Codex Cloud 和 Codex CLI 属于同一套 Coding Agent 产品，但它们把工作放在不同地方。Cloud 适合把任务交给隔离的远程环境，让多项工作并行执行，之后再回来审阅结果；CLI 则适合在本地仓库中保持高频互动，并直接使用电脑上已经安装的工具。
因此，这不是简单的“网页版还是终端版”偏好，而是一项工作流选择。你需要判断任务应该在哪里执行、是否要频繁介入、哪些状态必须保留，以及自己愿意管理哪一种权限边界。
本文比较的是两种面向使用者的 Codex 工作流。如果你真正要决定的是 SDK、App Server 或非交互式执行接口，请看单独的 Codex 集成接口对比。
快速答案
当你想把较长或相互独立的任务交出去、不占用本机地并行尝试、复现一套配置好的仓库环境，并在稍后审阅摘要和 diff 时，优先选择 Codex Cloud。
当任务依赖本地 checkout 和工具链、需要频繁调整方向，或者你想在工作发生时持续查看命令与 diff，优先选择 Codex CLI。CLI 也能通过 codex exec 支持重复性自动化，但它最鲜明的优势仍是紧贴终端的反馈循环。
成熟团队通常不会永久二选一。可以先用 CLI 做探索和高互动的本地工作，再把边界清楚的任务交给 Cloud 并行执行和审阅。
Codex Cloud 与 CLI 对比速览
这张表只用于辅助选择，不代表所有任务在每个组织里都完全一样。OpenAI 会快速更新 Codex，管理员策略也可能收紧两种入口的能力。本文事实已在 2026 年 9 月 1 日按官方文档核验。
工作在哪里运行
最清楚的区别是执行环境。
根据官方 Codex Cloud 文档，云端任务运行在隔离环境中。Codex 创建容器，在指定分支或 commit 检出仓库，准备配置好的依赖与工具，再在其中执行任务。任务运行时不必持续占用你的笔记本电脑。
官方 Cloud environment 指南 对启动过程描述得更具体：Codex 检出仓库并运行 setup script；缓存容器恢复时还可以运行 maintenance script。因此，你应该把环境准备过程写成可复现配置，而不要假设上一次临时安装的包或启动的进程会永久存在。
Codex CLI 则直接针对本地仓库运行。CLI 官方文档说明，它可以检查与修改本地文件，并调用电脑上已经安装的工具。如果任务依赖本地数据库、模拟器、尚未推送的分支、平台 SDK 或不适合在远端复现的调试状态，这种方式更合适。
相应地，使用者也承担更多本地管理责任。你需要知道当前 checkout 是什么、是否存在未提交修改、机器上有哪些凭据，以及哪些命令可以安全执行。
交互方式与持续性的区别
Cloud 鼓励的是委派。你描述目标，让任务在后台继续运行，之后再回来查看日志、摘要与 diff。你可以继续追问，但不需要盯住每条命令。当任务有明确验收标准、不需要频繁澄清时，这种方式很有效。
CLI 鼓励的是实时引导。OpenAI 把它描述为一个聚焦的终端循环：你可以调整正在进行的 turn，在命令和 diff 出现时检查，并在同一 session 里继续后续工作。如果每项新发现都会改变下一步问题，例如追踪本地故障、决定删除哪条旧路径、或对照正在运行的开发环境检查界面，CLI 更适合。
“持久性”不能笼统理解为“东西都会永久保留”：
- Cloud 任务有可以回看的任务记录与结果；仓库环境可以配置，容器也可能被缓存，但这不等于每个进程、临时文件或内存状态都会永久存在。
- CLI 修改的是本地文件，只要你不再次修改或删除，它们会留在 checkout 中；但这不表示对话上下文、shell 进程、开发服务器或应用内存状态会在每次重启后自动恢复。
- Git commit、可复现的 setup、明确的环境配置和书面项目指令，比假设 Agent session 会记住一切更可靠。
如果你想进一步区分对话上下文、文件、进程与环境，可以阅读 Coding Agent 持久会话指南。
自动化与并行工作
Cloud 面向并行委派设计。OpenAI 表示，较长任务可以获得独立环境，并在你处理其他工作时继续。任务也可以从 GitHub、GitLab（Beta）、Linear 或 Slack 发起，适合本来就从 Issue、PR 或团队讨论开始的工作。
典型的 Cloud 候选任务包括：
- 在多个相互独立的 package 中修复测试；
- 根据清楚信源更新文档；
- 有确定检查命令的边界明确重构；
- 同时尝试几种实现方案，再比较结果；
- 不应该持续占用开发者电脑的仓库任务。
CLI 虽然以终端为中心，却不只支持人工聊天。官方 CLI 页面指出，codex exec 可以进入重复性工作流和 CI。因此，当外围脚本负责确定输入、保存输出并强制执行成功标准时，CLI 也适合贴近既有构建流水线的自动化。
不要把“能并行”误解为“天然安全”。十个边界不清的 Cloud 任务可能产生十份互相冲突的 diff；多个本地 codex exec 进程也可能争用同一个 checkout。扩并发前，先按独立文件或 worktree 切分任务，给每项任务写明验证命令，并决定最终集成由谁负责。
权限、Secret 与审阅边界
Cloud 和 CLI 都有限制机制，但信任边界不同。
OpenAI 的 Agent 批准与安全指南说明，Cloud 运行在 OpenAI 管理的隔离容器中。setup 阶段可以访问网络以安装配置好的依赖；Agent 阶段默认离线，除非你为该环境开启网络。Cloud secret 只提供给 setup script，并会在 Agent 阶段开始前移除；普通环境变量则可以贯穿整个任务。
这种分离很有用，但不能代替人工审阅。连接仓库意味着 Cloud 可以读取被授权的源代码；扩大网络权限会增加提示注入、不安全依赖和数据外泄风险。OpenAI 建议只允许必要域名和 HTTP 方法，并检查工作日志与输出。
默认情况下，本地 Codex CLI 运行在由操作系统强制执行的 sandbox 中：网络受限，写入通常只允许当前工作区。approval policy（批准策略）决定 Codex 越过边界前何时必须询问。你可以放宽限制，但这也会扩大模型生成的命令能够触达的本机范围。
要进一步分清 read-only、workspace-write、writable roots、网络与批准，可以查看 Codex workspace-write 与 Sandbox 模式指南。
无论选择哪一种入口，都应该：
- 从任务真正需要的最小仓库、文件系统、网络和凭据范围开始。
- 不把 secret 写进 Prompt、源代码或 diff。
- 审阅生成的修改以及产生它们的关键命令。
- 使用 Git 检查点，并在合并前独立运行测试。
- 把外部 Issue、文档和依赖说明当作不可信输入处理。
更完整的权限问题可以参照 Coding Agent 工作区安全清单。
你应该选择哪一个？
这一节默认你已经选择 Codex，只是在 Cloud 与 CLI 两个入口之间判断。如果你还在判断需要的是由 Codex 执行的编程任务，还是普通 ChatGPT 对话，请先看 Codex 与 ChatGPT 对比。如果真正的问题是 Editor-centered 产品是否比 Codex 更合适，请改看单独的 Codex vs Cursor 对比，不要把本文的执行入口比较扩成产品排名。
当以下多数条件成立时，使用 Codex Cloud：
- 任务可以用明确的完成状态描述；
- 仓库能够在云环境中被可复现地准备；
- 工作不依赖私有的本地运行状态；
- 你希望任务在后台继续；
- 多项独立任务或多种尝试需要并行；
- 摘要和 diff 就是自然的审阅入口。
当以下多数条件成立时，使用 Codex CLI：
- 工作依赖当前本地 checkout 或已安装工具；
- 你预计会随着新证据不断调整方向；
- 你需要持续观察命令、日志或 diff；
- 本地服务、模拟器、设备或调试器属于工作循环；
- 你要把 Codex 组合进已有 shell 或 CI 流程；
- 你希望自己控制本地 sandbox 和批准策略。
如果一项任务同时包含两种工作，把它拆开。例如，“先调查一个只能在本机复现的故障，再修改可移植的验证逻辑”可以变成 CLI 调查，加上一项带精确复现方式和验收标准的 Cloud 实现任务。
一个实用的混合工作流
低摩擦的混合流程可以这样设计：
- 本地探索。 使用 CLI 理解仓库、复现问题，并找出最小安全修改。
- 写清任务合同。 记录受影响文件、期望行为、限制条件和精确验证命令。
- 委派独立工作。 把边界明确的实现、测试或文档任务分配给不同 Cloud 环境。
- 审阅结果。 比较摘要和 diff；即使任务报告成功，只要不符合合同就拒绝修改。
- 本地集成。 使用 CLI 和日常开发工具处理交互影响、运行更广的检查，并准备最终审阅。
这种分工让两种入口各自承担最擅长的工作：CLI 负责需要高反馈的本地判断，Cloud 负责能够解耦、并行执行的任务。
最终判断
Codex Cloud 不是简单托管在云端的 CLI，Codex CLI 也不是功能更少的 Cloud。Cloud 把工作单元变成配置好远程环境中的委派任务；CLI 则让工作单元留在本地仓库和终端附近。
按任务边界选择：需要可复现、可审阅的委派时用 Cloud；需要紧密本地反馈与工具链访问时用 CLI。当探索和执行有不同要求时，再把两者组合起来。
准备把这套工作流用于实际任务时，可以打开 Agent.Space，先完成一个 Runtime、权限与结果都容易检查的边界任务。