Codex 有四个入口。它们共用同一套配置、同一份说明书、同一个额度，区别只在「活在哪儿跑」。
四张面孔
| 跑在哪 | 你在场吗 | 典型用法 | |
|---|---|---|---|
| 命令行（CLI） | 你的电脑 | 在，全程盯着 | 主力。一边看一边点头或叫停 |
| 桌面应用 | 你的电脑 | 在 | 和命令行一样，但有图形界面 |
| 编辑器插件 | 你的电脑 | 在 | 在 VS Code / JetBrains 窗口里，不用切出去 |
| 云端 | OpenAI 的机器 | 不在 | 丢一个任务上去，回来收结果 |
前三张是同一件事的三种坐姿
命令行、桌面、插件——跑的都是你自己电脑上的文件，都在沙箱里，都要经过你同意才越界。
选哪个纯看习惯：
- 习惯终端的用 CLI
- 不想碰终端的用桌面应用
- 本来就整天泡在编辑器里的用插件
有一件事值得知道：命令行和插件共用同一份配置。你给命令行接过一个外部工具（MCP），插件里立刻也能用，不用配两遍。
第四张是另一回事
云端和前三张的差别不是界面，是谁的机器。
云端任务跑在 OpenAI 那边的隔离容器里：
- 好处：不占你的电脑，可以同时丢好几个上去，你去干别的
- 代价：它碰不到你本机的东西——没提交的改动、本地跑着的服务、你浏览器里的登录状态，它一概不知道
判断一件活该不该丢上云的标准很简单：
这件事从头到尾只跟一个代码仓库打交道，而且有明确的「做完了」的标志吗？
是——丢上去。不是——留在本地。
展开讲在云端任务：什么该丢上去。
一个提醒
别在四张面孔之间来回倒同一件活。
在命令行里做了一半，觉得慢，丢到云端接着做——云端拿不到你本地那一半没提交的改动，它会从头再来一遍，然后给你一份和你手上那份对不上的结果。
一件活，从头到尾在一个地方做完。
本节事实查证日期：2026-09-10。 依据：OpenAI 官方文档关于 Codex 各 surface 与配置共享的说明。