Claude Code vs. OpenAI Codex: Hvilken er bedre

To af de førende kandidater inden for kodning er Claude kode, udviklet af Anthropic, og OpenAI Codex, integreret i værktøjer som GitHub Copilot. Men hvilket af disse AI-systemer skiller sig virkelig ud for moderne softwareudvikling? Denne artikel dykker ned i deres arkitekturer, ydeevne, udviklererfaring, omkostningsovervejelser og begrænsninger – og giver en omfattende analyse baseret på de seneste nyheder og benchmarks.

Hvad er Claude Code og OpenAI Codex?

Claude Code: En terminalbaseret agent til kodning

Claude Code er Anthropics agentiske kommandolinjegrænseflade (CLI), der er designet til at delegere betydelige tekniske opgaver direkte fra terminalen. Bygget på Claude 3.7 Sonnet-modellen kan den:

Søg og læs eksisterende kodebaser.
Rediger og omstrukturer filer.
Skriv og kør tests.
Administrer Git-arbejdsgange – commit, push og merging.

Tidlige tests indikerer, at Claude Code kan håndtere opgaver, der kræver 45+ minutters manuel indsats, hvilket strømliner testdrevet udvikling, debugging og refactoring i stor skala. Native GitHub-integration sikrer streaming af CLI-output i realtid, mens understøttelse af "langvarige kommandoer" gør det muligt at håndtere projekter i flere faser autonomt.

OpenAI Codex: Rygraden i AI-kodegenerering

OpenAI Codex er en specialiseret sprogmodel, der er trænet på store offentlige kodelagre. Fra maj 2025 driver den GitHub Copilot og forskellige API-slutpunkter. Nøglefunktioner inkluderer:

Oversættelse af natursprogede prompts til eksekverbar kode (f.eks. at bygge JavaScript-spil eller generere datalogiske diagrammer i Python).
Interaktion med tredjepartstjenester som Mailchimp, Microsoft Word, Spotify og Google Kalender.
Integrering af sikkerhedsbegrænsninger for at afvise ondsindede anmodninger (f.eks. malware, exploits) i et begrænset containermiljø for at minimere risici.

Codex-1 demonstrerer for eksempel koreferenceopløsning, hvilket muliggør flertrinskodesyntese, hvorimod Codex CLI (introduceret i 2024) giver udviklere mulighed for at udnytte Codex direkte fra terminalen til tilpassede arbejdsgange.

Hvordan er deres kernearkitekturer og modeller i sammenligning?

Hvad ligger til grund for Claude Codes AI-modeller?

Ved sin grundlæggelse udnytter Claude Code Claude 3.7 sonet—en hybrid-ræsonnementsmodel introduceret af Anthropic. Siden afsløringen har Anthropic accelereret modelopdateringer, hvilket kulminerede i udgivelsen af marts 2025 Claude Opus 4 og Claude Sonnet 4Disse nye Claude 4-varianter kan prale af:

Hybrid ræsonnement til kompleks problemløsning versus hurtigere værktøjsbrug.
Op til syv timers autonom drift (for Opus 4).
65 % færre genveje og forbedret kontekstbevaring til langvarige opgaver.
Funktioner som "tænkeopsummeringer" for transparent indsigt i ræsonnement og en betatilstand med "udvidet tænkning" for at optimere mellem ræsonnementdybde og værktøjsaktivering.

Opus 4 og Sonnet 4 klarer sig bedre end konkurrenternes modeller – de overgår Googles Gemini 2.5 Pro, OpenAIs o3-ræsonnement og GPT-4.1 på benchmarks for kodning og værktøjsbrug.

Hvordan er OpenAI Codex opbygget?

OpenAI Codex er bygget på GPT-arkitekturen, finjusteret på kodespecifikke korpus. Nøgleegenskaber inkluderer:

Parameterskala: Codex-varianter har op til 12 milliarder parametre (Codex 1).
Sikkerhedslag: Et begrænset containermiljø reducerer risikoen for udførelse af skadelig kode; koreferenceopløsning forbedrer flertrinsbehandling af prompter.
Multimodale grænseflader: Selvom Codex primært er tekstbaseret, integrerer den med IDE'er (f.eks. VS Code) og understøtter tredjeparts service-API'er.
Løbende forbedringer: Fra midten af 2025 itererer OpenAI på Codex for bedre ræsonnement på tværs af flere filer, selvom der fortsat er nogle begrænsninger med trinvis fejlfinding.

Hvordan adskiller deres kodningsmuligheder og ydeevne sig?

Hvad afslører benchmarks?

På populære kodningsbenchmarks viser Claude-modeller en betydelig præstationsfordel:

HumanEvalClaude 3.5 Sonnet scorede 92% mod GPT-4o's 90.2%.
SWE-bænk (fejlrettelse i flere filer): Claude 3.7 Sonnet opnåede en nøjagtighed på 70.3 %, hvorimod OpenAIs o1/o3-mini lå omkring 49 %.

Disse resultater understreger Claude 3.7's overlegne ræsonnement i virkelige fejlfindingsscenarier – rettelse af fejl i flere filer og syntetisering af komplekse løsninger mere præcist end Codex-baserede modeller.

Hvordan klarer de sig i virkelige opgaver?

Nylige cybersikkerhedseksperimenter "BountyBench" (maj 2025) sammenlignede agenter - herunder Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro og Claude 3.7 Sonnet. Resultater:

Forsvarspræstation (patch): OpenAI Codex CLI opnåede en succesrate på 90% med patches (svarende til $14,422 i monetær værdi). Claude Code fulgte tæt efter med 87.5% (svarende til$ 13,286).
Offensiv (udnyttelses) præstation: Claude Code førte an med en succesrate på 57.5% (omkring $7,425), hvorimod Codex CLI kun nåede 32.5% (til en værdi af$ 4,200).

Således udmærker Code sig ved patching og defensive opgaver, mens Claude Code viser stærkere offensive evner inden for sårbarhedsdetektering og -udnyttelse – hvilket afspejler dens udvidede ræsonnementsevner i sikkerhedssammenhænge.

Derudover viste benchmarks ved Anthropics "Code w/Claude"-arrangement (22. maj 2025), at Claude Opus 4 klarede sig bedre end OpenAIs ChatGPT o3 i både hastighed og kvalitet på kodningsproblemer – hvilket indsnævrede den langvarige afvejning mellem detaljeret ræsonnement og svartider.

Hvad med udviklererfaring og værktøjsintegration?

Hvor intuitivt er Claude Codes CLI-miljø?

Claude Codes terminalbaserede design lægger vægt på minimal opsætning: efter installation af CLI kan udviklere direkte:

Udsted kommandoer som claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
Se streamingoutput fra testkørsler i realtid, commit diffs og refactoringforslag.
Integrer problemfrit med Git-arbejdsgange – commit, push, branching – uden at forlade terminalen.

Udviklere rapporterer, at Claude Code udmærker sig ved kollaborativ debugging: den har en intern "scratchpad", der logger ræsonnementstrin, hvilket gør det muligt for brugerne at inspicere mellemliggende beslutninger og forfine prompts iterativt. Native GitHub-integration strømliner yderligere kodegennemgange og generering af pull-requests.

Hvordan integreres Codex med eksisterende IDE-arbejdsgange?

OpenAI Codex tilgås oftest via GitHub Copilot—et plugin til Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim og JetBrains IDE'er. Vigtige integrationsfunktioner inkluderer:

Forslag til indlejret kode: Autofuldførelse i realtid for funktioner, klasser og hele moduler.
Chatbaseret assistance: Forklaring af kodestykker, oversættelse mellem sprog og find fejl ved hjælp af forespørgsler i naturligt sprog.
Multi-model support: Brugere kan vælge mellem Anthropics Claude 3.5 Sonnet, Googles Gemini 1.5 Pro og OpenAIs GPT-4o eller o1-preview for at få Copilot-forslag.

Copilots seneste gratis niveau (lanceret december 2024) tilbyder 2,000 månedlige kodefuldførelser og 50 chatbeskeder – hvilket giver adgang til Claude 3.5 Sonnet eller GPT-4o – hvilket gør Codex-drevet assistance mere tilgængelig for individuelle udviklere.

Begge værktøjer tilbyder robuste integrationer, men Claude Codes CLI-centrerede tilgang appellerer til udviklere, der er komfortable med terminalarbejdsgange og automatisering, hvorimod Codex via Copilot er ideel til dem, der foretrækker IDE-drevet, interaktiv kodningshjælp.

Hvordan hænger pris- og omkostningshensyn sammen?

Hvad er Claude Codes omkostningsfaktorer?

Claude Code opkræver gebyrer pr. million input- og output-tokens – omkostninger, der kan akkumuleres hurtigt:

Tidlige brugere rapporterer daglige udgifter på $50-$ 100 for vedvarende brug – sammenligneligt med at ansætte en juniorudvikler til en tilsvarende token-gennemstrømning.
De høje API-gebyrer kan være uoverkommelige for mindre teams eller uafhængige udviklere, hvilket gør telegrafiske kodestykker mulige, men storstilet refactoring dyr.
Derudover har problemer med automatiske opdateringer (f.eks. ændring af filejerskab på Ubuntu Server 24.02) ført til uplanlagte omkostninger til vedligeholdelse af implementeringen. Anthropic har udgivet løsninger, men disse driftsmæssige problemer er en ekstra byrde.

Virksomheder, der udnytter Claude Sonnet 4 via Amazon Bedrock eller Google Cloud Vertex AI, drager dog fordel af mængderabatter og længere kontekstvinduer – hvilket reducerer token-omkostningerne for store applikationer.

Hvordan er Codex prissat under Copilot?

Selve OpenAI Codex er tilgængelig via CoPilot abonnementsmodel:

Copilot Gratis (kun VS-kode): 2,000 fuldførelser og 50 chatbeskeder om måneden uden omkostninger – ideelt for hobbybrugere eller lejlighedsvis kodningshjælp.
Copilot Pro (Individuel): $10 pr. måned ($ 100 årligt) for ubegrænsede færdiggørelser, chat og support af flere filer i kontekst.
Copilot-virksomhed: 19 USD pr. bruger pr. måned med virksomhedsfunktioner (sikkerhed, overholdelse af regler og standarder).
Copilot Enterprise: 39 USD pr. bruger pr. måned oven i GitHub Enterprise Cloud-licenser (21 USD pr. bruger pr. måned).

For API-kun adgang til Codex CLI (og omgå Copilot) matcher priserne OpenAIs generelle tokenbaserede model, men Copilots medfølgende funktioner (IDE-integration, multimodeladgang) leverer ofte et bedre forhold mellem omkostninger og værdi for udviklere. Copilots gratis niveau sænker adgangsbarrieren dramatisk, mens virksomhedsplaner tilbyder forudsigelig budgettering for store organisationer.

Hvad er deres begrænsninger og udfordringer?

Hvor kommer Claude Code til kort?

Trods den imponerende argumentation:

Komplekse ingeniøropgaver: Claude Code udmærker sig ved ligefrem kodegenerering og refactoring, men kan have problemer med vidtstrakte arkitekturer med flere moduler – der kræver menneskelig overvågning for at sikre kodekvalitet og arkitektonisk sammenhæng.
Fejl ved automatisk opdatering: CLI'ens automatiske opdateringsfunktion har til tider ændret filejerskab på Linux-servere, hvilket har forstyrret kontinuerlige integrationspipelines, indtil de er blevet opdateret.
Høje driftsomkostninger: Som nævnt konkurrerer de daglige tokenudgifter med udviklerlønninger – hvilket udfordrer bæredygtigheden ved langvarig, tung brug.

Da Claude Code desuden er i begrænset forskningsforhåndsvisning, er nogle funktioner (f.eks. gengivelse af diffs i appen, understøttelse af brugerdefinerede plugins) stadig under udvikling – hvilket hindrer problemfri implementering i produktionsmiljøer.

Hvilke faldgruber står OpenAI Codex over for?

Codex, selvom det er kraftfuldt, kommer med sine egne forbehold:

Pålidelighed af flertrinsprompt: Codex kan vakle ved flertrinsopgaver eller dybt indlejrede opgaver – og generere lejlighedsvis ineffektiv eller forkert kode, der kræver manuel fejlfinding.
Sikkerheds- og biasproblemer: Fordi Codex er trænet på offentlige datalagre, kan det utilsigtet reproducere sårbare kodemønstre eller indeholde bias i træningsdataene. Forskning viser, at ~40% af koden genereret af GitHub Copilot i højrisikoscenarier indeholdt udnyttelige designfejl.
Varians i kodekvalitet: Demonstrationer afslører lejlighedsvise engangsbesynderligheder – f.eks. ordrige eller ineffektive kodestykker, der kræver flere hurtige iterationer for at forfine. Greg Brockman fra OpenAI har erkendt, at Codex nogle gange "ikke helt ved præcis, hvad du spørger om".

Derudover, selvom Copilots gratisniveau er generøst, tvinger det brugerne til at opgradere, når man når forbrugsgrænsen (2,000 fuldførelser/måned) – hvilket potentielt kan belaste budgetterne for mange samarbejdspartnere eller store kodningssessioner.

Hvilken er bedre til forskellige anvendelsesscenarier?

Skal individuelle udviklere vælge Claude Code eller Codex?

Hobbyister og studerende vil sandsynligvis favorisere Codex via Copilot GratisIngen startomkostninger, problemfri IDE-integration og adgang til flere LLM'er (f.eks. Sonnet 3.5, GPT-4o) for op til 2,000 færdiggørelser/måned. Dette muliggør hurtig eksperimentering og læring uden budgetbekymringer.
Uafhængige entreprenører or små hold kan finde Codex Pro ($10/md.) mere omkostningseffektivt – tilbyder ubegrænsede forslag, kontekstuel forståelse og redigering af flere filer – hvorimod Claude Codes token-omkostninger kan eskalere hurtigt på større opgaver.

Imidlertid strømbrugere som foretrækker terminalbaserede arbejdsgange, har brug for dybere introspektion i AI-ræsonnement og har budgetfleksibilitet, kan vælge Claude kode—især når man håndterer kompleks refactoring eller sikkerhedsfølsomme opgaver, hvor Claudes dybere ræsonnement betaler sig.

Hvad passer til store virksomheder og organisationer?

Claude Code (Opus 4/Sonnet 4 via Bedrock/Vertex AI) appellerer til virksomheder, der kræver robust hybrid ræsonnement, langsigtet kontekstbevaring og brugerdefineret implementering i sikre cloudmiljøer. Volumenlicenser og SLA'er til virksomheder hjælper med at amortisere tokenomkostninger på tværs af store udviklingsteams.
OpenAI Codex (Copilot Erhverv/Enterprise) henvender sig til store teams, der ønsker problemfri IDE-integration, centraliseret fakturering og indbyggede funktioner til overholdelse af regler og standarder. Copilots understøttelse af flere LLM'er giver fleksibilitet til at vælge Claude 3.5 eller OpenAI's GPT-varianter under en forudsigelig abonnementsmodel.

Til sikkerhedsfokuserede teamsClaude Codes demonstrerede fordel inden for exploit detection (57.5% vs. Codex' 32.5% BountyBench exploit rate) kan være afgørende – især i sårbarhedsvurdering og automatiserede patchgenereringsworkflows. Omvendt prioriterer organisationer hurtig adoption og omkostningsforudsigelighed hælder ofte mod Copilots abonnementsniveauer, som kombinerer Codex-funktioner med GitHubs omfattende økosystem.

Konklusion

Claude Code og OpenAI Codex bringer hver især forskellige styrker til AI-assisteret kodning. Claude kode skiller sig ud ved sin hybrid-ræsonnement-arkitektur, terminalcentrerede arbejdsgang og overlegne ydeevne på komplekse opgaver med flere trin – omend til en højere pris og med nogle operationelle forbehold. OpenAI Codex, især når den tilgås via GitHub Copilot, tilbyder en mere tilgængelig, IDE-drevet oplevelse med forudsigelige abonnementspriser, hvilket gør den ideel for individuelle udviklere og organisationer, der søger nem integration.

I sidste ende afhænger det "bedre" valg af specifikke prioriteter: hvis dybdegående ræsonnement, sikkerhedstest og kommandolinjeautomatisering er altafgørende—Claude kode kan være investeringen værd. Hvis omkostningsbesparing, hurtig IDE-integration og samarbejdsbaseret kodning er i fokus—Codex via Copilot leverer robuste funktioner med minimal friktion. I takt med at AI-drevet kodning fortsætter med at udvikle sig, skal udviklere og organisationer afveje disse afvejninger og ofte udnytte begge værktøjer i komplementære roller for at maksimere produktivitet og kodekvalitet.

Kom godt i gang

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

***Vi er glade for at kunne meddele, at CometAPI nu fuldt ud understøtter den effektive Claude Code.***Hvad betyder det for dig?

Topfunktioner inden for kunstig intelligens: Generer, fejlfind og optimer nemt kode ved hjælp af modeller, der er bygget specifikt til udviklere.

Fleksibelt modelvalg: Vores omfattende udvalg af modeller giver dig mulighed for at udvikle mere problemfrit.
Problemfri integration: API'er er altid tilgængelige. Integrer Claude Code direkte i din eksisterende arbejdsgang på få minutter.

Klar til at bruge Claude Code? For at begynde, skal du udforske modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner.

Udviklere kan få adgang til den seneste Claude 4 API (Frist for offentliggørelse af artiklen): Claude Opus 4 API og Claude Sonnet 4 API ved CometAPIFor at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guidefor detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Se også Sådan installerer og kører du Claude Code via CometAPI? Den ultimative guide