Codex本地任务在本机执行，依赖本地环境实时修改文件；云端任务在OpenAI隔离容器中运行，需显式配置环境、上传代码快照，支持异步并行与PR自动提交。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
你需要在本地快速验证一个函数逻辑，又想把耗时的端到端测试交给远程环境跑完再回来审查——Codex 的本地任务和云端任务不是入口差异，而是执行位置、数据边界与协作节奏的根本不同。
执行位置与运行环境
本地任务由 Codex CLI 或 IDE 插件直接调用你本机已安装的 Python、Node.js、Git 等工具，在当前 shell 进程中读取 【当前工作目录下的真实文件】 并实时修改；云端任务则在 OpenAI 云上启动一个隔离容器，从 GitHub 拉取你指定分支的快照副本，所有操作都在该副本中进行，与你本地磁盘完全断开。
本地任务依赖你机器上已配置的环境变量、Secrets 和全局二进制路径；云端任务必须显式声明 environment 配置——比如指定 Python 3.11、预装 poetry、挂载 GitHub Secrets，否则容器启动即失败。
IDE 内触发的任务默认是本地执行，除非你手动勾选「Send to Cloud」；网页端 chatgpt.com/codex 发起的所有任务，100% 运行在云端。
数据流向与隐私控制
本地任务全程不上传代码：错误堆栈、调试日志、diff 内容均只在终端或编辑器界面内流转，【不会经过任何远程服务器】。
云端任务需将你选定的代码片段、CI 错误日志、甚至部分 .env 文件内容发送至 OpenAI 服务端，用于初始化容器上下文。如果你仓库含敏感密钥或未脱敏日志，必须先在 environment 配置中用 secrets.* 显式屏蔽，否则可能泄露。
桌面客户端（ChatGPT Desktop 中的 Codex 模式）属于本地执行，但若点击「Run in Cloud」按钮，则切换为云端流程，此时会弹出权限确认框要求重连 GitHub。
任务生命周期与协作方式
第一步：本地任务启动后，你必须保持终端或 IDE 开着，它无法后台长期运行；中断连接即终止进程，未保存的变更全部丢失。
通过本地 Codex 或 OpenClaw OAuth 凭证直接调用 ChatGPT/Codex Responses 的 image_generation 工具来生成或编辑光栅图像，然后保存
第二步：云端任务提交后立即返回任务 ID，你可关闭浏览器、合上笔记本、去开会；它在云上持续运行，超时前自动重试失败步骤。
第三步：本地任务产出的修改直接写入你本地 Git 工作区，你可以立刻 git diff 查看、手动调整、再 commit；云端任务完成时只生成一个干净的 diff 补丁和测试报告，你必须主动点击「Apply Changes」才把改动拉回本地，或直接「Create Pull Request」推送到 GitHub。
第四步：本地任务无法并行——同一终端一次只能跑一个 codex 命令；云端任务支持同时发起多个，彼此完全隔离，互不影响。
第五步：本地任务的调试信息（如 subprocess 输出、core dump）你能直接看到；云端任务的日志仅限 Codex 控制台展示的有限字段，深层系统级错误需靠 environment 中预设的 debug 脚本捕获。
怎么选：三类典型场景
方法一：改一行正则、补个类型注解、跑单测验证——用 CLI 或 IDE 扩展，秒出结果，无需授权、不走网络。
方法二：修复 CI 上三个失败用例，每个要拉依赖+跑集成测试+等数据库响应——建三个云端任务，指定同一 environment，喝咖啡等 diff。
方法三：你在出差用公共电脑，没装开发环境，但急需改一个线上 hotfix——打开 chatgpt.com/codex，连 GitHub，选仓库+分支+问题描述，10 分钟后拿到可合并的 PR 链接。
