編碼領域的兩位主要競爭者是 克勞德·科德，由 Anthropic 開發，並且 開放人工智能法典，並整合到 GitHub Copilot 等工具中。但在這些 AI 系統中，哪一個真正在現代軟體開發中脫穎而出呢？本文將深入探討它們的架構、效能、開發者體驗、成本考量和局限性，並基於最新資訊和基準進行全面分析。
什麼是 Claude Code 和 OpenAI Codex？
Claude Code：基於終端的編碼代理
Claude Code 是 Anthropic 的代理命令列介面 (CLI)，旨在直接從終端委託大量工程任務。它基於 Claude 3.7 Sonnet 模型構建，可以：
- 搜尋並閱讀現有的程式碼庫。
- 編輯和重構文件。
- 編寫並運行測試。
- 管理 Git 工作流程－提交、推送和合併。
早期測試表明，Claude Code 可以處理需要 45 分鐘以上手動操作的任務，從而簡化測試驅動開發、調試和大規模重構。原生 GitHub 整合確保了即時 CLI 輸出流，而「長時間運行命令」支援使其能夠自主處理多階段專案。
OpenAI Codex：AI程式碼產生的支柱
OpenAI Codex 是一個基於大量公共程式庫進行訓練的專業語言模型。自 2025 年 XNUMX 月起，它已為 GitHub Copilot 和各種 API 端點提供支援。主要功能包括：
- 將自然語言提示翻譯成可執行程式碼（例如，建立 JavaScript 遊戲或用 Python 產生資料科學圖表）。
- 與 Mailchimp、Microsoft Word、Spotify 和 Google Calendar 等第三方服務互動。
- 在受限的容器環境中嵌入安全性約束以拒絕惡意請求（例如惡意軟體、漏洞利用），從而最大限度地降低風險。
例如，Codex-1 演示了共指解析，實現了多步驟程式碼合成，而 Codex CLI（於 2024 年推出）允許開發人員直接從終端利用 Codex 進行客製化工作流程。
它們的核心架構和模型如何比較？
克勞德·科德的人工智慧模型的基礎是什麼？
在其基礎上，Claude Code 利用 克勞德第 3.7 首十四行詩——由 Anthropic 推出的混合推理模式。自推出以來，Anthropic 不斷加快模型更新，並於 2025 年 XNUMX 月發布了 克勞德作品 4 克勞德十四行詩 4. 這些新的 Claude 4 變體具有以下特點：
- 解決複雜問題的混合推理與更快的工具使用。
- 自主運作時間長達七小時（對於 Opus 4）。
- 捷徑減少 65%，並增強了長期任務的情境保留。
- 諸如「思考總結」之類的功能可以提供透明的推理見解，以及測試版「擴展思考」模式可以在推理深度和工具呼叫之間進行最佳化。
Opus 4 和 Sonnet 4 的表現優於競爭對手的模型——在編碼和工具使用基準上超越了谷歌的 Gemini 2.5 Pro、OpenAI 的 o3 推理和 GPT-4.1。
OpenAI Codex 是如何建構的？
OpenAI Codex 基於 GPT 架構構建，並針對特定程式碼語料庫進行了微調。主要特性包括：
- 參數尺度： Codex 變體具有多達 12 億個參數（Codex 1）。
- 安全層： 受限的容器環境降低了惡意程式碼執行風險；共指解析改善了多步驟提示處理。
- 多模式介面： 儘管 Codex 主要基於文本，但它與 IDE（例如 VS Code）整合並支援第三方服務 API。
- 持續改進： 截至 2025 年年中，OpenAI 正在對 Codex 進行迭代以實現更好的多檔案推理，儘管逐步調試仍然存在一些限制。
它們的編碼能力和表現有何不同？
基準測試揭示了什麼？
在流行的編碼基準測試中，Claude 模型表現出顯著的效能優勢：
- 人類評估：Claude 3.5 Sonnet 的得分為 92%，而 GPT-4o 的得分為 90.2%。
- SWE-長凳 （多檔案錯誤修復）：Claude 3.7 Sonnet 的準確率達到了 70.3%，而 OpenAI 的 o1/o3-mini 的準確率徘徊在 49% 左右。
這些結果強調了 Claude 3.7 在實際調試場景中的卓越推理能力——比基於 Codex 的模型更準確地修復多文件錯誤並合成複雜的解決方案。
他們在現實世界的任務中表現如何？
近期的「BountyBench」網路安全實驗（2025 年 4.1 月）比較了包括 Claude Code、OpenAI Codex CLI、GPT-2.5、Gemini 3.7 Pro 和 Claude XNUMX Sonnet 在內的代理。結果如下：
- 防禦（補丁）性能： OpenAI Codex CLI 的補丁成功率達到了 90%（相當於 14,422 美元）。 Claude Code 緊隨其後，成功率為 87.5%（相當於 13,286 美元）。
- 攻擊（漏洞）表現： Claude Code 以 57.5% 的漏洞利用成功率（約 7,425 美元）領先，而 Codex CLI 僅達到 32.5%（相當於 4,200 美元）。
因此，雖然 Codex 在修補和防禦任務方面表現出色，但 Claude Code 在漏洞檢測和利用方面表現出更強的攻擊能力——反映了其在安全環境中的擴展推理能力。
此外，在 Anthropic 的「Code w/Claude」活動（22 年 2025 月 4 日）上，基準測試表明，Claude Opus 3 在編碼問題的速度和品質上都優於 OpenAI 的 ChatGPT oXNUMX，縮小了詳細推理和回應時間之間長期存在的權衡。
開發人員體驗和工具整合如何？
Claude Code 的 CLI 環境有多直覺？
Claude Code 的基於終端的設計強調最少的設定：安裝 CLI 後，開發人員可以直接：
- 發出如下命令
claude-code refactor --task "improve performance of data ingestion". - 查看測試運行、提交差異和重構建議的即時流輸出。
- 無需離開終端即可與 Git 工作流程（提交、推送、分支）順利整合。
開發人員報告稱，Claude Code 在協作調試方面表現出色：它維護一個內部“暫存器”，用於記錄推理步驟，使用戶能夠檢查中間決策並迭代地優化提示。原生 GitHub 整合進一步簡化了程式碼審查和拉取請求產生。
Codex 如何與現有的 IDE 工作流程整合？
OpenAI Codex 最常透過以下方式訪問 GitHub 副駕駛—Visual Studio Code、Visual Studio、Neovim 和 JetBrains IDE 的插件。主要集成功能包括：
- 內嵌代碼建議： 函數、類別和整個模組的即時自動完成。
- 基於聊天的幫助： 解釋程式碼片段、在語言之間進行翻譯以及使用自然語言查詢來尋找錯誤。
- 多模型支援： 使用者可以選擇 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、Google 的 Gemini 1.5 Pro 以及 OpenAI 的 GPT-4o 或 o1-preview 作為 Copilot 建議。
Copilot 的最新免費套餐（於 2024 年 2,000 月推出）每月提供 50 次代碼補全和 3.5 條聊天訊息（授予對 Claude 4 Sonnet 或 GPT-XNUMXo 的訪問權限），使個人開發者更容易獲得由 Codex 提供支持的幫助。
這兩種工具都提供了強大的集成，但 Claude Code 以 CLI 為中心的方法吸引了熟悉終端工作流程和自動化的開發人員，而通過 Copilot 的 Codex 則非常適合那些喜歡 IDE 驅動、交互式編碼輔助的人。
定價和成本考量如何疊加？
克勞德·科德的成本因素有哪些？
Claude Code 按每百萬輸入和輸出令牌收費－成本可能迅速累積：
- 早期用戶報告稱，持續使用每天的費用為 50 至 100 美元——相當於為實現同等的令牌吞吐量而僱用一名初級開發人員。
- 高昂的 API 費用對於小型團隊或獨立開發人員來說可能是難以負擔的，這使得電報程式碼片段可行，但大規模重構成本高昂。
- 此外，自動更新問題（例如，在 Ubuntu Server 24.02 上變更檔案擁有權）導致了部署維護的計劃外開銷。 Anthropic 已發布解決方案，但這些操作問題仍會造成額外的負擔。
然而，透過 Amazon Bedrock 或 Google Cloud Vertex AI 利用 Claude Sonnet 4 的企業可以享受批量折扣和更長的上下文窗口，從而減輕大規模應用程式的代幣成本。
Codex 在 Copilot 下如何定價？
OpenAI Codex 本身可以透過 副駕駛 訂閱模式：
- Copilot Free（僅限 VS Code）： 每月免費完成 2,000 次和 50 條聊天訊息 - 非常適合業餘愛好者或偶爾需要編碼幫助。
- Copilot Pro（個人）： 每月 10 美元（每年 100 美元）可獲得無限完成、聊天和多文件上下文支援。
- 副駕駛業務： 每位用戶每月 19 美元，提供企業功能（安全性、合規性）。
- 副駕駛企業： 在 GitHub Enterprise Cloud 授權的基礎上，每位使用者每月需支付 39 美元（每位使用者每月 21 美元）。
對於僅透過 API 存取 Codex CLI（繞過 Copilot），定價與 OpenAI 的通用代幣模型相同，但 Copilot 的捆綁功能（IDE 整合、多模型存取）通常能為開發者帶來更佳的性價比。 Copilot 的免費套餐顯著降低了入門門檻，而企業套餐則為大型組織提供了可預測的預算。
他們的限制和挑戰是什麼？
克勞德·科德的缺點是什麼？
儘管其理由令人印象深刻：
- 複雜的工程任務： Claude Code 擅長直接的程式碼產生和重構，但在處理龐大的多模組架構時會遇到困難——需要人工監督以確保程式碼品質和架構一致性。
- 自動更新故障： CLI 的自動更新功能有時會改變 Linux 伺服器上的檔案所有權，從而破壞持續整合管道，直到修補為止。
- 營運成本高： 如上所述，每日代幣支出與開發人員的工資相當——這對於長期、大量使用的可持續性提出了挑戰。
此外，由於 Claude Code 處於有限的研究預覽階段，因此一些功能（例如，應用程式內渲染差異、自訂外掛程式支援）仍在開發中，這阻礙了生產環境的無縫採用。
OpenAI Codex 面臨哪些陷阱？
Codex 雖然功能強大，但也有自己的警告：
- 多步驟提示可靠性： Codex 可能會在多步驟或深度嵌套的任務中失敗——偶爾會產生需要手動偵錯的低效或不正確的程式碼。
- 安全和偏見問題： 由於 Codex 是在公共程式碼庫上進行訓練的，它可能會無意中重現易受攻擊的程式碼模式，或攜帶訓練資料中存在的偏差。研究表明，在高風險場景下，GitHub Copilot 產生的程式碼中約有 40% 包含可利用的設計缺陷。
- 程式碼品質差異： 演示過程中偶爾會暴露出一些一次性的怪異現象——例如，冗長或低效的程式碼片段需要多次快速迭代才能完善。 OpenAI 的 Greg Brockman 承認，Codex 有時「並不完全了解你到底在問什麼」。
此外，雖然 Copilot 的免費套餐很慷慨，但達到使用上限（每月 2,000 次完成）會迫使用戶升級——這可能會增加大量合作者或大型編碼會議的預算。
對於不同的用例，哪一個比較好？
個人開發者應該選擇Claude Code還是Codex？
- 愛好者和學生 可能會支持 透過 Copilot Free 取得 Codex：零前期成本，無縫整合 IDE，並可存取多個 LLM（例如 Sonnet 3.5、GPT-4o），每月最多可完成 2,000 項。這有助於快速進行實驗和學習，而無需擔心預算問題。
- 獨立承包商 or 小團隊 可能會發現 Codex Pro （10 美元/月）更具成本效益 - 提供無限的建議、上下文理解和多文件編輯 - 而 Claude Code 的代幣成本在更大的任務上可能會迅速上升。
然而， 超級用戶 喜歡基於終端的工作流程、需要更深入反思人工智慧推理、並且預算靈活的人可能會選擇 克勞德·科德—尤其是在處理複雜的重構或安全敏感任務時，克勞德的更深層的推理會帶來回報。
什麼適合企業和大型組織？
- 克勞德·科德（Opus 4/Sonnet 4，透過 Bedrock/Vertex AI） 適用於需要在安全雲端環境中進行強大的混合推理、長期情境保留和自訂部署的企業。批量許可和企業級 SLA 有助於在大型開發團隊之間分攤代幣成本。
- OpenAI Codex（Copilot 商業/企業版） 滿足大型團隊對無縫 IDE 整合、集中計費和內建合規性功能的需求。 Copilot 支援多種 LLM，讓您能夠靈活地在可預測的訂閱模式下選擇 Claude 3.5 或 OpenAI 的 GPT 變體。
對於 以安全為中心的團隊Claude Code 在漏洞偵測方面展現出的優勢（57.5% vs. Codex 的 BountyBench 漏洞利用率為 32.5%）可能至關重要——尤其是在漏洞評估和自動修補程式產生工作流程中。相反，優先考慮 快速採用 成本可預測性 通常傾向於 Copilot 的訂閱層，它將 Codex 功能與 GitHub 的廣泛生態系統捆綁在一起。
結論
Claude Code 和 OpenAI Codex 各自為 AI 輔助編碼帶來了獨特的優勢。 克勞德·科德 因其混合推理架構、以終端為中心的工作流程以及在複雜、多步驟任務上的卓越性能而脫穎而出——儘管成本較高且存在一些操作注意事項。 開放人工智能法典，尤其是透過 GitHub Copilot 存取時，提供了更易於存取的 IDE 驅動體驗和可預測的訂閱價格，使其成為尋求輕鬆整合的個人開發人員和組織的理想選擇。
最終，「更好」的選擇取決於具體的優先順序：如果深度推理、安全測試和命令列自動化至關重要——克勞德·科德 或許值得投資。如果成本控制、快速 IDE 整合和協作編碼是重點——透過 Copilot 進行 Codex 提供強大的功能，並將摩擦降至最低。隨著人工智慧驅動的編碼不斷發展，開發人員和組織必須權衡這些利弊，通常需要利用這兩種工具來互補，以最大限度地提高生產力和程式碼品質。
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