes comprobar sin conexión en tu propia máquina:

• La huella del código coincide con el código fuente auditado públicamente.
• La firma de la respuesta proviene de un enclave de hardware AWS Nitro, y no se modificó nada.

Consulta API de IA verificable. Para saber cómo obtiene Wokey la capacidad upstream, consulta esta publicación.

Usar ambos

Tu cuenta oficial y un relay pueden convivir en una misma máquina, sin editar la configuración una y otra vez:

1. Deja ~/.codex/config.toml con la configuración oficial e inicia sesión con ChatGPT.

2. Pon el proveedor de Wokey en su propio archivo ~/.codex/wokey.config.toml:

   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"
   

3. Ejecuta codex para usar lo que incluye tu plan oficial. Cuando se agote, o quieras otro modelo, ejecuta codex --profile wokey.

No configures requires_openai_auth = true en el proveedor de Wokey. Esa opción hace que Codex use tu sesión de ChatGPT e ignore env_key, así que las solicitudes salen sin tu clave de Wokey.