Vous avez vu la démo : vous décrivez une tâche, l’agent code sur sa propre machine pendant que votre ordinateur dort, et vous revenez relire une pull request. Reste la question du panier. Codex Cloud, la formule d’OpenAI, se paie par un abonnement ChatGPT. En face, l’hébergeur montréalais FFxF a publié le 29 septembre 2026 un guide pour monter ses propres Codex agents avec n’importe quel agent en ligne de commande, sur une machine louée 0,018 CAD l’heure. J’ai mis les deux grilles côte à côte.
Codex Cloud, concrètement, vous payez pour quoi ?
Pour un quota, pas pour des tâches. Codex n’est pas vendu seul. Il est inclus dans les formules payantes de ChatGPT : Plus à 20 dollars par mois, puis deux paliers Pro. Celui à 100 dollars a été annoncé le 9 avril 2026, rapporte Engadget, avec cinq fois l’usage Codex de Plus. Celui à 200 dollars en donne vingt fois.
Aucune de ces lignes ne dit combien de tâches vous lancerez dans le mois. C’est le chiffre que je chercherais en premier sur la page de prix d’OpenAI, le jour du paiement et pas la veille : la grille a déjà bougé une fois cette année.
Ce que l’abonnement achète tient en cinq idées, que FFxF résume d’après la documentation d’OpenAI. Un environnement publié. Un espace de travail isolé par tâche. Du travail sans surveillance. Des secrets tenus à l’écart du réseau. Une relecture avant fusion. Rien de magique là-dedans, et c’est justement ce qui rend la comparaison possible.
Un agent, un compte, un hébergeur de code, les trois attaches à connaître avant de s’abonner
Codex Cloud vous lie à trois choses. Un agent, Codex. Un compte, ChatGPT. Un hébergeur de code, GitHub. La troisième est celle qu’on découvre trop tard.
La documentation d’OpenAI destinée aux entreprises l’écrit sans détour : Codex Cloud exige des dépôts GitHub hébergés dans le cloud. Pour du code installé sur vos propres serveurs ou chez un autre hébergeur, elle renvoie vers le SDK Codex, c’est-à-dire vers du montage à faire vous-même.
Votre code vit sur GitLab ou sur une forge interne ? Alors la question du prix ne se pose même pas, et je passerais directement à la section suivante. L’erreur classique consiste à s’abonner pour la démo, puis à déménager ses dépôts pour suivre l’outil.
Les quatre mêmes briques, montées avec l’agent et le modèle de votre choix
Le guide de FFxF reprend chaque brique et lui donne un équivalent. La machine neuve devient une machine virtuelle KVM par tâche, avec accès root et Docker, détruite à la fin. L’environnement prêt devient une image préparée pour les agents de code, complétée par un script d’installation que vous rangez dans votre dépôt.
Les secrets sont des clés à portée restreinte, transmises par l’entrée standard et effacées avec la machine. Le résultat arrive sous la forme d’une branche poussée et d’une pull request ouverte en brouillon. Vous relisez, vous fusionnez ou vous jetez.
L’agent, lui, est libre. Codex convient, comme tout agent doté d’un mode non interactif, donc capable de travailler sans personne au clavier. Le guide montre même Codex branché sur un modèle ouvert servi par Ollama.
Une limite, que le guide a l’honnêteté d’écrire : la plus petite machine ne fait pas tourner un modèle de langage. Si vous tenez à héberger le vôtre, comptez un second serveur, plus gros, qui reste allumé et se paie au mois. Les machines jetables pointent vers lui.
Déléguer par MCP ou lancer un script de cinquante lignes, les deux routes comparées
Première route, votre agent délègue lui-même. FFxF expose un serveur MCP, le protocole par lequel un agent appelle des outils extérieurs, installable dans Codex, Cursor et d’autres clients. L’agent commande sa machine, y travaille, la rend. Dans la démonstration publiée, elle est livrée en 42 secondes et détruite en 10, pour 0,018 CAD.
Le revers est écrit dans le guide : un humain reste dans la boucle et la session doit rester ouverte. Votre ordinateur ne dort donc pas. Pour moi, c’est une route d’essai, pas une route de nuit.
Seconde route, le script d’une cinquantaine de lignes. Il lui faut quatre choses avant de démarrer : une clé FFxF limitée à trois droits (lire, créer, détruire des machines), un jeton GitHub borné à un seul dépôt, une clé d’API Anthropic ou OpenAI pour le modèle, et votre clé SSH publique.
Ensuite il commande la machine, attend qu’elle réponde, y dépose les secrets, clone le dépôt, crée une branche, lance l’agent, pousse le travail et ouvre la pull request. Une instruction de nettoyage détruit la machine à la sortie, que la tâche ait réussi ou non. Rien n’interdit d’en lancer plusieurs en parallèle.
Le guide va un cran plus loin avec un déclenchement depuis GitHub : vous posez l’étiquette « agent » sur une issue, un flux d’automatisation part, limité à 120 minutes.
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0,018 CAD, c’est le tarif horaire du plan Nano sur la grille FFxF relevée le 9 octobre 2026 : 1 vCPU, 2 Go de mémoire, 20 Go de disque. Chaque heure commencée est due. Une tâche de vingt minutes coûte 0,018 CAD, une tâche de deux heures dix en coûte 0,054.
En euros, je n’ai pu vérifier que le cours de référence de la Banque centrale européenne du 1er juillet 2026, soit 1,6191 CAD pour un euro. À ce cours, l’heure de Nano revient à 1,1 centime et le forfait mensuel de 8,50 CAD à 5,25 €. Cent tâches de moins d’une heure dans le mois : 1,80 CAD, environ 1,11 €.
Franchement, à ce niveau, la machine n’est pas le poste de dépense. Quatre lignes manquent au prix d’appel.
Le modèle d’abord. Le script réclame une clé d’API Anthropic ou OpenAI, et cette consommation se règle chez le fournisseur du modèle, pas chez l’hébergeur. Je parie que c’est la ligne la plus lourde du panier. Elle ne figure sur aucune grille de serveur.
La taille de la machine ensuite. Un gros build ne tient pas sur un Nano : le plan Starter passe à 0,033 CAD l’heure, le Pro à 0,062, le Scale à 0,116.
Le crédit prépayé, troisième ligne. Une commande exige un solde couvrant ses 24 premières heures, donc 0,43 CAD pour un Nano. Et un compte démarre avec un quota de cinq machines.
Dernière ligne, la machine oubliée. Si l’automate qui lance le script est tué brutalement, le nettoyage ne s’exécute pas et la machine continue de tourner. Un Nano allumé un mois entier coûte 13,14 CAD, soit 8,12 € au même cours. FFxF prévoit un budget mensuel qui arrête les machines au-delà de 120 % : réglez-le avant la première tâche, pas après la première facture.
Reste votre temps. Cinquante lignes de script, c’est court à lire et long à fiabiliser : quatre clés à créer, un script d’installation à écrire pour chaque dépôt, une première soirée à comprendre pourquoi la pull request ne s’ouvre pas.
Ce que chaque option fait mieux, et celle que je prendrais à votre place
Codex Cloud gagne sur tout ce qui touche au confort. Aucun assemblage, un environnement qui se prépare en conversation, une relecture dans l’application jusque sur le téléphone, un lancement depuis ChatGPT ou Slack. FFxF reconnaît aussi, dans son propre guide, que la gestion des secrets réseau y est plus stricte. Un vendeur qui écrit ça de son concurrent, je le note.
Le montage maison gagne sur la liberté. Vous choisissez l’agent et le modèle, y compris un modèle hébergé par vous. La machine est une vraie VM, avec root, Docker et des adresses publiques IPv4 et IPv6. Le déclenchement part d’un cron, de n’importe quelle CI ou de n’importe quel hébergeur de code. La dépense est plafonnée par un crédit prépayé.
Un point à poser avant de signer : ces machines tournent à Montréal. Si un client vous impose un hébergement dans l’Union européenne, la réponse est non, quel que soit le tarif.
Mon choix dépend de deux faits, pas de vos goûts. Vous payez déjà ChatGPT Plus et votre code est sur GitHub : je ne monterais rien, j’utiliserais Codex Cloud jusqu’à buter sur le quota. Votre code vit ailleurs, ou vous voulez un autre modèle que ceux d’OpenAI : le script, sans hésiter. Et je ne le monterais jamais pour trois tâches par mois, parce que la soirée de réglage coûte plus cher que l’abonnement.
À votre place, je passerais une semaine à noter trois chiffres avant de payer quoi que ce soit de plus : le nombre de tâches réellement déléguées, leur durée, et ce que le modèle a facturé. Avec ces trois lignes, le choix se fait tout seul.
Questions fréquentes sur Codex Cloud et les agents de code
Codex Cloud est-il vendu séparément de ChatGPT ?
Peut-on utiliser Codex Cloud sans GitHub ?
Que couvre exactement le tarif de 0,018 CAD chez FFxF ?
Que se passe-t-il si la machine n’est pas détruite à la fin de la tâche ?
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