Ich habe die Top 5 OpenAI Codex Alternativen im Jahr 2025 getestet (Hier ist mein Urteil)

Seien wir ehrlich: Die Welt des KI-Codings wurde komplett auf den Kopf gestellt. Als OpenAI 2023 dem ursprünglichen Codex-Modell den Stecker zog, fühlte es sich wie eine große Sache an. Aber rückblickend war das nur das Aufwärmprogramm. Heute haben wir Dinge wie die „Codex CLI“ und eine ganze Reihe von autonomen KI-Agenten, die weit mehr können, als nur eine Codezeile für dich zu vervollständigen.

Ich habe die letzten Wochen damit verbracht, mit all den großen Alternativen zu OpenAI Codex herumzuspielen, um herauszufinden, was für einen Entwickler in seiner täglichen Arbeit wirklich nützlich ist. Mein Ziel war es, das Marketing-Gerede zu durchschauen und dir einen ehrlichen Leitfaden zu den Tools zu geben, die dir wirklich helfen werden, im Jahr 2025 mehr zu schaffen.

Eine Sache wurde überdeutlich: Es geht nicht mehr nur darum, schneller zu programmieren. Diese neuen KI-Agenten verändern die Arbeitsweise von Tech-Teams. Entwickler erhalten diese unglaublichen Werkzeuge, die selbstständig bauen, testen und debuggen können. Das schafft aber ein seltsames neues Problem. Die Teams, die die Produkte dieser super-starken Entwickler unterstützen? Sie stecken oft auf der langsamen Spur fest, was eine ganz neue Art von Engpass erzeugt. Darauf kommen wir gleich noch zu sprechen.

Was sind Alternativen zu OpenAI Codex?

Zuerst sollten wir etwas zum Namen „Codex“ klären. Das ursprüngliche Modell, das in der ersten Version von GitHub Copilot steckte, ist längst Geschichte. Wenn heute jemand von Codex spricht, meint er in der Regel die neueren Sachen von OpenAI: einen cloudbasierten Agenten, der ganze Aufgaben erledigt, oder die Open-Source-"Codex CLI", die du in deinem Terminal verwenden kannst.

Alternativen zu OpenAI Codex sind also im Grunde jedes KI-gestützte Tool, das dir beim Schreiben, Reparieren, Refactoring und Verstehen von Code hilft. Sie sind der nächste Schritt in der Evolution, die der ursprüngliche Codex angestoßen hat.

Ich habe gesehen, dass viele Entwickler zu diesen Alternativen wechseln, und das lässt sich meist auf einige wenige Gründe zurückführen:

• Du bist nicht an ein Modell gebunden. Viele dieser Tools ermöglichen es dir, verschiedene Large Language Models (LLMs) zu verwenden. Du kannst Open-Source-Optionen wie Llama oder spezialisierte Modelle von Unternehmen wie Anthropic und Google einbinden.

• Sie passen zu deinem Arbeitsablauf. Du kannst ein Tool wählen, das dort funktioniert, wo du arbeitest. Wenn du ein Terminal-Typ bist, gibt es Kommandozeilen-Optionen (CLI). Wenn du in deiner IDE lebst, gibt es auch dafür tief integrierte Tools.

• Sicherheit und Datenschutz sind wichtig. Für Unternehmen mit sensiblem Code ist die Möglichkeit, ein Tool On-Premise bereitzustellen oder eine SOC-2-Konformität zu haben, ein Muss.

• Die Preisgestaltung ist sinnvoll. Einige Entwickler zahlen lieber eine monatliche Pauschale, anstatt sich Sorgen zu machen, wie viele API-Aufrufe sie tätigen, was sich überraschend schnell summieren kann.

Wenn du dich auf Reddit oder Hacker News umsiehst, wirst du feststellen, dass die Nachfrage nach Tools, die Open Source, modellunabhängig und auf dem eigenen Rechner lauffähig sind, riesig ist. Es geht darum, nicht an einen Anbieter gebunden zu sein und die volle Kontrolle über deine Werkzeuge und deine Daten zu haben.

Wie ich die besten Alternativen zu OpenAI Codex ausgewählt habe

Um diese Liste wirklich hilfreich zu machen, habe ich jedes Tool danach beurteilt, was wirklich zählt, wenn man tief in einem Projekt steckt. Hier ist, wonach ich gesucht habe:

• Passform für den Arbeitsablauf: Funktioniert es im Terminal (CLI-First) oder in deinem Editor (IDE-nativ)? Ein gutes Tool sollte sich wie ein Teil deines bestehenden Setups anfühlen, nicht wie eine weitere App, zu der du wechseln musst.

• Projekt-Bewusstsein: Wie gut versteht es dein Projekt wirklich? Ein einfaches Tool gibt dir Vorschläge für eine einzelne Datei. Ein großartiges erfasst den Kontext deiner gesamten Codebasis und kann Änderungen über mehrere Dateien hinweg vornehmen.

• Agenten-Fähigkeiten: Kannst du ihm eine große Aufgabe geben und es laufen lassen? Die besten neuen Tools können einen Bug-Report annehmen, herausfinden, wie man ihn behebt, den Code schreiben, die Tests ausführen und einen Pull-Request öffnen – und das alles mit sehr wenig manueller Unterstützung.

• Flexibilität: Bist du an ein KI-Modell gebunden oder kannst du dein eigenes mitbringen? Die Möglichkeit, dein bevorzugtes Open-Source- oder selbst gehostetes LLM auszutauschen, gibt dir eine enorme Kontrolle.

• Sicherheit: Ist das etwas, das ein echtes Unternehmen nutzen kann? Dinge wie On-Premise-Bereitstellung, solide Datenschutzrichtlinien und SOC-2-Konformität sind Grundvoraussetzungen für jedes Team, das an proprietärem Code arbeitet.

Ein schneller Vergleich der Top-Alternativen zu OpenAI Codex

Hier ist ein kurzer Überblick, wie die Hauptakteure im Vergleich abschneiden.

Merkmal	Claude Code	GitHub Copilot	Cursor	Aider	Google Jules
Primärer Workflow	Terminal (CLI)	IDE & CLI	IDE-nativ (VS Code Fork)	Terminal (CLI)	Asynchron (GitHub)
Codebasis-Kontext	Vollständiges Repository	Vollständiges Repository	Vollständiges Repository	Vollständiges Repository	Vollständiges Repository
Agenten-Aufgaben	Ja (Entwicklergeführt)	Ja (Agentenmodus)	Ja (Agentenmodus)	Ja (In-Chat-Bearbeitung)	Ja (Autonom)
Modell-Flexibilität	Anthropic-Modelle	Mehrere (OpenAI, Claude)	Mehrere (OpenAI, Anthropic)	Jedes über API	Google Gemini
Am besten für	Terminal-Power-User	All-in-One-Ökosystem	Tiefe IDE-Integration	Open-Source-Enthusiasten	Hintergrundaufgaben

Die 5 besten Alternativen zu OpenAI Codex für Entwickler im Jahr 2025

Nachdem ich viel Zeit mit diesen Tools verbracht habe, sind hier die fünf, die wirklich herausgestochen sind. Jedes passt hervorragend zu einem anderen Entwicklertyp und einer anderen Arbeitsweise.

1. Claude Code

Was es ist: Claude Code ist der Programmierassistent von Anthropic und läuft komplett in deinem Terminal. Er ist für Entwickler gemacht, die die Geschwindigkeit und Kontrolle der Kommandozeile lieben. Er wird von den neuesten Modellen von Anthropic angetrieben, wie Claude 3.5 Sonnet, und ist fantastisch darin, große, komplexe Codebasen zu verstehen, und das über eine einfache Chat-Schnittstelle.

Ein Screenshot, der den Claude-Code-Assistenten in einer Kommandozeilenoberfläche zeigt und eine der Top-Alternativen zu OpenAI Codex demonstriert.

Warum es auf der Liste steht: Ich fand es eines der besten Tools, um sich in einem neuen Projekt einen Überblick zu verschaffen oder ein riesiges Refactoring durchzuführen, ohne jemals meine Maus zu berühren. Seine „agentische Suche“ kann eine gesamte Codebasis in Sekunden abbilden, was ein Lebensretter ist, wenn man versucht, sich schnell einzuarbeiten.

• Das Gute: Die Analyse der Codebasis ist tiefgründig und schnell, es kann komplexe architektonische Änderungen gut durchdenken und es hakt sich direkt in Git ein, um Commits und Pull-Requests zu erstellen.

• Das nicht so Gute: Es befindet sich noch in einer Forschungs-Preview, ist also noch in der Entwicklung. Es ist auch ein reines CLI-Tool, was für manche ein Ausschlusskriterium sein könnte.

• Preise: Du erhältst Zugang zu Claude Code mit einem kostenpflichtigen Anthropic-Abonnement.

  • Pro Plan: 20 $ pro Monat (17 $/Monat bei jährlicher Zahlung) für Einzelpersonen.

  • Max Plan: Beginnt bei 100 $ pro Monat, wenn du mehr Nutzung benötigst und ihre leistungsstärksten Modelle wie Opus nutzen möchtest.

  • Team Plan: Du benötigst mindestens 5 Mitglieder. „Premium“-Plätze mit Zugang zu Claude Code kosten 150 $/Benutzer/Monat.

2. GitHub Copilot

Was es ist: GitHub Copilot ist nicht mehr nur ein Autovervollständigungs-Tool. Es ist jetzt ein komplettes KI-Ökosystem, das in deine IDE (Copilot Chat), dein Terminal (mit dem „gh“ CLI) und sogar in deine Pull-Requests auf GitHub.com integriert ist, wo es Zusammenfassungen für dich schreiben kann.

Warum es auf der Liste steht: Wenn die ganze Welt deines Teams auf GitHub läuft, ist Copilot die reibungsloseste und am besten integrierte Erfahrung, die du bekommen kannst. Es ist bei jedem Schritt mit Kontext zur Stelle, vom Schreiben von Code in VS Code bis zur Überprüfung eines PR in deinem Browser. Sein neuer „Agentenmodus“ kann sogar versuchen, ganze Probleme von selbst zu beheben.

• Das Gute: Die Integration mit dem GitHub-Ökosystem ist unübertroffen. Es bietet Funktionen für den gesamten Entwicklungszyklus und verfügt über starke Sicherheits- und Kontrollmechanismen für Unternehmen.

• Das nicht so Gute: Es kann sich ein wenig so anfühlen, als würde man im Microsoft/GitHub-Universum gefangen sein. Es ist nicht wirklich dafür ausgelegt, dass du deine eigenen lokalen oder Open-Source-Modelle einbindest.

• Preise: Copilot hat verschiedene Pläne.

  • Kostenlos: 0 $/Monat, aber du bist auf 50 Agenten-/Chat-Anfragen und 2.000 Code-Vervollständigungen beschränkt.

  • Pro: 10 $/Monat (100 $/Jahr) für unbegrenzte Nutzung und bessere Modelle.

  • Pro+: 39 $/Monat (390 $/Jahr) für Zugang zu allen Modellen und 30-mal mehr Premium-Anfragen.

  • Business: 19 $/Benutzer/Monat, was Richtlinienmanagement und IP-Schutz hinzufügt.

  • Enterprise: 39 $/Benutzer/Monat für erweiterte Integrationen und Personalisierung.

3. Cursor

Was es ist: Cursor ist mehr als nur ein Plugin; es ist ein kompletter Code-Editor, der als „AI-First“ konzipiert wurde. Es ist ein Fork von VS Code, übernimmt also die vertraute Oberfläche, die jeder kennt, und integriert KI-Funktionen direkt in seinen Kern. Das fühlt sich viel natürlicher an als ein einfaches Add-on.

Warum es auf der Liste steht: Meiner Meinung nach hat Cursor einen der schnellsten und intuitivsten KI-Workflows überhaupt. Die Fähigkeit, mehrere Zeilen gleichzeitig zu bearbeiten, einen ganzen Codeblock mit einer einzigen Anweisung umzugestalten und Fragen zur gesamten Codebasis zu stellen, ohne den Editor zu verlassen, fühlt sich unglaublich reibungslos an.

• Das Gute: Es ist eine nahtlose VS Code-Erfahrung (du kannst sogar deine Erweiterungen und Einstellungen mitbringen). Die mehrzeiligen Bearbeitungen sind erschreckend schnell und präzise, und es gibt einen „Privacy Mode“, um sicherzustellen, dass dein Code nicht auf ihren Servern gespeichert wird.

• Das nicht so Gute: Da es ein Fork ist, kann es manchmal etwas hinter den Hauptversionen von VS Code zurückbleiben oder seltsame Kompatibilitätsprobleme mit einigen Erweiterungen haben. Es dreht sich auch alles um die IDE-Erfahrung, ohne native CI/CD-Automatisierung.

• Preise: Cursor hat Pläne für Einzelpersonen und Teams.

  • Hobby: Kostenlos, mit begrenzten Anfragen und Vervollständigungen. Enthält eine zweiwöchige Pro-Testversion.

  • Pro: 20 $/Monat für höhere Limits und unbegrenzte Tab-Vervollständigungen.

  • Pro+: 60 $/Monat für 3-fache Nutzung aller Modelle.

  • Ultra: 200 $/Monat für 20-fache Nutzung und bevorzugten Zugang.

  • Teams: 40 $/Benutzer/Monat für Dinge wie zentrale Abrechnung, SSO und Datenschutzkontrollen.

4. Aider

Was es ist: Aider ist ein Kommandozeilen-Programmierassistent, der in Open-Source-Communitys eine treue Anhängerschaft hat. Nach dem, was ich auf Reddit gesehen habe, ist es die erste Wahl für Entwickler, die totale Kontrolle, Flexibilität und einen um Git herum aufgebauten Arbeitsablauf wollen. Es läuft in deinem Terminal und ist für einen konversationellen Stil der Code-Bearbeitung konzipiert.

Warum es auf der Liste steht: Dies ist die Antwort für alle, die ein leistungsstarkes, modellunabhängiges Werkzeug suchen, das mit lokalen LLMs arbeiten kann. Du zeigst Aider einfach auf dein Code-Repository, und es verwendet Git, um jede einzelne Änderung zu verfolgen. Das macht es super einfach, alles, was die KI tut, zu überprüfen, zu akzeptieren oder zurückzusetzen.

• Das Gute: Es ist komplett Open Source und einfach anzupassen. Es unterstützt jedes LLM mit einer API (einschließlich lokaler Modelle, die über Ollama laufen) und passt perfekt zu Standard-Git-Workflows.

• Das nicht so Gute: Die Einrichtung erfordert etwas mehr technisches Know-how als bei den polierten kommerziellen Tools. Die Benutzererfahrung ist in Ordnung, aber es hat nicht die elegante Benutzeroberfläche seiner bezahlten Konkurrenten.

• Preise: Kostenlos. Die einzigen Kosten fallen für die LLM-API-Aufrufe an, die du tätigst (wenn du ein kostenpflichtiges Modell wie GPT-4 verwendest). Wenn du ein lokales Modell betreibst, kostet es dich nichts.

5. Google Jules

Was es ist: Google Jules ist ein völlig anderes Werkzeug. Es ist ein asynchroner KI-Agent, an den du Arbeit delegierst. Anstatt in Echtzeit mit dir zu programmieren, gibst du ihm eine Aufgabe (wie „dieses Projekt auf Next.js v15 aktualisieren“), und er erledigt sie im Hintergrund. Er klont dein Repository in eine sichere virtuelle Umgebung, erarbeitet einen Plan, nimmt die Änderungen vor, führt Tests durch und öffnet dann einen Pull-Request, den du überprüfen kannst.

Warum es auf der Liste steht: Es ist perfekt, um all die langweiligen, zeitraubenden Aufgaben auszulagern, die die To-do-Liste eines Entwicklers füllen, wie Abhängigkeits-Updates, das Schreiben von Boilerplate-Code oder das Beheben einfacher Fehler. Es lässt dich Aufgaben abgeben und vergessen, damit du dich auf schwierigere Probleme konzentrieren kannst.

• Das Gute: Es ist vollständig autonom und arbeitet im Hintergrund, was dich entlastet. Es ist auch sehr transparent und zeigt dir seinen Plan, bevor es mit der Arbeit beginnt. Außerdem ist es von Haus aus sicher, sodass dein privater Code niemals zum Training ihrer Modelle verwendet wird.

• Das nicht so Gute: Es befindet sich derzeit in einer begrenzten öffentlichen Beta, daher erhältst du möglicherweise keinen Zugang. Sein asynchroner Stil eignet sich auch nicht gut für das iterative Hin und Her beim Entwickeln neuer Funktionen von Grund auf.

• Preise: Kostenlos, solange es sich in der öffentlichen Beta befindet. Google hat noch nicht bekannt gegeben, was es in Zukunft kosten wird.

Jenseits des Programmierens: KI-Agenten für dein Support-Team

Es ist ziemlich unglaublich, wie fähig diese KI-Agenten für Entwickler sind. Aber das hat ein seltsames Ungleichgewicht geschaffen. Entwickler haben jetzt KI-Assistenten, die eine gesamte Codebasis lesen können, um Dinge zu bauen und zu reparieren, aber die Kundensupport-Teams, die den Benutzern bei denselben Produkten helfen, stecken oft mit alten, klobigen Werkzeugen fest.

Das ist ein riesiges Effizienzproblem. Wenn ein Kunde einen technischen Fehler findet oder eine komplizierte Frage stellt, muss das Support-Team im Grunde die Arbeit eines Mini-Entwicklers erledigen: den Kontext des Problems verstehen, eine Reihe verschiedener Wissensdatenbanken durchsuchen und versuchen herauszufinden, was los ist. Sie brauchen einen Agenten, der für den Support das leistet, was diese Codex-Alternativen für die Entwicklung tun. Das bedeutet einen Agenten, der das Produkt tief versteht, sich in ihren Arbeitsablauf einfügt und mehr kann, als nur einen Link zu einem Hilfeartikel zu finden.

Schließe die Support-Lücke mit einer neuen Art von Agent

Genau hier passt eine Plattform wie eesel AI ins Bild. Es ist eine KI-Plattform, die speziell für Kundenservice- und technische Support-Teams entwickelt wurde und ihnen die gleiche Art von leistungsstarkem Agenten an die Hand gibt, den Entwickler jetzt nutzen.

Es basiert auf denselben Ideen, die die besten Programmierassistenten so gut machen:

• Tiefer Kontext: Ein Programmierassistent liest dein gesamtes Repository. Genauso lernt eesel AI sofort aus dem gesamten Wissen deines Unternehmens, von früheren Support-Tickets und Hilfezentren bis hin zu internen Wikis auf Confluence oder Google Docs. Es versteht dein Produkt und die Probleme deiner Kunden auf Anhieb.

• Nahtlose Integration: Anstelle einer IDE integriert sich eesel AI direkt in die Werkzeuge, die dein Support-Team täglich verwendet. Mit Ein-Klick-Installationen für Helpdesks wie Zendesk und Intercom oder Chat-Tools wie Slack wird es Teil ihres bestehenden Arbeitsablaufs, ohne ein großes Migrationsprojekt.

• Autonome Aktionen: Hier geht es nicht nur darum, Antworten vorzuschlagen. Die Agenten von eesel AI können tatsächlich Dinge tun. Sie können neue Tickets automatisch sortieren und markieren, knifflige Probleme an die richtigen Personen eskalieren oder sogar Bestelldetails aus deinem Shopify-Store über benutzerdefinierte API-Aufrufe abrufen.

• Sicherer & kontrollierter Rollout: Wenn du nervös bist, eine KI mit Kunden sprechen zu lassen, kannst du eesel AI an Tausenden deiner alten Support-Tickets simulieren. Dies zeigt dir genau, wie es geantwortet hätte, sodass du echte Daten über seine Leistung erhältst, bevor du es jemals mit einem echten Kunden sprechen lässt.

Wie du die richtigen Alternativen zu OpenAI Codex für dein Team auswählst

Fühlst du dich bei all den Optionen ein wenig verloren? Hier ist eine kurze Anleitung, die dir bei der Entscheidung hilft.

• Wenn du ein Entwickler bist, der im Terminal lebt, solltest du dir wahrscheinlich Claude Code oder Aider ansehen.

• Wenn dein Team voll auf GitHub setzt, dann ist GitHub Copilot die selbstverständliche Wahl.

• Wenn du die absolut reibungsloseste IDE-Erfahrung möchtest, wurde Cursor für dich gemacht.

• Wenn du den Support für ein technisches Produkt automatisieren musst, brauchst du ein spezialisiertes Tool. Ein KI-Service-Desk wie eesel AI ist darauf ausgelegt, Kundengespräche zu führen und sich mit Helpdesks zu verbinden, nicht mit Code-Editoren.

Die Zukunft der Alternativen zu OpenAI Codex ist agentenbasiert, für Entwickler und darüber hinaus

Die wichtigste Erkenntnis hier ist ziemlich einfach: Die beste Alternative zu OpenAI Codex ist die, die tatsächlich zu deiner Arbeitsweise passt. Die Zeiten der einfachen Autovervollständigung sind vorbei. Wir befinden uns jetzt im Zeitalter leistungsstarker, kontextbewusster KI-Agenten, und diese Tools verändern die Art und Weise, wie wir Software schreiben.

Aber dieser Trend macht nicht an der IDE oder dem Terminal halt. Während Entwickler KI-Agenten nutzen, um ihre Programmierarbeit zu automatisieren, nutzen die wirklich klugen Teams dieselben Ideen, um den technischen Support zu automatisieren, der damit einhergeht.

Bereit, deinem Support-Team den gleichen KI-Vorteil zu verschaffen, den deine Entwickler haben? Starte mit eesel AI und sieh selbst, wie du deinen Frontline-Support in nur wenigen Minuten automatisieren kannst.