Testei as 5 melhores alternativas ao OpenAI Codex em 2025 (Aqui está o meu veredito)

Sejamos honestos: o mundo da programação com IA foi virado do avesso. Quando a OpenAI descontinuou o modelo Codex original em 2023, pareceu um grande acontecimento. Mas, olhando para trás, aquilo foi apenas o aquecimento. Hoje, temos coisas como o "Codex CLI" e uma série de agentes de IA autónomos que fazem muito mais do que apenas completar uma linha de código por si.

Passei as últimas semanas a experimentar todas as principais alternativas ao OpenAI Codex para ver o que é realmente útil para um programador no seu trabalho diário. O meu objetivo era ir além da conversa de marketing e dar-lhe um guia direto sobre as ferramentas que genuinamente o ajudarão a ser mais produtivo em 2025.

Uma coisa ficou super clara: já não se trata apenas de programar mais rápido. Estes novos agentes de IA estão a mudar a forma como as equipas de tecnologia trabalham. Os programadores estão a receber estas ferramentas incríveis que conseguem construir, testar e depurar sozinhas. Mas isto está a criar um novo problema estranho. As equipas que dão suporte aos produtos que estes programadores super-poderosos estão a construir? Muitas vezes, ficam presas na via lenta, o que cria um tipo de estrangulamento completamente novo. Falaremos mais sobre isso daqui a pouco.

O que são as alternativas ao OpenAI Codex?

Primeiro, vamos esclarecer algo sobre o nome "Codex". O modelo original que estava dentro da primeira versão do GitHub Copilot já não existe há muito tempo. Agora, quando as pessoas mencionam o Codex, geralmente estão a falar das ferramentas mais recentes da OpenAI: um agente baseado na nuvem que lida com tarefas inteiras ou o "Codex CLI" de código aberto que pode usar no seu terminal.

Então, as alternativas ao OpenAI Codex são basicamente qualquer ferramenta alimentada por IA que o ajuda a escrever, corrigir, refatorar e compreender código. Elas são o próximo passo na evolução que o Codex original iniciou.

Tenho visto muitos programadores a mudar para estas alternativas, e geralmente resume-se a algumas razões:

• Não está preso a um único modelo. Muitas destas ferramentas permitem-lhe usar diferentes modelos de linguagem grandes (LLMs). Pode ligar opções de código aberto como o Llama ou modelos especializados de empresas como a Anthropic e a Google.

• Adaptam-se ao seu fluxo de trabalho. Pode escolher uma ferramenta que funcione onde você trabalha. Se é uma pessoa de terminal, existem opções de interface de linha de comandos (CLI). Se vive no seu IDE, também existem ferramentas profundamente integradas para isso.

• Segurança e privacidade são importantes. Para empresas com código sensível, poder implementar uma ferramenta on-premise ou ter conformidade com SOC 2 é indispensável.

• O preço faz sentido. Alguns programadores preferem pagar uma taxa mensal fixa em vez de se preocuparem com o número de chamadas de API que estão a fazer, o que pode aumentar surpreendentemente rápido.

Se frequentar o Reddit ou o Hacker News, verá que a procura por ferramentas de código aberto, agnósticas em relação ao modelo e que possam ser executadas na sua própria máquina é enorme. Trata-se de não estar preso a um único fornecedor e ter controlo total sobre as suas ferramentas e os seus dados.

Como escolhi as melhores alternativas ao OpenAI Codex

Para tornar esta lista realmente útil, avaliei cada ferramenta com base no que realmente importa quando se está a fundo num projeto. Eis o que eu procurava:

• Adaptação ao fluxo de trabalho: Funciona no terminal (primeiro na CLI) ou no seu editor (nativo do IDE)? Uma boa ferramenta deve parecer parte da sua configuração existente, não outra aplicação para a qual tem de mudar.

• Consciência do projeto: Quão bem é que ela realmente entende o seu projeto? Uma ferramenta básica dar-lhe-á sugestões para um ficheiro. Uma ótima ferramenta compreende o contexto de toda a sua base de código e pode fazer alterações em vários ficheiros de uma só vez.

• Capacidades de agente: Pode dar-lhe uma tarefa grande e deixá-la a executar? As melhores ferramentas que estão a surgir agora podem pegar num relatório de bug, descobrir como corrigi-lo, escrever o código, executar os testes e abrir um pull request com muito pouca intervenção manual.

• Flexibilidade: Está preso a um modelo de IA ou pode trazer o seu? Ser capaz de trocar pelo seu LLM de código aberto ou auto-hospedado favorito dá-lhe imenso controlo.

• Segurança: É algo que uma empresa real pode usar? Coisas como implementação on-premise, regras sólidas de privacidade de dados e conformidade com SOC 2 são requisitos básicos para qualquer equipa que trabalhe em código proprietário.

Uma comparação rápida das principais alternativas ao OpenAI Codex

Eis um resumo rápido de como os principais concorrentes se comparam.

Característica	Claude Code	GitHub Copilot	Cursor	Aider	Google Jules
Fluxo de Trabalho Principal	Terminal (CLI)	IDE e CLI	Nativo do IDE (fork do VS Code)	Terminal (CLI)	Assíncrono (GitHub)
Contexto da Base de Código	Repositório Completo	Repositório Completo	Repositório Completo	Repositório Completo	Repositório Completo
Tarefas Agênticas	Sim (Guiado pelo programador)	Sim (Modo Agente)	Sim (Modo Agente)	Sim (Edição no chat)	Sim (Autónomo)
Flexibilidade de Modelo	Modelos Anthropic	Múltiplos (OpenAI, Claude)	Múltiplos (OpenAI, Anthropic)	Qualquer um via API	Google Gemini
Ideal Para	Utilizadores avançados de terminal	Ecossistema tudo-em-um	Integração profunda com IDE	Entusiastas de código aberto	Tarefas em segundo plano

As 5 melhores alternativas ao OpenAI Codex para programadores em 2025

Depois de passar muito tempo com estas ferramentas, aqui estão as cinco que realmente se destacaram. Cada uma é uma ótima opção para um tipo diferente de programador e uma forma diferente de trabalhar.

1. Claude Code

O que é: O Claude Code é o assistente de programação da Anthropic, e vive completamente no seu terminal. É feito para programadores que adoram a velocidade e o controlo da linha de comandos. É alimentado pelos modelos mais recentes da Anthropic, como o Claude 3.5 Sonnet, e é fantástico a compreender bases de código grandes e complexas através de uma simples interface de chat.

Uma captura de ecrã que mostra o assistente Claude Code a ser executado numa interface de linha de comandos, demonstrando uma das principais alternativas ao OpenAI Codex.

Porque entrou na lista: Descobri que é uma das melhores ferramentas para ter uma visão geral de um novo projeto ou fazer uma refatoração enorme sem nunca tocar no meu rato. A sua "pesquisa agêntica" consegue mapear uma base de código inteira em segundos, o que é uma salvação quando se está a tentar pôr-se a par.

• Os pontos positivos: A sua análise da base de código é profunda e rápida, é ótimo a raciocinar através de alterações arquitetónicas complexas e conecta-se diretamente ao Git para criar commits e pull requests.

• Os pontos menos positivos: Ainda está numa fase de pré-visualização de investigação, por isso está um pouco em desenvolvimento. É também estritamente uma ferramenta de CLI, o que pode ser um fator decisivo para alguns.

• Preços: Tem acesso ao Claude Code com uma subscrição paga da Anthropic.

  • Plano Pro: 20 $ por mês (17 $/mês se pagar anualmente) para utilizadores individuais.

  • Plano Max: Começa nos 100 $ por mês se precisar de mais utilização e quiser os seus modelos mais poderosos como o Opus.

  • Plano Team: Precisa de pelo menos 5 membros. Os lugares "Premium" com acesso ao Claude Code custam 150 $/utilizador/mês.

2. GitHub Copilot

O que é: O GitHub Copilot já não é apenas uma ferramenta de preenchimento automático. É agora um ecossistema de IA completo que está integrado no seu IDE (Copilot Chat), no seu terminal (com o CLI "gh") e até nos seus pull requests no GitHub.com, onde pode escrever resumos para si.

Porque entrou na lista: Se todo o mundo da sua equipa está no GitHub, o Copilot é a experiência mais fluida e integrada que pode ter. Está lá com contexto a cada passo do caminho, desde escrever código no VS Code até rever um PR no seu browser. O seu novo "modo agente" pode até tentar corrigir problemas inteiros sozinho.

• Os pontos positivos: A integração com o ecossistema GitHub é inigualável. Tem funcionalidades para todo o ciclo de vida de desenvolvimento e possui segurança e controlos fortes para empresas.

• Os pontos menos positivos: Pode parecer um pouco que está a ficar preso no universo da Microsoft/GitHub. Não foi realmente concebido para que traga os seus próprios modelos locais ou de código aberto.

• Preços: O Copilot tem alguns planos diferentes.

  • Gratuito: 0 $/mês, mas está limitado a 50 pedidos de agente/chat e 2.000 conclusões de código.

  • Pro: 10 $/mês (100 $/ano) para tudo ilimitado e melhores modelos.

  • Pro+: 39 $/mês (390 $/ano) dá-lhe acesso a todos os modelos e 30x mais pedidos premium.

  • Business: 19 $/utilizador/mês, que adiciona gestão de políticas e indemnização de PI.

  • Enterprise: 39 $/utilizador/mês para integrações e personalização mais avançadas.

3. Cursor

O que é: O Cursor é mais do que apenas um plugin; é um editor de código completo construído para ser "AI-first". É um fork do VS Code, por isso pega na interface familiar que todos conhecem e integra funcionalidades de IA diretamente no seu núcleo. Parece muito mais natural do que um simples add-on.

Porque entrou na lista: Na minha opinião, o Cursor tem um dos fluxos de trabalho de IA mais rápidos e intuitivos do mercado. A capacidade de editar várias linhas de uma só vez, refatorar um bloco inteiro de código com um único prompt e fazer perguntas sobre toda a sua base de código sem sair do editor é incrivelmente fluido.

• Os pontos positivos: É uma experiência VS Code perfeita (pode até trazer as suas extensões e configurações). As edições de várias linhas são chocantemente rápidas e precisas, e existe um "Modo de Privacidade" para garantir que o seu código não é armazenado nos seus servidores.

• Os pontos menos positivos: Como é um fork, às vezes pode ficar um pouco para trás em relação às versões principais do VS Code ou ter problemas de compatibilidade estranhos com algumas extensões. Também se foca totalmente na experiência do IDE, sem automação nativa de CI/CD.

• Preços: O Cursor tem planos para indivíduos e equipas.

  • Hobby: Gratuito, com pedidos e conclusões limitados. Vem com um teste Pro de duas semanas.

  • Pro: 20 $/mês para limites mais altos e conclusões Tab ilimitadas.

  • Pro+: 60 $/mês para 3x mais utilização em todos os modelos.

  • Ultra: 200 $/mês para 20x mais utilização e acesso prioritário.

  • Teams: 40 $/utilizador/mês para coisas como faturação centralizada, SSO e controlos de privacidade.

4. Aider

O que é: O Aider é um assistente de programação de linha de comandos que tem um grande número de seguidores nas comunidades de código aberto. Pelo que tenho visto no Reddit, é a principal escolha para programadores que querem controlo total, flexibilidade e um fluxo de trabalho construído em torno do git. É executado no seu terminal e foi concebido para um estilo conversacional de edição de código.

Porque entrou na lista: Esta é a resposta para quem quer uma ferramenta poderosa, agnóstica em relação ao modelo, que possa funcionar com LLMs locais. Basta apontar o Aider para o seu repositório de código, e ele utiliza o git para rastrear cada alteração. Isto torna super fácil rever, aceitar ou reverter qualquer coisa que a IA faça.

• Os pontos positivos: É completamente de código aberto e fácil de personalizar. Suporta qualquer LLM com uma API (incluindo modelos locais a correr através do Ollama) e encaixa-se perfeitamente nos fluxos de trabalho padrão do Git.

• Os pontos menos positivos: Requer um pouco mais de conhecimento técnico para configurar do que as ferramentas comerciais polidas. A experiência do utilizador é boa, mas não tem a interface elegante dos seus concorrentes pagos.

• Preços: Gratuito. O único custo é o das chamadas de API do LLM que fizer (se usar um modelo pago como o GPT-4). Se executar um modelo local, não lhe custa nada.

5. Google Jules

O que é: O Google Jules é um tipo de ferramenta totalmente diferente. É um agente de IA assíncrono ao qual delega trabalho. Em vez de programar consigo em tempo real, dá-lhe uma tarefa (como "atualizar este projeto para o Next.js v15"), e ele executa-o em segundo plano. Clona o seu repositório para um ambiente virtual seguro, elabora um plano, faz as alterações, executa testes e, em seguida, abre um pull request para que possa rever.

Porque entrou na lista: É perfeito para descarregar todas aquelas tarefas aborrecidas e demoradas que enchem a lista de afazeres de um programador, como atualizações de dependências, escrita de código boilerplate ou correção de bugs simples. Permite-lhe delegar e esquecer, para que se possa focar em problemas mais difíceis.

• Os pontos positivos: É totalmente autónomo e funciona em segundo plano, o que o liberta. Também é muito transparente, mostrando-lhe o seu plano antes de começar a trabalhar. Além disso, é seguro por concepção, pelo que o seu código privado nunca é usado para treinar os seus modelos.

• Os pontos menos positivos: Está atualmente num beta público limitado, por isso pode não conseguir acesso. O seu estilo assíncrono também não é ótimo para a codificação iterativa e de ida e volta que se faz ao construir uma nova funcionalidade de raiz.

• Preços: Gratuito enquanto estiver em beta público. A Google ainda não disse quanto custará no futuro.

Além da programação: agentes de IA para a sua equipa de suporte

É bastante incrível quão capazes estes agentes de IA são para os programadores. Mas isto criou um desequilíbrio estranho. Os programadores têm agora assistentes de IA que conseguem ler uma base de código inteira para construir e corrigir coisas, mas as equipas de apoio ao cliente que ajudam os utilizadores com esses mesmos produtos estão muitas vezes presas a ferramentas antigas e pouco práticas.

Isto é um enorme problema de eficiência. Quando um cliente encontra um bug técnico ou faz uma pergunta complicada, a equipa de suporte tem basicamente de fazer o trabalho de um mini-programador: compreender o contexto do problema, pesquisar numa série de bases de conhecimento diferentes e tentar perceber o que se está a passar. Eles precisam de um agente que faça pelo suporte o que estas alternativas ao Codex fazem pelo desenvolvimento. Isso significa um agente que compreende profundamente o produto, se encaixa no seu fluxo de trabalho e consegue fazer mais do que apenas encontrar um link para um artigo de ajuda.

Feche a lacuna no suporte com um novo tipo de agente

É exatamente aqui que uma plataforma como a eesel AI se encaixa. É uma plataforma de IA concebida especificamente para equipas de serviço ao cliente e suporte técnico, dando-lhes o mesmo tipo de agente poderoso que os programadores estão agora a usar.

É construída sobre as mesmas ideias que tornam os melhores assistentes de programação tão bons:

• Contexto Profundo: Um assistente de programação lê todo o seu repositório. Da mesma forma, o eesel AI aprende instantaneamente com todo o conhecimento da sua empresa, desde tickets de suporte antigos e centros de ajuda até wikis internos no Confluence ou Google Docs. Compreende o seu produto e os problemas dos seus clientes imediatamente.

• Integração Perfeita: Em vez de um IDE, o eesel AI conecta-se diretamente às ferramentas que a sua equipa de suporte usa todos os dias. Com configurações de um clique para help desks como Zendesk e Intercom, ou ferramentas de chat como o Slack, torna-se parte do seu fluxo de trabalho existente sem qualquer grande projeto de migração.

• Ações Autónomas: Não se trata apenas de sugerir respostas. Os agentes do eesel AI podem realmente fazer coisas. Eles podem automaticamente fazer a triagem e etiquetar novos tickets, escalar problemas complicados para as pessoas certas, ou até mesmo procurar detalhes de encomendas na sua loja Shopify usando chamadas de API personalizadas.

• Implementação Segura e Controlada: Se está receoso de que uma IA fale com os clientes, pode simular o eesel AI em milhares dos seus tickets de suporte antigos. Isto mostra-lhe exatamente como teria respondido, para que obtenha dados reais sobre o seu desempenho antes de a deixar falar com um cliente real.

Como escolher as alternativas certas ao OpenAI Codex para a sua equipa

Sente-se um pouco perdido com todas as opções? Aqui está um guia rápido para o ajudar a decidir.

• Se é um programador que vive no terminal, provavelmente deveria experimentar o Claude Code ou o Aider.

• Se a sua equipa está totalmente investida no GitHub, então o GitHub Copilot é a escolha óbvia.

• Se quer a experiência de IDE mais fluida possível, o Cursor foi feito para si.

• Se precisa de automatizar o suporte para um produto técnico, precisa de uma ferramenta especializada. Um service desk de IA como o eesel AI foi concebido para lidar com conversas de clientes e conectar-se com helpdesks, não com editores de código.

O futuro das alternativas ao OpenAI Codex é agêntico, para programadores e não só

A principal conclusão aqui é bastante simples: a melhor alternativa ao OpenAI Codex é aquela que realmente se adapta à sua forma de trabalhar. Os dias do preenchimento automático básico acabaram. Estamos agora na era de agentes de IA poderosos e cientes do contexto, e estas ferramentas estão a mudar a forma como escrevemos software.

Mas esta tendência não vai parar no IDE ou no terminal. Enquanto os programadores usam agentes de IA para automatizar o seu trabalho de programação, as equipas realmente inteligentes também estão a usar as mesmas ideias para automatizar o suporte técnico que o acompanha.

Pronto para dar à sua equipa de suporte a mesma vantagem de IA que os seus programadores têm? Comece a usar o eesel AI e veja como pode automatizar o seu suporte de linha da frente em apenas alguns minutos.