Codex via relay vs oficial: recursos, preços e dados comparados

Wokey Team · 2026-09-24

Resposta curta: usar o Codex via relay significa rodar o Codex no modo de provedor personalizado. Tudo o que acontece na sua máquina funciona exatamente como antes: escrever código, rodar comandos, editar arquivos. As diferências se resumem a três coisas:

• Recursos na nuvem que exigem uma conta do ChatGPT ficam indisponíveis.
• Recursos que dependem dos servidores da OpenAI ficam reduzidos. Entre eles, a compactação de contexto, os limites de uso no /status e o Fast mode.
• A cobrança muda da franquia da assinatura para pagamento por token.

Cada diferença é explicada abaixo. O comportamento do Codex vem do código-fonte e da documentação oficial dele, e o da Wokey, do código do gateway.

Três formas de conectar o Codex

Um relay é o terceiro modo. Os dois primeiros conversam com os serviços da própria OpenAI; no terceiro, um gateway escolhido por você recebe as requisições. Para a configuração, veja o guia do config.toml do Codex.

O que continua exatamente igual

A maior parte do Codex roda na sua própria máquina, então isto não depende do provedor do modelo:

• Ler e escrever arquivos, rodar comandos, editar código com apply_patch
• Sandbox e modos de aprovação
• AGENTS.md, servidores MCP e Skills locais
• Histórico de sessões e codex resume
• Extensões de IDE e codex exec não interativo

Então, para escrever código, como um relay se compara ao serviço oficial depende principalmente de qual modelo você usa e se ele roda nativamente na Responses API, não de o serviço ser oficial.

Recursos que exigem uma conta do ChatGPT

Estes rodam na nuvem da OpenAI e exigem login no ChatGPT:

• Codex cloud (tarefas na nuvem). Com uma chave de API ou um provedor personalizado, o codex cloud diz:

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

• @codex no GitHub e code review automático no GitHub

• Integrações com Slack e Linear

• Entrada por voz, Connectors e compartilhamento de plugins

• Controle remoto pelo celular

Se você usa o Codex principalmente no terminal ou na IDE para escrever código, nada disso importa. Se você depende de tarefas na nuvem ou da integração com o GitHub, precisa de uma conta do ChatGPT.

O que muda com um provedor personalizado

A compactação acontece localmente. Com login no ChatGPT, os servidores da OpenAI compactam o contexto quando ele enche. Com um provedor personalizado, o Codex escreve o resumo localmente usando seu modelo atual. O recurso continua funcionando; a qualidade do resumo depende do modelo.

Sem geração de imagens. A ferramenta de geração de imagens não é oferecida com um provedor personalizado.

Sem limites de uso no /status. Os limites de 5 horas e semanais no /status vêm dos cabeçalhos de uso x-codex-* nas respostas da OpenAI. Um relay não informa o uso do plano do ChatGPT, então essa seção aparece como indisponível. Confira uso e saldo no painel do relay.

Sem Fast mode. O Fast mode exige uma conta do ChatGPT.

Só streaming via HTTPS. Com um provedor personalizado, o Codex não usa WebSockets. As requisições são HTTPS simples com SSE.

A busca na web depende do gateway e do modelo. O Codex continua enviando a ferramenta web_search para um provedor personalizado; se ela funciona depende do gateway e do upstream. Na Wokey, modelos com Responses nativo repassam a ferramenta ao upstream sem mudanças, e modelos traduzidos para Chat Completions a descartam.

Metadados do modelo. O Codex vem com tamanhos de contexto, níveis de raciocínio e outros detalhes dos modelos oficiais. Se o nome do modelo não estiver na lista embutida, você vê:

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

O Codex então roda com valores de fallback:

• Contexto de 272k, com compactação automática por volta de 244,800 tokens.
• Sem a ferramenta apply_patch, então a edição de arquivos passa a usar comandos de shell, o que é bem menos eficiente.

O Codex associa esses metadados pelo nome do modelo, então em um relay prefira nomes idênticos aos oficiais da OpenAI, como gpt-6-sol. Modelos de terceiros como Grok e DeepSeek não estão na lista embutida e disparam o aviso. Para eles, defina model_context_window e model_reasoning_effort no config.toml, ou forneça os detalhes completos do modelo com model_catalog_json.

Novas tentativas e erros

Um relay e o serviço oficial compartilham a mesma lógica de novas tentativas:

• Requisições que falham são repetidas até 4 vezes (request_max_retries).
• Streams interrompidos reconectam até 5 vezes (stream_max_retries).
• O timeout de inatividade do stream é de 5 minutos (stream_idle_timeout_ms).

A exceção é o 429. Por padrão, o Codex não tenta de novo em um 429, e a limitação de taxa termina com:

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

Um bom relay tenta de novo por outra rota quando o upstream está com limitação de taxa ou sobrecarregado, antes de decidir retornar um erro. A Wokey faz isso, então nos horários de pico os clientes costumam ver menos 429 e 529.

Outros erros aparecem como unexpected status … seguido do JSON do gateway. Para solução de problemas, veja o guia do erro 529 e o guia de timeouts.

Comparando preços

Uma assinatura oficial é uma mensalidade fixa por uma franquia. O Plus custa $20 por mês, o Pro começa em $100 por mês, e há Go, Business e outros níveis. A franquia é contada em janelas de 5 horas e semanais; quando acaba, você espera a janela reiniciar. Consulte o site da OpenAI para ver preços e limites atuais.

Um relay cobra por token, sem janelas: você paga pelo que usa. Como referência:

• Uso diário constante e intenso, e os limites são aceitáveis: uma assinatura oficial costuma compensar mais.
• Uso irregular, limites de 5 horas frequentes, ou alternar entre GPT, Grok, DeepSeek e outros modelos no mesmo Codex: um relay com pagamento por uso se encaixa melhor.

Os preços da Wokey estão em cada página de modelo, por exemplo GPT-6 Sol.

Dados e confiança

Com o serviço oficial, a OpenAI trata seus dados de acordo com as configurações da sua conta. Com uma chave de API, valem as configurações de retenção de dados da sua organização de API.

Com um relay, as requisições passam pelo relay antes de chegar ao upstream. Então há duas perguntas a fazer a qualquer relay: ele troca o modelo? E ele altera o conteúdo?

A maioria dos relays só pode pedir que você confie neles. Toda resposta da Wokey traz uma prova criptográfica que você pode verificar offline na sua própria máquina:

• A impressão digital do código corresponde ao código-fonte auditado publicamente.
• A assinatura da resposta vem de um enclave de hardware AWS Nitro, e nada foi alterado.

Veja API de IA verificável. Para saber como a Wokey obtém capacidade de upstream, veja este post.

Usando os dois

Sua conta oficial e um relay podem conviver na mesma máquina, sem editar a configuração para lá e para cá:

1. Mantenha o ~/.codex/config.toml na configuração oficial e entre com o ChatGPT.

2. Coloque o provedor da Wokey em um arquivo próprio, ~/.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. Rode codex para usar a franquia oficial. Quando ela acabar, ou quando você quiser outro modelo, rode codex --profile wokey.

Não defina requires_openai_auth = true no provedor da Wokey. Essa opção faz o Codex usar seu login do ChatGPT e ignorar env_key, então as requisições saem sem a sua chave da Wokey.