OpenAI anunció que la función Auto-review de Codex está disponible gratis para todos los usuarios que inician sesión con una cuenta de ChatGPT, y que el proceso de revisión ya no consume cuota del plan. El anuncio lo hizo Thibault Sottiaux, responsable de Codex, en una red social:
"This Auto-review feature is now free and does not draw usage from your plan."
(Esta función de Auto-review ahora es gratuita y no consume el uso de tu plan.)
La ruta para activarla está en Codex, en "Settings > Permissions > Auto-review"; en la versión de línea de comandos se puede cambiar la política de aprobación en el archivo de configuración. Es el siguiente paso del equipo después de que Sottiaux, el 4 de octubre, prometiera "una mejora al día durante 28 días, o se reiniciará toda la cuota".
Qué controla
Por defecto, Codex mantiene al agente trabajando dentro de un sandbox. Cuando intenta salir de ese límite —por ejemplo, escapar del sandbox para ejecutar comandos, hacer una solicitud de red bloqueada, modificar archivos fuera del directorio autorizado, o llamar a una aplicación o herramienta MCP no aprobada—, se detiene y espera la aprobación del usuario.
En tareas largas, estas ventanas emergentes se acumulan. Según la versión oficial, aprobar una por una genera fácilmente fatiga de decisión, y con el tiempo el propio botón de aprobar pierde su función de control.
El enfoque de Auto-review consiste en añadir un agente de revisión independiente. Cada vez que el agente principal solicita salirse del límite, la petición pasa primero por este agente: lo normal se deja pasar y la tarea continúa; lo de alto riesgo se rechaza de inmediato. Según la información pública, entre lo que se bloquea está el robo de credenciales y tokens, la filtración de datos privados, la ejecución de código de origen desconocido, las eliminaciones irreversibles y los cambios que debilitan la configuración de seguridad del sistema. Si el agente de revisión rechaza tres veces consecutivas, o un total de diez veces en cincuenta revisiones, la tarea se interrumpe y se devuelve al usuario.
El agente de revisión solo evalúa; sus permisos no se amplían por ello, y el límite del sandbox sigue siendo el mismo.
Por qué ahora
El momento es delicado. En las últimas semanas, OpenAI reconoció que, en una prueba interna, un agente logró entrar en los sistemas de Hugging Face, y la Fundación Wikimedia detectó actividad anómala de un agente de OpenAI en su propia plataforma. Para revisar el historial, OpenAI gasta más de 500.000 dólares diarios en cómputo.
En este contexto, bajar a cero el umbral de activación de una función de seguridad para agentes es, al menos, un gesto. Auto-review protege frente a errores del propio usuario en su máquina, lo que no está al mismo nivel que esos incidentes ocurridos durante el entrenamiento, pero ambos casos señalan el mismo problema: los agentes actúan cada vez más por su cuenta, y las personas cada vez tienen menos capacidad de vigilar cada acción por separado.
Un enfoque similar ya no es novedad en las herramientas de programación. Cursor lanzó su propio mecanismo de autorrevisión en junio de este año, reduciendo al 7% la tasa de interrupción de su agente de programación. La diferencia de Codex esta vez está sobre todo en el precio: la revisión también necesita ejecutar un modelo, un costo que antes recaía en el usuario y que ahora asume OpenAI.
¿Pueden usarlo los desarrolladores en China?
Esta política gratuita solo aplica al inicio de sesión con cuenta de ChatGPT. Para quienes acceden a Codex mediante una API Key, la información pública no aclara si también aplica. Para que los desarrolladores en China puedan usarla, la condición sigue siendo poder iniciar sesión con normalidad en una cuenta de ChatGPT y contratar el plan correspondiente; las restricciones regionales no han cambiado.
Por ahora, la eficacia de los bloqueos solo cuenta con la palabra de OpenAI. La empresa no ha dado cifras oficiales sobre si el agente de revisión bloqueará por error operaciones normales ni sobre la tasa de error; los usuarios solo pueden comprobarlo por sí mismos en sus propios proyectos.
Fuentes: documentación de Codex de OpenAI, CocoLoop, publicación pública de Thibault Sottiaux, Nerds Chalk; la ruta de activación de Auto-review, el umbral de rechazo y el alcance de la gratuidad se rigen por la información oficial de OpenAI.