Claude Code против OpenAI Codex: что лучше

Двое из ведущих претендентов на звание «Кодирование» — это Клод Код, разработанный Anthropic, и OpenAI Codex, интегрированные в такие инструменты, как GitHub Copilot. Но какая из этих систем ИИ действительно выделяется для современной разработки ПО? В этой статье рассматриваются их архитектуры, производительность, опыт разработчиков, соображения стоимости и ограничения, а также дается всесторонний анализ, основанный на последних новостях и бенчмарках.

Что такое Claude Code и OpenAI Codex?

Claude Code: Терминальный агент для кодирования

Claude Code — это агентский интерфейс командной строки (CLI) Anthropic, разработанный для делегирования существенных инженерных задач непосредственно с терминала. Созданный на основе модели Claude 3.7 Sonnet, он может:

Поиск и чтение существующих кодовых баз.
Редактируйте и рефакторингуйте файлы.
Написание и проведение тестов.
Управляйте рабочими процессами Git — фиксацией, отправкой и слиянием.

Раннее тестирование показывает, что Claude Code может справляться с задачами, требующими 45+ минут ручного труда, оптимизируя разработку через тестирование, отладку и масштабный рефакторинг. Интеграция с собственным GitHub обеспечивает потоковую передачу выходных данных CLI в реальном времени, а поддержка «длительно работающих команд» позволяет ему автономно справляться с многоэтапными проектами.

OpenAI Codex: основа генерации кода ИИ

OpenAI Codex — это специализированная языковая модель, обученная на обширных публичных репозиториях кода. По состоянию на май 2025 года она поддерживает GitHub Copilot и различные конечные точки API. Основные функции включают:

Перевод подсказок на естественном языке в исполняемый код (например, создание игр на JavaScript или генерация диаграмм по науке о данных на Python).
Взаимодействие со сторонними сервисами, такими как Mailchimp, Microsoft Word, Spotify и Google Calendar.
Внедрение ограничений безопасности для отклонения вредоносных запросов (например, вредоносного ПО, эксплойтов) в ограниченной среде контейнера для минимизации рисков.

Например, Codex‐1 демонстрирует разрешение кореферентности, что позволяет выполнять многоэтапный синтез кода, тогда как Codex CLI (представленный в 2024 году) позволяет разработчикам использовать Codex непосредственно из терминала для настраиваемых рабочих процессов.

Как соотносятся их основные архитектуры и модели?

Что лежит в основе моделей искусственного интеллекта Клода Кода?

В основе своей Claude Code использует Клод 3.7 Сонет— модель гибридного рассуждения, представленная Anthropic. С момента своего появления Anthropic ускорил обновление модели, достигнув кульминации в выпуске в марте 2025 года Клод Опус 4 и Клод Сонет 4. Эти новые варианты Claude 4 могут похвастаться:

Гибридное мышление для решения сложных проблем против более быстрого использования инструментов.
До семи часов автономной работы (для Opus 4).
На 65% меньше сочетаний клавиш и улучшенное сохранение контекста для долгосрочных задач.
Такие функции, как «краткие выводы» для прозрачного понимания рассуждений и бета-режим «расширенного мышления» для оптимизации глубины рассуждений и вызова инструментов.

Opus 4 и Sonnet 4 превосходят модели конкурентов, опережая Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3 Reasoning и GPT-4.1 по показателям кодирования и использования инструментов.

Какова архитектура OpenAI Codex?

OpenAI Codex построен на архитектуре GPT, доработанной на основе код-специфичных корпусов. Ключевые характеристики включают:

Шкала параметров: Варианты Кодекса имеют до 12 миллиардов параметров (Кодекс 1).
Слои безопасности: Ограниченная среда контейнера снижает риск выполнения вредоносного кода; разрешение кореферентных ссылок улучшает многоэтапную обработку запросов.
Мультимодальные интерфейсы: Хотя Codex в первую очередь основан на тексте, он интегрируется с IDE (например, VS Code) и поддерживает API сторонних сервисов.
Непрерывные улучшения: По состоянию на середину 2025 года OpenAI работает над Codex для улучшения многофайловой логики, хотя некоторые ограничения пошаговой отладки остаются.

Чем отличаются их возможности кодирования и производительность?

Что показывают контрольные показатели?

В популярных тестах кодирования модели Клода демонстрируют значительное преимущество в производительности:

HumanEval: Claude 3.5 Sonnet набрал 92% против 4% у GPT-90.2o.
SWE-скамья (исправление ошибок в нескольких файлах): точность Claude 3.7 Sonnet составила 70.3%, тогда как точность o1/o3-mini от OpenAI колебалась около 49%.

Эти результаты подчеркивают превосходные рассуждения Claude 3.7 в реальных сценариях отладки — он исправляет ошибки в нескольких файлах и синтезирует сложные решения точнее, чем модели на основе Codex.

Как они справляются с реальными задачами?

Недавние эксперименты по кибербезопасности «BountyBench» (май 2025 г.) сравнивали агенты, включая Claude Code, OpenAI Codex CLI, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro и Claude 3.7 Sonnet. Результаты:

Эффективность защиты (патча): OpenAI Codex CLI достиг 90% успеха исправления (что эквивалентно 14,422 87.5 долларам США в денежном эквиваленте). Claude Code немного отстал от него с 13,286% (что эквивалентно XNUMX XNUMX долларам США).
Эффективность нападения (эксплойта): Claude Code лидировал с показателем успешности эксплойта 57.5% (около 7,425 долларов США), тогда как Codex CLI достиг только 32.5% (что соответствует 4,200 долларам США).

Таким образом, в то время как Codex отлично справляется с исправлением ошибок и защитными задачами, Claude Code демонстрирует более сильные наступательные возможности при обнаружении и эксплуатации уязвимостей, что отражает его расширенные возможности рассуждений в контексте безопасности.

Кроме того, на мероприятии Anthropic «Code w/Claude» (22 мая 2025 г.) тесты показали, что Claude Opus 4 превзошел ChatGPT o3 от OpenAI как по скорости, так и по качеству решения задач кодирования, что сузило давно существующий компромисс между подробным обоснованием и временем отклика.

А как насчет опыта разработчиков и интеграции инструментов?

Насколько интуитивно понятна среда CLI Claude Code?

Терминальный дизайн Claude Code подразумевает минимальную настройку: после установки CLI разработчики могут напрямую:

Выполняйте команды типа claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion".
Просматривайте в реальном времени потоковые результаты тестовых запусков, различия коммитов и предложения по рефакторингу.
Плавная интеграция с рабочими процессами Git — фиксация, отправка, ветвление — не выходя из терминала.

Разработчики сообщают, что Claude Code блистательно подходит для совместной отладки: он поддерживает внутренний «блокнот», который регистрирует шаги рассуждения, позволяя пользователям проверять промежуточные решения и итеративно уточнять подсказки. Интеграция с собственным GitHub еще больше упрощает обзоры кода и генерацию запросов на извлечение.

Как Codex интегрируется с существующими рабочими процессами IDE?

Доступ к OpenAI Codex чаще всего осуществляется через Второй пилот GitHub—плагин для Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim и JetBrains IDE. Ключевые функции интеграции включают:

Предложения по встроенному коду: Автодополнение в реальном времени для функций, классов и целых модулей.
Помощь в чате: Объяснение фрагментов кода, перевод с одного языка на другой и поиск ошибок с использованием запросов на естественном языке.
Поддержка нескольких моделей: Пользователи могут выбирать между Claude 3.5 Sonnet от Anthropic, Gemini 1.5 Pro от Google и GPT-4o или o1-preview от OpenAI для рекомендаций Copilot.

Последняя версия бесплатной версии Copilot (запущена в декабре 2024 г.) предлагает 2,000 ежемесячных автодополнений кода и 50 сообщений в чате, предоставляя доступ к Claude 3.5 Sonnet или GPT-4o, что делает помощь на основе Codex более доступной для отдельных разработчиков.

Оба инструмента предлагают надежную интеграцию, но ориентированный на CLI подход Claude Code привлекает разработчиков, которые привыкли работать с терминальными рабочими процессами и автоматизацией, тогда как Codex через Copilot идеально подходит для тех, кто предпочитает интерактивную помощь в кодировании на основе IDE.

Как соотносятся ценообразование и затраты?

Каковы факторы стоимости Claude Code?

Клод Код взимает плату за миллион входных и выходных токенов — расходы, которые могут быстро накапливаться:

Первые пользователи сообщают о ежедневных расходах в размере 50–100 долларов США при постоянном использовании — это сопоставимо с наймом младшего разработчика для эквивалентной пропускной способности токенов.
Высокие сборы за API могут оказаться непомерными для небольших команд или независимых разработчиков, что делает использование телеграфных фрагментов кода осуществимым, но масштабный рефакторинг — дорогостоящим.
Кроме того, проблемы с автоматическим обновлением (например, изменение владельца файла на Ubuntu Server 24.02) привели к незапланированным накладным расходам на обслуживание развертывания. Anthropic выпустила обходные пути, но эти операционные сбои являются дополнительной обузой.

Однако предприятия, использующие Claude Sonnet 4 через Amazon Bedrock или Google Cloud Vertex AI, получают выгоду от скидок за объем и более длительных контекстных окон, что снижает затраты на токены для крупномасштабных приложений.

Какова стоимость Codex в рамках Copilot?

Сам OpenAI Codex доступен через Copilot модель подписки:

Бесплатный второй пилот (только VS Code): 2,000 завершений и 50 сообщений в чате в месяц бесплатно — идеальный вариант для любителей или для периодической помощи в кодировании.
Copilot Pro (индивидуальный): 10 долларов в месяц (100 долларов в год) за неограниченное количество завершений, чат и поддержку многофайлового контекста.
Бизнес-пилот: 19 долларов США за пользователя в месяц с корпоративными функциями (безопасность, соответствие требованиям).
Второй пилот Enterprise: 39 долларов США за пользователя в месяц сверх лицензий GitHub Enterprise Cloud (21 доллар США за пользователя в месяц).

Для доступа только через API к Codex CLI (минуя Copilot) цены соответствуют общей модели OpenAI на основе токенов, но пакетные функции Copilot (интеграция IDE, многомодельный доступ) часто обеспечивают разработчикам лучшее соотношение цены и качества. Бесплатный уровень Copilot значительно снижает порог входа, в то время как корпоративные планы предлагают предсказуемое бюджетирование для крупных организаций.

Каковы их ограничения и проблемы?

В чем недостатки Клода Кода?

Несмотря на впечатляющую аргументацию:

Сложные инженерные задачи: Claude Code отлично справляется с простой генерацией кода и рефакторингом, но может испытывать трудности с разрастающимися многомодульными архитектурами, требующими человеческого контроля для обеспечения качества кода и архитектурной согласованности.
Ошибки автообновления: Функция автоматического обновления CLI иногда изменяла владельца файлов на серверах Linux, нарушая конвейеры непрерывной интеграции до тех пор, пока не будут исправлены ошибки.
Высокие эксплуатационные расходы: Как уже отмечалось, ежедневные расходы на токены сопоставимы с зарплатами разработчиков, что затрудняет обеспечение устойчивости при долгосрочном интенсивном использовании.

Более того, поскольку Claude Code находится на стадии ограниченной исследовательской предварительной версии, некоторые функции (например, рендеринг различий в приложении, поддержка пользовательских плагинов) все еще находятся в стадии разработки, что затрудняет беспрепятственное внедрение в производственных средах.

С какими подводными камнями сталкивается OpenAI Codex?

Кодекс, хоть и мощный, имеет свои оговорки:

Многоступенчатая оперативная надежность: Codex может давать сбои при выполнении многошаговых или глубоко вложенных задач, иногда генерируя неэффективный или неверный код, требующий ручной отладки.
Проблемы безопасности и предвзятости: Поскольку Codex обучается на публичных репозиториях, он может непреднамеренно воспроизводить уязвимые шаблоны кода или нести предубеждения, присутствующие в обучающих данных. Исследования показывают, что ~40% кода, сгенерированного GitHub Copilot в сценариях с высоким риском, содержали эксплуатируемые недостатки дизайна.
Отклонение качества кода: Демонстрации выявляют случайные единичные странности — например, многословные или неэффективные фрагменты кода, требующие нескольких итераций подсказок для уточнения. Грег Брокман из OpenAI признал, что Codex иногда «не совсем понимает, о чем именно вы спрашиваете».

Кроме того, хотя бесплатный уровень Copilot весьма щедр, достижение лимита использования (2,000 завершений в месяц) заставляет пользователей переходить на более высокую версию, что может привести к увеличению бюджета для активных участников или длительных сеансов кодирования.

Какой вариант лучше для разных вариантов использования?

Стоит ли отдельным разработчикам выбирать Claude Code или Codex?

Любители и студенты скорее всего, благоприятствует Codex через Copilot Бесплатно: нулевые первоначальные затраты, бесшовная интеграция IDE и доступ к нескольким LLM (например, Sonnet 3.5, GPT-4o) для до 2,000 завершений/месяц. Это способствует быстрому экспериментированию и обучению без проблем с бюджетом.
Независимые подрядчики or небольшие команды может найти Кодекс Про (10 долл. США в месяц) более экономически эффективен — предлагает неограниченное количество предложений, контекстное понимание и редактирование нескольких файлов, в то время как стоимость токенов Claude Code может быстро расти при выполнении более крупных задач.

Однако опытные пользователи которые предпочитают терминальные рабочие процессы, нуждаются в более глубоком самоанализе рассуждений ИИ и имеют гибкий бюджет, могут выбрать Клод Код—особенно при решении сложных задач рефакторинга или задач, требующих повышенной безопасности, где более глубокие рассуждения Клода приносят дивиденды.

Что подходит предприятиям и крупным организациям?

Клод Код (Opus 4/Sonnet 4 через Bedrock/Vertex AI) подходит для предприятий, которым требуется надежное гибридное обоснование, долгосрочное сохранение контекста и индивидуальное развертывание в безопасных облачных средах. Объемное лицензирование и корпоративные SLA помогают амортизировать затраты на токены в крупных командах разработчиков.
OpenAI Codex (Copilot Business/Enterprise) предназначен для больших команд, которым нужна бесшовная интеграция IDE, централизованный биллинг и встроенные функции соответствия. Поддержка Copilot нескольких LLM обеспечивает гибкость выбора вариантов Claude 3.5 или OpenAI GPT в рамках предсказуемой модели подписки.

При покупке недвижимости команды, ориентированные на безопасность, продемонстрированное преимущество Claude Code в обнаружении эксплойтов (57.5% против 32.5% показателя эксплойтов Codex BountyBench) может иметь решающее значение, особенно в оценке уязвимостей и автоматизированных рабочих процессах генерации исправлений. Наоборот, организации, отдающие приоритет быстрое принятие и предсказуемость затрат часто склоняются к уровням подписки Copilot, которые объединяют возможности Codex с обширной экосистемой GitHub.

Заключение

Claude Code и OpenAI Codex привносят свои сильные стороны в программирование с использованием ИИ. Клод Код выделяется своей гибридной архитектурой рассуждений, терминально-ориентированным рабочим процессом и превосходной производительностью при выполнении сложных многоэтапных задач — хотя и за счет высокой стоимости и с некоторыми эксплуатационными оговорками. OpenAI Codex, особенно при доступе через GitHub Copilot, предлагает более доступный интерфейс на базе IDE с предсказуемой ценой подписки, что делает его идеальным для индивидуальных разработчиков и организаций, которым нужна простота интеграции.

В конечном итоге «лучший» выбор зависит от конкретных приоритетов: если первостепенное значение имеют глубокие рассуждения, тестирование безопасности и автоматизация командной строки —Клод Код может стоить инвестиций. Если сдерживание затрат, быстрая интеграция IDE и совместное кодирование являются фокусом —Кодекс через Copilot обеспечивает надежные возможности с минимальным трением. Поскольку кодирование на основе ИИ продолжает развиваться, разработчикам и организациям приходится взвешивать эти компромиссы, часто используя оба инструмента в качестве дополнительных ролей для максимизации производительности и качества кода.

Первые шаги

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

***Мы рады сообщить, что CometAPI теперь полностью поддерживает мощный Claude Code.***Что это значит для тебя?

Основные возможности искусственного интеллекта: простая генерация, отладка и оптимизация кода с использованием моделей, созданных специально для разработчиков.

Гибкий выбор моделей: наш широкий выбор моделей позволит вам разрабатывать более плавно.
Простая интеграция: API всегда доступны. Интегрируйте Claude Code напрямую в свой рабочий процесс за считанные минуты.

Готовы использовать Claude Code? Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций.

Разработчики могут получить доступ к последней версии API Claude 4 (Крайний срок публикации статьи): Клод Опус 4 API и Клод Соннет 4 API через CometAPI. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководстводля получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

См. также Как установить и запустить Claude Code через CometAPI? Полное руководство