Claude Code vs. OpenAI Codex: Was ist besser?

Zwei der führenden Konkurrenten im Bereich Coding sind Claude Code, entwickelt von Anthropic, und OpenAI-Codex, integriert in Tools wie GitHub Copilot. Doch welches dieser KI-Systeme ist für die moderne Softwareentwicklung wirklich das Beste? Dieser Artikel untersucht ihre Architekturen, Leistung, Entwicklererfahrung, Kostenüberlegungen und Einschränkungen und bietet eine umfassende Analyse basierend auf den neuesten Nachrichten und Benchmarks.

Was sind Claude Code und OpenAI Codex?

Claude Code: Ein terminalbasierter Agent zum Codieren

Claude Code ist Anthropics agentenbasierte Kommandozeilenschnittstelle (CLI), die für die direkte Delegierung wichtiger Engineering-Aufgaben vom Terminal aus konzipiert wurde. Basierend auf dem Sonnet-Modell von Claude 3.7 bietet es:

• Durchsuchen und lesen Sie vorhandene Codebasen.
• Bearbeiten und refaktorieren Sie Dateien.
• Schreiben und Ausführen von Tests.
• Verwalten Sie Git-Workflows – Commit, Push und Merge.

Erste Tests zeigen, dass Claude Code Aufgaben bewältigen kann, die mehr als 45 Minuten manuellen Aufwand erfordern. Dies vereinfacht testgetriebene Entwicklung, Debugging und umfangreiches Refactoring. Die native GitHub-Integration gewährleistet CLI-Ausgabestreaming in Echtzeit, während die Unterstützung von „Long-Running Commands“ die autonome Bearbeitung mehrstufiger Projekte ermöglicht.

OpenAI Codex: Das Rückgrat der KI-Codegenerierung

OpenAI Codex ist ein spezialisiertes Sprachmodell, das auf umfangreichen öffentlichen Code-Repositories trainiert wurde. Seit Mai 2025 unterstützt es GitHub Copilot und verschiedene API-Endpunkte. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Übersetzen von Eingabeaufforderungen in natürlicher Sprache in ausführbaren Code (z. B. Erstellen von JavaScript-Spielen oder Generieren von Data-Science-Diagrammen in Python).
• Schnittstelle zu Diensten von Drittanbietern wie Mailchimp, Microsoft Word, Spotify und Google Kalender.
• Einbetten von Sicherheitsbeschränkungen zum Ablehnen bösartiger Anfragen (z. B. Malware, Exploits) in einer eingeschränkten Containerumgebung, um Risiken zu minimieren.

Codex-1 demonstriert beispielsweise die Koreferenzauflösung und ermöglicht so eine mehrstufige Codesynthese, während Codex CLI (eingeführt 2024) es Entwicklern ermöglicht, Codex direkt vom Terminal aus für benutzerdefinierte Arbeitsabläufe zu nutzen.

Wie schneiden ihre Kernarchitekturen und -modelle im Vergleich ab?

Was liegt den KI-Modellen von Claude Code zugrunde?

Claude Code nutzt in seiner Grundlage Claude 3.7 Sonett– ein von Anthropic eingeführtes Hybrid-Reasoning-Modell. Seit seiner Einführung hat Anthropic die Modellaktualisierungen beschleunigt, was in der Veröffentlichung von im März 2025 gipfelte. Claude Opus 4 kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Claude Sonnet 4Diese neuen Claude 4-Varianten bieten:

• Hybrides Denken zur Lösung komplexer Probleme versus schnellerer Werkzeugeinsatz.
• Bis zu sieben Stunden autonomer Betrieb (für Opus 4).
• 65 % weniger Tastenkombinationen und verbesserte Kontextspeicherung für langfristige Aufgaben.
• Funktionen wie „Denkenzusammenfassungen“ für transparente Erkenntnisse zum Schlussfolgerungsprozess und ein Beta-Modus „Erweitertes Denken“ zur Optimierung zwischen Schlussfolgerungstiefe und Tool-Aufruf.

Opus 4 und Sonnet 4 übertreffen die Modelle der Konkurrenz und übertreffen Googles Gemini 2.5 Pro, OpenAIs o3 Reasoning und GPT-4.1 bei den Benchmarks für Codierung und Tool-Nutzung.

Wie ist OpenAI Codex aufgebaut?

OpenAI Codex basiert auf der GPT-Architektur und ist auf codespezifische Korpora abgestimmt. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• Parameterskala: Codex-Varianten haben bis zu 12 Milliarden Parameter (Codex 1).
• Sicherheitsschichten: Eine eingeschränkte Containerumgebung verringert das Risiko der Ausführung von Schadcode; die Koreferenzauflösung verbessert die mehrstufige Eingabeaufforderungsverarbeitung.
• Multimodale Schnittstellen: Obwohl Codex hauptsächlich textbasiert ist, lässt es sich in IDEs (z. B. VS Code) integrieren und unterstützt Service-APIs von Drittanbietern.
• Kontinuierliche Verbesserungen: Ab Mitte 2025 iteriert OpenAI auf Codex, um ein besseres Multi-File-Reasoning zu erreichen, es bleiben jedoch einige Einschränkungen beim schrittweisen Debuggen bestehen.

Worin unterscheiden sich ihre Codierungsfähigkeiten und ihre Leistung?

Was verraten Benchmarks?

Bei gängigen Programmier-Benchmarks weisen Claude-Modelle einen deutlichen Leistungsvorteil auf:

• HumanEval: Claude 3.5 Sonnet erreichte 92 % gegenüber 4 % für GPT-90.2o.
• SWE-Bank (Fehlerbehebung für mehrere Dateien): Claude 3.7 Sonnet erreichte eine Genauigkeit von 70.3 %, während OpenAIs o1/o3-mini bei etwa 49 % lag.

Diese Ergebnisse unterstreichen die überlegene Argumentationsfähigkeit von Claude 3.7 in realen Debugging-Szenarien – das Beheben von Fehlern in mehreren Dateien und die Synthese komplexer Lösungen sind präziser als bei Codex-basierten Modellen.

Wie schlagen sie sich bei Aufgaben der realen Welt?

Im Rahmen der jüngsten „BountyBench“-Cybersicherheitsexperimente (Mai 2025) wurden Agenten verglichen – darunter Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro und Claude 3.7 Sonnet. Ergebnisse:

• Verteidigungsleistung (Patch): OpenAI Codex CLI erreichte eine Patch-Erfolgsrate von 90 % (entspricht einem Geldwert von 14,422 US-Dollar). Claude Code folgte dicht dahinter mit 87.5 % (entspricht 13,286 US-Dollar).
• Angriffsleistung (Exploit): Claude Code führte mit 57.5 ​​% Exploit-Erfolg (ca. 7,425 US-Dollar), während Codex CLI nur 32.5 % erreichte (entspricht 4,200 US-Dollar).

Während Codex sich also durch Patching- und Verteidigungsaufgaben auszeichnet, weist Claude Code stärkere offensive Fähigkeiten bei der Erkennung und Ausnutzung von Schwachstellen auf – was seine erweiterten Denkfähigkeiten in Sicherheitskontexten widerspiegelt.

Darüber hinaus zeigten Benchmarks bei Anthropics „Code w/Claude“-Event (22. Mai 2025), dass Claude Opus 4 bei Codierungsproblemen sowohl hinsichtlich der Geschwindigkeit als auch der Qualität besser abschnitt als OpenAIs ChatGPT o3 – wodurch der langjährige Kompromiss zwischen detaillierter Argumentation und Reaktionszeiten verringert wurde.

Wie steht es um die Erfahrung der Entwickler und die Integration der Tools?

Wie intuitiv ist die CLI-Umgebung von Claude Code?

Das terminalbasierte Design von Claude Code legt Wert auf minimale Einrichtung: Nach der Installation der CLI können Entwickler direkt:

• Geben Sie Befehle ein wie claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
• Zeigen Sie Streaming-Ausgaben von Testläufen, Commit-Diffs und Refactoring-Vorschlägen in Echtzeit an.
• Nahtlose Integration mit Git-Workflows (Commit, Push, Branching), ohne das Terminal zu verlassen.

Entwickler berichten, dass Claude Code beim kollaborativen Debuggen glänzt: Es verfügt über einen internen „Notizblock“, der die Denkschritte protokolliert, sodass Nutzer Zwischenentscheidungen überprüfen und Eingabeaufforderungen iterativ verfeinern können. Die native GitHub-Integration vereinfacht Code-Reviews und die Generierung von Pull-Requests zusätzlich.

Wie lässt sich Codex in vorhandene IDE-Workflows integrieren?

Der Zugriff auf OpenAI Codex erfolgt am häufigsten über GitHub-Copilot– ein Plugin für Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim und JetBrains IDEs. Zu den wichtigsten Integrationsfunktionen gehören:

• Vorschläge für Inline-Code: Echtzeit-Autovervollständigung für Funktionen, Klassen und ganze Module.
• Chatbasierte Unterstützung: Erklären von Codeausschnitten, Übersetzen zwischen Sprachen und Auffinden von Fehlern mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache.
• Unterstützung mehrerer Modelle: Benutzer können für Copilot-Vorschläge zwischen Anthropics Claude 3.5 Sonnet, Googles Gemini 1.5 Pro und OpenAIs GPT-4o oder o1-preview wählen.

Die neueste kostenlose Stufe von Copilot (eingeführt im Dezember 2024) bietet 2,000 Code-Vervollständigungen pro Monat und 50 Chat-Nachrichten – und gewährt Zugriff auf Claude 3.5 Sonnet oder GPT-4o – wodurch die Codex-basierte Unterstützung für einzelne Entwickler zugänglicher wird.

Beide Tools bieten robuste Integrationen, aber der CLI-zentrierte Ansatz von Claude Code spricht Entwickler an, die mit Terminal-Workflows und Automatisierung vertraut sind, während Codex über Copilot ideal für diejenigen ist, die IDE-gesteuerte, interaktive Codierungsunterstützung bevorzugen.

Wie sehen die Preis- und Kostenüberlegungen aus?

Was sind die Kostenfaktoren von Claude Code?

Claude Code berechnet Gebühren pro Million Eingabe- und Ausgabetoken – Kosten, die sich schnell summieren können:

• Erste Benutzer berichten von täglichen Ausgaben von 50–100 US-Dollar für die dauerhafte Nutzung – vergleichbar mit der Einstellung eines Junior-Entwicklers für einen gleichwertigen Token-Durchsatz.
• Die hohen API-Gebühren können für kleinere Teams oder unabhängige Entwickler unerschwinglich sein, sodass telegrafische Code-Schnipsel zwar möglich, umfangreiches Refactoring jedoch teuer ist.
• Darüber hinaus führten Probleme mit automatischen Updates (z. B. die Änderung der Dateieigentümerschaft unter Ubuntu Server 24.02) zu ungeplantem Mehraufwand bei der Bereitstellungswartung. Anthropic hat zwar Workarounds veröffentlicht, doch diese Betriebsprobleme stellen eine zusätzliche Belastung dar.

Unternehmen, die Claude Sonnet 4 über Amazon Bedrock oder Google Cloud Vertex AI nutzen, profitieren jedoch von Mengenrabatten und längeren Kontextfenstern, wodurch die Token-Kosten für groß angelegte Anwendungen gesenkt werden.

Wie wird Codex unter Copilot berechnet?

Der Zugriff auf OpenAI Codex selbst erfolgt über die Copilot Abonnementmodell:

• Copilot Free (nur VS Code): 2,000 Abschlüsse und 50 Chat-Nachrichten pro Monat kostenlos – ideal für Hobbyisten oder gelegentliche Unterstützung beim Codieren.
• Copilot Pro (Einzelperson): 10  pro Monat (100  jährlich) für unbegrenzte Vervollständigungen, Chat und Kontextunterstützung für mehrere Dateien.
• Copilot Business: 19 $ pro Benutzer und Monat mit Enterprise-Funktionen (Sicherheit, Compliance).
• Copilot Enterprise: 39  pro Benutzer und Monat zusätzlich zu den GitHub Enterprise Cloud-Lizenzen (21  pro Benutzer und Monat).

Für den reinen API-Zugriff auf Codex CLI (unter Umgehung von Copilot) entsprechen die Preise dem allgemeinen tokenbasierten Modell von OpenAI. Die gebündelten Funktionen von Copilot (IDE-Integration, Multi-Modell-Zugriff) bieten Entwicklern jedoch oft ein besseres Preis-Leistungs-Verhältnis. Das kostenlose Kontingent von Copilot senkt die Einstiegshürde deutlich, während Enterprise-Tarife eine planbare Budgetplanung für große Unternehmen ermöglichen.

Was sind ihre Grenzen und Herausforderungen?

Wo greift Claude Code zu kurz?

Trotz seiner eindrucksvollen Begründung:

• Komplexe Engineering-Aufgaben: Claude Code zeichnet sich durch unkomplizierte Codegenerierung und Refactoring aus, hat jedoch bei weitläufigen Architekturen mit mehreren Modulen Probleme, da menschliche Überwachung erforderlich ist, um die Codequalität und architektonische Kohärenz sicherzustellen.
• Störungen bei der automatischen Aktualisierung: Die automatische Update-Funktion der CLI hat zeitweise den Dateibesitz auf Linux-Servern geändert und so kontinuierliche Integrations-Pipelines unterbrochen, bis ein Patch installiert wurde.
• Hohe Betriebskosten: Wie bereits erwähnt, stehen die täglichen Token-Ausgaben denen der Entwicklergehälter in nichts nach, was die Nachhaltigkeit bei langfristiger, intensiver Nutzung erschwert.

Da sich Claude Code zudem in einer eingeschränkten Forschungsvorschau befindet, befinden sich einige Funktionen (z. B. In-App-Rendering von Diffs, Unterstützung für benutzerdefinierte Plug-Ins) noch in der Entwicklung, was eine nahtlose Übernahme in Produktionsumgebungen verhindert.

Welche Fallstricke gibt es bei OpenAI Codex?

Codex ist zwar leistungsstark, bringt aber auch seine eigenen Einschränkungen mit sich:

• Zuverlässigkeit der mehrstufigen Eingabeaufforderung: Codex kann bei mehrstufigen oder tief verschachtelten Aufgaben ins Stocken geraten und gelegentlich ineffizienten oder falschen Code generieren, der manuell debuggt werden muss.
• Sicherheitsbedenken und Bedenken hinsichtlich Voreingenommenheit: Da Codex auf öffentlichen Repositorien trainiert wird, kann es unbeabsichtigt anfällige Codemuster reproduzieren oder in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen übernehmen. Untersuchungen zeigen, dass etwa 40 % des von GitHub Copilot in Hochrisikoszenarien generierten Codes ausnutzbare Designfehler enthielten.
• Abweichungen in der Codequalität: Demonstrationen offenbaren gelegentliche, einmalige Macken – z. B. ausführliche oder ineffiziente Codefragmente, deren Verfeinerung mehrere schnelle Iterationen erfordert. Greg Brockman von OpenAI hat eingeräumt, dass Codex manchmal „nicht ganz genau weiß, was Sie fragen“.

Darüber hinaus ist die kostenlose Version von Copilot zwar großzügig, das Erreichen der Nutzungsobergrenze (2,000 Abschlüsse/Monat) zwingt die Benutzer jedoch zu einem Upgrade – was bei intensiver Zusammenarbeit oder großen Codierungssitzungen möglicherweise das Budget strapaziert.

Was ist für verschiedene Anwendungsfälle besser?

Sollten einzelne Entwickler Claude Code oder Codex wählen?

• Bastler und Studenten wird wahrscheinlich begünstigen Codex über Copilot Free: Keine Vorabkosten, nahtlose IDE-Integration und Zugriff auf mehrere LLMs (z. B. Sonnet 3.5, GPT-4o) für bis zu 2,000 Abschlüsse pro Monat. Dies ermöglicht schnelles Experimentieren und Lernen ohne Budgetsorgen.
• Unabhängige Auftragnehmer or kleine Teams vielleicht finden Codex Pro (10 $/Monat) ist kostengünstiger – bietet unbegrenzte Vorschläge, kontextuelles Verständnis und die Bearbeitung mehrerer Dateien –, während die Token-Kosten von Claude Code bei größeren Aufgaben schnell in die Höhe schnellen können.

Aber, Power-User die terminalbasierte Workflows bevorzugen, tiefere Einblicke in die KI-Argumentation benötigen und über Budgetflexibilität verfügen, könnten sich für Claude Code– insbesondere bei komplexen Refactoring- oder sicherheitsrelevanten Aufgaben, bei denen sich Claudes tiefere Argumentation auszahlt.

Was ist für Unternehmen und große Organisationen geeignet?

• Claude Code (Opus 4/Sonett 4 über Bedrock/Vertex AI) Geeignet für Unternehmen, die robustes Hybrid-Reasoning, langfristige Kontextspeicherung und individuelle Bereitstellung in sicheren Cloud-Umgebungen benötigen. Volumenlizenzen und Enterprise-SLAs helfen, die Token-Kosten in großen Entwicklungsteams zu amortisieren.
• OpenAI Codex (Copilot Business/Enterprise) richtet sich an große Teams, die eine nahtlose IDE-Integration, zentrale Abrechnung und integrierte Compliance-Funktionen wünschen. Die Unterstützung mehrerer LLMs durch Copilot bietet die Flexibilität, zwischen Claude 3.5 oder den GPT-Varianten von OpenAI im Rahmen eines vorhersehbaren Abonnementmodells zu wählen.

Für sicherheitsorientierte Teams, kann der nachgewiesene Vorsprung von Claude Code bei der Exploit-Erkennung (57.5 % gegenüber Codex' 32.5 % BountyBench-Exploit-Rate) entscheidend sein – insbesondere bei der Schwachstellenanalyse und automatisierten Patch-Generierungs-Workflows. Umgekehrt priorisieren Organisationen schnelle Akzeptanz kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Kostenvorhersehbarkeit tendieren oft zu den Abonnementstufen von Copilot, die Codex-Funktionen mit dem umfangreichen Ökosystem von GitHub bündeln.

Fazit

Claude Code und OpenAI Codex bringen jeweils unterschiedliche Stärken in die KI-gestützte Codierung ein. Claude Code zeichnet sich durch seine Hybrid-Reasoning-Architektur, seinen terminalzentrierten Workflow und seine überlegene Leistung bei komplexen, mehrstufigen Aufgaben aus – allerdings zu einem höheren Preis und mit einigen betrieblichen Einschränkungen. OpenAI-Codex, insbesondere beim Zugriff über GitHub Copilot, bietet eine zugänglichere, IDE-gesteuerte Erfahrung mit vorhersehbaren Abonnementpreisen und ist daher ideal für einzelne Entwickler und Organisationen, die eine einfache Integration anstreben.

Letztendlich hängt die „bessere“ Wahl von bestimmten Prioritäten ab: Wenn tiefgründiges Denken, Sicherheitstests und Befehlszeilenautomatisierung im Vordergrund stehen –Claude Code kann die Investition wert sein. Wenn Kosteneinsparungen, schnelle IDE-Integration und kollaboratives Programmieren im Mittelpunkt stehen –Codex über Copilot bietet robuste Funktionen bei minimaler Reibung. Da sich KI-gesteuertes Coding weiterentwickelt, müssen Entwickler und Unternehmen diese Kompromisse abwägen und oft beide Tools in komplementären Rollen nutzen, um Produktivität und Codequalität zu maximieren.

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Siehe auch Wie installiere und führe ich Claude Code über CometAPI aus? Der ultimative Leitfaden