Claude Code kontra OpenAI Codex: Który jest lepszy

Dwoma czołowymi kandydatami w dziedzinie kodowania są Kod Claude'a, opracowany przez Anthropic i Kodeks OpenAI, zintegrowane z narzędziami takimi jak GitHub Copilot. Ale który z tych systemów AI naprawdę wyróżnia się w nowoczesnym rozwoju oprogramowania? Ten artykuł zagłębia się w ich architekturę, wydajność, doświadczenie programisty, kwestie kosztów i ograniczenia — zapewniając kompleksową analizę opartą na najnowszych wiadomościach i testach porównawczych.

Czym są Claude Code i OpenAI Codex?

Claude Code: Agent terminalowy do kodowania

Claude Code to agentowy interfejs wiersza poleceń (CLI) firmy Anthropic zaprojektowany do delegowania istotnych zadań inżynieryjnych bezpośrednio z terminala. Zbudowany na modelu Claude 3.7 Sonnet, może:

• Przeszukaj i odczytaj istniejące bazy kodów.
• Edytuj i refaktoryzuj pliki.
• Napisz i uruchom testy.
• Zarządzaj przepływami pracy w systemie Git — zatwierdzaniem, wypychaniem i scalaniem.

Wczesne testy wskazują, że Claude Code może obsługiwać zadania wymagające ponad 45 minut ręcznego wysiłku, usprawniając rozwój oparty na testach, debugowanie i refaktoryzację na dużą skalę. Natywna integracja z GitHub zapewnia strumieniowe przesyłanie danych wyjściowych CLI w czasie rzeczywistym, podczas gdy obsługa „długotrwałych poleceń” pozwala autonomicznie realizować projekty wieloetapowe.

OpenAI Codex: podstawa generowania kodu AI

OpenAI Codex to specjalistyczny model języka trenowany na rozległych publicznych repozytoriach kodu. Od maja 2025 r. obsługuje GitHub Copilot i różne punkty końcowe API. Kluczowe funkcje obejmują:

• Tłumaczenie komunikatów w języku naturalnym na kod wykonywalny (np. tworzenie gier JavaScript lub generowanie wykresów naukowych w języku Python).
• Współpraca z usługami stron trzecich, takimi jak Mailchimp, Microsoft Word, Spotify i Kalendarz Google.
• Wprowadzanie ograniczeń bezpieczeństwa w celu odrzucania złośliwych żądań (np. złośliwego oprogramowania, exploitów) w ograniczonym środowisku kontenerowym w celu zminimalizowania ryzyka.

Na przykład Codex-1 demonstruje rozwiązywanie koreferencji, umożliwiając wieloetapową syntezę kodu, podczas gdy Codex CLI (wprowadzony w 2024 r.) pozwala deweloperom korzystać z Codex bezpośrednio z terminala w celu dostosowania przepływów pracy.

Jak wypadają w porównaniu ich podstawowe architektury i modele?

Na czym opierają się modele sztucznej inteligencji Claude'a Code'a?

W swojej istocie Claude Code wykorzystuje Klaudiusz 3.7 Sonet—model hybrydowego rozumowania wprowadzony przez Anthropic. Od czasu jego odsłonięcia Anthropic przyspieszył aktualizacje modelu, co osiągnęło punkt kulminacyjny w wydaniu w marcu 2025 r. Claude Opus 4 oraz Sonet Claude'a 4. Te nowe warianty Claude 4 mogą pochwalić się:

• Hybrydowe rozumowanie w rozwiązywaniu złożonych problemów w porównaniu z szybszym wykorzystaniem narzędzi.
• Do siedmiu godzin autonomicznej pracy (dla Opus 4).
• O 65% mniej skrótów i lepsze zapamiętywanie kontekstu w przypadku zadań długoterminowych.
• Funkcje takie jak „podsumowania myśli” zapewniające przejrzyste spostrzeżenia na temat rozumowania oraz tryb beta „rozszerzonego myślenia” umożliwiający optymalizację między głębokością rozumowania a wywoływaniem narzędzi.

Opus 4 i Sonnet 4 przewyższają modele konkurencji, przewyższając Google Gemini 2.5 Pro, algorytm o3 OpenAI i GPT-4.1 w testach kodowania i korzystania z narzędzi.

Jak zbudowany jest OpenAI Codex?

OpenAI Codex jest zbudowany na architekturze GPT, dostrojony do korpusów specyficznych dla kodu. Kluczowe cechy to:

• Skala parametrów: Warianty Kodeksu mają aż 12 miliardów parametrów (Kodeks 1).
• Warstwy bezpieczeństwa: Ograniczone środowisko kontenerowe zmniejsza ryzyko wykonania złośliwego kodu; rozwiązanie koreferencji usprawnia wieloetapowe przetwarzanie monitów.
• Interfejsy multimodalne: Mimo że Codex jest rozwiązaniem głównie tekstowym, integruje się ze środowiskami IDE (np. VS Code) i obsługuje interfejsy API usług innych firm.
• Ciągłe ulepszenia: Od połowy 2025 r. OpenAI udoskonala Codex, aby zapewnić lepsze rozumowanie dotyczące wielu plików, choć nadal istnieją pewne ograniczenia związane z debugowaniem krok po kroku.

Jakie są różnice w możliwościach kodowania i wydajności tych systemów?

Co ujawniają testy porównawcze?

W popularnych testach kodowania modele Claude'a wykazują znaczną przewagę wydajnościową:

• HumanEval:Claude 3.5 Sonnet uzyskał wynik 92%, a GPT-4o 90.2%.
• Ławka SWE (poprawka błędów w wielu plikach): Claude 3.7 Sonnet osiągnął dokładność na poziomie 70.3%, podczas gdy o1/o3-mini firmy OpenAI oscylował w granicach 49%.

Wyniki te podkreślają wyższość Claude'a 3.7 nad innymi programami do wnioskowania w rzeczywistych scenariuszach debugowania — naprawia błędy obejmujące wiele plików i syntetyzuje złożone rozwiązania dokładniej niż modele oparte na Kodeksie.

Jak sobie radzą w zadaniach realnego świata?

Ostatnie eksperymenty cyberbezpieczeństwa „BountyBench” (maj 2025) porównywały agentów, w tym Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro i Claude 3.7 Sonnet. Wyniki:

• Wydajność obrony (łatki): OpenAI Codex CLI osiągnął 90% wskaźnik powodzenia poprawek (co odpowiada 14,422 87.5 wartości pieniężnej). Claude Code znalazł się tuż za nim z wynikiem 13,286% (odpowiadającym XNUMX XNUMX).
• Wydajność ofensywna (exploit): Claude Code był liderem z wynikiem 57.5% skuteczności exploitów (około 7,425 USD), podczas gdy Codex CLI osiągnął jedynie 32.5% (co daje 4,200 USD).

Podczas gdy Codex doskonale sprawdza się w łataniu błędów i zadaniach obronnych, Claude Code wykazuje lepsze możliwości ofensywne w wykrywaniu i wykorzystywaniu luk w zabezpieczeniach, co odzwierciedla jego rozszerzone możliwości wnioskowania w kontekście bezpieczeństwa.

Ponadto podczas wydarzenia „Code w/Claude” firmy Anthropic (22 maja 2025 r.) testy porównawcze wykazały, że Claude Opus 4 przewyższył ChatGPT o3 firmy OpenAI zarówno pod względem szybkości, jak i jakości rozwiązywania problemów z kodowaniem, zawężając tym samym długofalowy kompromis między szczegółowym rozumowaniem a czasem reakcji.

A co z doświadczeniem programistów i integracją narzędzi?

Jak intuicyjne jest środowisko CLI Claude Code?

Terminalowy projekt Claude Code kładzie nacisk na minimalną konfigurację: po zainstalowaniu CLI programiści mogą bezpośrednio:

• Wydawaj polecenia takie jak claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
• Przeglądaj w czasie rzeczywistym strumieniowe wyniki testów, zatwierdzaj zmiany i sugestie dotyczące refaktoryzacji.
• Płynna integracja z przepływami pracy Git — zatwierdzanie, wypychanie, rozgałęzianie — bez opuszczania terminala.

Deweloperzy informują, że Claude Code błyszczy w debugowaniu zespołowym: utrzymuje wewnętrzny „scratchpad”, który rejestruje kroki rozumowania, umożliwiając użytkownikom sprawdzanie pośrednich decyzji i iteracyjne udoskonalanie monitów. Natywna integracja z GitHub dodatkowo usprawnia przeglądy kodu i generowanie żądań ściągnięcia.

W jaki sposób Codex integruje się z istniejącymi przepływami pracy IDE?

Do Kodeksu OpenAI najczęściej uzyskuje się dostęp za pośrednictwem Drugi pilot GitHub—wtyczka do środowisk IDE Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim i JetBrains. Kluczowe funkcje integracji obejmują:

• Sugestie dotyczące kodu inline: Automatyczne uzupełnianie w czasie rzeczywistym funkcji, klas i całych modułów.
• Pomoc przez czat: Objaśnianie fragmentów kodu, tłumaczenie między językami i znajdowanie błędów za pomocą zapytań w języku naturalnym.
• Obsługa wielu modeli: Użytkownicy mogą wybierać między Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic, Gemini 1.5 Pro firmy Google oraz GPT-4o lub o1-preview firmy OpenAI, aby uzyskać sugestie Copilot.

Najnowsza bezpłatna wersja usługi Copilot (uruchomiona w grudniu 2024 r.) oferuje 2,000 ukończonych kodów miesięcznie i 50 wiadomości czatu, co zapewnia dostęp do Claude 3.5 Sonnet lub GPT-4o, dzięki czemu pomoc oparta na Codexie staje się bardziej dostępna dla indywidualnych programistów.

Oba narzędzia oferują solidną integrację, jednak podejście Claude Code, skoncentrowane na interfejsie CLI, odpowiada deweloperom, którzy dobrze czują się w terminalowych przepływach pracy i automatyzacji, natomiast Codex za pośrednictwem Copilot jest idealny dla tych, którzy wolą interaktywną pomoc w kodowaniu opartą na środowisku IDE.

Jak wypadają kwestie cenowe i kosztowe?

Jakie są czynniki kosztowe Claude Code?

Claude Code pobiera opłaty za każdy milion tokenów wejściowych i wyjściowych — koszty te mogą się szybko kumulować:

• Wcześni użytkownicy zgłaszają dzienne wydatki rzędu 50–100 dolarów za długotrwałe użytkowanie — jest to porównywalne z kosztami zatrudnienia młodszego programisty w celu uzyskania takiej samej przepustowości tokenów.
• Wysokie opłaty za interfejs API mogą okazać się nieopłacalne dla mniejszych zespołów lub niezależnych programistów, co sprawia, że ​​tworzenie telegraficznych fragmentów kodu jest wykonalne, lecz refaktoryzacja na dużą skalę jest kosztowna.
• Ponadto problemy z automatyczną aktualizacją (np. zmiana własności plików na Ubuntu Server 24.02) doprowadziły do ​​nieplanowanych narzutów na konserwację wdrożenia. Anthropic wydał obejścia, ale te operacyjne problemy są dodatkowym obciążeniem.

Jednak przedsiębiorstwa wykorzystujące Claude Sonnet 4 za pośrednictwem Amazon Bedrock lub Google Cloud Vertex AI korzystają ze zniżek ilościowych i dłuższych okien kontekstowych, co zmniejsza koszty tokenów w przypadku aplikacji na dużą skalę.

Jakie są ceny Codexu w ramach Copilot?

Dostęp do samego kodeksu OpenAI jest możliwy poprzez Drugi pilot model subskrypcji:

• Copilot Free (tylko VS Code): 2,000 ukończonych zadań i 50 wiadomości na czacie miesięcznie bez żadnych kosztów — idealne rozwiązanie dla hobbystów lub osób potrzebujących okazjonalnej pomocy w kodowaniu.
• Copilot Pro (indywidualny): 10 USD miesięcznie (100 USD rocznie) za nieograniczoną liczbę uzupełnień, czat i obsługę kontekstową wielu plików.
• Drugi pilot biznesowy: 19 USD za użytkownika miesięcznie z funkcjami klasy enterprise (bezpieczeństwo, zgodność z przepisami).
• Przedsiębiorstwo Copilot: 39 USD za użytkownika miesięcznie oprócz licencji GitHub Enterprise Cloud (21 USD za użytkownika miesięcznie).

W przypadku dostępu wyłącznie do interfejsu API Codex CLI (z pominięciem Copilot) ceny są zgodne z ogólnym modelem opartym na tokenach OpenAI, ale dołączone funkcje Copilot (integracja IDE, dostęp do wielu modeli) często zapewniają lepszy stosunek jakości do ceny dla programistów. Bezpłatny poziom Copilot znacznie obniża barierę wejścia, podczas gdy plany korporacyjne oferują przewidywalne budżetowanie dla dużych organizacji.

Jakie są ich ograniczenia i wyzwania?

Gdzie Claude Code zawodzi?

Pomimo imponującego uzasadnienia:

• Złożone zadania inżynieryjne: Claude Code świetnie radzi sobie z prostym generowaniem kodu i refaktoryzacją, ale może mieć problemy z rozległymi, wielomodułowymi architekturami, które wymagają nadzoru ze strony człowieka w celu zapewnienia jakości kodu i spójności architektonicznej.
• Błędy automatycznej aktualizacji: Funkcja automatycznej aktualizacji interfejsu CLI czasami zmieniała właścicieli plików na serwerach Linux, zakłócając ciągłą integrację do czasu zainstalowania poprawki.
• Wysokie koszty operacyjne: Jak zauważono, codzienne wydatki na tokeny dorównują pensjom programistów, co stanowi wyzwanie dla stabilności przy długoterminowym, intensywnym użytkowaniu.

Ponadto, ponieważ Claude Code znajduje się obecnie w ograniczonej fazie badań, niektóre funkcje (np. renderowanie różnic w aplikacji, obsługa niestandardowych wtyczek) są wciąż w fazie rozwoju, co utrudnia bezproblemową adaptację w środowiskach produkcyjnych.

Jakie pułapki czyhają na Kodeks OpenAI?

Kodeks, choć potężny, ma swoje ograniczenia:

• Niezawodność wieloetapowych komunikatów: Codex może zawodzić w przypadku zadań wieloetapowych lub głęboko zagnieżdżonych, co czasami powoduje generowanie nieefektywnego lub nieprawidłowego kodu, który wymaga ręcznego debugowania.
• Obawy dotyczące bezpieczeństwa i stronniczości: Ponieważ Codex jest trenowany na publicznych repozytoriach, może nieumyślnie odtwarzać podatne wzorce kodu lub przenosić błędy obecne w danych treningowych. Badania pokazują, że ~40% kodu wygenerowanego przez GitHub Copilot w scenariuszach wysokiego ryzyka zawierało podatne na wykorzystanie wady projektowe.
• Wariancja jakości kodu: Demonstracje ujawniają okazjonalne, jednorazowe dziwactwa — np. rozwlekłe lub nieefektywne fragmenty kodu, które wymagają wielu szybkich iteracji w celu udoskonalenia. Greg Brockman z OpenAI przyznał, że Codex czasami „nie do końca wie, o co pytasz”.

Co więcej, mimo że bezpłatny poziom Copilot jest hojny, osiągnięcie limitu wykorzystania (2,000 ukończeń miesięcznie) zmusza użytkowników do uaktualnienia, co potencjalnie zwiększa budżet w przypadku intensywnej współpracy lub dużych sesji kodowania.

Co jest lepsze w różnych przypadkach użycia?

Czy poszczególni deweloperzy powinni wybrać Claude Code czy Codex?

• Hobbyści i studenci prawdopodobnie będzie sprzyjać Codex przez Copilot Free: zerowy koszt początkowy, bezproblemowa integracja IDE i dostęp do wielu LLM (np. Sonnet 3.5, GPT-4o) do 2,000 ukończeń miesięcznie. Ułatwia to szybkie eksperymentowanie i naukę bez obaw o budżet.
• Niezależni wykonawcy or małe zespoły może znaleźć Kodeks Pro (10 USD/mies.) bardziej opłacalne — oferujące nieograniczoną liczbę sugestii, zrozumienie kontekstu i edycję wielu plików — podczas gdy koszty tokenów Claude Code mogą szybko wzrosnąć w przypadku większych zadań.

Jednakże, zaawansowani użytkownicy osoby, które wolą przepływy pracy oparte na terminalach, potrzebują głębszej introspekcji w zakresie rozumowania AI i mają elastyczność budżetową, mogą zdecydować się na Kod Claude'a—szczególnie przy podejmowaniu złożonych zadań refaktoryzacji lub zadań wymagających szczególnego bezpieczeństwa, w których głębsze rozumowanie Claude'a przynosi efekty.

Co jest odpowiednie dla przedsiębiorstw i dużych organizacji?

• Kod Claude’a (Opus 4/Sonet 4 przez Bedrock/Vertex AI) apeluje do przedsiębiorstw wymagających solidnego hybrydowego rozumowania, długoterminowego przechowywania kontekstu i niestandardowego wdrażania w bezpiecznych środowiskach chmurowych. Licencjonowanie zbiorcze i korporacyjne umowy SLA pomagają amortyzować koszty tokenów w dużych zespołach programistycznych.
• Kodeks OpenAI (Copilot Business/Enterprise) adresowany do dużych zespołów, które pragną bezproblemowej integracji IDE, scentralizowanego rozliczeń i wbudowanych funkcji zgodności. Obsługa wielu LLM przez Copilot zapewnia elastyczność wyboru Claude 3.5 lub wariantów GPT OpenAI w ramach przewidywalnego modelu subskrypcji.

Dla litu szacuje się zespoły skupione na bezpieczeństwie, udowodniona przewaga Claude Code w wykrywaniu exploitów (57.5% w porównaniu z 32.5% współczynnikiem exploitów BountyBench Codex) może mieć kluczowe znaczenie — szczególnie w ocenie podatności i zautomatyzowanych przepływach pracy generowania poprawek. Z drugiej strony organizacje, które priorytetowo traktują szybkie przyjęcie oraz przewidywalność kosztów często skłaniają się ku pakietom subskrypcji Copilot, które łączą możliwości Codexu z rozbudowanym ekosystemem GitHub.

Podsumowanie

Claude Code i OpenAI Codex wnoszą odrębne zalety do kodowania wspomaganego sztuczną inteligencją. Kod Claude'a wyróżnia się architekturą hybrydową, przepływem pracy skoncentrowanym na terminalu i doskonałą wydajnością w przypadku złożonych, wieloetapowych zadań — choć wiąże się to z wyższymi kosztami i pewnymi ograniczeniami operacyjnymi. Kodeks OpenAI, zwłaszcza gdy uzyskuje się do niego dostęp za pośrednictwem GitHub Copilot, oferuje bardziej przystępne, oparte na środowisku IDE środowisko z przewidywalnymi cenami subskrypcji, co czyni je idealnym rozwiązaniem dla indywidualnych programistów i organizacji poszukujących łatwej integracji.

Ostatecznie „lepszy” wybór zależy od konkretnych priorytetów: jeśli najważniejsze są dogłębne rozumowanie, testy bezpieczeństwa i automatyzacja wiersza poleceń —Kod Claude'a może być warta inwestycji. Jeśli celem jest ograniczenie kosztów, szybka integracja IDE i wspólne kodowanie—Kodeks przez Copilot zapewnia solidne możliwości przy minimalnym tarciu. W miarę jak kodowanie oparte na sztucznej inteligencji ewoluuje, programiści i organizacje muszą rozważyć te kompromisy, często wykorzystując oba narzędzia w uzupełniających się rolach, aby zmaksymalizować produktywność i jakość kodu.

Jak zacząć

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

***Z przyjemnością informujemy, że CometAPI w pełni obsługuje teraz potężny kod Claude Code.***Co to oznacza dla Ciebie?

Najważniejsze funkcje sztucznej inteligencji: Łatwe generowanie, debugowanie i optymalizowanie kodu przy użyciu modeli stworzonych specjalnie dla programistów.

• Elastyczny wybór modeli: Nasza szeroka gama modeli pozwala na płynniejszy rozwój.
• Bezproblemowa integracja: API są zawsze dostępne. Zintegruj Claude Code bezpośrednio z istniejącym procesem pracy w kilka minut.

Gotowy do użycia Claude Code? Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API dla szczegółowych instrukcji.

Programiści mogą uzyskać dostęp do najnowszego interfejsu API Claude 4(Termin publikacji artykułu): Claude Opus 4 API oraz Claude Sonnet 4 API przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po APIaby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Zobacz także Jak zainstalować i uruchomić Claude Code przez CometAPI? Kompletny przewodnik