Claude Code vs OpenAI Codex: Mana yang Lebih Baik?

Dua pesaing terkemuka dalam Coding adalah Kode Claude, dikembangkan oleh Anthropic, dan Kodeks OpenAI, terintegrasi ke dalam alat seperti GitHub Copilot. Namun, sistem AI manakah yang benar-benar menonjol untuk pengembangan perangkat lunak modern? Artikel ini membahas arsitektur, kinerja, pengalaman pengembang, pertimbangan biaya, dan keterbatasannya—memberikan analisis komprehensif yang didasarkan pada berita dan tolok ukur terbaru.

Apa itu Claude Code dan OpenAI Codex?

Claude Code: Agen berbasis terminal untuk pengkodean

Claude Code adalah antarmuka baris perintah (CLI) Anthropic yang dirancang untuk mendelegasikan tugas-tugas teknik yang substansial langsung dari terminal. Dibangun pada model Claude 3.7 Sonnet, ia dapat:

• Mencari dan membaca basis kode yang ada.
• Mengedit dan memperbaiki berkas.
• Tulis dan jalankan pengujian.
• Kelola alur kerja Git—komit, unggah, dan gabungkan.

Pengujian awal menunjukkan bahwa Claude Code dapat menangani tugas yang memerlukan upaya manual selama 45+ menit, menyederhanakan pengembangan berbasis pengujian, debugging, dan refactoring skala besar. Integrasi GitHub asli memastikan streaming output CLI secara real-time, sementara dukungan "perintah yang berjalan lama" memungkinkannya menangani proyek multi-tahap secara mandiri.

OpenAI Codex: Tulang punggung pembuatan kode AI

OpenAI Codex adalah model bahasa khusus yang dilatih pada repositori kode publik yang luas. Pada Mei 2025, model ini mendukung GitHub Copilot dan berbagai titik akhir API. Fitur-fitur utamanya meliputi:

• Menerjemahkan perintah bahasa alami menjadi kode yang dapat dieksekusi (misalnya, membuat game JavaScript atau membuat bagan ilmu data dalam Python).
• Berinteraksi dengan layanan pihak ketiga seperti Mailchimp, Microsoft Word, Spotify, dan Google Calendar.
• Menanamkan batasan keamanan untuk menolak permintaan jahat (misalnya, malware, eksploitasi) dalam lingkungan kontainer terbatas untuk meminimalkan risiko.

Codex‐1, misalnya, mendemonstrasikan resolusi coreference, yang memungkinkan sintesis kode multi-langkah, sedangkan Codex CLI (diperkenalkan pada tahun 2024) memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan Codex langsung dari terminal untuk alur kerja yang disesuaikan.

Bagaimana arsitektur inti dan modelnya dibandingkan?

Apa yang mendasari model AI Claude Code?

Pada dasarnya, Claude Code memanfaatkan Claude 3.7 Soneta—sebuah model penalaran hibrida yang diperkenalkan oleh Anthropic. Sejak peluncurannya, Anthropic telah mempercepat pembaruan model, yang berpuncak pada peluncuran Maret 2025 Claude Karya 4 dan Claude Soneta 4Varian Claude 4 baru ini menawarkan:

• Penalaran hibrida untuk pemecahan masalah yang kompleks versus penggunaan alat yang lebih cepat.
• Hingga tujuh jam operasi otonom (untuk Opus 4).
• 65% lebih sedikit pintasan dan peningkatan retensi konteks untuk tugas jangka panjang.
• Fitur seperti “ringkasan pemikiran” untuk wawasan penalaran yang transparan dan mode “pemikiran yang diperluas” beta untuk mengoptimalkan antara kedalaman penalaran dan pemanggilan alat.

Opus 4 dan Sonnet 4 mengungguli model pesaing—melampaui Gemini 2.5 Pro milik Google, penalaran o3 milik OpenAI, dan GPT-4.1 pada tolok ukur pengkodean dan penggunaan alat.

Bagaimana arsitektur OpenAI Codex?

OpenAI Codex dibangun di atas arsitektur GPT, yang disesuaikan dengan korpora khusus kode. Karakteristik utamanya meliputi:

• Skala parameter: Varian Codex memiliki hingga 12 miliar parameter (Codex 1).
• Lapisan keamanan: Lingkungan kontainer yang dibatasi mengurangi risiko eksekusi kode berbahaya; resolusi koreferensi meningkatkan pemrosesan perintah multi-langkah.
• Antarmuka multi-moda: Meskipun utamanya berbasis teks, Codex terintegrasi dengan IDE (misalnya, VS Code) dan mendukung API layanan pihak ketiga.
• Perbaikan berkelanjutan: Pada pertengahan tahun 2025, OpenAI melakukan iterasi pada Codex untuk penalaran multi-file yang lebih baik, meskipun beberapa keterbatasan dengan penelusuran kesalahan langkah demi langkah tetap ada.

Bagaimana kemampuan pengkodean dan kinerjanya berbeda?

Apa yang terungkap dari tolok ukur?

Pada benchmark pengkodean populer, model Claude menunjukkan keunggulan kinerja yang signifikan:

• Evaluasi Manusia:Claude 3.5 Sonnet memperoleh skor 92% berbanding GPT-4o yang memperoleh skor 90.2%.
• bangku SWE (perbaikan bug multi-file): Claude 3.7 Sonnet mencapai akurasi 70.3%, sedangkan o1/o3-mini OpenAI berkisar sekitar 49%.

Hasil ini menggarisbawahi keunggulan penalaran Claude 3.7 dalam skenario debugging dunia nyata—memperbaiki bug multi-file dan mensintesis solusi kompleks secara lebih akurat daripada model berbasis Codex.

Bagaimana mereka mengerjakan tugas di dunia nyata?

Eksperimen keamanan siber “BountyBench” terkini (Mei 2025) membandingkan agen—termasuk Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, dan Claude 3.7 Sonnet. Temuan:

• Performa Pertahanan (Patch): OpenAI Codex CLI mencapai tingkat keberhasilan patch sebesar 90% (setara dengan nilai moneter 14,422). Claude Code menyusul dengan 87.5% (setara dengan 13,286).
• Performa Pelanggaran (Eksploitasi): Claude Code memimpin dengan keberhasilan eksploitasi sebesar 57.5% (sekitar 7,425), sedangkan Codex CLI hanya mencapai 32.5% (pemetaan ke 4,200).

Dengan demikian, sementara Codex unggul dalam tugas menambal dan defensif, Claude Code menunjukkan kemampuan ofensif yang lebih kuat dalam deteksi dan eksploitasi kerentanan—yang mencerminkan kemampuan penalaran yang diperluas dalam konteks keamanan.

Selain itu, pada acara “Code w/Claude” Anthropic (22 Mei 2025), tolok ukur menunjukkan bahwa Claude Opus 4 mengungguli ChatGPT o3 OpenAI dalam hal kecepatan dan kualitas pada masalah pengodean—menyempitkan trade-off lama antara penalaran terperinci dan waktu respons.

Bagaimana dengan pengalaman pengembang dan integrasi perkakas?

Seberapa intuitif lingkungan CLI Claude Code?

Desain berbasis terminal Claude Code menekankan pengaturan minimal: setelah menginstal CLI, pengembang dapat langsung:

• Keluarkan perintah seperti claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
• Lihat keluaran streaming waktu nyata dari uji coba, perbedaan komitmen, dan saran pemfaktoran ulang.
• Berintegrasi dengan lancar dengan alur kerja Git—komit, dorong, percabangan—tanpa meninggalkan terminal.

Pengembang melaporkan bahwa Claude Code unggul dalam debugging kolaboratif: ia mempertahankan "scratchpad" internal yang mencatat langkah-langkah penalaran, yang memungkinkan pengguna untuk memeriksa keputusan sementara dan menyempurnakan perintah secara berulang. Integrasi GitHub asli semakin menyederhanakan tinjauan kode dan pembuatan permintaan tarik.

Bagaimana Codex terintegrasi dengan alur kerja IDE yang ada?

OpenAI Codex paling sering diakses melalui Kopilot GitHub—sebuah plugin untuk Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, dan JetBrains IDE. Fitur integrasi utama meliputi:

• Saran kode sebaris: Pelengkapan otomatis waktu nyata untuk fungsi, kelas, dan seluruh modul.
• Bantuan berbasis obrolan: Menjelaskan potongan kode, menerjemahkan antarbahasa, dan menemukan bug menggunakan kueri bahasa alami.
• Dukungan multi-model: Pengguna dapat memilih antara Claude 3.5 Sonnet milik Anthropic, Gemini 1.5 Pro milik Google, dan GPT-4o atau o1-preview milik OpenAI untuk saran Copilot.

Tingkat gratis terbaru Copilot (diluncurkan Desember 2024) menawarkan 2,000 penyelesaian kode bulanan dan 50 pesan obrolan—memberikan akses ke Claude 3.5 Sonnet atau GPT-4o—membuat bantuan bertenaga Codex lebih mudah diakses oleh pengembang individu.

Kedua alat tersebut menawarkan integrasi yang kuat, tetapi pendekatan Claude Code yang berpusat pada CLI menarik bagi pengembang yang nyaman dengan alur kerja terminal dan otomatisasi, sedangkan Codex via Copilot ideal bagi mereka yang lebih menyukai bantuan pengodean interaktif berbasis IDE.

Bagaimana pertimbangan harga dan biaya?

Apa saja faktor biaya Claude Code?

Claude Code mengenakan biaya per juta token input dan output—biaya yang dapat terakumulasi dengan cepat:

• Pengguna awal melaporkan pengeluaran harian sebesar 50–100 untuk penggunaan berkelanjutan—sebanding dengan mempekerjakan pengembang junior untuk throughput token yang setara.
• Biaya API yang tinggi dapat menjadi penghalang bagi tim yang lebih kecil atau pengembang independen, membuat potongan kode telegraf dapat dilakukan tetapi refaktor skala besar menjadi mahal.
• Selain itu, masalah pembaruan otomatis (misalnya, mengubah kepemilikan berkas di Ubuntu Server 24.02) telah menyebabkan biaya tak terduga untuk pemeliharaan penerapan. Anthropic telah merilis solusi sementara, tetapi kendala operasional ini merupakan beban tambahan.

Namun, perusahaan yang memanfaatkan Claude Sonnet 4 melalui Amazon Bedrock atau Google Cloud Vertex AI mendapat keuntungan dari diskon volume dan jendela konteks yang lebih panjang—mengurangi biaya token untuk aplikasi skala besar.

Berapa harga Codex di bawah Copilot?

OpenAI Codex sendiri dapat diakses melalui Copilot model berlangganan:

• Copilot Gratis (hanya Kode VS): 2,000 penyelesaian dan 50 pesan obrolan per bulan tanpa biaya—ideal untuk penghobi atau bantuan pengkodean sesekali.
• Kopilot Pro (Perorangan): 10 per bulan (100 per tahun) untuk penyelesaian tak terbatas, obrolan, dan dukungan konteks multi-file.
• Bisnis Kopilot: $19 per pengguna per bulan dengan fitur perusahaan (keamanan, kepatuhan).
• Kopilot Perusahaan: 39 per pengguna per bulan di atas lisensi GitHub Enterprise Cloud (21 per pengguna per bulan).

Untuk akses API saja ke Codex CLI (melewati Copilot), harganya sesuai dengan model berbasis token umum OpenAI, tetapi fitur bundel Copilot (integrasi IDE, akses multi-model) sering kali memberikan nilai yang lebih baik bagi pengembang. Paket gratis Copilot secara drastis menurunkan hambatan masuk, sementara paket perusahaan menawarkan penganggaran yang dapat diprediksi untuk organisasi besar.

Apa keterbatasan dan tantangannya?

Di mana kekurangan Claude Code?

Meskipun alasannya mengesankan:

• Tugas teknik yang rumit: Claude Code unggul dalam pembuatan dan pemfaktoran ulang kode secara langsung, tetapi dapat mengalami kesulitan dengan arsitektur multi-modul yang luas—memerlukan pengawasan manusia untuk memastikan kualitas kode dan koherensi arsitektur.
• Gangguan pembaruan otomatis: Fitur pembaruan otomatis CLI terkadang mengubah kepemilikan berkas pada server Linux, mengganggu jalur integrasi berkelanjutan hingga ditambal.
• Biaya operasional tinggi: Seperti yang telah disebutkan, biaya token harian menyaingi gaji pengembang—menantang keberlanjutan untuk penggunaan berat dalam jangka panjang.

Selain itu, karena Claude Code masih dalam tahap pratinjau penelitian yang terbatas, beberapa fitur (misalnya, rendering diff dalam aplikasi, dukungan plugin khusus) masih dalam tahap pengembangan—yang menghambat adopsi yang lancar untuk lingkungan produksi.

Kendala apa saja yang dihadapi OpenAI Codex?

Codex, meskipun kuat, memiliki peringatannya sendiri:

• Keandalan perintah multi-langkah: Codex dapat mengalami kendala pada tugas yang memiliki banyak langkah atau tugas yang sangat bertingkat—kadang-kadang menghasilkan kode yang tidak efisien atau salah yang memerlukan penelusuran kesalahan manual.
• Kekhawatiran keamanan dan bias: Karena Codex dilatih pada repositori publik, secara tidak sengaja dapat mereproduksi pola kode yang rentan atau membawa bias yang ada dalam data pelatihan. Penelitian menunjukkan bahwa ~40% kode yang dihasilkan oleh GitHub Copilot dalam skenario berisiko tinggi mengandung kelemahan desain yang dapat dieksploitasi.
• Varians kualitas kode: Demonstrasi mengungkap keanehan sesekali—misalnya, potongan kode yang bertele-tele atau tidak efisien yang memerlukan beberapa iterasi perintah untuk disempurnakan. Greg Brockman dari OpenAI telah mengakui bahwa Codex terkadang “tidak tahu persis apa yang Anda tanyakan”.

Lebih jauh lagi, meskipun tingkatan gratis Copilot sangat menguntungkan, mencapai batasan penggunaan (2,000 penyelesaian/bulan) memaksa pengguna untuk meningkatkan versi—yang berpotensi menambah anggaran untuk kolaborator berat atau sesi pengodean besar.

Mana yang lebih baik untuk kasus penggunaan yang berbeda?

Haruskah pengembang individu memilih Claude Code atau Codex?

• Penghobi dan pelajar kemungkinan besar akan lebih menyukai Codex melalui Copilot Gratis: biaya awal nol, integrasi IDE yang lancar, dan akses ke beberapa LLM (misalnya, Sonnet 3.5, GPT-4o) hingga 2,000 penyelesaian/bulan. Ini memfasilitasi eksperimen dan pembelajaran yang cepat tanpa masalah anggaran.
• Kontraktor independen or tim kecil mungkin menemukan Kodeks Pro ($10/bln) lebih hemat biaya—menawarkan saran tanpa batas, pemahaman kontekstual, dan pengeditan multi-file—sementara biaya token Claude Code dapat meningkat dengan cepat pada tugas yang lebih besar.

Namun, pengguna daya yang lebih menyukai alur kerja berbasis terminal, membutuhkan introspeksi lebih dalam tentang penalaran AI, dan memiliki fleksibilitas anggaran mungkin memilih Kode Claude—terutama saat menangani refactoring yang rumit atau tugas-tugas yang sensitif terhadap keamanan di mana penalaran mendalam Claude membuahkan hasil.

Apa yang cocok untuk perusahaan dan organisasi besar?

• Claude Code (Opus 4/Soneta 4 melalui Bedrock/Vertex AI) menarik bagi perusahaan yang membutuhkan penalaran hibrida yang kuat, retensi konteks jangka panjang, dan penerapan khusus dalam lingkungan cloud yang aman. Lisensi volume dan SLA perusahaan membantu mengamortisasi biaya token di seluruh tim pengembangan yang besar.
• OpenAI Codex (Copilot Bisnis/Perusahaan) ditujukan untuk tim besar yang menginginkan integrasi IDE yang lancar, penagihan terpusat, dan fitur kepatuhan bawaan. Dukungan Copilot untuk beberapa LLM memberikan fleksibilitas untuk memilih Claude 3.5 atau varian GPT OpenAI di bawah model langganan yang dapat diprediksi.

Untuk tim yang berfokus pada keamananKeunggulan Claude Code yang ditunjukkan dalam pendeteksian eksploitasi (57.5% vs tingkat eksploitasi BountyBench Codex sebesar 32.5%) mungkin penting—terutama dalam penilaian kerentanan dan alur kerja pembuatan patch otomatis. Sebaliknya, organisasi yang memprioritaskan adopsi cepat dan prediktabilitas biaya sering kali condong ke tingkatan langganan Copilot, yang menggabungkan kemampuan Codex dengan ekosistem GitHub yang luas.

Kesimpulan

Claude Code dan OpenAI Codex masing-masing menghadirkan keunggulan tersendiri pada pengkodean berbantuan AI. Kode Claude menonjol karena arsitektur penalaran hibridanya, alur kerja yang berpusat pada terminal, dan kinerja unggul pada tugas-tugas kompleks yang memiliki beberapa langkah—meskipun dengan biaya premium dan beberapa peringatan operasional. Kodeks OpenAI, terutama saat diakses melalui GitHub Copilot, menawarkan pengalaman yang lebih mudah diakses dan berbasis IDE dengan harga berlangganan yang dapat diprediksi, menjadikannya ideal bagi pengembang individu dan organisasi yang mencari kemudahan integrasi.

Pada akhirnya, pilihan yang “lebih baik” bergantung pada prioritas tertentu: jika penalaran mendalam, pengujian keamanan, dan otomatisasi baris perintah adalah yang terpenting—Kode Claude mungkin sepadan dengan investasinya. Jika pengendalian biaya, integrasi IDE yang cepat, dan pengkodean kolaboratif menjadi fokus—Codex melalui Copilot menyediakan kemampuan yang tangguh dengan gesekan minimal. Seiring terus berkembangnya pengkodean berbasis AI, pengembang dan organisasi harus mempertimbangkan berbagai hal ini, sering kali memanfaatkan kedua alat tersebut dalam peran yang saling melengkapi untuk memaksimalkan produktivitas dan kualitas kode.

Mulai

CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.

***Kami gembira mengumumkan bahwa CometAPI kini sepenuhnya mendukung Claude Code yang canggih.***Apa artinya ini bagi Anda?

Fitur-fitur utama Kecerdasan Buatan: Mudah menghasilkan, men-debug, dan mengoptimalkan kode menggunakan model yang dibuat khusus untuk pengembang.

• Pemilihan Model yang Fleksibel: Berbagai model kami yang komprehensif memungkinkan Anda mengembangkan dengan lebih lancar.
• Integrasi yang Lancar: API selalu tersedia. Integrasikan Claude Code langsung ke alur kerja Anda yang sudah ada dalam hitungan menit.

Siap menggunakan Claude Code? Untuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk rinci.

Pengembang dapat mengakses API Claude 4 terbaru (Batas waktu publikasi artikel): Claude Opus 4 API dan Claude Soneta 4 API melalui API KometUntuk memulai, jelajahi kemampuan model di tempat bermain dan konsultasikan Panduan APIuntuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.

Lihat Juga Bagaimana Cara Menginstal dan Menjalankan Kode Claude melalui CometAPI? Panduan Lengkap