Codex Cloud: सेटअप, प्राइसिंग, लिमिट और डिप्लॉयमेंट

Codex Cloud, OpenAI के मैनेज किए गए कंप्यूटरों पर कोडिंग टास्क चलाता है। आप अपनी रिपॉज़िटरी कनेक्ट करते हैं, दोबारा इस्तेमाल होने वाला एनवायरनमेंट तैयार करते हैं और Codex को टास्क देते हैं। आपका लैपटॉप स्लीप मोड में हो, तब भी यह फ़ाइलें एडिट कर सकता है और टेस्ट चला सकता है। फिर आप लौटकर बदलावों की समीक्षा करते हैं, सुधार माँगते हैं और पुल रिक्वेस्ट खोलते हैं।

Codex Cloud लॉगिन के लिए ChatGPT में साइन इन करें। वेब या डेस्कटॉप ऐप में Work in > Cloud चुनें। मोबाइल पर Codex खोलें और ऐसा एनवायरनमेंट चुनें जिसे आप पहले ही पब्लिश कर चुके हैं।

Codex को बड़ा काम देने से पहले किसी छोटे बदलाव से शुरू करें, जिसके टेस्ट के नतीजे आप खुद जाँच सकें।

हमने क्या टेस्ट किया

17 अक्टूबर 2026 को हमने Lizard पर Small साइज़ के Firecracker सैंडबॉक्स में Codex CLI 0.159.2 के साथ नीचे दिए गए सेटअप और /healthz प्रॉम्प्ट चलाए। टेस्ट प्रोजेक्ट में Node.js 22.23.2 और npm 10.9.8 इस्तेमाल हुए। Codex ने लॉकफ़ाइल से डिपेंडेंसी इंस्टॉल कीं, एंडपॉइंट जोड़ा और दोनों टेस्ट पास किए: नया HTTP 200 रिस्पॉन्स और पहले से मौजूद 404 रिस्पॉन्स। प्रोजेक्ट की बिल्ड कमांड ने JavaScript सिंटैक्स जाँचा और वह पास हुई।

हमने यह भी पक्का किया कि codex cloud list --limit 5 का ऑथेंटिकेशन हुआ और उसने एग्ज़िट कोड 0 लौटाया। सबमिशन कमांड के फ़्लैग हमने --help से जाँचे। हमने OpenAI Cloud पर कोई टास्क सबमिट नहीं किया और न ही उसके वेब इंटरफ़ेस में एनवायरनमेंट बनाया; ये चरण OpenAI के डॉक्यूमेंटेशन के आधार पर लिखे गए हैं।

Codex Cloud क्या करता है?

Codex रिपॉज़िटरी देख सकता है, बग की जाँच कर सकता है, कोड बदल सकता है और प्रोजेक्ट के टूल चला सकता है। क्लाउड एनवायरनमेंट में तैयार रिपॉज़िटरी, डिपेंडेंसी और एक्सेस सेटिंग्स रहती हैं। हर नया टास्क अपने अलग वर्कस्पेस में शुरू होता है।

यह ऐसे काम के लिए ठीक है जिसे आप साफ़ बता सकें और जाँच सकें: फ़ेल हो रहा टेस्ट ठीक करना, API एंडपॉइंट जोड़ना, या कोई डिपेंडेंसी अपडेट करके बिल्ड जाँचना। जिस बदलाव के लिए समीक्षा के कई दौर चाहिए, उसे उसी टास्क में आगे बढ़ाएँ, ताकि Codex के पास उसकी काम वाली फ़ाइलें बनी रहें।

OpenAI इस वर्कफ़्लो को आपके अपने कंप्यूटर पर चल रहे एजेंट के रिमोट एक्सेस से अलग मानता है। क्लाउड टास्क OpenAI के कंप्यूटरों पर चलते हैं और आपकी मशीन स्लीप मोड में हो तब भी चलते रह सकते हैं। Codex Cloud ओवरव्यू देखें।

Codex Cloud कैसे सेट अप करें

वेब या डेस्कटॉप ऐप से एनवायरनमेंट बनाएँ। अपनी GitHub रिपॉज़िटरी, उसके बिल्ड निर्देश और ज़रूरी डेवलपमेंट क्रेडेंशियल तैयार रखें।

1. अपनी रिपॉज़िटरी कनेक्ट करें

Work in > Cloud > Select environment > Create environment चुनें। कहा जाए तो GitHub कनेक्ट करें, प्रोजेक्ट के लिए ज़रूरी रिपॉज़िटरी चुनें और Get started चुनें।

पहले सेटअप के लिए ऐसी रिपॉज़िटरी चुनें जिसके टेस्ट चलाना आप पहले से जानते हों। इससे आपके पास क्लाउड सेटअप से मिलाने के लिए एक नतीजा होगा।

2. टूल्स तैयार करें और जाँचें

Codex प्रोजेक्ट को देखता है, डिपेंडेंसी और टूल्स इंस्टॉल करता है और वर्कफ़्लो जाँचता है। जब वह पूछे, तो छूटी हुई जानकारी दें। अगर आपका प्रोजेक्ट किसी खास रनटाइम वर्ज़न पर निर्भर है, तो वह वर्ज़न बताएँ।

Node.js प्रोजेक्ट के लिए आप ऐसा कह सकते हैं:

Prepare this repository for development. Use the Node.js version and
package manager specified by the project. Install dependencies from the
lockfile, identify the test and build commands, and run both.

Report each command and its result. If a check fails, show the error and
explain what needs to change before I publish this environment.

सेटअप डिपेंडेंसी के लिए एक Install script और सर्विसेज़ शुरू करने व उनकी तैयारी जाँचने के लिए एक Start skill रिकॉर्ड कर सकता है। इन कमांड की समीक्षा करें, खासकर तब जब प्रोजेक्ट को डेटाबेस या प्राइवेट पैकेज रजिस्ट्री चाहिए।

3. एनवायरनमेंट पब्लिश करें

सेटअप रिपोर्ट की समीक्षा करें और फ़ेल हुई जाँचों को ठीक करें। कॉन्फ़िगरेशन सेव करें, फिर Publish चुनें। टास्क शुरू करने से पहले Environment published दिखने का इंतज़ार करें।

सेव करने से कॉन्फ़िगरेशन स्टोर होता है। पब्लिश करने से नए टास्क के लिए तैयार फ़ाइल सिस्टम कैप्चर होता है। शेयरिंग से तय होता है कि एनवायरनमेंट कौन इस्तेमाल कर सकता है। मौजूदा क्लाउड एनवायरनमेंट वर्कफ़्लो में ये अलग-अलग काम हैं।

4. Codex को एक ऐसा बदलाव दें जिसे टेस्ट किया जा सके

पब्लिश किए गए एनवायरनमेंट से नया टास्क शुरू करें। बताएँ कि आप कैसा व्यवहार चाहते हैं और उसे कैसे जाँचना है। उदाहरण के लिए, इस प्रॉम्प्ट को किसी वेब API रिपॉज़िटरी के हिसाब से बदलें:

Add a GET /healthz endpoint using this project's existing routing style.
It should return HTTP 200 and JSON {"status":"ok"}.
The endpoint must not expose configuration or credentials.

Add a test that checks the status code and response body. Run that test
and the existing test suite. Show the commands, results, and changed files.
Do not deploy or change database schemas.

यह प्रॉम्प्ट एक छोटा टास्क तय करता है। अकेले HTTP रिस्पॉन्स से यह साबित नहीं होता कि बाकी ऐप्लिकेशन ठीक चल रहा है, इसलिए मौजूदा टेस्ट सुइट को स्वीकृति की शर्तों में रखें।

5. नतीजे की समीक्षा करें

बदलाव स्वीकार करने से पहले डिफ़ और टेस्ट आउटपुट पढ़ें। जाँचें कि Codex ने बताई गई कमांड सच में चलाई हैं और टेस्ट माँगे गए व्यवहार को कवर करते हैं। छोड़ी गई जाँचों और बेवजह बदली गई फ़ाइलों पर नज़र रखें।

उसी टास्क में सुधार माँगें, फिर काम कमिट करें या पुल रिक्वेस्ट खोलें। मर्ज करने से पहले अपने सामान्य CI चेक चलाएँ। टास्क का सफल रिस्पॉन्स इस समीक्षा का सिर्फ़ एक हिस्सा है।

एनवायरनमेंट और सेव की गई टास्क फ़ाइलें कैसे काम करती हैं

एनवायरनमेंट शुरुआती सेटअप देता है। टास्क शुरू होने के बाद उसमें अपने बदलाव जमा होते जाते हैं।

OpenAI के डॉक्यूमेंटेशन के मुताबिक़ आख़िरी टर्न शुरू होने या टास्क फिर से शुरू करने के बाद सेव की गई VM स्टेट के लिए डिफ़ॉल्ट रिकवरी विंडो सात दिन तक है। यह VM की रिकवरी विंडो है, लगातार चलते रहने या बातचीत का इतिहास रखने की अवधि का वादा नहीं। ज़रूरी काम Git में कमिट करें। सेव्ड-स्टेट की जानकारी

उदाहरण के लिए, मान लें कि टास्क के दौरान आप कोई छूटा हुआ टूल इंस्टॉल करते हैं। इससे वही टास्क ठीक होता है जिस पर आप काम कर रहे हैं। टूल को आगे के टास्क में शामिल करने के लिए एनवायरनमेंट एडिट करें, इंस्टॉलेशन जाँचें और उसे दोबारा पब्लिश करें।

Codex Cloud प्राइसिंग और उपयोग की लिमिट

क्लाउड चैट, ChatGPT के योग्य प्लान का हिस्सा हैं। 17 अक्टूबर 2026 को जाँची गई OpenAI की प्रकाशित US कीमतें:

प्राइसिंग गाइड के मुताबिक़ Free और Go प्लान में डेस्कटॉप Codex का सीमित एक्सेस है। प्लान चुनने से पहले जाँचें कि उसमें क्लाउड उपलब्ध है या नहीं। OpenAI API की से सपोर्टेड API-आधारित Codex वर्कफ़्लो का भुगतान अलग से होता है; API की वाले एक्सेस में Codex Cloud के फ़ीचर शामिल नहीं हैं। OpenAI प्राइसिंग और फ़ीचर की उपलब्धता

सब्सक्रिप्शन की कीमत को क्लाउड टास्क की किसी तय संख्या में बदलने का कोई भरोसेमंद तरीका नहीं है। मॉडल का चुनाव, टास्क की लंबाई, कॉन्टेक्स्ट और टूल्स का इस्तेमाल खपत पर असर डालते हैं। लोकल मैसेज और क्लाउड चैट प्लान की एक ही लिमिट इस्तेमाल करते हैं, और ChatGPT Work भी Codex के साथ उपयोग साझा करता है।

OpenAI के लोकल मैसेज वाले अनुमान क्लाउड टास्क का कोटा नहीं हैं। बची हुई लिमिट और रीसेट का समय देखने के लिए उपयोग डैशबोर्ड देखें। योग्य प्लान अतिरिक्त क्रेडिट खरीद सकते हैं। उपयोग की लिमिट की जानकारी

टास्क को सर्विसेज़ और सीक्रेट्स तक एक्सेस दें

प्राइवेट रजिस्ट्री के लिए नेटवर्क एक्सेस और वैध क्रेडेंशियल, दोनों चाहिए। सिर्फ़ उसके होस्टनेम को अनुमति देने से सिर्फ़ नेटवर्क वाला हिस्सा हल होता है।

मौजूदा एनवायरनमेंट सेटिंग्स में मान देने के दो अलग तरीके हैं:

नेटवर्क सीक्रेट में प्रोग्राम को एक प्लेसहोल्डर मिलता है। पोर्ट 443 पर HTTPS से अनुमत डोमेन को जाने वाली मिलती-जुलती रिक्वेस्ट में प्रॉक्सी उस प्लेसहोल्डर की जगह असली क्रेडेंशियल डाल देता है। सटीक डोमेन कॉन्फ़िगर करें और सेटअप के दौरान एक रिक्वेस्ट टेस्ट करें। नेटवर्क सीक्रेट्स

डाउनलोड फ़ेल हो, तो फ़ेल हुआ URL देखें। हो सकता है पैकेज रजिस्ट्री और उसके डाउनलोड होस्ट के लिए allowlist में अलग-अलग एंट्री चाहिए। ऑथेंटिकेशन फ़ेल हो, तो क्रेडेंशियल, उसका दायरा और मंज़िल जाँचें। डेवलपमेंट क्रेडेंशियल को सिर्फ़ उन्हीं सर्विसेज़ तक सीमित रखें जिनकी टास्क को ज़रूरत है।

टास्क से पहले जाँचने लायक Codex Cloud की लिमिट

क्लाउड एनवायरनमेंट गाइड में ये डिफ़ॉल्ट रिसोर्स बताए गए हैं:

Enterprise ग्राहक बड़े VM के बारे में पूछ सकते हैं। बड़ी डिपेंडेंसी डाउनलोड करने वाले या बड़े आर्टिफ़ैक्ट बनाने वाले बिल्ड चलाने से पहले डिस्क का उपयोग जाँचें।

यही गाइड फ़िलहाल बताती है कि नए क्लाउड एनवायरनमेंट में कंप्यूटर और ब्राउज़र का इस्तेमाल, GitLab और सेल्फ़-होस्टेड GitHub Enterprise Server सपोर्टेड नहीं हैं। रिपॉज़िटरी की skills टास्क के लिए उपलब्ध हैं; आपके लोकल कंप्यूटर की पर्सनल skills अपने आप सिंक नहीं होतीं। वर्कफ़्लो प्लान करते समय मौजूदा सीमाएँ देखें।

अगर आपके स्वीकृति टेस्ट में ब्राउज़र इंटरैक्शन चाहिए, तो ब्राउज़र वाले अलग टेस्ट एनवायरनमेंट का इंतज़ाम करें। पास हुआ यूनिट टेस्ट यह नहीं दिखा सकता कि रेंडर हुए ऐप में बटन काम करता है या नहीं।

कुछ गाइड्स में अलग व्यवहार क्यों बताया गया है?

OpenAI मौजूदा रिव्यू और इंटीग्रेशन वर्कफ़्लो के लिए अब भी Codex Cloud (Legacy) का डॉक्यूमेंटेशन रखता है। पुराने निर्देशों में सिर्फ़ सेटअप के समय वाले सीक्रेट्स या कंटेनर कैशिंग का ज़िक्र हो सकता है। ऊपर के वर्कफ़्लो के लिए नए क्लाउड एनवायरनमेंट की सेटिंग्स इस्तेमाल करें, और legacy निर्देश लागू करने से पहले जाँच लें कि कोई इंटीग्रेशन किस अनुभव पर चलता है। Legacy से बदलाव

Codex Cloud बनाम Codex CLI

CLI एक इंटरफ़ेस है जिसे आप अपने कंप्यूटर या किसी रिमोट मशीन पर चला सकते हैं। Codex Cloud, OpenAI का मैनेज किया हुआ वर्कस्पेस देता है। CLI से Cloud पर टास्क भी सबमिट किए जा सकते हैं।

टर्मिनल से क्लाउड टास्क के साथ काम करने के लिए CLI रेफ़रेंस में codex cloud, codex cloud exec और codex cloud list बताए गए हैं।

codex cloud
codex cloud exec --env YOUR_ENVIRONMENT_ID \
  "Run the project's tests and report failures. Do not change files."
codex cloud list --limit 5

YOUR_ENVIRONMENT_ID की जगह वह एनवायरनमेंट लिखें जो आपके साइन-इन किए हुए अकाउंट के लिए उपलब्ध है। इंस्टॉल किए गए CLI का --help सपोर्टेड फ़्लैग्स दिखाता है। सबमिशन कमांड क्लाउड पर काम शुरू करती है; बाद में टास्क के नतीजे देखें।

जिन स्क्रिप्ट्स में Codex उसी मशीन पर चलता है जहाँ CLI इंस्टॉल है, उनके लिए हमारा codex exec deployment-check उदाहरण देखें।

क्लाउड टास्क के बाद Lizard की भूमिका

बदलाव स्वीकार करने के बाद आपके ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने के लिए कोई जगह चाहिए। रिलीज़ से पहले रेंडर हुए ऐप को टेस्ट करने के लिए ब्राउज़र की भी ज़रूरत पड़ सकती है।

एक व्यावहारिक क्रम यह है: Codex Cloud का डिफ़ रिव्यू करें, अपने सामान्य चेक के साथ उसे मर्ज करें, फिर वह कमिट Lizard CLI से Lizard पर डिप्लॉय करें। ऐप्स और डेटाबेस अलग-अलग रिसोर्स के रूप में चलते हैं और डेवलपमेंट सैंडबॉक्स रुकने के बाद भी चलते रह सकते हैं।

कस्टम एजेंट वर्कफ़्लो के लिए Lizard Sandboxes शेल, फ़ाइलें और HTTPS प्रीव्यू देते हैं। desktop टेम्प्लेट ब्राउज़र के साथ एक डेस्कटॉप जोड़ता है। हर सैंडबॉक्स अपने कर्नेल वाला एक Firecracker microVM है।

वहाँ Codex CLI चलाने का मतलब है आपके नियंत्रण वाले इन्फ्रास्ट्रक्चर पर वर्कफ़्लो चलाना। इसके क्रेडेंशियल, प्रोसेस का लाइफ़टाइम और सेव किया गया काम आप मैनेज करते हैं, और मॉडल के उपयोग का भुगतान OpenAI की लागू शर्तों के तहत करते हैं। Lizard आपके Codex Cloud की लिमिट में कोई क्षमता नहीं जोड़ता।

Lizard Pro की कीमत $19 प्रति माह है और इसमें $19 का उपयोग शामिल है। Small Sandboxes की कीमत $0.0162 प्रति घंटा है, जिसमें 2 vCPU, 4 GB RAM और 5 GB लोकल डिस्क मिलती है; सैंडबॉक्स जितनी देर चलता है उतने सेकंड का बिल बनता है, आइडल समय भी शामिल है। शामिल राशि से ज़्यादा उपयोग का बिल pay as you go आधार पर बनता है। Persistent Volumes का शुल्क अलग से लगता है। ये इन्फ्रास्ट्रक्चर के शुल्क हैं; OpenAI मॉडल के उपयोग का खर्च अलग है। Lizard प्राइसिंग

अगर आप ऐसा प्रोडक्ट बना रहे हैं जो हर ग्राहक के लिए अलग वर्कस्पेस बनाता है, तो हमारा Lovable क्लोन ट्यूटोरियल कोड चलाने, प्राइवेट प्रीव्यू और प्रोजेक्ट फ़ाइलें सेव करने के लिए टेस्ट किया हुआ Lizard SDK फ़्लो दिखाता है।

सेटअप की आम समस्याएँ

जिस चरण में गड़बड़ी है, उसके लिए सेटअप की समस्याओं का हल वाली गाइड फ़ॉलो करें। सेटअप बदलने के बाद, दोबारा पब्लिश किए गए एनवायरनमेंट से नया टास्क शुरू करके बदलाव जाँचें।