Claude Code vs OpenAI Codex: ¿Cuál es mejor?

Dos de los principales contendientes en codificación son Código de Claude, desarrollado por Anthropic, y Códice OpenAI, integrado en herramientas como GitHub Copilot. Pero ¿cuál de estos sistemas de IA destaca realmente en el desarrollo de software moderno? Este artículo profundiza en sus arquitecturas, rendimiento, experiencia del desarrollador, consideraciones de costo y limitaciones, ofreciendo un análisis exhaustivo basado en las últimas noticias y benchmarks.

¿Qué son Claude Code y OpenAI Codex?

Claude Code: un agente basado en terminal para codificación

Claude Code es la interfaz de línea de comandos (CLI) de Anthropic, diseñada para delegar importantes tareas de ingeniería directamente desde la terminal. Basada en el modelo Claude 3.7 Sonnet, permite:

Busque y lea bases de código existentes.
Editar y refactorizar archivos.
Escribir y ejecutar pruebas.
Administrar flujos de trabajo de Git: confirmación, envío y fusión.

Las primeras pruebas indican que Claude Code puede gestionar tareas que requieren más de 45 minutos de esfuerzo manual, optimizando el desarrollo basado en pruebas, la depuración y la refactorización a gran escala. La integración nativa con GitHub garantiza la transmisión de salida CLI en tiempo real, mientras que la compatibilidad con comandos de larga duración le permite abordar proyectos de varias etapas de forma autónoma.

OpenAI Codex: la columna vertebral de la generación de código de IA

OpenAI Codex es un modelo de lenguaje especializado, entrenado en amplios repositorios de código público. Desde mayo de 2025, impulsa GitHub Copilot y varios endpoints de API. Sus principales características incluyen:

Traducir indicaciones en lenguaje natural a código ejecutable (por ejemplo, crear juegos en JavaScript o generar gráficos de ciencia de datos en Python).
Interfaz con servicios de terceros como Mailchimp, Microsoft Word, Spotify y Google Calendar.
Incorporar restricciones de seguridad para rechazar solicitudes maliciosas (por ejemplo, malware, exploits) dentro de un entorno de contenedores restringido para minimizar los riesgos.

Codex-1, por ejemplo, demuestra la resolución de correferencia, lo que permite la síntesis de código de varios pasos, mientras que Codex CLI (introducido en 2024) permite a los desarrolladores aprovechar Codex directamente desde la terminal para flujos de trabajo personalizados.

¿Cómo se comparan sus arquitecturas y modelos centrales?

¿Qué hay detrás de los modelos de IA de Claude Code?

En sus inicios, Claude Code se basa en Soneto de Claudio 3.7—un modelo de razonamiento híbrido presentado por Anthropic. Desde su presentación, Anthropic ha acelerado las actualizaciones del modelo, culminando con el lanzamiento en marzo de 2025 de Claude Opus 4 y Soneto de Claude 4Estas nuevas variantes de Claude 4 cuentan con:

Razonamiento híbrido para la resolución de problemas complejos versus uso de herramientas más rápido.
Hasta siete horas de funcionamiento autónomo (para Opus 4).
65% menos de atajos y retención de contexto mejorada para tareas a largo plazo.
Características como “resúmenes de pensamiento” para obtener información de razonamiento transparente y un modo beta de “pensamiento extendido” para optimizar entre la profundidad del razonamiento y la invocación de herramientas.

Opus 4 y Sonnet 4 superan a los modelos de la competencia, superando a Gemini 2.5 Pro de Google, el razonamiento o3 de OpenAI y GPT-4.1 en puntos de referencia de codificación y uso de herramientas.

¿Cómo está diseñado el OpenAI Codex?

OpenAI Codex se basa en la arquitectura GPT, optimizada para corpus específicos de código. Sus características principales incluyen:

Escala de parámetros: Las variantes del Codex tienen hasta 12 mil millones de parámetros (Codex 1).
Capas de seguridad: Un entorno de contenedor restringido reduce el riesgo de ejecución de código malicioso; la resolución de correferencia mejora el procesamiento de indicaciones de varios pasos.
Interfaces multimodales: Aunque se basa principalmente en texto, Codex se integra con IDE (por ejemplo, VS Code) y admite API de servicios de terceros.
Mejoras continuas: A mediados de 2025, OpenAI estará iterando en Codex para lograr un mejor razonamiento de múltiples archivos, aunque persisten algunas limitaciones en la depuración paso a paso.

¿En qué se diferencian sus capacidades de codificación y su rendimiento?

¿Qué revelan los puntos de referencia?

En los puntos de referencia de codificación más populares, los modelos de Claude demuestran una importante ventaja en el rendimiento:

evaluación humana:Claude 3.5 Sonnet obtuvo un 92% frente al 4% de GPT-90.2o.
banco SWE (corrección de errores de varios archivos): Claude 3.7 Sonnet logró una precisión del 70.3 %, mientras que o1/o3-mini de OpenAI rondó el 49 %.

Estos resultados subrayan el razonamiento superior de Claude 3.7 en escenarios de depuración del mundo real, corrigiendo errores de múltiples archivos y sintetizando soluciones complejas con mayor precisión que los modelos basados en Codex.

¿Cómo se desempeñan en tareas del mundo real?

Experimentos recientes de ciberseguridad de "BountyBench" (mayo de 2025) compararon agentes, como Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro y Claude 3.7 Sonnet. Resultados:

Rendimiento de defensa (parche): OpenAI Codex CLI logró una tasa de éxito de parches del 90% (equivalente a $14,422 en valor monetario). Claude Code le siguió de cerca con un 87.5% (equivalente a$ 13,286).
Rendimiento de la ofensiva (exploit): Claude Code lideró con un éxito de explotación del 57.5 % (aproximadamente $7,425), mientras que Codex CLI alcanzó solo el 32.5 % (equivalente a$ 4,200).

Así, mientras que Codex se destaca en tareas de parcheo y defensa, Claude Code muestra capacidades ofensivas más fuertes en la detección y explotación de vulnerabilidades, lo que refleja sus capacidades de razonamiento extendidas en contextos de seguridad.

Además, en el evento “Code w/Claude” de Anthropic (22 de mayo de 2025), los puntos de referencia demostraron que Claude Opus 4 superó a ChatGPT o3 de OpenAI tanto en velocidad como en calidad en problemas de codificación, lo que redujo la antigua disyuntiva entre razonamiento detallado y tiempos de respuesta.

¿Qué pasa con la experiencia del desarrollador y la integración de herramientas?

¿Qué tan intuitivo es el entorno CLI de Claude Code?

El diseño basado en terminal de Claude Code enfatiza una configuración mínima: después de instalar la CLI, los desarrolladores pueden directamente:

Emite comandos como claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
Vea resultados de transmisión en tiempo real de ejecuciones de pruebas, diferencias de confirmación y sugerencias de refactorización.
Integre sin problemas con los flujos de trabajo de Git (confirmación, envío, ramificación) sin salir de la terminal.

Los desarrolladores informan que Claude Code destaca en la depuración colaborativa: mantiene un "bloc de notas" interno que registra los pasos de razonamiento, lo que permite a los usuarios inspeccionar decisiones intermedias y refinar las indicaciones iterativamente. La integración nativa con GitHub agiliza aún más las revisiones de código y la generación de solicitudes de extracción.

¿Cómo se integra Codex con los flujos de trabajo IDE existentes?

El acceso más común al OpenAI Codex es a través de Copiloto de GitHub—Un complemento para los IDE de Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim y JetBrains. Sus principales funciones de integración incluyen:

Sugerencias de código en línea: Completado automático en tiempo real para funciones, clases y módulos completos.
Asistencia basada en chat: Explicar fragmentos de código, traducir entre idiomas y encontrar errores mediante consultas en lenguaje natural.
Soporte multimodelo: Los usuarios pueden elegir entre Claude 3.5 Sonnet de Anthropic, Gemini 1.5 Pro de Google y GPT-4o o o1-preview de OpenAI para obtener sugerencias de Copilot.

El último nivel gratuito de Copilot (lanzado en diciembre de 2024) ofrece 2,000 finalizaciones de código mensuales y 50 mensajes de chat, lo que otorga acceso a Claude 3.5 Sonnet o GPT-4o, lo que hace que la asistencia impulsada por Codex sea más accesible para los desarrolladores individuales.

Ambas herramientas ofrecen integraciones sólidas, pero el enfoque centrado en CLI de Claude Code atrae a los desarrolladores que se sienten cómodos con los flujos de trabajo de la terminal y la automatización, mientras que Codex a través de Copilot es ideal para aquellos que prefieren la asistencia de codificación interactiva impulsada por IDE.

¿Cómo se comparan las consideraciones de precios y costos?

¿Cuáles son los factores de costo de Claude Code?

Claude Code cobra por millón de tokens de entrada y salida, costos que pueden acumularse rápidamente:

Los primeros usuarios informan gastos diarios de entre 50 y 100 dólares por un uso sostenido, comparable a contratar a un desarrollador junior para un rendimiento de tokens equivalente.
Las altas tarifas de la API pueden resultar prohibitivas para equipos pequeños o desarrolladores independientes, lo que hace que los fragmentos de código telegráficos sean viables, pero la refactorización a gran escala sea costosa.
Además, los problemas de actualización automática (por ejemplo, la modificación de la propiedad de los archivos en Ubuntu Server 24.02) han generado gastos generales imprevistos para el mantenimiento de la implementación. Anthropic ha publicado soluciones alternativas, pero estos problemas operativos suponen una carga adicional.

Sin embargo, las empresas que aprovechan Claude Sonnet 4 a través de Amazon Bedrock o Google Cloud Vertex AI se benefician de descuentos por volumen y ventanas de contexto más largas, lo que mitiga los costos de los tokens para aplicaciones a gran escala.

¿Cómo se fija el precio de Codex en Copilot?

Se puede acceder al propio OpenAI Codex a través de Copilot modelo de suscripción:

Copiloto gratuito (solo código VS): 2,000 finalizaciones y 50 mensajes de chat por mes sin costo: ideal para aficionados o asistencia ocasional con la codificación.
Copiloto Pro (Individual): $10 por mes ($ 100 al año) para finalizaciones ilimitadas, chat y soporte de contexto de múltiples archivos.
Negocio de copiloto: $19 por usuario por mes con funciones empresariales (seguridad, cumplimiento).
Copiloto Enterprise: $39 por usuario por mes además de las licencias de GitHub Enterprise Cloud ($ 21 por usuario por mes).

Para el acceso exclusivo a la API de Codex CLI (sin Copilot), el precio se ajusta al modelo general basado en tokens de OpenAI, pero las funciones incluidas en Copilot (integración con IDE, acceso multimodelo) suelen ofrecer una mejor relación calidad-precio para los desarrolladores. El plan gratuito de Copilot reduce drásticamente la barrera de entrada, mientras que los planes empresariales ofrecen un presupuesto predecible para grandes organizaciones.

¿Cuáles son sus limitaciones y desafíos?

¿En qué aspectos se queda corto Claude Code?

A pesar de su impresionante razonamiento:

Tareas de ingeniería complejas: Claude Code se destaca en la generación y refactorización de código directo, pero puede tener dificultades con arquitecturas extensas y de múltiples módulos, lo que requiere supervisión humana para garantizar la calidad del código y la coherencia arquitectónica.
Fallos en la actualización automática: La función de actualización automática de la CLI a veces ha alterado la propiedad de los archivos en servidores Linux, interrumpiendo los procesos de integración continua hasta que se solucione el problema.
Alto costo operativo: Como se señaló, los gastos diarios de tokens rivalizan con los salarios de los desarrolladores, lo que desafía la sostenibilidad para un uso intensivo a largo plazo.

Además, debido a que Claude Code se encuentra en una vista previa de investigación limitada, algunas características (por ejemplo, representación de diferencias en la aplicación, compatibilidad con complementos personalizados) aún están en desarrollo, lo que dificulta su adopción sin problemas para entornos de producción.

¿A qué peligros se enfrenta OpenAI Codex?

El Codex, aunque potente, tiene sus propias advertencias:

Confiabilidad de indicaciones en varios pasos: Codex puede fallar en tareas de varios pasos o profundamente anidadas, generando ocasionalmente código ineficiente o incorrecto que requiere depuración manual.
Preocupaciones de seguridad y sesgo: Dado que Codex se entrena en repositorios públicos, puede reproducir inadvertidamente patrones de código vulnerables o contener sesgos presentes en los datos de entrenamiento. Las investigaciones muestran que aproximadamente el 40 % del código generado por GitHub Copilot en escenarios de alto riesgo contenía fallas de diseño explotables.
Variación de la calidad del código: Las demostraciones revelan ocasionalmente peculiaridades, como fragmentos de código extensos o ineficientes que requieren múltiples iteraciones para refinarlos. Greg Brockman, de OpenAI, ha reconocido que Codex a veces "no entiende exactamente qué se le está preguntando".

Además, si bien el nivel gratuito de Copilot es generoso, alcanzar el límite de uso (2,000 finalizaciones/mes) obliga a los usuarios a actualizar, lo que puede estirar los presupuestos para colaboradores intensivos o sesiones de codificación de gran tamaño.

¿Cuál es mejor para diferentes casos de uso?

¿Deberían los desarrolladores individuales elegir Claude Code o Codex?

Aficionados y estudiantes Probablemente favorecerá Codex vía Copilot Free: Sin costo inicial, integración fluida con IDE y acceso a múltiples LLM (p. ej., Sonnet 3.5, GPT-4o) para completar hasta 2,000 cursos al mes. Esto facilita la experimentación y el aprendizaje rápidos sin preocupaciones presupuestarias.
Contratistas independientes or equipos pequeños puede encontrar Códice Pro ($10/mes) es más rentable (ofrece sugerencias ilimitadas, comprensión contextual y edición de múltiples archivos), mientras que los costos simbólicos de Claude Code pueden aumentar rápidamente en tareas más grandes.

Sin embargo, usuarios avanzados Quienes prefieren flujos de trabajo basados en terminales, necesitan una introspección más profunda en el razonamiento de la IA y tienen flexibilidad presupuestaria pueden optar por Código de Claude—especialmente cuando se abordan refactorizaciones complejas o tareas sensibles de seguridad donde el razonamiento más profundo de Claude da sus frutos.

¿Qué es lo que conviene a las empresas y grandes organizaciones?

Claude Code (Opus 4/Soneto 4 vía Bedrock/Vertex AI) Resulta atractivo para empresas que requieren un razonamiento híbrido robusto, retención de contexto a largo plazo e implementación personalizada en entornos de nube seguros. Las licencias por volumen y los SLA empresariales ayudan a amortizar los costos de tokens en grandes equipos de desarrollo.
OpenAI Codex (Copiloto de Negocios/Empresas) Dirigido a equipos grandes que buscan una integración fluida con IDE, facturación centralizada y funciones de cumplimiento integradas. La compatibilidad de Copilot con múltiples LLM ofrece flexibilidad para elegir entre Claude 3.5 o las variantes GPT de OpenAI con un modelo de suscripción predecible.

Para los ensayos clínicos de CRISPR, equipos centrados en la seguridadLa ventaja demostrada de Claude Code en la detección de exploits (57.5 % frente al 32.5 % de tasa de exploits de BountyBench de Codex) puede ser crucial, especialmente en la evaluación de vulnerabilidades y los flujos de trabajo automatizados de generación de parches. Por el contrario, las organizaciones que priorizan adopción rápida y previsibilidad de costos A menudo nos inclinamos por los niveles de suscripción de Copilot, que combinan las capacidades de Codex con el extenso ecosistema de GitHub.

Conclusión

Claude Code y OpenAI Codex aportan cada uno fortalezas diferenciadas a la codificación asistida por IA. Código de Claude Se destaca por su arquitectura de razonamiento híbrido, flujo de trabajo centrado en la terminal y rendimiento superior en tareas complejas de múltiples pasos, aunque a un costo superior y con algunas salvedades operativas. Códice OpenAI, especialmente cuando se accede a través de GitHub Copilot, ofrece una experiencia más accesible, impulsada por IDE, con precios de suscripción predecibles, lo que lo hace ideal para desarrolladores individuales y organizaciones que buscan facilidad de integración.

En última instancia, la “mejor” opción depende de prioridades específicas: si el razonamiento profundo, las pruebas de seguridad y la automatización de la línea de comandos son primordiales,Código de Claude Puede que valga la pena la inversión. Si la contención de costes, la rápida integración de IDE y la codificación colaborativa son el objetivo...Codex vía Copilot Proporciona capacidades robustas con mínima fricción. A medida que la codificación basada en IA continúa evolucionando, los desarrolladores y las organizaciones deben sopesar estas ventajas y desventajas, a menudo aprovechando ambas herramientas en funciones complementarias para maximizar la productividad y la calidad del código.

Primeros Pasos

CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.

Nos complace anunciar que CometAPI ahora es totalmente compatible con el poderoso Claude Code.¿Qué significa esto para ti?

Principales características de inteligencia artificial: genere, depure y optimice código fácilmente utilizando modelos creados específicamente para desarrolladores.

Selección de modelos flexible: Nuestra amplia gama de modelos le permite desarrollar de forma más fluida.
Integración perfecta: Las API siempre están disponibles. Integre Claude Code directamente en su flujo de trabajo en minutos.

¿Listo para usar Claude Code? Para comenzar, explora las capacidades del modelo en Playground y consultar el Guía de API para obtener instrucciones detalladas.

Los desarrolladores pueden acceder a la última API de Claude 4 (Fecha límite para la publicación del artículo): API de Claude Opus 4 y Claude Sonnet 4 API atravesar CometAPIPara comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de APIPara obtener instrucciones detalladas, consulte la sección "Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API". CometAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.

Vea también ¿Cómo instalar y ejecutar Claude Code mediante CometAPI? La guía definitiva