اثنان من المتنافسين الرائدين في مجال البرمجة هما كلود كود، تم تطويره بواسطة Anthropic، و أوبن إيه آي كودكسمُدمجة في أدوات مثل GitHub Copilot. ولكن أيٌّ من أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه يتميّز حقًا في تطوير البرمجيات الحديثة؟ تتناول هذه المقالة هياكلها، وأدائها، وتجربة المطورين، واعتبارات التكلفة، والقيود، مُقدّمةً تحليلًا شاملًا مُستندًا إلى أحدث الأخبار والمعايير.
ما هما Claude Code و OpenAI Codex؟
Claude Code: وكيل قائم على المحطة الطرفية للترميز
Claude Code هي واجهة سطر أوامر وكيلة (CLI) من Anthropic، مصممة لتفويض مهام هندسية جوهرية مباشرةً من المحطة الطرفية. مبنية على نموذج Claude 3.7 Sonnet، وهي قادرة على:
- البحث وقراءة قواعد البيانات البرمجية الموجودة.
- تحرير وإعادة هيكلة الملفات.
- كتابة وتشغيل الاختبارات.
- إدارة سير عمل Git - الالتزام والدفع والدمج.
تشير الاختبارات الأولية إلى قدرة Claude Code على التعامل مع مهام تتطلب أكثر من 45 دقيقة من العمل اليدوي، مما يُبسط التطوير القائم على الاختبار، وتصحيح الأخطاء، وإعادة الهيكلة واسعة النطاق. يضمن التكامل الأصلي مع GitHub تدفق مخرجات سطر الأوامر في الوقت الفعلي، بينما يُتيح دعم "الأوامر طويلة الأمد" معالجة المشاريع متعددة المراحل بشكل مستقل.
OpenAI Codex: العمود الفقري لتوليد أكواد الذكاء الاصطناعي
OpenAI Codex هو نموذج لغة متخصص مُدرّب على مستودعات برمجيات عامة واسعة. اعتبارًا من مايو 2025، سيُشغّل GitHub Copilot ونقاط نهاية API متعددة. تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:
- ترجمة مطالبات اللغة الطبيعية إلى كود قابل للتنفيذ (على سبيل المثال، بناء ألعاب JavaScript أو إنشاء مخططات علوم البيانات في Python).
- التفاعل مع خدمات الطرف الثالث مثل Mailchimp، وMicrosoft Word، وSpotify، وGoogle Calendar.
- تضمين قيود الأمان لرفض الطلبات الضارة (على سبيل المثال، البرامج الضارة والاستغلالات) داخل بيئة حاوية مقيدة لتقليل المخاطر.
على سبيل المثال، يوضح Codex‐1 حل الترابط المشترك، مما يتيح توليف التعليمات البرمجية متعددة الخطوات، في حين يسمح Codex CLI (الذي تم تقديمه في عام 2024) للمطورين بالاستفادة من Codex مباشرة من المحطة الطرفية لتخصيص سير العمل.
كيف تتم مقارنة بنياتهم الأساسية ونماذجهم؟
ما هي أسس نماذج الذكاء الاصطناعي التي ابتكرها كلود كود؟
في تأسيسها، تستفيد شركة Claude Code من كلود 3.7 السوناتة—نموذج استدلال هجين قدمته أنثروبيك. منذ إطلاقه، سارعت أنثروبيك بتحديثات النموذج، وبلغت ذروتها بإصدار مارس ٢٠٢٥. كلود أوبس 4 و كلود سونيت 4تتميز هذه المتغيرات الجديدة من Claude 4 بما يلي:
- التفكير الهجين لحل المشكلات المعقدة مقابل استخدام الأدوات بشكل أسرع.
- ما يصل إلى سبع ساعات من التشغيل المستقل (لـ Opus 4).
- 65% اختصارات أقل واحتفاظ محسّن بالسياق للمهام طويلة الأمد.
- ميزات مثل "ملخصات التفكير" للحصول على رؤى منطقية شفافة ووضع "التفكير الموسع" التجريبي لتحسين الترابط بين عمق التفكير واستدعاء الأدوات.
يتفوق Opus 4 وSonnet 4 على النماذج المنافسة - متجاوزين Gemini 2.5 Pro من Google، وo3 reasoning من OpenAI، وGPT-4.1 في معايير الترميز واستخدام الأدوات.
كيف يتم تصميم OpenAI Codex؟
تم بناء OpenAI Codex استنادًا إلى بنية GPT، مع ضبط دقيق لمجموعات برمجية خاصة بكل كود. تشمل خصائصه الرئيسية ما يلي:
- مقياس المعلمة: تحتوي متغيرات الكودكس على ما يصل إلى 12 مليار معلمة (الكودكس 1).
- طبقات السلامة: تعمل بيئة الحاوية المقيدة على تقليل مخاطر تنفيذ التعليمات البرمجية الضارة؛ كما يعمل حل المرجع المشترك على تحسين معالجة المطالبة متعددة الخطوات.
- واجهات متعددة الوسائط: على الرغم من أنه يعتمد بشكل أساسي على النصوص، فإن Codex يتكامل مع بيئات التطوير المتكاملة (على سبيل المثال، VS Code) ويدعم واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالخدمات التابعة لجهات خارجية.
- التحسينات المستمرة: اعتبارًا من منتصف عام 2025، ستواصل OpenAI التكرار على Codex لتحسين التفكير متعدد الملفات، على الرغم من أن بعض القيود المتعلقة بالتصحيح خطوة بخطوة لا تزال قائمة.
كيف تختلف قدراتهم البرمجية وأدائهم؟
ماذا تكشف المعايير المرجعية؟
في معايير الترميز الشائعة، أظهرت نماذج Claude ميزة أداء كبيرة:
- HumanEval:حصلت سونيتة Claude 3.5 على 92% مقابل 4% لـ GPT-90.2o.
- مقعد SWE (إصلاح أخطاء متعددة الملفات): حقق Claude 3.7 Sonnet دقة بنسبة 70.3%، في حين بلغت دقة o1/o3-mini الخاصة بـ OpenAI حوالي 49%.
تؤكد هذه النتائج على تفوق Claude 3.7 في التفكير في سيناريوهات التصحيح في العالم الحقيقي - إصلاح أخطاء الملفات المتعددة وتوليف الحلول المعقدة بشكل أكثر دقة من النماذج المستندة إلى Codex.
كيف يتعاملون مع المهام في العالم الحقيقي؟
قارنت تجارب "BountyBench" للأمن السيبراني الأخيرة (مايو 2025) بين برامج الحماية، بما في ذلك Claude Code، وOpenAI Codex CLI، وGPT-4.1، وGemini 2.5 Pro، وClaude 3.7 Sonnet. النتائج:
- أداء الدفاع (التصحيح): حققت واجهة سطر أوامر OpenAI Codex نسبة نجاح في التصحيحات بلغت 90% (ما يعادل 14,422 دولارًا أمريكيًا). وتبعتها Claude Code بنسبة 87.5% (ما يعادل 13,286 دولارًا أمريكيًا).
- أداء الهجوم (الاستغلال): حقق Claude Code نجاحًا بنسبة 57.5% في الاستغلال (حوالي 7,425 دولارًا)، في حين وصل Codex CLI فقط إلى 32.5% (يصل إلى 4,200 دولارًا).
وهكذا، في حين يتفوق Codex في مهام التصحيح والمهام الدفاعية، يظهر Claude Code قدرات هجومية أقوى في اكتشاف الثغرات واستغلالها - مما يعكس قدراته الاستدلالية الموسعة في سياقات الأمان.
بالإضافة إلى ذلك، في حدث "Code w/Claude" الذي نظمته Anthropic (22 مايو 2025)، أظهرت المعايير أن Claude Opus 4 تفوق على ChatGPT o3 من OpenAI من حيث السرعة والجودة في حل مشكلات الترميز - مما أدى إلى تضييق الفجوة طويلة الأمد بين التفكير التفصيلي وأوقات الاستجابة.
ماذا عن تجربة المطور وتكامل الأدوات؟
ما مدى سهولة استخدام بيئة CLI الخاصة بـ Claude Code؟
يركز تصميم Claude Code القائم على المحطة الطرفية على الحد الأدنى من الإعداد: بعد تثبيت CLI، يمكن للمطورين القيام بما يلي مباشرةً:
- إصدار أوامر مثل
claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion". - اعرض مخرجات البث المباشر في الوقت الفعلي لعمليات الاختبار، واختلافات الالتزام، واقتراحات إعادة الهيكلة.
- التكامل بسلاسة مع سير عمل Git - الالتزام، والدفع، والتفرع - دون مغادرة المحطة الطرفية.
أفاد المطورون أن Claude Code يتميز بتصحيح الأخطاء التعاوني: فهو يحتفظ بسجل داخلي لتسجيل خطوات التفكير، مما يُمكّن المستخدمين من فحص القرارات الوسيطة وتحسين المطالبات بشكل متكرر. يُبسط تكامل GitHub الأصلي مراجعات الكود وتوليد طلبات السحب.
كيف يتكامل Codex مع سير عمل IDE الموجودة؟
يتم الوصول إلى OpenAI Codex بشكل شائع عبر مساعد الطيار جيثب—مكوّن إضافي لبيئات التطوير المتكاملة Visual Studio Code وVisual Studio وNeovim وJetBrains. تتضمن ميزات التكامل الرئيسية ما يلي:
- اقتراحات الكود المضمنة: الإكمال التلقائي في الوقت الفعلي للوظائف والفئات والوحدات النمطية بأكملها.
- المساعدة عبر الدردشة: شرح أجزاء التعليمات البرمجية، والترجمة بين اللغات، والعثور على الأخطاء باستخدام استعلامات اللغة الطبيعية.
- دعم النماذج المتعددة: يمكن للمستخدمين الاختيار بين Claude 3.5 Sonnet من Anthropic، وGemini 1.5 Pro من Google، وGPT-4o أو o1-preview من OpenAI للحصول على اقتراحات Copilot.
توفر أحدث طبقة مجانية من Copilot (تم إطلاقها في ديسمبر 2024) 2,000 عملية إكمال كود شهريًا و50 رسالة دردشة - مما يمنح الوصول إلى Claude 3.5 Sonnet أو GPT-4o - مما يجعل المساعدة المدعومة بـ Codex أكثر سهولة في الوصول إليها للمطورين الأفراد.
توفر كلتا الأداتين تكاملات قوية، ولكن نهج Claude Code المرتكز على CLI يناسب المطورين الذين يشعرون بالراحة مع سير عمل المحطة الطرفية والأتمتة، في حين أن Codex عبر Copilot مثالي لأولئك الذين يفضلون المساعدة في الترميز التفاعلية التي تعتمد على IDE.
كيف تتراكم اعتبارات التسعير والتكلفة؟
ما هي عوامل التكلفة لدى كلود كود؟
تفرض شركة Claude Code رسومًا لكل مليون رمز إدخال وإخراج - وهي تكاليف يمكن أن تتراكم بسرعة:
- يبلغ عدد المستخدمين الأوائل الذين يبلغ عددهم 50 مستخدم عن نفقات يومية تتراوح بين 100 إلى XNUMX دولار أمريكي للاستخدام المستمر - وهو ما يضاهي توظيف مطور مبتدئ لإنتاج رمز مميز مماثل.
- يمكن أن تكون رسوم واجهة برمجة التطبيقات المرتفعة باهظة الثمن بالنسبة للفرق الأصغر حجمًا أو المطورين المستقلين، مما يجعل مقتطفات التعليمات البرمجية التلغرافية ممكنة ولكن إعادة الهيكلة على نطاق واسع مكلفة.
- بالإضافة إلى ذلك، أدت مشاكل التحديث التلقائي (مثل تغيير ملكية الملفات على خادم Ubuntu Server 24.02) إلى تكاليف غير متوقعة لصيانة النشر. أصدرت Anthropic حلولاً بديلة، لكن هذه المشاكل التشغيلية تُشكل عبئًا إضافيًا.
ومع ذلك، تستفيد الشركات التي تستفيد من Claude Sonnet 4 عبر Amazon Bedrock أو Google Cloud Vertex AI من الخصومات على الحجم ونوافذ السياق الأطول - مما يخفف من تكاليف الرمز للتطبيقات واسعة النطاق.
ما هو سعر Codex تحت Copilot؟
يمكن الوصول إلى OpenAI Codex نفسه من خلال مساعد طيار نموذج الاشتراك:
- مساعد الطيار مجاني (رمز VS فقط): 2,000 عملية إكمال و50 رسالة دردشة شهريًا بدون تكلفة - مثالية للهواة أو مساعدة البرمجة العرضية.
- مساعد الطيار المحترف (فردي): 10 دولارات شهريًا (100 دولار سنويًا) للإكمالات غير المحدودة والدردشة ودعم سياق الملفات المتعددة.
- أعمال مساعد الطيار: 19 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا مع ميزات المؤسسة (الأمان والامتثال).
- مساعد الطيار المؤسسة: 39 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا بالإضافة إلى تراخيص GitHub Enterprise Cloud (21 دولارًا أمريكيًا لكل مستخدم شهريًا).
للوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) فقط إلى Codex CLI (متجاوزًا Copilot)، تُطابق الأسعار نموذج OpenAI العام القائم على الرموز، إلا أن ميزات Copilot المُجمّعة (مثل تكامل بيئة التطوير المتكاملة، والوصول إلى نماذج متعددة) غالبًا ما تُحسّن من قيمة التكلفة للمطورين. تُخفّض باقة Copilot المجانية بشكل كبير من عوائق الدخول، بينما تُقدّم باقات المؤسسات ميزانيات مُتنبّأة للمؤسسات الكبيرة.
ما هي حدودهم وتحدياتهم؟
أين يفشل كلود كود؟
وعلى الرغم من منطقها المثير للإعجاب:
- المهام الهندسية المعقدة: تتميز لغة Claude Code بقدرتها على إنشاء التعليمات البرمجية وإعادة هيكلتها بشكل مباشر، ولكنها قد تواجه صعوبة في التعامل مع البنيات المترامية الأطراف والمتعددة الوحدات - مما يتطلب إشرافًا بشريًا لضمان جودة التعليمات البرمجية والترابط المعماري.
- مشاكل التحديث التلقائي: لقد أدت ميزة التحديث التلقائي في CLI، في بعض الأحيان، إلى تغيير ملكية الملفات على خوادم Linux، مما أدى إلى تعطيل خطوط أنابيب التكامل المستمر حتى يتم تصحيحها.
- تكلفة تشغيلية عالية: كما هو مذكور، فإن نفقات الرمز اليومية تنافس رواتب المطورين - مما يشكل تحديًا للاستدامة للاستخدام الكثيف على المدى الطويل.
علاوة على ذلك، نظرًا لأن Claude Code لا يزال في مرحلة المعاينة البحثية المحدودة، فإن بعض الميزات (على سبيل المثال، عرض الاختلافات داخل التطبيق، ودعم المكونات الإضافية المخصصة) لا تزال قيد التطوير - مما يعيق التبني السلس لبيئات الإنتاج.
ما هي المشاكل التي تواجه OpenAI Codex؟
رغم قوة المخطوطة، إلا أنها تأتي مع تحذيراتها الخاصة:
- موثوقية المطالبة متعددة الخطوات: قد يتعثر Codex في المهام متعددة الخطوات أو المتداخلة بشكل عميق - مما يؤدي في بعض الأحيان إلى إنشاء كود غير فعال أو غير صحيح يتطلب تصحيح الأخطاء يدويًا.
- المخاوف الأمنية والتحيز: لأن Codex مُدرَّب على مستودعات عامة، فقد يُعيد إنتاج أنماط أكواد برمجية ضعيفة أو يحمل تحيزات موجودة في بيانات التدريب دون قصد. تُظهر الأبحاث أن حوالي 40% من الأكواد البرمجية المُولَّدة بواسطة GitHub Copilot في سيناريوهات عالية الخطورة تحتوي على عيوب تصميمية قابلة للاستغلال.
- تباين جودة الكود: تكشف العروض التوضيحية عن عيوب عرضية نادرة، مثل شظايا برمجية مطولة أو غير فعّالة تتطلب تكرارات متعددة لتحسينها. وقد أقرّ جريج بروكمان من OpenAI بأن Codex "لا يفهم تمامًا ما تطلبه".
علاوة على ذلك، في حين أن المستوى المجاني في Copilot سخي، فإن الوصول إلى الحد الأقصى للاستخدام (2,000 إكمال/شهر) يجبر المستخدمين على الترقية - مما قد يؤدي إلى تمديد الميزانيات للمتعاونين الكثيفين أو جلسات الترميز الكبيرة.
أيهما أفضل لحالات الاستخدام المختلفة؟
هل ينبغي للمطورين الأفراد اختيار Claude Code أم Codex؟
- الهواة والطلاب من المرجح أن يفضل Codex عبر Copilot مجانًا: بدون تكلفة أولية، وتكامل سلس مع بيئة التطوير المتكاملة (IDE)، وإمكانية الوصول إلى برامج ماجستير متعددة (مثل Sonnet 3.5 وGPT-4o) لما يصل إلى 2,000 دورة تدريبية شهريًا. هذا يُسهّل إجراء التجارب والتعلم بسرعة دون الحاجة إلى ميزانية.
- متعاقدون مستقلون or فرق صغيرة يمكن أن يجد كودكس برو (10 دولارات أمريكية/الشهر) أكثر فعالية من حيث التكلفة - حيث تقدم اقتراحات غير محدودة، وفهم سياقي، وتحرير ملفات متعددة - في حين أن تكاليف الرمز المميز لـ Claude Code يمكن أن تتصاعد بسرعة في المهام الأكبر.
ومع ذلك، مستخدمي السلطة الذين يفضلون سير العمل المستندة إلى المحطة، ويحتاجون إلى تأمل أعمق في منطق الذكاء الاصطناعي، ولديهم مرونة في الميزانية قد يختارون كلود كود- خاصة عند التعامل مع إعادة الهيكلة المعقدة أو المهام الحساسة للأمن حيث تؤتي التفكير العميق لكلاود ثماره.
ما الذي يناسب الشركات والمؤسسات الكبيرة؟
- كلود كود (أوبس 4/سونيت 4 عبر بيدروك/فيرتكس أيه آي) تُناسب هذه الحلول المؤسسات التي تتطلب تفكيرًا هجينًا قويًا، واحتفاظًا طويل الأمد بالسياق، ونشرًا مُخصصًا ضمن بيئات سحابية آمنة. تُساعد التراخيص المجمعة واتفاقيات مستوى الخدمة (SLA) للشركات على تقليل تكاليف الرموز المميزة لدى فرق التطوير الكبيرة.
- OpenAI Codex (مساعد الأعمال/المؤسسات) يُلبي Copilot احتياجات الفرق الكبيرة التي ترغب في تكامل سلس مع بيئات التطوير المتكاملة (IDE)، وفواتير مركزية، وميزات امتثال مدمجة. يُتيح دعم Copilot لبرامج إدارة قواعد البيانات (LLM) المتعددة مرونةً في اختيار إصدارات Claude 3.5 أو OpenAI GPT ضمن نموذج اشتراك مُتوقع.
في حالة فرق تركز على الأمنقد يكون تفوق كلود كود الواضح في اكتشاف الثغرات الأمنية (57.5% مقابل 32.5% في كودكس على منصة BountyBench) حاسمًا، لا سيما في تقييم الثغرات الأمنية وسير عمل إنشاء التصحيحات الآلية. على العكس من ذلك، تُعطي المؤسسات الأولوية لـ التبني السريع و القدرة على التنبؤ بالتكلفة غالبًا ما يميل المستخدمون إلى الاشتراك في Copilot، والذي يجمع بين إمكانيات Codex والنظام البيئي الشامل لـ GitHub.
الخاتمة
يقدم كل من Claude Code وOpenAI Codex نقاط قوة مميزة للترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي. كلود كود تتميز هذه المنصة بهندستها المعمارية الهجينة، وسير العمل المرتكز على المحطة، والأداء المتفوق في المهام المعقدة متعددة الخطوات - وإن كان ذلك بتكلفة باهظة وبعض التحذيرات التشغيلية. أوبن إيه آي كودكسيقدم Microsoft Excel و ...
في نهاية المطاف، يعتمد الاختيار "الأفضل" على أولويات محددة: إذا كان التفكير العميق واختبار الأمان وأتمتة سطر الأوامر هي الأهم -كلود كود قد يكون الاستثمار فيه مجديًا. إذا كان التركيز على احتواء التكلفة، والتكامل السريع مع بيئات التطوير المتكاملة، والبرمجة التعاونية،كودكس عبر Copilot يوفر إمكانيات قوية بأقل قدر من الاحتكاك. مع استمرار تطور البرمجة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، يجب على المطورين والمؤسسات الموازنة بين هذه التنازلات، وغالبًا ما يستفيدون من كلتا الأداتين في أدوار تكميلية لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية وجودة البرمجة.
كيف تبدأ
CometAPI هي منصة واجهات برمجة تطبيقات موحدة تجمع أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي من أبرز المزودين، مثل سلسلة GPT من OpenAI، وGemini من Google، وClaude من Anthropic، وMidjourney، وSuno، وغيرهم، في واجهة واحدة سهلة الاستخدام للمطورين. من خلال توفير مصادقة متسقة، وتنسيق الطلبات، ومعالجة الردود، تُبسط CometAPI بشكل كبير دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في تطبيقاتك. سواء كنت تُنشئ روبوتات دردشة، أو مُولّدات صور، أو مُلحّنين موسيقيين، أو خطوط أنابيب تحليلات قائمة على البيانات، تُمكّنك CometAPI من التكرار بشكل أسرع، والتحكم في التكاليف، والاعتماد على مورد واحد فقط، كل ذلك مع الاستفادة من أحدث التطورات في منظومة الذكاء الاصطناعي.
***يسعدنا أن نعلن أن CometAPI يدعم الآن Claude Code القوي بشكل كامل.***ماذا يعني هذا بالنسبة لك؟
أهم ميزات الذكاء الاصطناعي: إنشاء التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها وتحسينها بسهولة باستخدام النماذج المصممة خصيصًا للمطورين.
- اختيار النموذج المرن: تتيح لك مجموعتنا الشاملة من النماذج التطوير بشكل أكثر سلاسة.
- تكامل سلس: واجهات برمجة التطبيقات (APIs) متاحة دائمًا. تكامل Claude Code مباشرةً مع سير عملك الحالي في دقائق.
هل أنت مستعد لاستخدام Claude Code؟ للبدء، استكشف إمكانيات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة.
يمكن للمطورين الوصول إلى أحدث واجهة برمجة تطبيقات Claude 4 (الموعد النهائي لنشر المقال): كلود أوبس 4 API و كلود سونيت 4 API من خلال كوميت ايه بي اي. للبدء، استكشف قدرات النموذج في ملعب واستشر دليل واجهة برمجة التطبيقاتللحصول على تعليمات مفصلة. قبل الدخول، يُرجى التأكد من تسجيل الدخول إلى CometAPI والحصول على مفتاح API. كوميت ايه بي اي عرض سعر أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
انظر أيضا كيفية تثبيت وتشغيل Claude Code عبر CometAPI؟ الدليل الشامل
