Codex работает медленно и тормозит: причины и решения для приложения, CLI и WSL

Когда Codex работает медленно или «тяжело», быстрее всего найти причину, если сначала понять, где уходит время. Если ответы ИИ медленные, проверьте сервер и настройки. Если медленно запускается, проверьте серверы MCP и папку настроек. Если тормозит экран приложения, проверьте версию приложения и длину диалога. Если медленно выполняются команды, проверьте, где лежат файлы, и производительность компьютера. В этой статье решения собраны по симптомам на основе официальной документации OpenAI и ответов сотрудников OpenAI на GitHub, посвящённых Codex (проверено 25 октября 2026 года).

Codex работает в настольном приложении ChatGPT (Windows и macOS), в CLI (версии для терминала) и в расширениях редакторов, например VS Code. В этой статье «тредом» называется один связный блок работы: один чат в приложении или одна сессия в CLI. В любом варианте модель, которая думает, работает на серверах OpenAI, а команды, которые запрашивает ИИ, выполняются на вашем компьютере. Симптомы отмечены цветом: ответ запуск приложение команда.

1. Сначала определите причину

Если что-то кажется медленным, посмотрите на экран и проверьте по порядку три вещи.

1. Не ждёт ли Codex подтверждения?Codex может стоять и ждать вашего разрешения на выполнение команды или изменение файла. Руководство по устранению неполадок OpenAI тоже называет это первым, что нужно проверить, если Codex как будто завис.
2. Что он делает прямо сейчас?Если вы ждёте, пока можно будет печатать, или на экране долго висит сообщение о подготовке серверов MCP, это запуск. Если долго висит «думает» или «пишет ответ», это ответ. Если команда выполняется и не движется, это команда. Если тормозит сама печать или переключение экранов, это проблема приложение.
3. Медленно ли у всех?Проверьте страницу статуса OpenAI на наличие сбоев Codex. Если сбой есть, локально почти ничего не сделать.

В CLI команда /status показывает используемую модель, израсходованные токены и оставшийся контекст (свободное место в памяти треда). Если оставшегося контекста мало, перейдите к разделу «Не продолжайте работу в длинном треде» в главе 2. Если уровень рассуждений установлен на High или выше, перейдите к таблице в главе 2.

2. Когда ответы ИИ медленные ответ

Перегрузка или сбои на стороне сервера

Некоторые замедления не связаны с вашим компьютером. В сообщении о том, что высокоскоростной режим работает так же медленно, как стандартный, сотрудник OpenAI ответил: «We had a capacity issue last week» («На прошлой неделе была проблема с мощностями»), а позже объяснил, что ситуацию удалось смягчить (openai/codex #24422, июнь 2026). Это пример того, как нехватка мощностей на стороне сервера вызывает замедление. Что делать, когда появляется сообщение «модель перегружена», описано в статье Ошибка Codex «Selected model is at capacity»: как исправить.

Подберите уровень рассуждений под задачу

В Codex можно выбрать, сколько времени модель думает перед ответом. Чем выше уровень, тем глубже она думает, и тем больше времени и лимита использования это занимает. Официальное описание OpenAI такое (OpenAI «Models»).

В CLI уровень выбирается вместе с моделью командой /model. Значение по умолчанию задаётся параметром model_reasoning_effort в файле настроек (config.toml). Самый лёгкий уровень в приложении показан как Light, а в CLI и файле настроек — как low.

Если всегда использовать High или выше, даже простые задачи занимают больше времени. Для небольших исправлений снижение до Light (low в CLI) или Medium ускоряет ответы. На странице OpenAI о выборе модели для мелких правок и чётко ограниченных задач рекомендуется сочетание более лёгкой модели GPT-6 Luna с уровнем Light (Low) (OpenAI «Model selection»).

Высокоскоростной режим (Fast и Ultrafast)

Если хочется сократить время ожидания, есть высокоскоростные режимы. Они расходуют больше лимита использования в обмен на скорость (OpenAI «Speed»).

В CLI режим переключается командой /fast. Если у используемой модели нет высокоскоростного режима, /fast не появляется. При входе по API-ключу оплата идёт по тарифам API, и указанные выше коэффициенты не применяются.

Не продолжайте работу в длинном треде

Если в одном треде выполняется много разных задач, контекст растёт, и ответы и экран становятся тяжелее. В сообщении о том, что треды замедляются после долгого использования, сотрудник OpenAI рекомендовал создавать новый тред для каждой задачи.

Сотрудник добавил, что при продолжении одного и того же треда контекст при каждом сжатии размывается, а новый тред работает быстрее, и модель не отвлекается на прошлую работу (openai/codex #11984).

Если всё же нужно продолжать тот же тред, команда CLI /compact обобщает предыдущую переписку и освобождает контекст (официальное описание: «Summarize the visible chat to free tokens»). Команда /new начинает новый тред (OpenAI «Slash commands»).

3. Когда запуск медленный (CLI и MCP) запуск

Ожидание запуска серверов MCP

Если в Codex зарегистрированы серверы MCP (способ подключить внешние инструменты), при каждом запуске он ждёт их готовности. Необязательные серверы по умолчанию ждут только 1 секунду, после чего Codex продолжает работу. Серверы с required = true ожидаются до запуска (по умолчанию до 10 секунд). Если оставить зарегистрированным медленно отвечающий сервер или сервер, которым вы больше не пользуетесь, первый ответ будет задерживаться. Официальные настройки OpenAI такие (OpenAI «Model Context Protocol»).

# Пример для ~/.codex/config.toml: отключение неиспользуемого сервера
[mcp_servers.old-server]
command = "npx"
args = ["-y", "old-mcp-server"]
enabled = false

Папка настроек большая или повреждена

В сообщении о медленном запуске CLI сотрудник OpenAI указал, что папка ~/.codex, где хранятся настройки и записи, может быть большой или повреждённой, и предложил временно переименовать её для проверки (openai/codex #9290, январь 2026). После переименования Codex запускается в том же состоянии, что и при первом использовании, поэтому понадобится снова войти в аккаунт. Записи прошлых тредов тоже хранятся в этой папке, поэтому только переименуйте её, не удаляя, а после проверки верните на место.

# macOS и Linux: переименование
mv ~/.codex ~/.codex-backup
# Windows (PowerShell): переименование
Rename-Item $HOME\.codex .codex-backup

Чтобы вернуть всё назад, сначала переименуйте новую папку .codex, созданную во время проверки, в другое имя (например, .codex-test), а затем переименуйте .codex-backup обратно в .codex.

Проверьте, не старая ли версия

В некоторых версиях CLI есть улучшения запуска. Например, версия 0.152.0 (1 сентября 2026) сократила задержку до первого ответа, а версия 0.161.0 (7 октября) раньше находит повреждённую базу записей, уже при запуске (GitHub releases). Проверить версию можно командой codex --version, а обновления проверить и установить — командой codex update. Если CLI установлен способом, который codex update не поддерживает (например, через менеджер пакетов), обновляйте тем же способом, которым устанавливали. Codex в настольном приложении может иметь версию, отличную от версии CLI, и приложение обновляется отдельно (см. главу 4).

4. Когда приложение тормозит или зависает приложение

Обновите до последней версии и перезапустите

Многие проблемы с торможением настольного приложения исправлены в новых версиях.

Windows

В сообщении о зависаниях и подтормаживаниях приложения в Windows (openai/codex #20214) сотрудник OpenAI 28 августа 2026 года написал, что исправил одну из причин.

По словам сотрудника, одной из причин было то, что команды, выполняемые в песочнице, накапливали ресурсы, которые использует dwm.exe, компонент Windows, отвечающий за отрисовку экрана. Он рекомендует обновиться до v26.825.32147 или новее и перезапустить приложение.

Сотрудник говорит именно о «одной из причин». По состоянию на 25 октября 2026 года это обращение остаётся открытым: пользователи продолжают сообщать о зависаниях по другим причинам даже после обновления. Приложение для Windows распространяется через Microsoft Store, поэтому проверяйте обновления в разделе «Библиотека» Store (OpenAI «ChatGPT desktop app for Windows»).

macOS

О проблеме высокой загрузки ЦП на macOS сотрудник написал, что она исправлена в версии от апреля 2026 года (v26.415.20818) (openai/codex #16231). Между тем сообщения о задержках ввода из-за накопления вспомогательных процессов по-прежнему не решены на октябрь (#25744). Обновляйте приложение и перезапускайте его, если оно начинает тормозить.

В обеих ОС первый шаг — обновить до последней версии и перезапустить приложение.

Официальные шаги, если всё зависло

Руководство по устранению неполадок OpenAI описывает такие действия на случай, когда всё зависает (OpenAI «Troubleshooting»).

Наведите порядок в тредах

Долгая работа в одном треде (глава 2) тоже влияет на то, насколько тяжёлым кажется экран. Что касается количества тредов, на GitHub остаются открытыми сообщения о том, что переключение между тредами медленное и что множество тредов постоянно загружают ЦП (#11011 и другие). OpenAI официально не пишет, что архивирование делает работу легче. Однако если архивировать завершённые треды командой CLI /archive (запись убирается из списка, но не удаляется) или через архив в приложении, список не будет разрастаться.

Если вы используете регулярные задачи, для них в официальном руководстве по устранению неполадок есть отдельные шаги. Частые регулярные задачи накапливают worktree (копии рабочей папки), поэтому архивируйте запуски, которые больше не нужны, и не закрепляйте запуски, которые не нужно сохранять (OpenAI «Troubleshooting»).

5. Когда выполнение команд медленное (WSL и расположение файлов) команда

Сборки, тесты и поиск, которые запрашивает ИИ, выполняются на вашем компьютере. Если они медленные, смотрите не на модель и настройки, а на расположение файлов и производительность компьютера.

В WSL храните файлы на стороне Linux

Если Codex работает в Linux внутри Windows (WSL), скорость сильно зависит от того, где лежит рабочая папка. OpenAI объясняет, что работа в путях дисков Windows, например /mnt/c/..., может быть медленной, и рекомендует хранить репозитории в домашней папке Linux (например, ~/code/my-app). Если большие репозитории работают медленно, OpenAI также советует увеличить память и процессорные ресурсы, выделенные WSL, и обновить WSL (OpenAI «WSL»).

# Пример для %UserProfile%\.wslconfig: память и процессоры, выделенные WSL
[wsl2]
memory=8GB
processors=4

# Обновить WSL и затем остановить его, чтобы применились настройки (в PowerShell)
wsl --update
wsl --shutdown

О записи .wslconfig см. Microsoft «Advanced settings configuration in WSL». Команда wsl --shutdown останавливает все запущенные дистрибутивы WSL, поэтому сначала закройте то, с чем работаете. Значения подбирайте под память и количество ядер процессора вашего компьютера.

Учтите, что если в приложении Windows используется агент, работающий нативно в Windows, рекомендуется обратное размещение.

Источник: OpenAI «ChatGPT desktop app for Windows». По умолчанию в приложении Windows используется агент, работающий нативно в Windows. При переключении на WSL нужно перезапустить приложение. В сообщении о крайне медленной работе агента в WSL (#25715) сотрудник сообщил, что исправление, которое должно смягчить проблему, было принято 5 июня 2026 года, но по состоянию на 25 октября обращение остаётся открытым.

Где важна производительность компьютера

Время выполнения команд зависит от процессора, памяти и накопителя (особенно от того, HDD это или SSD). На движение экрана приложения тоже влияет компьютер. А время, которое ИИ тратит на раздумья и написание ответа, не меняется при покупке нового компьютера. Что именно зависит от компьютера и как измерить, где уходит время, см. в статье Требования к ПК для Claude Code и Codex.

6. Если ничего не помогает: сообщите в OpenAI

Если проблема не решается, сообщите о ней в OpenAI. Сотрудники смогут посмотреть записи и найти причину.

• Отправка из CLI: командой /feedback в CLI можно отправить записи и диагностическую информацию команде Codex (следуйте подсказкам и выберите, что включить)
• Поиск на GitHub: найдите в openai/codex issues сообщения о том же симптоме и ответы сотрудников; при сообщении укажите номер версии и ОС
• Подробные журналы CLI: текстовые журналы по умолчанию не создаются. Если запустить CLI с указанием места для журнала, например RUST_LOG=debug codex -c log_dir=./.codex-log (в PowerShell Windows — $env:RUST_LOG="debug"; codex -c log_dir=./.codex-log), появится файл codex-tui.log (OpenAI «Environment variables»)

В журналах могут быть содержимое вашей работы и пути к файлам. Прежде чем публиковать их где-либо, удалите секретные значения и личные данные.

Итоги

FAQ

Вопрос. Codex медленнее Claude Code?

Однозначного ответа нет. Скорость сильно зависит от уровня рассуждений, модели, типа задачи, ошибок приложения и времени локальных команд. Измерений, которые сравнивали бы оба инструмента при одинаковых условиях, мало, а модели разные, поэтому решать по одному измерению рискованно. Что в обоих инструментах зависит от компьютера, а что нет, сравнивается в статье Требования к ПК для Claude Code и Codex.

Вопрос. Включение высокоскоростного режима всегда ускоряет работу?

Он ускоряет генерацию текста моделью, но не меняет время выполнения команд и ожидание запуска серверов MCP. Когда сервер перегружен, даже в режиме Fast работа может казаться медленной (глава 2). Лимит тарифа при этом расходуется быстрее, поэтому безопаснее использовать этот режим только для срочной работы.

Вопрос. Что делать, если расширение VS Code не отвечает или тормозит?

Обновите расширение и VS Code, затем перезапустите VS Code. Специальных официальных шагов для тормозящего расширения в документации нет, но длина треда (глава 2) влияет на расширение так же. Если расширение не отвечает в Windows, документация OpenAI советует установить Microsoft C++ Build Tools и пакет Visual C++ Redistributable, а затем полностью перезапустить VS Code (OpenAI «Windows sandbox»).