Claude vs Codex: Anthropic vs OpenAI 的 2026 AI 编码代理之战

2026年AI编码代理的战争已经结晶化为两个科技巨头之间的一场精彩对决,他们拥有根本不同的理念。Anthropic的Claude Code和OpenAI重新推出的Codex代表了自主软件开发的尖端技术——但他们从截然不同的角度解决这个问题。

如果你在评估哪个AI编码代理值得在你的开发工作流中占据一席之地,这个对比切掉了营销,揭示了每个工具在实践中实际交付的内容。

快速对比概览

功能	Claude Code	OpenAI Codex
公司	Anthropic	OpenAI
基础模型	Claude 4 Opus/Sonnet	GPT-5.2-Codex
界面	仅终端CLI	云代理 + CLI + IDE扩展
架构	终端优先,本地执行	云优先,带沙箱环境
开源	否	是(CLI开源)
HumanEval得分	92%	90.2%
SWE-bench得分	72.5%	~49%
令牌效率	基线	3倍更高效
并行任务	通过子代理	原生云并行
基础价格	$20/月	$20/月(ChatGPT Plus)
重度使用价格	$100-200/月	订阅包含
MCP支持	是	是

科技巨头的战争

Claude Code:细致的资深开发者

Claude Code与2025年5月的Claude 4一起推出,是Anthropic对日益增长的自主编码代理需求的回应。它没有试图成为各种需求的答案,而是专注于一件事:成为最功能强大的基于终端的编码代理。

这种理念是深思熟虑和方法论的。Claude Code就像一位资深开发者,他花时间理解你的代码库,提出澄清问题,并生成旨在长期维护的代码。它很彻底,富有教育意义,透明化——是的,对于重度用户来说更昂贵。

关键特征:

终端优先设计,与现有CLI工作流集成
计划模式,用于在执行前审查建议的更改
用于复杂、多部分任务的子代理
通过钩子和自定义规则提供广泛的配置选项
用于架构决策的深度代码库理解

OpenAI Codex:多功能的主力

2026年可用的Codex与2021年被弃用的原始版本完全不同,该版本在2023年3月停止使用。新的Codex不仅仅是一个模型——它是由GPT-5.2-Codex驱动的完整自主软件工程代理,一个专门针对软件工程任务优化的专用模型。

OpenAI采取了多界面的方法:你可以通过基于云的网络代理、本地CLI工具或IDE扩展访问Codex。这种灵活性意味着开发者可以选择适合他们工作流的界面,而不是适应单一的范例。

关键特征:

多个访问点:云代理、CLI、IDE扩展
开源CLI实现定制和学习
基于云的并行任务执行
用于安全执行的沙箱环境
用于代码审查工作流的原生GitHub集成

架构差异

执行模型

Claude Code 默认在本地运行。当你发出命令时,Claude在你的机器上分析代码库,生成更改,并在本地执行它们。这提供了最大的隐私和零延迟的文件操作,尽管你受到本地计算资源的限制。

Codex 是云优先的。任务在沙箱化的云环境中启动,其中Codex可以运行构建、执行测试和验证更改,而不会影响你的本地设置。这对于涉及风险操作或当你想要并行化多个工作流时特别有价值。

并行性

这是Codex闪耀的地方。基于云的架构支持同时运行多个编码任务——编写功能、修复错误和运行测试,所有都在隔离的容器中进行。你可以向Codex委派多个任务,让代理独立工作,然后一起审查所有建议的更改。

Claude Code通过子代理支持并行性,但需要更多手动协调。最近添加的”代理控制”功能允许会话以编程方式生成或消息其他对话,但它不如Codex的原生并行性无缝。

开源因素

Codex的CLI完全开源,发布在GitHub上。这种透明度允许开发者:

准确理解代理的操作方式
针对特定工作流自定义行为
向社区贡献改进
构建衍生工具或将Codex集成到自定义管道中

Claude Code是闭源的,尽管Anthropic对功能请求反应迅速,并维护详细的文档。

性能基准

代码生成准确性

在代码生成的标准基准HumanEval上:

Claude Code: 92%
Codex: 90.2%

1.8个百分点的差异在统计上是显著的,但在典型的开发工作中可能不明显。

复杂错误修复(SWE-bench)

SWE-bench测试AI在大型代码库中修复真实世界错误的能力——这是一个更具挑战性和更现实的基准:

Claude Code: 72.5%
Codex: ~49%

这超过23个百分点的差距是巨大的。它反映了Claude在理解复杂代码库和进行实际解决问题的更改而不引入新问题的优越能力。

令牌效率

在复杂TypeScript挑战的实际测试中:

Codex: 72,579个令牌
Claude Code: 234,772个令牌

Codex对等任务使用大约3倍更少的令牌。这种效率直接转化为API用户的成本节省和更快的执行时间。

基准的含义

这些基准揭示了一个迷人的权衡:

Claude Code 更准确,特别是在复杂任务上
Codex 在资源消耗上更高效

根据对你的工作最重要的因素进行选择:第一次把事情做对,还是优化速度和成本。

开发者体验

资深开发者与脚本编写实习生

来自开发者社区最有洞察力的特征之一:

“Claude Code就像一位资深开发者——它很彻底、富有教育意义、透明化,而且昂贵。Codex就像一位精通脚本的实习生——它很快、最小化、不透明,而且便宜。”

这抓住了理念上的本质差异:

Claude Code 将:

在开始前提出澄清问题
在工作中解释其推理过程
中断自己以验证它在正确的轨道上
生成文档充分、可维护的代码
花费更长时间,但需要较少的返工

Codex 将:

立即开始,只需最少澄清
快速而安静地工作
快速生成功能代码
需要更多审查和潜在的迭代
优化吞吐量而非精细度

配置和定制

Claude Code 通过以下方式提供广泛的配置:

在特定事件上触发的自定义钩子
用于持久化偏好的会话内存
在会话间保持的风格指南
用于安全、可审查更改的计划模式

Codex 通过以下方式提供定制:

你可以直接修改的开源CLI
通过 ~/.codex/config.toml 进行配置
用于工具集成的MCP服务器连接
通过exec命令进行可脚本化的自动化

信任和可预测性

来自经验丰富用户的一个有趣观察:

“我甚至更信任Codex,它不会破坏我的git文件夹,因为它是行为上更充分的模型,更可预测和周全。不像Claude,我以非常受限的模式运行它,有很多钩子和限制。”

这突出表明原始能力并不是一切——在生产环境中,可预测性和可控性非常重要。

功能对比

会话管理

Claude Code 在本地存储记录,所以你可以恢复具有完整上下文保留的之前的会话。resume命令让你从中断的地方继续,而无需重复上下文。

Codex 提供类似的持久性加上基于云的会话存储。thread/rollback功能让IDE客户端撤销最后N轮而无需重写历史——对于实验很有用。

MCP(模型上下文协议)支持

两个工具都支持MCP,启用与外部工具和服务的连接:

Claude Code 支持在配置文件中配置的STDIO和流HTTP服务器,以及用于管理的CLI命令。

Codex 提供类似的MCP支持,加上当你需要在另一个代理中运行Codex本身的能力——对于构建复杂的多代理系统很有用。

安全和沙箱化

Codex 在沙箱环境中运行,默认禁用网络访问,无论是本地还是在云中。这降低了提示注入的风险,并防止意外的系统修改。

Claude Code 通过显式权限系统和钩子提供安全,但更多依赖用户配置而不是自动沙箱化。

网络搜索

Codex 包括第一方网络搜索(选择加入),最近添加了 web_search_cached 以获得更安全的仅缓存结果。

Claude Code 可以访问网络内容,但需要更多手动配置。

定价分析

Claude Code

等级	月成本	典型使用
Pro	$20	每5小时10-40次提示
Max 5x	~$100	重度单代理使用
Max 20x	~$200	多个并行代理

Claude Code使用与Claude.ai聊天共享。两者的重度用户可能比预期更快地达到限制。限制每5小时从你的第一个提示重置。

OpenAI Codex

访问方法	成本	限制
ChatGPT Plus	$20/月	每5小时30-150条本地消息或5-40个云任务
ChatGPT Pro	$200/月	更高的限制
API	基于令牌	按使用付费

Codex包含在你的ChatGPT订阅中,对于已经为ChatGPT Plus付费的开发者来说更容易获得。

成本效率分析

尽管Claude Code的令牌消耗高3倍,定价结构使得直接比较复杂:

轻度用户: 两者都能在$20/月的价格下工作
中等用户: Codex包含在ChatGPT Plus中是有利的
重度用户: Claude Code的Max等级可能超过$200/月;Codex保持固定或基于令牌

使用案例建议

如果你符合以下条件,选择Claude Code:

优先考虑代码质量: 你宁愿花更多时间预先工作也不愿处理返工。
在复杂系统上工作: 你的代码库需要深入理解架构和依赖关系。
重视透明度: 你想在每一步理解AI在做什么以及为什么。
需要生产就绪的输出: 文档、错误处理和可维护性与功能一样重要。
偏好终端工作流: 你已经习惯了基于CLI的开发。

最适合: 生产系统、企业开发、架构工作、需要仔细处理的代码库。

如果你符合以下条件,选择Codex:

需要速度而非精细度: 快速获得原型工作比完美代码更重要。
需要并行任务执行: 你经常需要多个任务同时运行。
重视开源: 能够检查、修改和为工具做出贡献很重要。
偏好界面灵活性: 你想根据上下文通过网络、CLI或IDE工作。
有预算意识: 你想在固定订阅中获得最大能力。

最适合: 快速原型设计、并行工作流、实验、有预算意识的开发、重视定制的开发者。

常见问题

哪个生成的代码质量更好?

Claude Code始终生成更精细、可维护的代码。Codex更快但通常需要更多迭代和清理。SWE-bench超过23点的差异反映了这种真实世界的质量差距。

我可以同时使用两者吗?

可以,尽管工作流不直接集成。一些开发者使用Codex进行快速原型设计,使用Claude Code进行生产细化——利用Codex的速度进行探索和Claude的彻底性进行最终实现。

哪个更具成本效益?

对于轻度到中等使用,两者成本$20/月。对于重度使用,Codex更可预测,因为它包含在ChatGPT订阅中,而Claude Code可以为高级用户扩展到$200/月。

Codex真的是开源的吗?

Codex CLI在GitHub上是开源的。底层GPT-5.2-Codex模型不是。这意味着你可以自定义代理行为但不能自定义模型本身。

哪个更好地处理大型代码库?

基于SWE-bench结果,Claude Code在理解大型、复杂代码库方面表现出优越的能力。然而,Codex的云执行模型可以处理更大的文件而不受本地内存约束。

哪个有更好的IDE集成?

Codex提供官方VS Code和JetBrains扩展。Claude Code仅限终端,尽管存在第三方集成。如果IDE集成至关重要,Codex有优势。

判决:不同理念的不同工具

Claude Code与Codex的对比不是关于哪个AI更”聪明”——两者都由能够执行令人印象深刻壮举的前沿模型驱动。真正的区别在于理念和设计优先级。

Claude Code 体现”三思而后行”的理念。它适合于认为预先花时间把事情做对会节省总时间的开发者。复杂任务上的更高准确性、彻底的解释和对代码生成的谨慎方法反映了Anthropic对可靠性而非原始速度的关注。

Codex 体现”快速移动和迭代”的理念。它适合于偏好快速实验、并行工作流和能够快速生成可以稍后细化的工作代码的开发者。OpenAI的多界面方法和开源CLI反映了对灵活性和可访问性的承诺。

真实答案

“vs.”的框架有些误导。这些工具已经分叉为两个不同的类别:

Claude Code: 用于仔细、生产质量工作的细致工匠
Codex: 用于快速、并行任务完成的多功能助手

许多开发者会发现两者都有价值,根据手头的任务进行选择:

探索新方法? Codex 以获得速度
构建生产功能? Claude Code 以获得质量
运行多个独立任务? Codex 以获得并行性
深度架构重构? Claude Code 以获得准确性

AI辅助开发的未来不是关于选择赢家——而是关于理解何时每种方法最适合你。