Codex CLI vs Gemini CLI: Vergleich für Entwicklungsteams in der DACH-Region (November 2026)

Codex CLI oder Gemini CLI: Fazit vorab

Codex CLI vs Gemini CLI: Vergleichstabelle

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Zugang: Codex CLI läuft mit ChatGPT-Tarifen, Gemini CLI braucht jetzt einen Google-Cloud-Vertrag oder API-Schlüssel

Beide Programme sind quelloffen unter Apache 2.0. GitHub führt beide Repositories als Apache-2.0, die Lizenzdatei von OpenAI ist der Text der Apache License 2.0, und Googles README nennt Apache 2.0 mit Verweis auf denselben Text. Die Lizenz trennt die beiden nicht, der Dienst dahinter schon.

Codex CLI meldet sich mit einem ChatGPT-Konto oder einem OpenAI-API-Schlüssel an. Die README empfiehlt die ChatGPT-Anmeldung, damit Codex Teil eines Plus-, Pro-, Business-, Edu- oder Enterprise-Tarifs ist. Auf der Preisseite von OpenAI steht die CLI ab Plus mit 20 $ im Monat. Business kostet 20 $ je Nutzer:in und Monat bei jährlicher Zahlung für mindestens zwei Personen, bei monatlicher Zahlung 25 $. Die Karten Free und Go nennen dort nur die Desktop-App. Mit API-Schlüssel zahlen Sie nach Token-Preisen der API, Cloud-Funktionen wie das GitHub-Code-Review gehören dann nicht dazu.

Bei Gemini CLI hat sich am 18. Juni 2026 viel geändert. Google kündigte am 19. Mai 2026 an, dass das Werkzeug an diesem Tag keine Abonnent:innen von Google AI Pro und Ultra mehr bedient. Dasselbe gilt für Nutzer:innen, die es gratis über Gemini Code Assist for individuals verwenden. Sie wurden auf Antigravity CLI verwiesen. Der Zugang bleibt für Organisationen mit einer Lizenz für Gemini Code Assist Standard oder Enterprise oder Code Assist for GitHub. Auch bezahlte Schlüssel von Gemini API und Vertex AI funktionieren weiter. Die README sagt dasselbe und ergänzt, das Programm sei nicht auf die Gemini-4-Reihe abgestimmt.

Zwei Google-Seiten widersprechen sich. Die Kontingentseite nennt weiter 1.000 Anfragen am Tag für Google-Konten und 250 für einen unbezahlten API-Schlüssel. Ihr Banner sagt aber, der unbezahlte Tarif sei am 18. Juni ersetzt worden, und die README kennt keinen Gratis-Tarif. Ich habe Banner und README als aktuell gewertet und unseren Verzeichniseintrag korrigiert, der noch einen Gratis-Tarif zeigte.

Was das für Sie heißt: Wer keinen Google-Cloud-Vertrag hat, kann heute mit Codex CLI starten, mit Gemini CLI nicht. Für Unternehmen, die ohnehin auf Google Cloud laufen, ist Gemini CLI eine naheliegende Ergänzung zu den Plätzen, die sie vielleicht schon besitzen.

Kosten für 5 und 25 Personen über ein Jahr: Die Pauschalpreise liegen höchstens 300 $ auseinander

Das ist eine Annahme, keine Messung. Ich unterstelle, dass jede Person einen Platz in einem Pauschaltarif für 12 Monate hat, niemand zusätzliche Credits kauft und niemand einen API-Schlüssel nutzt. Die Preise sind die Listenpreise der Anbieter in US-Dollar, Stand 30. Oktober 2026. Euro-Preise zeigen die gelesenen Seiten nicht.

Codex CLI über ChatGPT Business kostet 20 $ je Nutzer:in und Monat bei jährlicher Zahlung. Das macht 1.200 $ im Jahr für 5 Personen und 6.000 $ für 25. Bei monatlicher Zahlung zu 25 $ sind es 1.500 $ und 7.500 $. Pro beginnt bei 100 $ im Monat (6.000 $ und 30.000 $), Enterprise gibt es auf Anfrage.

Gemini CLI über Gemini Code Assist Standard kostet bei 12 Monaten Laufzeit 19,00 $ je Nutzer:in und Monat: 1.140 $ für 5 Personen und 5.700 $ für 25. Google nennt den Preis je Stunde, 0,026027397 $, und ich habe ihn mit 730 Stunden im Monat multipliziert. Bei monatlicher Laufzeit liegt der Stundenpreis bei 0,031232877 $, also 22,80 $ im Monat: 1.368 $ und 6.840 $. Enterprise kostet 45,00 $ bei 12 Monaten (2.700 $ und 13.500 $) und 54,00 $ bei monatlicher Laufzeit (3.240 $ und 16.200 $). Laut Google bringt Enterprise Code-Anpassung auf privaten Repositories und höhere Limits für Gemini CLI.

Die Limits lassen sich nicht vergleichen. Google gibt 1.500 Anfragen je Nutzer:in und Tag bei Standard und 2.000 bei Enterprise. OpenAI nennt Schätzungen für lokale Nachrichten je Fünf-Stunden-Fenster, etwa 15 bis 160 mit GPT-6.1 Sol und 350 bis 3.000 mit GPT-6 Luna für Plus und Standard-Business. Es seien keine festen Grenzen, betont OpenAI. Bezahlte API-Schlüssel rechnen auf beiden Seiten pro Token ab. Diese Kosten schätze ich nicht.

Was das für Sie heißt: Bei 5 Personen liegen die Jahrespreise 60 $ auseinander, bei 25 Personen 300 $. Der Preis entscheidet also nicht. Zugang, Sandbox-Voreinstellung und Datenvertrag entscheiden.

Sandbox und Freigaben: Codex CLI startet geschützt, bei Gemini CLI schalten Sie den Schutz selbst ein

Codex CLI läuft standardmäßig ohne Netzwerkzugriff. Laut OpenAI begrenzt eine Sandbox des Betriebssystems, was der Agent berühren darf, in der Regel den aktuellen Arbeitsordner. Eine Freigaberichtlinie legt fest, wann er nachfragen muss. Im Preset Auto, also Sandbox workspace-write mit Freigabe on-request, liest Codex Dateien, ändert sie und führt Befehle im Arbeitsordner ohne Rückfrage aus. Es fragt, bevor es außerhalb des Ordners schreibt oder Befehle mit Netzwerkbedarf startet. Mit /permissions wechseln Sie in den Nur-Lese-Modus. Das Flag --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox, kurz --yolo, hebt Sandbox und Freigaben zugleich auf. OpenAI nennt das nicht empfohlen.

Gemini CLI kennt vier Freigabemodi. Default fragt vor jeder Tool-Nutzung, auto_edit gibt Bearbeitungswerkzeuge selbst frei, plan arbeitet nur lesend, und YOLO, das alles freigibt, lässt sich nur auf der Kommandozeile setzen. Eine Administratoreinstellung kann YOLO sperren. Die Sandbox ist ein eigener Schalter: das Flag -s, die Variable GEMINI_SANDBOX oder eine Einstellung in settings.json. Zur Wahl stehen macOS Seatbelt, dessen Standardprofil Schreibzugriffe auf den Projektordner beschränkt, aber Netzwerk erlaubt, dazu Docker oder Podman, eine native Windows-Sandbox sowie gVisor oder LXC unter Linux. Die Funktion Trusted Folders fragt, ob ein Ordner vertrauenswürdig ist, bevor das Programm Projektkonfiguration, MCP-Server und Hooks lädt. Sie ist ab Werk ausgeschaltet.

Unter Windows haben beide eine native Sandbox. Codex dokumentiert drei Varianten, empfohlen ist mxc, dazu WSL als Alternative. Die Windows-Sandbox von Gemini CLI setzt mit icacls eine niedrige Integritätsstufe auf die Dateien, die sie beschreibt. Diese Änderung bleibt nach der Sitzung bestehen.

Was das für Sie heißt: Bei Codex CLI steckt jede neue Kollegin und jeder neue Kollege vom ersten Start an in einer Sandbox. Bei Gemini CLI muss Ihr Team eine Sandbox-Methode wählen, Trusted Folders einschalten und beides in die Einrichtungsanleitung schreiben. Sonst bleiben nur die Rückfragen.

Datenfluss: Was Ihren Rechner verlässt und was die Anbieter zum Training sagen

Beide Agenten laufen auf Ihrem Rechner, das Modell läuft aber beim Anbieter. Die Dateien, die der Agent liest, wandern deshalb als Teil des Prompts dorthin. Das ist meine Lesart der Funktionsweise. Was danach passiert, hängt von der Anmeldung ab.

Bei Codex CLI gilt laut OpenAI-Doku: Mit ChatGPT-Anmeldung folgt die Nutzung den Rechten Ihres ChatGPT-Workspace und den Retention- und Residency-Einstellungen von Enterprise. Mit API-Schlüssel folgt sie den Einstellungen Ihrer API-Organisation. Die Karte Business verspricht standardmäßig kein Training mit Ihren Geschäftsdaten. Enterprise und Edu nennen Kontrollen für Aufbewahrung und Datenresidenz. Den Hilfeartikel zum Training bei Einzeltarifen konnte ich nicht lesen, mein Abruf endete mit HTTP 403, und ich habe das nicht umgangen. Für Plus und Pro nenne ich deshalb keinen Standard.

Bei Gemini CLI hängen die Bedingungen von der Anmeldung ab. Mit einer Lizenz für Code Assist Standard oder Enterprise gelten die Google Cloud Platform Terms und die Cloud-Datenschutzhinweise. Google Cloud schreibt, Gemini nutze Ihre Prompts und Antworten nicht als Daten zum Training seiner Modelle. Beim bezahlten Gemini-API-Schlüssel nutzt Google Prompts und Antworten nach eigener Aussage nicht zur Produktverbesserung, verarbeitet sie nach seinem Auftragsverarbeitungszusatz und protokolliert sie begrenzte Zeit zur Missbrauchserkennung. Beim unbezahlten Schlüssel nutzt Google die Inhalte zur Verbesserung seiner Produkte, Menschen dürfen sie lesen, und vertrauliche Daten sollen Sie nicht senden.

Für Teams in Deutschland, Österreich und der Schweiz zählt der Vertrag. Art. 28 DSGVO verlangt, dass die Verarbeitung durch einen Auftragsverarbeiter auf einem Vertrag beruht, der Gegenstand, Dauer, Art und Zweck der Verarbeitung und die Pflichten beider Seiten regelt. Enthalten Ihre Repositories personenbezogene Daten, etwa Testdaten mit echten Kundenzeilen, brauchen Sie einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) mit dem gewählten Anbieter. In der Dokumentation beider CLIs habe ich kein Versprechen gefunden, dass nur innerhalb der EU verarbeitet wird. Codex Enterprise nennt Kontrollen zur Datenresidenz, Google nennt unterstützte Standorte für Code Assist. Lassen Sie sich die Region schriftlich zusagen. Das ist keine Rechtsberatung.

Was das für Sie heißt: Nehmen Sie für vertraulichen Code die Geschäftswege. Das sind ChatGPT Business oder Enterprise für Codex, bei Gemini Code Assist Standard oder Enterprise oder ein bezahlter Schlüssel. Betreiben Sie keines der Werkzeuge mit einem Gratis- oder Privatkonto.

Was Nutzer:innen bemängeln, aus öffentlichen GitHub-Issues

Die Punkte stammen aus offenen Issues, die ich am 30. Oktober 2026 gelesen habe. Sie zeigen wiederkehrenden Ärger, nicht wie häufig er auftritt. Reaktionszahlen begünstigen die größere Community: Codex hat auf GitHub rund 131.600 Sterne, Gemini CLI rund 108.600. Alle acht Issues waren bei meiner Prüfung offen.

Codex CLI: Jemand bat darum, /undo zurückzubringen, nachdem Codex Dateien gelöscht hatte, die Git nicht verfolgte (Issue 9203, eröffnet am 14. Januar 2026, 541 Reaktionen). Eine Anfrage für einen Befehl /rewind weist darauf hin, dass das Zurückspulen mit Esc nur den Gesprächsverlauf zurücksetzt und die Code-Änderungen von Codex nicht rückgängig macht (Issue 11626, 12. Februar 2026, 231 Reaktionen). Seit Version 0.157.0 startet eine interaktive Sitzung einen dauerhaften Hintergrunddienst, der sich selbst aktualisiert, und der Melder will ihn optional haben (Issue 48195, 25. September 2026, 206 Reaktionen). Im Plan-Modus übernimmt Codex nach 60 Sekunden seine empfohlene Antwort, und ein Nutzer wünscht eine Einstellung, die das abschaltet (Issue 28969, 18. Juni 2026, 221 Reaktionen).

Gemini CLI: Ein Enterprise-Kunde schreibt, die neuesten Flash-Modelle seien nicht erreichbar, obwohl Google Standard- und Enterprise-Kunden die neuesten Modelle zugesagt habe. Eine Kommentatorin oder ein Kommentator sah dasselbe mit einem einfachen API-Schlüssel (Issue 28625, 2. August 2026, 69 Reaktionen). Ein Bericht sagt, nicht triviale Anweisungen in GEMINI.md und AGENTS.md würden ignoriert (Issue 13852, 26. November 2025, 17 Reaktionen). Eine Anfrage verlangt eine Einstellung, die die Laufzeit eines Tool-Aufrufs begrenzt (Issue 3375, 6. Juli 2025, 9 Reaktionen). Ein weiterer Bericht meldet, dass der Generalist-Subagent bei einfachen Aufgaben hängt (Issue 21409, 6. März 2026, 8 Reaktionen).

Was das für Sie heißt: Halten Sie bei Codex die Arbeit in Git und committen Sie vor jeder Aufgabe. Prüfen Sie bei Gemini CLI, welche Modelle Ihre Lizenz erreicht, und testen Sie Ihre Anweisungsdatei an einer echten Aufgabe, bevor Sie sie ausrollen.

Wechsel-Checkliste: Anweisungen und MCP ziehen von Hand um, Rechte lassen sich nicht eins zu eins abbilden

Die Anweisungsdateien ziehen mit zwei Einstellungen um. Codex liest AGENTS.md global und geht von der Projektwurzel bis zum Arbeitsordner, standardmäßig mit einem Gesamtlimit von 32 KiB. Andere Dateinamen nimmt es über project_doc_fallback_filenames in config.toml an, dort lässt sich also GEMINI.md eintragen. Gemini CLI liest standardmäßig GEMINI.md, und die Einstellung context.fileName nimmt eine Liste wie AGENTS.md, CONTEXT.md und GEMINI.md an. Jede Einstellung ist einzeln dokumentiert. Dass sie sich kombinieren lassen, ist mein Schluss, ausprobiert habe ich es nicht.

MCP-Server müssen neu geschrieben werden. Codex legt sie in config.toml als Tabellen [mcp_servers.name] ab oder nimmt sie über codex mcp add auf und unterstützt stdio und Streamable HTTP. Gemini CLI führt sie unter mcpServers in settings.json und unterstützt stdio, SSE und Streamable HTTP. Die Formate sind TOML und JSON, jeder Eintrag wird also neu getippt. Eine Migration habe ich nicht zeitlich gemessen. Für ein Repository mit wenigen Servern und einer Anweisungsdatei würde ich einen halben Tag einplanen, das ist meine Schätzung.

Rechte lassen sich nicht eins zu eins abbilden. Codex kombiniert einen Sandbox-Modus mit einer Freigaberichtlinie. Gemini CLI trennt den Freigabemodus von einer optionalen Sandbox. Read-only bei Codex entspricht ungefähr dem Plan-Modus bei Gemini CLI, und Vollzugriff-Flags gibt es auf beiden Seiten. Schreiben Sie die Regeln für das neue Werkzeug neu auf.

Was Sie verlieren, hängt von der Richtung ab. Beim Abschied von Codex CLI verlieren Sie Cloud-Aufgaben mit codex cloud, das GitHub-Code-Review, das zum ChatGPT-Tarif gehört, und die gemeinsame Anmeldung in Desktop-App und IDE-Erweiterung. Beim Abschied von Gemini CLI verlieren Sie Erweiterungen, Checkpoints und Trusted Folders, und Sie bleiben bei Gemini-Modellen, für die Google sagt, sie seien nicht auf die Gemini-4-Reihe abgestimmt. Lassen Sie das alte Werkzeug installiert, bis eine echte Aufgabe durch das neue gelaufen ist.

Keins von beiden? Mistral Vibe CLI als weiterer Open-Source-Agent, Antigravity CLI als Googles Nachfolger

Mistral Vibe CLI von Mistral AI steht laut GitHub unter Apache 2.0. Die README sagt, es laufe unter Windows, Mistral unterstütze und ziele aber offiziell auf UNIX-Umgebungen. Die Preisseite von Mistral nennt einen Pro-Tarif für 14,99 $ im Monat ohne Steuern, Stand 30. Oktober 2026. Es passt zu Teams, die einen europäischen Anbieter wollen und mit macOS oder Linux arbeiten.

Wer Gemini CLI gratis oder mit Google AI Pro genutzt hat, bekommt von Google Antigravity CLI als Antwort, das laut Übergangsbeitrag in Go gebaut ist. Es steht noch nicht in unserem Verzeichnis, deshalb verlinke ich kein Profil.

Für wen sich Codex CLI eignet und für wen Gemini CLI

Unterm Strich

Starten Sie mit Codex CLI, wenn Sie keinen Google-Cloud-Vertrag haben oder den Schutz ab dem ersten Start wollen. Starten Sie mit Gemini CLI, wenn Gemini Code Assist oder Vertex AI schon in Ihrem Vertrag steht und Sie den Aufwand für die Sandbox-Einrichtung tragen. Lassen Sie sich in beiden Fällen die Datenverarbeitungsbedingungen schriftlich geben und lassen Sie eine echte Aufgabe aus Ihrem eigenen Repository laufen, bevor das Team startet.