OpenAI-codex AI codeerassistenten maken een groeispurt door. OpenAI vertelt het Snel bedrijf dat het aantal wekelijkse actieve gebruikers sinds het begin van het jaar is verdrievoudigd, terwijl het totale gebruik (gemeten in tokens) is vervijfvoudigd. Deze stijging werd hoogstwaarschijnlijk veroorzaakt door de lancering van een nieuw model: GPT-5.2 afgelopen december GPT-5.3-Codex begin februari – evenals de lancering van de Codex-app-versie een paar weken geleden. OpenAI zegt dat de app meer dan een miljoen keer is gedownload. Via toegangspunten – inclusief cloud, apps en opdrachtregel – vertrouwen volgens het bedrijf nu meer dan een miljoen ontwikkelaars en andere gebruikers minstens één keer per week op Codex.
Computercodering is naar voren gekomen als een van de eerste toepassingen van AI die een meetbare impact heeft op het bedrijfsleven. Maar tools als Codex en Claude Code van Anthropic zijn veel verder geëvolueerd dan eenvoudige codegeneratoren. Aangedreven door een capabeler model functioneren ze meer als assistenten van ingenieurs: ze kunnen in duidelijke taal met ontwikkelaars communiceren over nieuwe softwareprojecten en plannen iteratief ontwikkelen. De agent kan vervolgens het plan uitvoeren, waaronder het analyseren van de bredere codebasis, het schrijven en herzien van code, het uitvoeren van onderzoek, het uitvoeren van tests en het maken van documentatie. Eenmaal voltooid, kan het zijn redeneringen en beslissingen uitleggen aan menselijke ingenieurs.
Belangrijker nog is dat Codex is geëvolueerd naar een agentenplatform, waar meerdere agenten veel van deze taken tegelijkertijd kunnen uitvoeren in verschillende delen van een softwareproject. Ze kunnen bijvoorbeeld op zoek gaan naar bugs, terwijl een ingenieur de voortgang beoordeelt, zich op een andere taak concentreert of even weggaat voor de lunch. Peter Steinberger, maker van OpenClaw en codeur op eliteniveau, noemde deze nieuwe werkmodus “agenttechniek.”
Deze instrumenten hebben zich snel ontwikkeld. Codex en CodeClaude beide worden gelanceerd in de eerste helft van 2025. OpenAI had zijn Codex-model eerder in 2021 geïntroduceerd – het systeem dat zijn oorspronkelijke AI-coderingsassistent GitHub Copilot aandreef – maar de huidige Codex-coderingsassistent debuteerde in mei 2025.
Thibault Sottiaux, die de Codex-groep bij OpenAI leidt, zei dat het product een grote impuls krijgt met de release in december 2025. GPT-5.2-modelwaarvan hij zegt dat het meer projectgegevens in het geheugen kan opslaan en er effectiever over kan nadenken dan eerdere versies. “Dit model is betrouwbaarder: het werkt onafhankelijk en levert uitstekende resultaten op”, zegt hij Snel bedrijf.
Het gebruikersbestand van Codex breidde zich verder uit met de release van de Codex desktop-app voor Mac op 2 februari, die OpenAI beschrijft als een “commandocentrum” waar gebruikers meerdere agenten kunnen inzetten en beheren. Het bedrijf zegt dat meer dan een half miljoen mensen nu toegang hebben tot Codex via de Free en Go-abonnementen van ChatGPT, en het gelooft dat veel van deze mensen geen codeerders zijn, omdat hoofdgebruikers doorgaans afhankelijk zijn van duurdere abonnementen die grotere gebruikslimieten en hogere snelheden bieden.
De grootste verbetering vond plaats met de release van GPT-5.3-Codex op 5 februari, waardoor de codeermogelijkheden van Codex aanzienlijk werden uitgebreid, evenals het vermogen om complexe, langlopende taken op te lossen die onderzoek en het gebruik van tools met zich meebrengen. Op X veel Reddit-berichten en discussies ontwikkelaar gebabbel over het vermogen van de tool om snel bruikbare code te schrijven voor echte projecten, vaak bij de eerste poging.
Codex versus Code Claude
Veel AI-codeerbureaus op de markt worden aangedreven door modellen van derden, maar OpenAI en Anthropic, samen met Google en zijn Gemini Code Assist-product, proberen elk de kracht van hun grote taalmodellen te benutten om de meest capabele en betrouwbare codeertools te leveren. Codex OpenAI en Claude Code Anthropic hebben enkele grote overeenkomsten. Beide kunnen grote functies of zelfs hele applicaties bouwen op basis van eenvoudige Engelse gesprekken met gebruikers. Beide bieden ontwikkelaars ook de mogelijkheid om complexe projecten op te splitsen in subtaken en deze aan agenten toe te wijzen.
Maar er is een verschil. Een van de belangrijkste verschillen is de look en feel, of wat sommige mensen omschrijven als de ‘persoonlijkheid’, van de tool. Steinberger zegt dat Claude Code dat is communicatiever en iteratiever dan de Codex. Dit omvat bijvoorbeeld een speciale planningsfase voordat er code wordt geschreven. Codex daarentegen scheidt planning en codering niet formeel, maar heeft de neiging rechtstreeks in de codebase te duiken om context te verzamelen en aan de slag te gaan. Steinberger beschrijft (humoristisch) het verschil als volgt in a laatste aflevering uit de podcast van Lex Fridman: “Opus (Claude’s vlaggenschip van Anthropic) is als de collega die soms een beetje maf is, maar het is heel grappig en je houdt hem in de buurt”, zegt hij, “en Codex is als de rare kerel in de hoek met wie je niet wilt praten, maar die betrouwbaar is en dingen voor elkaar krijgt.” (OpenAI heeft Steinberger ingehuurd.)
“De pragmatische persoonlijkheid is altijd de persoonlijkheid geweest die we bij Codex hebben,” zei Sottiaux, “die erg gefocust is op modellen die tekortkomingen aan het licht brengen en zo nauwkeurig mogelijk is als het om dingen gaat en een zeer betrouwbaar hulpmiddel is.”
De persoonlijkheid en interactiegewoonten van een AI-agent kunnen de markt weerspiegelen die hij wil bedienen. “We zijn echt gefocust op dit professionele software-engineeringpubliek en… om geweldige agenten te krijgen die het werk autonoom kunnen doen”, zegt Codex-productmanager Alex Embiricos.
De doelmarkt kan echter veranderen. Embiricos zegt dat hoewel de pragmatische aanpak goed werkt voor ervaren ontwikkelaars, minder ervaren of beginnende programmeurs wellicht de voorkeur geven aan een meer empathische, conversatie-interface. En dat publiek blijft groeien naarmate Codex evolueert naar een hulpmiddel voor algemeen informatiewerk. Dat is een van de redenen waarom het Codex-team besloot gebruikers meer keuzemogelijkheden in de app te geven.
“In januari zeiden we: ‘Oké, we hebben ons best gedaan op het gebied van intelligentie; er is duidelijk nog veel te doen, maar nu gaan we nog een paar cycli besteden aan persoonlijkheid'”, zei Embiricos. Met de komst van het GPT-5.3-Codex-model biedt Codex nu een standaard “pragmatische” persoonlijkheid en een nieuwe “empathie” of “vriendelijke” modus, ontworpen om communicatiever en interactiever te zijn.
Waarom zijn AI-modellen zo goed in coderen?
Op het meest basale niveau bestaat computercode uit woorden, hetzelfde soort gegevens waarvoor grote taalmodellen zijn ontworpen. En omdat de mensen die AI-modellen maken programmeurs zijn, hebben ze een sterke prikkel om hun systemen superieur te maken op het gebied van coderen.
Computercode wordt ook gebruikt in modeltraining en -evaluatie. Hoewel er creativiteit bij software-engineering betrokken is, kan code uiteindelijk wel of niet werken. Hierdoor ontstaan veel trainingsvoorbeelden met duidelijke goede en foute antwoorden. “Er zijn zoveel voorbeelden van probleemstellingen en oplossingen, en het vermogen om te weten of die oplossingen correct zijn of niet”, legt Sottiaux uit. “Je kunt het dus in ieder geval gebruiken voor evaluatie om de prestaties van modellen in de loop van de tijd te begrijpen en die prestaties te verbeteren.”
Codex is nog een jong product en volgens OpenAI evolueert het snel. Maar dit is nog steeds een werk in uitvoering, en in de weken sinds de upgrade van het GPT-3.5-Codex-model hebben ontwikkelaars problemen gemeld in sommige codeerscenario’s. Sommige gebruikers zeggen dat GPT-5.3-Codex de focus kan verliezen tijdens lange of complexe taken, vast kan komen te zitten in lussen, kan crashen of herhaaldelijk om goedkeuring kan vragen in plaats van de klus te klaren. Anderen zeggen dat het hallucinaties van code kan veroorzaken die redelijk lijken, vooral bij front-end fixes, die eigenlijk niet werken. Deze uitspraken zijn anekdotisch en niet systematisch gemeten, maar ze onderstrepen de gangbare praktijk onder ontwikkelaars om door AI gegenereerde code gescheiden te houden van productiesystemen totdat deze is beoordeeld.
Het Codex-team richt zich op het identificeren en wegnemen van kortetermijnbarrières die de bruikbaarheid ervan beperken, aldus onderzoekswetenschapper Amelia Glaese, die leiding gaf aan de ontwikkeling van het model onder Codex. “Weet je, drie maanden geleden gebruikten mensen Codex, maar er werd veel minder gebruik van gemaakt dan nu,” voegde Glaese eraan toe. “Er zijn veranderingen die we twee maanden geleden en twee weken geleden hebben doorgevoerd en die het veel gunstiger maken voor de gemeenschap.”
Tegelijkertijd vereisen tools als Codex en Claude Code dat ontwikkelaars zich aanpassen. Werken met een AI-codeerassistent is een andere vorm van software-engineering, waarbij begeleiding en samenwerking met een agent nodig is in plaats van elke regel rechtstreeks te schrijven. “Het is niet zo dat er maar één juiste manier is om een technisch probleem op te lossen,” zei Sottiaux. “Het is allemaal een kwestie van afwegingen en het onderzoeken van die afwegingen, en als je een bureau hebt dat je kan helpen die afwegingen te onderzoeken, is dat een zeer nuttig hulpmiddel voor een ingenieur.”
Deze assistenten kunnen steeds beter bijdragen aan de ontwikkeling van de volgende generatie AI-modellen. Als AI-systemen uiteindelijk een groter deel van het proces van het creëren, trainen, evalueren en inzetten van modellen aankunnen, zou het tempo van prestatieverbetering aanzienlijk kunnen toenemen.
Niet alleen coderen
Codex en Claude Code ontwikkelden zich tot hulpmiddelen voor algemeen informatiewerk. Anthropic heeft veel aandacht getrokken met zijn nieuwe lancering Claude collega plug-ins (een verzameling informatiewerkvaardigheden), zoals voor verkoop, financiën en juridisch werk. Collega’s verschijnen als een apart tabblad, naast Claude Code, in de chatbotinterface van Claude. De aankondiging van Anthropic over vaardigheden droeg bij aan een uitverkoop van softwareaandelen, wat de vrees van beleggers weerspiegelde dat traditionele software-as-a-service-producten eerder dan verwacht zouden kunnen worden vervangen door AI-tools.
OpenAI voegt ook informatiewerkvaardigheden toe aan Codex, zij het stiller. “De vaardigheid combineert instructies, bronnen en scripts, zodat Codex op betrouwbare wijze verbinding kan maken met tools, workflows kan uitvoeren en taken kan voltooien volgens de voorkeuren van uw team”, schreef het bedrijf in blogpost heeft het GPT-5.3-Codex-model aangekondigd. De Codex-app bevat een aangepaste interface voor het creëren en beheren van deze vaardigheden. OpenAI heeft al een groot en groeiend productportfolio, maar vond Codex belangrijk genoeg om op te nemen in “You Can Just Build Things” Super Bowl-commercial Dit jaar.
Glaese wijst er op zijn beurt op dat software-ingenieurs zelf een natuurlijke prikkel hebben om Codex verder te ontwikkelen dan alleen codeertaken. Het grootste deel van hun werkdag bestaat uit algemene informatiewerkzaamheden in plaats van het schrijven van code. “We moeten onderzoek doen, we moeten de markt begrijpen, we moeten het nieuws lezen, we hebben teamvergaderingen, we doen prestatiebeoordelingen – we doen alle dingen die mensen die niet coderen ook doen”, zei hij.
De brandende vraag rondom agenten als Codex en Claude Code is hoe zij de menselijke werkgelegenheid beïnvloeden, vooral die van jonge ingenieurs. OpenAI wil dat zijn agenten zich gedragen als getalenteerde ingenieursassistenten, maar zegt niet dat ze mensen zullen vervangen. In plaats daarvan ziet Sottiaux codeeragenten als een manier om de manier waarop teams problemen benaderen en nieuwe ideeën te ontwikkelen uit te breiden, vooral wanneer minder ervaren ingenieurs ze gebruiken om te experimenteren en verder te gaan dan conventionele benaderingen. “En dan komen ze met nieuwe ideeën die je misschien niet zou hebben als je te veel zou vertrouwen op tientallen jaren ervaring,” zei hij.
