Claude Code vs. OpenAI Codex: Hvilken er bedre

To av de ledende utfordrerne innen koding er Claude Code, utviklet av Anthropic, og OpenAI Codex, integrert i verktøy som GitHub Copilot. Men hvilket av disse AI-systemene skiller seg virkelig ut for moderne programvareutvikling? Denne artikkelen fordyper seg i arkitekturene, ytelsen, utvikleropplevelsen, kostnadsvurderingene og begrensningene deres – og gir en omfattende analyse forankret i de siste nyhetene og referansepunktene.

Hva er Claude Code og OpenAI Codex?

Claude Code: En terminalbasert agent for koding

Claude Code er Anthropics agentiske kommandolinjegrensesnitt (CLI) designet for å delegere betydelige ingeniøroppgaver direkte fra terminalen. Bygget på Claude 3.7 Sonnet-modellen, kan det:

Søk og les eksisterende kodebaser.
Rediger og refaktorer filer.
Skriv og kjør tester.
Administrer Git-arbeidsflyter – commit, pushing og merge.

Tidlig testing indikerer at Claude Code kan håndtere oppgaver som krever 45+ minutter med manuell innsats, noe som effektiviserer testdrevet utvikling, feilsøking og refaktorering i stor skala. Native GitHub-integrasjon sikrer strømming av CLI-utdata i sanntid, mens støtte for «langvarige kommandoer» lar den håndtere flertrinnsprosjekter autonomt.

OpenAI Codex: Ryggraden i AI-kodegenerering

OpenAI Codex er en spesialisert språkmodell som er trent på store offentlige kodelager. Fra mai 2025 driver den GitHub Copilot og diverse API-endepunkter. Viktige funksjoner inkluderer:

Oversette ledetekster på naturlig språk til kjørbar kode (f.eks. bygge JavaScript-spill eller generere datavitenskapsdiagrammer i Python).
Samarbeid med tredjepartstjenester som Mailchimp, Microsoft Word, Spotify og Google Kalender.
Integrering av sikkerhetsbegrensninger for å avvise ondsinnede forespørsler (f.eks. skadelig programvare, utnyttelser) i et begrenset containermiljø for å minimere risikoer.

Codex-1 demonstrerer for eksempel koreferanseoppløsning, som muliggjør flertrinns kodesyntese, mens Codex CLI (introdusert i 2024) lar utviklere utnytte Codex direkte fra terminalen for tilpassede arbeidsflyter.

Hvordan er kjernearkitekturene og modellene deres sammenlignet?

Hva ligger til grunn for Claude Codes AI-modeller?

Ved grunnleggelsen utnytter Claude Code Claude 3.7 sonett—en hybrid resonneringsmodell introdusert av Anthropic. Siden avdukingen har Anthropic akselerert modelloppdateringer, noe som kulminerte i utgivelsen av mars 2025. Claude Opus 4 og Claude Sonnet 4Disse nye Claude 4-variantene kan skryte av:

Hybrid resonnement for kompleks problemløsning kontra raskere verktøybruk.
Opptil syv timer med autonom drift (for Opus 4).
65 % færre snarveier og forbedret kontekstlagring for langsiktige oppgaver.
Funksjoner som «tenkesammendrag» for transparent innsikt i resonnement og en betamodus for «utvidet tenkning» for å optimalisere mellom resonnementsdybde og verktøypåkalling.

Opus 4 og Sonnet 4 overgår konkurrentmodeller – de overgår Googles Gemini 2.5 Pro, OpenAIs o3-resonnement og GPT-4.1 på koding og verktøybruksstandarder.

Hvordan er OpenAI Codex arkitekturert?

OpenAI Codex er bygget på GPT-arkitekturen, finjustert på kodespesifikke korpus. Viktige egenskaper inkluderer:

Parameter skala: Codex-varianter har opptil 12 milliarder parametere (Codex 1).
Sikkerhetslag: Et begrenset containermiljø reduserer risikoen for utføring av ondsinnet kode; koreferanseoppløsning forbedrer flertrinnsbehandling av ledetekster.
Multimodale grensesnitt: Selv om Codex hovedsakelig er tekstbasert, integreres den med IDE-er (f.eks. VS Code) og støtter tredjeparts tjeneste-API-er.
Kontinuerlige forbedringer: Fra midten av 2025 itererer OpenAI på Codex for bedre resonnement på tvers av flere filer, selv om det fortsatt er noen begrensninger med trinnvis feilsøking.

Hvordan er kodingsmulighetene og ytelsen deres forskjellige?

Hva avslører benchmarks?

På populære kodebenchmarks viser Claude-modeller en betydelig ytelsesfordel:

HumanEvalClaude 3.5 Sonnet fikk 92 % mot GPT-4o sine 90.2 %.
SWE-benk (feilretting av flere filer): Claude 3.7 Sonnet oppnådde en nøyaktighet på 70.3 %, mens OpenAIs o1/o3-mini lå på rundt 49 %.

Disse resultatene understreker Claude 3.7s overlegne resonnement i feilsøkingsscenarioer i den virkelige verden – den fikser feil i flere filer og syntetiserer komplekse løsninger mer nøyaktig enn Codex-baserte modeller.

Hvordan klarer de seg med oppgaver i den virkelige verden?

Nylige cybersikkerhetseksperimenter fra «BountyBench» (mai 2025) sammenlignet agenter – inkludert Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro og Claude 3.7 Sonnet. Funn:

Forsvarsytelse (oppdatering): OpenAI Codex CLI oppnådde en suksessrate på 90 % for patcher (tilsvarende 14,422 87.5 dollar i pengeverdi). Claude Code fulgte tett med 13,286 % (tilsvarende XNUMX XNUMX dollar).
Angrepsprestasjoner (utnyttelse): Claude Code ledet an med en suksessrate på 57.5 % (omtrent $7,425 32.5), mens Codex CLI bare nådde 4,200 % (tilordning til$ XNUMX XNUMX).

Dermed, mens Codex utmerker seg innen oppdateringer og defensive oppgaver, viser Claude Code sterkere offensive evner innen sårbarhetsdeteksjon og utnyttelse – noe som gjenspeiler dens utvidede resonneringsevner i sikkerhetssammenhenger.

I tillegg viste benchmarks på Anthropics «Code w/Claude»-arrangement (22. mai 2025) at Claude Opus 4 overgikk OpenAIs ChatGPT o3 både i hastighet og kvalitet på kodeproblemer – og dermed reduserte det langvarige avveiningen mellom detaljert resonnement og responstider.

Hva med utviklererfaring og verktøyintegrasjon?

Hvor intuitivt er Claude Codes CLI-miljø?

Claude Codes terminalbaserte design vektlegger minimal oppsett: etter installasjon av CLI kan utviklere direkte:

Gi kommandoer som claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
Se strømmeutdata i sanntid fra testkjøringer, commit-differanser og forslag til refaktorering.
Integrer problemfritt med Git-arbeidsflyter – commit, pushing, branching – uten å forlate terminalen.

Utviklere rapporterer at Claude Code skinner innen samarbeidende feilsøking: den har en intern «kladdeblokk» som logger resonneringstrinn, slik at brukere kan inspisere mellomliggende beslutninger og forbedre ledetekster iterativt. Integrert GitHub-kode effektiviserer kodegjennomganger og generering av pull-requests ytterligere.

Hvordan integreres Codex med eksisterende IDE-arbeidsflyter?

OpenAI Codex er vanligvis tilgjengelig via GitHub Copilot— en plugin for Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim og JetBrains IDE-er. Viktige integrasjonsfunksjoner inkluderer:

Forslag til innebygd kode: Autofullføring i sanntid for funksjoner, klasser og hele moduler.
Chatbasert assistanse: Forklare kodestykker, oversette mellom språk og finne feil ved hjelp av spørringer på naturlig språk.
Støtte for flere modeller: Brukere kan velge mellom Anthropics Claude 3.5 Sonnet, Googles Gemini 1.5 Pro og OpenAIs GPT-4o eller o1-preview for Copilot-forslag.

Copilots nyeste gratisnivå (lansert desember 2024) tilbyr 2,000 månedlige kodefullføringer og 50 chatmeldinger – noe som gir tilgang til Claude 3.5 Sonnet eller GPT-4o – noe som gjør Codex-drevet assistanse mer tilgjengelig for individuelle utviklere.

Begge verktøyene tilbyr robuste integrasjoner, men Claude Codes CLI-sentriske tilnærming appellerer til utviklere som er komfortable med terminalarbeidsflyter og automatisering, mens Codex via Copilot er ideelt for de som foretrekker IDE-drevet, interaktiv kodehjelp.

Hvordan henger pris- og kostnadshensyn sammen?

Hva er Claude Codes kostnadsfaktorer?

Claude Code tar betalt per million input- og output-tokens – kostnader som kan hope seg opp raskt:

Tidlige brukere rapporterer daglige utgifter på $50-$ 100 for vedvarende bruk – sammenlignbart med å ansette en juniorutvikler for en tilsvarende token-gjennomstrømning.
De høye API-avgiftene kan være uoverkommelige for mindre team eller uavhengige utviklere, noe som gjør telegrafisk kodestykker mulige, men storskala refaktorering dyr.
I tillegg har problemer med automatiske oppdateringer (f.eks. endring av fileierskap på Ubuntu Server 24.02) ført til uplanlagte kostnader for vedlikehold av distribusjon. Anthropic har gitt ut løsninger, men disse driftsproblemene er en ekstra byrde.

Bedrifter som bruker Claude Sonnet 4 via Amazon Bedrock eller Google Cloud Vertex AI drar imidlertid nytte av volumrabatter og lengre kontekstvinduer – noe som reduserer tokenkostnadene for storskala applikasjoner.

Hvordan er Codex priset under Copilot?

OpenAI Codex i seg selv er tilgjengelig via copilot abonnementsmodell:

Copilot Free (kun VS-kode): 2,000 fullføringer og 50 chatmeldinger per måned uten kostnad – ideelt for hobbybrukere eller sporadisk kodingshjelp.
Copilot Pro (Individuell): $10 per måned ($ 100 årlig) for ubegrensede fullføringer, chat og kontekststøtte for flere filer.
Copilot-virksomhet: 19 dollar per bruker per måned med bedriftsfunksjoner (sikkerhet, samsvar med regler).
Copilot Enterprise: 39 dollar per bruker per måned i tillegg til GitHub Enterprise Cloud-lisenser (21 dollar per bruker per måned).

For API-basert tilgang til Codex CLI (som omgår Copilot), samsvarer prisene med OpenAIs generelle tokenbaserte modell, men Copilots pakkede funksjoner (IDE-integrasjon, tilgang til flere modeller) gir ofte bedre kostnad-til-verdi-forhold for utviklere. Copilots gratisnivå senker inngangsbarrieren dramatisk, mens bedriftsplaner tilbyr forutsigbar budsjettering for store organisasjoner.

Hva er deres begrensninger og utfordringer?

Hvor kommer Claude Code til kort?

Til tross for den imponerende begrunnelsen:

Komplekse ingeniøroppgaver: Claude Code utmerker seg på enkel kodegenerering og refaktorering, men kan slite med vidstrakte arkitekturer med flere moduler – som krever menneskelig tilsyn for å sikre kodekvalitet og arkitektonisk sammenheng.
Feil med automatiske oppdateringer: CLI-ens automatiske oppdateringsfunksjon har til tider endret fileierskap på Linux-servere, noe som forstyrrer kontinuerlige integrasjonsrørledninger inntil de er oppdatert.
Høye driftskostnader: Som nevnt konkurrerer daglige tokenutgifter med utviklerlønninger – noe som utfordrer bærekraften ved langsiktig, tung bruk.

Dessuten, siden Claude Code er i begrenset forskningsforhåndsvisning, er noen funksjoner (f.eks. gjengivelse av differanser i appen, støtte for tilpassede plugins) fortsatt under utvikling – noe som hindrer sømløs adopsjon i produksjonsmiljøer.

Hvilke fallgruver står OpenAI Codex overfor?

Codex, selv om det er kraftig, kommer med sine egne forbehold:

Flertrinns promptpålitelighet: Codex kan svikte ved flertrinnsoppgaver eller oppgaver med dyp nestelse – og av og til generere ineffektiv eller feil kode som krever manuell feilsøking.
Bekymringer om sikkerhet og skjevhet: Fordi Codex er trent på offentlige databaser, kan den utilsiktet reprodusere sårbare kodemønstre eller inneholde skjevheter i treningsdataene. Forskning viser at ~40 % av koden generert av GitHub Copilot i høyrisikoscenarioer inneholdt utnyttbare designfeil.
Avvik i kodekvalitet: Demonstrasjoner avslører sporadiske særegenheter – f.eks. ordrike eller ineffektive kodestykker som krever flere raske iterasjoner for å forbedre. Greg Brockman fra OpenAI har erkjent at Codex noen ganger «ikke helt vet nøyaktig hva du spør om».

Videre, selv om Copilots gratisnivå er generøst, tvinger det å nå bruksgrensen (2,000 fullføringer/måned) brukerne til å oppgradere – noe som potensielt kan strekke budsjettene for tunge samarbeidspartnere eller store kodeøkter.

Hvilken er bedre for ulike brukstilfeller?

Bør individuelle utviklere velge Claude Code eller Codex?

Hobbyister og studenter vil sannsynligvis favorisere Codex via Copilot Gratisnull forhåndskostnader, sømløs IDE-integrasjon og tilgang til flere LLM-er (f.eks. Sonnet 3.5, GPT-4o) for opptil 2,000 fullføringer/måned. Dette muliggjør rask eksperimentering og læring uten budsjettbekymringer.
Uavhengige entreprenører or små lag kan finne Codex Pro ($10/mnd) mer kostnadseffektivt – tilbyr ubegrensede forslag, kontekstuell forståelse og redigering av flere filer – mens Claude Codes tokenkostnader kan eskalere raskt på større oppgaver.

Imidlertid strømbrukere som foretrekker terminalbaserte arbeidsflyter, trenger dypere introspeksjon i AI-resonnement og har budsjettfleksibilitet, kan velge Claude Code– spesielt når man tar for seg kompleks refaktorering eller sikkerhetssensitive oppgaver der Claudes dypere resonnement gir utbytte.

Hva passer for store bedrifter og organisasjoner?

Claude Code (Opus 4/Sonnet 4 via Bedrock/Vertex AI) appellerer til bedrifter som krever robust hybrid resonnement, langsiktig kontekstbevaring og tilpasset distribusjon i sikre skymiljøer. Volumlisensiering og SLA-er for bedrifter bidrar til å amortisere tokenkostnader på tvers av store utviklingsteam.
OpenAI Codex (Copilot Bedrift/Foretak) henvender seg til store team som ønsker sømløs IDE-integrasjon, sentralisert fakturering og innebygde samsvarsfunksjoner. Copilots støtte for flere LLM-er gir fleksibilitet til å velge Claude 3.5 eller OpenAIs GPT-varianter under en forutsigbar abonnementsmodell.

Til sikkerhetsfokuserte teamClaude Codes demonstrerte forsprang innen utnyttelsesdeteksjon (57.5 % mot Codex' 32.5 % BountyBench-utnyttelsesrate) kan være avgjørende – spesielt innen sårbarhetsvurdering og automatiserte arbeidsflyter for generering av patcher. Omvendt prioriterer organisasjoner rask adopsjon og kostnads forutsigbarhet heller ofte mot Copilots abonnementsnivåer, som kombinerer Codex-funksjoner med GitHubs omfattende økosystem.

Konklusjon

Claude Code og OpenAI Codex bringer hver sin egen styrke til AI-assistert koding. Claude Code skiller seg ut for sin hybrid-resonnementarkitektur, terminalsentriske arbeidsflyt og overlegne ytelse på komplekse oppgaver med flere trinn – om enn til en høyere kostnad og med noen driftsmessige forbehold. OpenAI Codex, spesielt når den er tilgjengelig via GitHub Copilot, tilbyr en mer tilgjengelig, IDE-drevet opplevelse med forutsigbare abonnementspriser, noe som gjør den ideell for individuelle utviklere og organisasjoner som ønsker enkel integrering.

Til syvende og sist avhenger det «bedre» valget av spesifikke prioriteringer: hvis dyp resonnering, sikkerhetstesting og kommandolinjeautomatisering er avgjørende –Claude Code kan være verdt investeringen. Hvis kostnadskontroll, rask IDE-integrasjon og samarbeidende koding er i fokus—Kodeks via Copilot tilbyr robuste funksjoner med minimal friksjon. Etter hvert som AI-drevet koding fortsetter å utvikle seg, må utviklere og organisasjoner veie disse avveiningene, og ofte utnytte begge verktøyene i komplementære roller for å maksimere produktivitet og kodekvalitet.

Komme i gang

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.

***Vi er glade for å kunne kunngjøre at CometAPI nå støtter den kraftige Claude Code fullt ut.***Hva betyr dette for deg?

Toppfunksjoner innen kunstig intelligens: Generer, feilsøk og optimaliser kode enkelt ved hjelp av modeller som er spesielt utviklet for utviklere.

Fleksibelt modellvalg: Vårt omfattende utvalg av modeller lar deg utvikle mer sømløst.
Sømløs integrasjon: API-er er alltid tilgjengelige. Integrer Claude Code direkte i din eksisterende arbeidsflyt på få minutter.

Klar til å bruke Claude Code? For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner.

Utviklere kan få tilgang til den nyeste Claude 4 API-en (Frist for publisering av artikkelen): Claude Opus 4 API og Claude Sonnet 4 API gjennom CometAPIFor å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledningfor detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Se også Hvordan installere og kjøre Claude-kode via CometAPI? Den ultimate guiden