Codex sur votre portable, Codex dans le cloud, et un troisième espace
Codex sur votre portable maintient l’agent sous vos yeux et s’arrête avec votre machine. Codex cloud prend une tâche en charge dans un environnement isolé et renvoie un diff. Le troisième espace est le CLI lui-même sur une machine cloud, visible en direct, dans un dossier partagé avec d’autres agents et votre équipe.
« Local ou cloud » semble être une question de puissance brute, comme si la version cloud n’était que le même agent soutenu par une machine plus imposante. Il n’en est rien. Ce sont deux produits distincts avec des contrats différents, et ce qui diverge fondamentalement est la personne censée observer le déroulement.
En local : vous êtes dans la boucle et fournissez l’environnement
Le CLI sur votre machine offre la boucle la plus serrée. Il voit le dossier sur lequel vous travaillez, lance vos tests avec vos variables d’environnement et vous suivez chaque ligne en direct. La correction est immédiate car vous êtes présent dès qu’un écart survient.
Cependant, l’exécution est liée à votre machine. L’opération cesse dès que vous rabattez l’écran. Un second agent exige une seconde copie de travail ou risque d’écraser le premier. Et personne d’autre ne peut observer l’avancement sans partage d’écran.
Dans le cloud : la tâche part et un diff revient
OpenAI conçoit Codex cloud pour exécuter des tâches dans des conteneurs isolés en parallèle, initiées depuis le web, GitHub, Linear ou Slack, avec un résumé et un diff au terme du processus. C’est un contrat précis : vous confiez une tâche et recevez une proposition de code.
Pour une tâche bien délimitée sur un dépôt mature (corriger un test instable, mettre à jour une dépendance), ce contrat est parfait. Vous ne souhaitez pas observer l’agent mais obtenir une pull request.
Ce modèle devient inadapté quand plusieurs agents construisent une même application de concert. L’isolation empêche le second agent de voir le type que le premier vient d’écrire une minute auparavant, provoquant des redéclarations et des conflits de fusion sur les fichiers générés. Réserver un fichier avant d’écrire expose cet argument en détail.
Le troisième espace : le CLI sur une machine distante
Il existe une alternative : le véritable CLI Codex, dans un terminal authentique, sur une machine cloud, toujours sous vos yeux.
Vous conservez les atouts du local (le vrai CLI, la sortie intégrale, l’interruption à la volée) tout en profitant des avantages du cloud : l’exécution survit à la fermeture de votre portable et plusieurs agents collaborent dans un dossier unique grâce aux réservations de fichiers. De plus, n’importe quel collègue peut rejoindre la session d’un simple clic.
Vous conservez vos comptes. Murmell ne revend pas de jetons : il démarre les CLI que vous possédez déjà (Codex, Claude Code) dans le même répertoire partagé.
Choisir en toute clarté
Pour une tâche unitaire dont vous attendez une pull request finale, déléguez-la à un service asynchrone.
Pour concevoir une application avec plusieurs agents ou en équipe, l’exécution doit être partagée dans un répertoire commun. C’est la vision que nous bâtissons. Comparatif Murmell et Codex cloud met en regard ces deux approches.
Le fonctionnement du dépôt partagé est détaillé dans plusieurs agents IA sur un même dépôt, et la configuration en conteneur dans ce qui bloque Claude Code au premier lancement.
Réponses directes
Quelle est la différence entre Codex local et Codex cloud ?
Le CLI local s’exécute sur votre machine dans votre copie de travail et s’arrête quand vous fermez votre portable. Codex cloud exécute la tâche de manière isolée et renvoie un résumé avec un diff. L’un vous maintient dans la boucle d’interaction, l’autre traite la tâche en arrière-plan.
Plusieurs tâches Codex cloud peuvent-elles partager un même dossier de travail ?
Non. OpenAI documente des exécutions dans des environnements strictement isolés, avec des résultats transmis sous forme de diffs. L’isolation fait partie intégrante de leur conception.
Puis-je exécuter le CLI Codex sans l’installer sur ma machine ?
Oui. Murmell lance le CLI Codex sur une machine cloud dans une fenêtre de terminal sur le canvas, en utilisant votre propre compte, aux côtés de Claude Code dans le même répertoire de projet.