Ein Entwicklerhandbuch für OpenAI Codex-Integrationen mit PyCharm im Jahr 2025

Kenneth Pangan
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Kenneth Pangan

Stanley Nicholas
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Last edited October 30, 2025

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KI-Codierassistenten sind nicht mehr nur ein cooles neues Spielzeug. Sie werden schnell zu einem Standardbestandteil der Ausrüstung eines Entwicklers und helfen uns, die Arbeit zu beschleunigen und die langweiligen, repetitiven Aufgaben zu erledigen. Wenn du ein großer Fan von PyCharm und seinen leistungsstarken Funktionen bist, hast du wahrscheinlich schon versucht herauszufinden, wie du das clevere Codex-Modell von OpenAI in deiner Lieblings-IDE zum Laufen bringst.

Wenn ja, hast du wahrscheinlich festgestellt, dass die Antwort nicht so einfach ist. Du bist definitiv nicht der Einzige, der an diese Wand stößt.

Dieser Leitfaden gibt dir einen klaren Überblick über den Stand der „OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm“. Wir werden behandeln, warum es das eigentlich nicht gibt, was deine besten Alternativen sind, und dann über eine andere Art von KI-Tool sprechen, das bei einem weiteren großen Produktivitätskiller für Entwickler helfen kann.

Was ist OpenAI Codex und wie wirkt es sich auf PyCharm-Integrationen aus?

Zuerst sollten wir uns darüber im Klaren sein, was OpenAI Codex im Jahr 2025 ist, denn es hat sich viel verändert. Es ist nicht mehr nur eine eigenständige API zur Code-Vervollständigung. Es hat sich zum „Codex-Agenten“ gewandelt, einem fähigeren und unabhängigeren Tool, das Teil der kostenpflichtigen ChatGPT-Welt ist.

Der neue Codex ist weniger wie eine superintelligente Autovervollständigung und mehr wie ein Junior-Entwickler, dem du Aufgaben übergeben kannst. Er arbeitet in einer Cloud-Sandbox mit deinem bereits geladenen Repository und ist bereit, ganze Programmieraufgaben selbstständig zu bewältigen.

Hier ist ein Blick darauf, was er kann:

  • Dateien überall in deiner Codebasis lesen und bearbeiten.

  • Befehle ausführen, wie Linters oder Tests, um sicherzustellen, dass sein Code funktioniert.

  • Knifflige Fragen zur Struktur deines Codes oder zu seiner Funktionsweise beantworten.

  • Seine Arbeit in einem Pull-Request verpacken, damit ein Mensch (also du) ihn überprüfen kann.

Ein Workflow-Diagramm, das veranschaulicht, wie der OpenAI Codex-Agent komplexe Programmieraufgaben selbstständig bewältigt.
Ein Workflow-Diagramm, das veranschaulicht, wie der OpenAI Codex-Agent komplexe Programmieraufgaben selbstständig bewältigt.

Du kannst mit dieser Version von Codex über die ChatGPT-Website, ein Kommandozeilen-Tool (CLI) oder eine IDE-Erweiterung arbeiten. Und der letzte Punkt ist der, bei dem die Schwierigkeiten für uns PyCharm-Nutzer beginnen.

Das Problem mit OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm

Reißen wir das Pflaster einfach ab: Stand 2025 gibt es keine offizielle, integrierte OpenAI Codex-Integration für PyCharm oder eine andere JetBrains IDE.

OpenAI hat seine ganze Energie in eine Erweiterung für VS Code und sein eigenes CLI-Tool gesteckt. Und obwohl du das CLI technisch gesehen in einem Terminal neben PyCharm ausführen kannst, ist es eine umständliche Erfahrung, keine echte Integration. Das hat viele PyCharm-Nutzer ratlos zurückgelassen. Wenn du dich in den OpenAI-Community-Foren umsiehst, wirst du viele Threads finden, in denen gefragt wird: „Also… wo ist das PyCharm-Plugin?“

Ohne ein natives Tool bist du mit einigen echten Nachteilen konfrontiert:

  • Umständliche, manuelle Workarounds: Die typische Methode besteht darin, das Codex-CLI in einem separaten Fenster auszuführen, ihm zu sagen, was du willst, und dann den von ihm ausgespuckten Code zurück in PyCharm zu kopieren.

  • Ständiger Kontextwechsel: Das Hin- und Herspringen zwischen deinem Editor und einem anderen Tool reißt dich aus dem Flow, und dieser Zustand ist für die Produktivität unbezahlbar.

  • Keine tiefe Integration: Ein separates Tool kann einfach nicht den vollen Kontext deines Projekts, deiner Abhängigkeiten, deiner Ausführungskonfigurationen und deiner virtuellen Umgebungen erfassen, wie es ein echtes Plugin kann. Das bedeutet in der Regel, dass du Codevorschläge erhältst, die weniger genau oder schlichtweg unvollständig sind.

Wenn also eine direkte Anbindung nicht möglich ist, was kannst du dann tatsächlich tun?

Die besten Alternativen zu OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm

Auch wenn du Codex nicht direkt in PyCharm einbinden kannst, bist du nicht ohne Optionen. Es gibt einige großartige, vollständig integrierte Tools, die KI-Unterstützung beim Programmieren direkt in die IDE bringen.

JetBrains AI Assistant

Deine beste Wahl ist der JetBrains AI Assistant. Es ist das offizielle Tool, das von JetBrains speziell für PyCharm und all ihre anderen IDEs entwickelt wurde. Es wurde von Grund auf so konzipiert, dass es sich wie ein natürlicher Teil deines Workflows anfühlt, nicht wie ein nachträglich angebautes Teil.

Es hat Funktionen, die direkt die Probleme lösen, mit denen PyCharm-Nutzer konfrontiert sind:

  • KI-Chat: Du kannst Fragen zu deinem Code stellen, eine Erklärung für eine verwirrende Funktion erhalten oder einfach Ideen sammeln, ohne deinen Editor jemals verlassen zu müssen.

  • Code-Generierung im Editor: Verwende einfache englische Anweisungen, um Code-Schnipsel, ganze Funktionen oder Boilerplate für Klassen direkt dort zu erstellen, wo du tippst.

  • KI-gestütztes Refactoring: Erhalte intelligente Vorschläge zur Bereinigung und Verbesserung deines Codes, um ihn schneller und wartungsfreundlicher zu machen.

  • Dokumentation und Commit-Nachrichten: Lass die KI die langweiligen Dinge erledigen, wie das Schreiben von Docstrings und das Zusammenfassen deiner Änderungen für Git.

Da es sich um ein natives Tool handelt, versteht es dein gesamtes Projekt, was bedeutet, dass die Hilfe, die es bietet, weitaus relevanter und genauer ist.

Preise für JetBrains AI

Der AI Assistant ist ein Add-on zu deinem JetBrains IDE-Abonnement. Die Preisgestaltung ist ziemlich klar und basiert auf deiner Nutzung.

PlanPreis (Jährlich abgerechnet)Hauptmerkmale
AI FreeIn PyCharm Pro enthaltenUnbegrenzte Code-Vervollständigung, kleines Cloud-Credit-Kontingent.
AI Pro$8,33 / MonatUmfangreiche Nutzung des KI-Chats, 10 KI-Credits pro 30 Tage.
AI Ultimate$25,00 / MonatGrößeres Credit-Kontingent für intensive Nutzung von Codier-Agenten (wie Junie), 35 KI-Credits pro 30 Tage.

ChatGPT

Wenn du unbedingt die Modelle von OpenAI verwenden möchtest, besteht der Haupt-Workaround darin, den Codex-Agenten über ein kostenpflichtiges ChatGPT-Abonnement zu nutzen. Es ist ein viel manuellerer Prozess, aber er gibt dir Zugang zu den neuesten Entwicklungen von OpenAI.

Du würdest im Grunde die ChatGPT-Website öffnen, dem Codex-Agenten eine Aufgabe für dein PyCharm-Projekt geben, warten, bis er seine Arbeit erledigt hat, und dann den fertigen Code zurück in deine IDE kopieren. Du bekommst die Intelligenz der OpenAI-Modelle, aber es ist keine sehr effiziente Arbeitsweise und bringt all die Kopfschmerzen durch den Kontextwechsel mit sich, über die wir gesprochen haben.

Dieses Tutorial zeigt, wie du Programmieraufgaben mit OpenAI Codex automatisieren kannst, und demonstriert einen potenziellen Workflow auch ohne direkte PyCharm-Integration.

Preise für ChatGPT (um auf Codex zuzugreifen)

Der Zugang zum Codex-Agenten ist in den kostenpflichtigen Plänen von ChatGPT enthalten.

PlanPreisHauptmerkmale für Entwickler
Plus$20 / MonatZugang zu fortschrittlichen Modellen wie GPT-5, beinhaltet den Codex-Agenten.
Pro$60 / MonatAlles aus Plus, mit erweitertem Zugang zum Codex-Agenten und höheren Nutzungslimits.
Business$25 / Benutzer / Monat (jährlich abgerechnet)Sicherer Arbeitsbereich, Admin-Kontrollen, beinhaltet den Codex-Agenten und verbindet sich mit Tools wie GitHub.

Jenseits von OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm: Eine andere Art von KI-Agent für die Entwicklerproduktivität

Während Codierassistenten beim Schreiben von Code helfen, gibt es einen weiteren riesigen Zeitfresser für Entwickler: das Suchen nach Informationen, die über interne Dokumente verstreut sind. Genauso wie wir Codier-Agenten brauchen, brauchen wir auch Wissens-Agenten.

Genau hier passt ein Tool wie eesel AI ins Bild. Es ist eine KI-Plattform, die entwickelt wurde, um genau dieses Problem zu lösen, indem sie deinem Team einen zentralen Ort bietet, um Antworten aus dem gesamten Wissen deines Unternehmens zu erhalten.

Für Entwickler ist das Produkt AI Internal Chat unglaublich nützlich. Anstatt ein Wiki zu durchsuchen oder einen Kollegen zu stören, kann ein Entwickler einfach eine Frage in Slack oder MS Teams stellen. Er erhält eine sofortige, genaue Antwort, die aus all deinen internen Dokumenten extrahiert wird.

Das ist aus folgenden Gründen eine große Sache:

  • Einheitliches Wissen: Du kannst es mit allem verbinden: Confluence, Google Docs, Notion, was auch immer. Die KI lernt von allem, um dir vollständige Antworten zu geben.

  • Hält dich im Flow: Ein Entwickler kann den eesel AI-Bot fragen: „Was sind die Umgebungsvariablen für den Staging-Server?“ oder „Zeig mir die API-Dokumentation für den neuen Abrechnungs-Endpunkt“, ohne seine Chat-Anwendung verlassen zu müssen. Kein lästiges Herumspringen zwischen Tabs mehr.

  • In wenigen Minuten live: Vergiss lange, komplizierte Setups. Du kannst deine Wissensquellen verbinden und in nur wenigen Minuten einen KI-Assistenten in Slack einrichten, und das ganz allein. Es ist ein viel einfacherer Prozess, als zu versuchen, nicht existierende „OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm“ zu finden.

  • Fokussiert und genau: Du kannst spezifische Bots für verschiedene Teams einrichten. Stell dir einen „DevOps-Bot“ vor, der nur auf deinen Infrastruktur-Dokumenten trainiert ist, oder einen „Frontend-Bot“, der deine gesamte Komponentenbibliothek kennt. Dies stellt sicher, dass die Antworten immer relevant und vertrauenswürdig sind und gibt dir eine Kontrolle, die generische KI-Tools einfach nicht bieten.

OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm und deine besten Alternativen

Der Versuch herauszufinden, welche KI-Entwicklertools man verwenden sollte, kann sich etwas überwältigend anfühlen, aber hoffentlich sind die Dinge jetzt etwas klarer.

Hier sind die wichtigsten Punkte, die du dir merken solltest:

  1. Eine echte, native „OpenAI Codex-Integration in PyCharm“ existiert nicht. Die Workarounds sind für das tägliche Programmieren ziemlich ungeschickt.

  2. Der JetBrains AI Assistant ist mit Abstand die beste Wahl für KI-gestütztes Programmieren in PyCharm. Er ist tief integriert und kontextbewusst.

  3. Für den anderen großen Teil der Arbeit, das Finden interner Informationen und die Reduzierung von Unterbrechungen, ist ein dedizierter Wissens-Agent wie eesel AI ein leistungsstarkes und einfach einzurichtendes Werkzeug, das perfekt in den Arbeitsablauf eines Entwicklers passt.

Verschwende keine Zeit mehr damit, verstreute Dokumente zu durchsuchen. Gib deinem Entwicklungsteam die Antworten, die es braucht, genau dann, wenn es sie braucht.

Erfahre, wie eesel AI interne F&A unterstützt

Häufig gestellte Fragen

Stand 2025 hat OpenAI seine Entwicklungsbemühungen auf eine VS-Code-Erweiterung und ein CLI-Tool für seinen Codex-Agenten konzentriert, anstatt ein natives Plugin für PyCharm oder andere JetBrains-IDEs zu erstellen. Das bedeutet, dass eine direkte, nahtlose Integration für PyCharm-Benutzer derzeit nicht existiert.

Ohne native Integration stehen Entwickler vor umständlichen manuellen Workarounds, ständigem Kontextwechsel zwischen PyCharm und externen Tools sowie einem Mangel an tiefem Projektkontext für genaue Code-Vorschläge. Diese Probleme können die Produktivität und den Workflow von Entwicklern erheblich beeinträchtigen.

Der JetBrains AI Assistant wird dringend empfohlen. Es ist ein offizielles, speziell für PyCharm entwickeltes Werkzeug, das eine tiefe Integration, KI-Chat, Code-Generierung im Editor, Refactoring-Vorschläge und Hilfe bei der Dokumentation direkt in Ihrer IDE bietet.

Ja, Sie können über ein kostenpflichtiges ChatGPT-Abonnement über dessen Website oder CLI-Tool auf den Codex-Agenten zugreifen. Dies erfordert jedoch einen manuellen Prozess der Aufgabenvergabe und des Kopierens und Einfügens von Code, was erheblich weniger effizient ist als eine native Integration.

Der JetBrains AI Assistant bietet umfassende Funktionen wie KI-Chat, intelligente Code-Generierung und KI-gestütztes Refactoring, alles mit tiefem Projektkontext. Er ist darauf ausgelegt, ein natürlicher Bestandteil des PyCharm-Workflows zu sein und bietet eine nahtlose und integrierte Erfahrung, wo offizielle OpenAI Codex-Integrationen in PyCharm fehlen.

Absolut. Werkzeuge wie eesel AI fungieren als Wissensagenten und helfen Entwicklern, schnell interne Informationen zu finden, die über Unternehmensdokumente verstreut sind. Dies reduziert den Zeitaufwand für die Suche und den Kontextwechsel und ergänzt Codierassistenten erheblich für die Gesamtproduktivität.

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Kenneth Pangan

Writer and marketer for over ten years, Kenneth Pangan splits his time between history, politics, and art with plenty of interruptions from his dogs demanding attention.