Claude Code vs ChatGPT Codex：2026 AI 编程工具深度对比
Opus 4.6 与 GPT-5.3-Codex 全面对比：从模型能力、编码质量、Agent 能力到价格生态，帮你选择最适合的 AI 编程工具
Claude CodeChatGPT CodexAI 编程工具对比
813 Words
2026-02-19 02:00 +0000
2026 年 2 月，AI 编程工具的竞争进入了白热化阶段。Anthropic 发布了 Claude Opus 4.6，带来了 Agent Teams 多智能体协作能力；OpenAI 则推出了 GPT-5.3-Codex，将 Codex 从代码生成工具升级为全栈开发 Agent。Fortune、Tom’s Guide 等主流媒体纷纷将这两款工具放在一起比较，开发者社区的讨论也异常热烈。
作为 Claude Code 的深度用户，我从 2025 年初就开始使用 Claude Code 进行日常开发，也在近期深入体验了 OpenAI Codex 的各项功能。这篇文章将从多个维度对两者进行全面对比，帮助你做出适合自己的选择。
Claude Code 是什么
Claude Code 是 Anthropic 推出的命令行 AI 编程助手，直接在终端中运行。它的设计哲学是"开发者在回路中"（developer-in-the-loop），强调与开发者的协作而非替代。
Opus 4.6 带来的关键更新
2026 年 2 月 5 日，Anthropic 发布了 Opus 4.6，这是 Claude Code 背后的旗舰模型。核心更新包括：
- 100 万 token 上下文窗口（Beta）：首次在 Opus 级别模型上提供百万级上下文，可以一次性理解大型代码库的完整架构
- Agent Teams（实验性）：支持多个 Claude Code 实例协同工作，一个 Session 担任 Team Lead 分配任务，其他 Teammate 独立工作并相互通信
- 上下文压缩（Context Compaction）：模型能自动总结已处理的上下文，在长任务中避免触及上下文上限
- 自适应思维（Adaptive Thinking）：模型根据任务复杂度自动调节推理深度，开发者也可以通过 effort 参数手动控制
- 128K 最大输出 token：单次生成的代码量大幅提升
- Terminal-Bench 2.0 和 Humanity’s Last Exam 双料第一：在终端操作和复杂推理两个关键基准上领先所有其他模型
如果你对 Claude Code 的日常使用还不熟悉，可以先看看我之前写的 Claude Code 最佳实践指南。
ChatGPT Codex 是什么
OpenAI Codex 是 OpenAI 推出的 AI 编程 Agent 平台，提供 App（桌面应用）、CLI（命令行）和 IDE 扩展三种形态。与 Claude Code 侧重终端协作不同，Codex 的定位更接近"全能型开发助手"，既支持本地交互式开发，也支持云端异步任务执行。
GPT-5.3-Codex 带来的关键更新
2026 年 2 月 5 日（与 Opus 4.6 同日发布），OpenAI 推出了 GPT-5.3-Codex。主要更新包括：
- Codex App（macOS 桌面应用）：2 月 2 日上线，提供专门的图形界面管理开发任务
- Agent Skills 系统：将指令、资源和脚本打包为可复用的 Skill，支持团队共享和社区分发
- 多 Agent 协同：集成 OpenAI Agents SDK 和 MCP 协议，多个 Agent 可通过独立 worktree 在同一仓库并行工作
- Automations（自动化）：支持定时调度后台任务，结果进入审核队列
- GPT-5.3-Codex-Spark：基于 Cerebras 芯片的轻量版本，实时编码速度超过 1000 tokens/秒
- Web Search 集成：CLI 和 IDE 扩展中支持实时网页搜索获取最新技术文档
- 个性化模式：通过
/personality命令切换简洁风格或对话式风格
关于 Codex CLI 的详细使用方法，我在之前的 Codex CLI 实战指南 中有深入介绍。
核心功能对比
模型能力
| 对比维度 | Claude Code (Opus 4.6) | ChatGPT Codex (GPT-5.3-Codex) |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 200K（1M Beta） | 192K |
| 最大输出 | 128K tokens | 100K tokens |
| SWE-bench Verified | 80.8% | 待公布（GPT-5.2 为 80.0%） |
| SWE-bench Pro | 待公布 | 56.8%（领先） |
| Terminal-Bench 2.0 | 第一名 | 77.3%（GPT-5 CLI） |
| Humanity’s Last Exam | 第一名 | 待公布 |
| 推理模式 | 自适应扩展思维 | o3 级别推理链 |
在标准 SWE-bench Verified 上，Claude Opus 4.5 以 80.9% 领先，Opus 4.6 紧随其后为 80.8%，GPT-5.2 为 80.0%。差距不到 1 个百分点，基本在统计误差范围内。但在 SWE-bench Pro（更贴近真实开发场景的基准）上，GPT-5.3-Codex 以 56.8% 领先。
这说明一个重要事实：不同基准测试衡量的能力维度不同，没有一个模型在所有场景都占据绝对优势。
编码能力
| 对比维度 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| 代码质量 | 更精确、架构更清晰、可维护性更高 | 生产就绪度高、防御性编程更强 |
| 生成速度 | 5 分钟生成约 1200 行 | 10 分钟生成约 200 行（更审慎） |
| 迭代效率 | 首次生成质量高，迭代次数少 | 单次生成量少，但迭代修改更快 |
| 代码解释 | 擅长用直觉类比解释复杂逻辑 | 偏向技术性直接解释 |
| Token 效率 | 消耗 token 较多 | 实测 token 消耗低 2-3 倍 |
| 大型重构 | 强项，百万级上下文支持全局理解 | 需要分步进行 |
开发者社区有一个形象的总结：Claude Code 是"谋定而后动"型，一次生成的代码质量高，减少返工；Codex 是"快速迭代"型，先出粗稿再反复打磨。
Agent 能力
| 对比维度 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| 多 Agent 协作 | Agent Teams（实验性） | Agents SDK + MCP 多 Agent |
| 协作方式 | Lead + Teammates 角色分工 | 独立 worktree 并行工作 |
| 自动化 | 需搭配外部工具 | 内置 Automations 定时任务 |
| Skill 系统 | Claude Code Skills | Agent Skills（可共享分发） |
| 云端执行 | 无，纯本地运行 | 支持 Codex Cloud 云端执行 |
| 自主程度 | 开发者在回路中 | 支持更高自主度的异步任务 |
在 Agent 能力上，两者都在 2026 年初引入了多 Agent 协作，但方式有所不同。Claude Code 的 Agent Teams 强调团队协作模式，有明确的 Lead/Teammate 角色划分；Codex 则更强调灵活性，通过 Agents SDK 和 MCP 实现松耦合的多 Agent 协同。
关于 Claude Code 的 Agent Teams 和 Skill 系统，可以参考我的 Claude Code Skill 进阶指南。
产品形态
| 对比维度 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| 终端 CLI | 核心形态 | 支持 |
| 桌面应用 | 无 | Codex App（macOS） |
| IDE 扩展 | 无官方扩展 | VS Code 扩展 |
| Web 界面 | Claude.ai（非编程专用） | ChatGPT + Codex 面板 |
| 浏览器自动化 | 支持（Playwright 集成） | 支持 |
| MCP 协议 | 支持 | 支持 |
产品形态上的差异体现了两家公司截然不同的哲学。Claude Code 坚持"终端即一切"的理念，认为命令行是开发者最自然的环境；Codex 则走全渠道路线，App + CLI + IDE 三管齐下，覆盖更多使用场景。
如果你对 Claude Code 的浏览器自动化能力感兴趣，可以看看 Claude Code 浏览器自动化实战。
价格与计划
| 计划 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| 免费体验 | 无 | 限时免费（ChatGPT Free/Go） |
| 入门级 | Pro $20/月 | Plus $20/月 |
| 专业级 | Max $100-200/月 | Pro $200/月 |
| 团队版 | Teams $30/人/月 | Business（按需定价） |
| 企业版 | Enterprise（按需定价） | Enterprise（按需定价） |
| API 成本 | Opus 较高，Sonnet 适中 | GPT-5-Codex 成本约为 Sonnet 的 40-65% |
价格是两者差异最大的维度之一。对于轻度到中度使用者，两者都是每月 20 美元。但在重度使用场景下：
- Codex 的优势：包含在 ChatGPT 订阅中，价格可预测，API 成本更低
- Claude Code 的挑战：Max 计划 200 美元/月，且有每周使用时长限制（Opus 4 约 24-40 小时/周），部分用户反馈 30 分钟就可能触及限制
从纯成本角度看，GPT-5-Codex 的 API 成本大约是 Claude Sonnet 的一半，是 Opus 的十分之一。这使得 Codex 在需要大量 API 调用的自动化场景中更具成本优势。
生态集成
| 对比维度 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| Git 集成 | 原生支持 | 原生支持 |
| GitHub 集成 | 通过 MCP/CLI 工具 | 原生 PR 创建和审查 |
| CI/CD 集成 | 需手动配置 | 内置 Automations |
| 第三方工具 | 通过 MCP 协议扩展 | MCP + Agents SDK |
| 云服务集成 | 无原生集成 | Azure、AWS 等主流云 |
| 企业目录 | 支持 SSO | 支持 SSO + SCIM |
实际使用体验对比
作为两个工具的实际用户，我分享几个真实的使用感受：
Claude Code 的日常体验
我的日常开发主力是 Claude Code + Opus 4.6。最让我满意的几点：
1. 代码理解深度
Claude Code 对代码库的理解能力确实出色。当我把一个复杂的多文件项目交给它时，它不仅能准确理解各文件之间的依赖关系，还能用非常直觉的类比来解释复杂的架构设计。这种"理解深度"在做大型重构时尤其重要。
2. 首次生成质量
大多数情况下，Claude Code 生成的代码可以直接使用，不需要太多修改。它倾向于写出更完整、更考虑边界情况的代码，这减少了来回迭代的时间。
3. 终端工作流
作为一个重度终端用户，Claude Code 的纯 CLI 体验让我非常舒适。不需要切换窗口，不需要复制粘贴，一切都在终端中完成。配合 Claude Code Hooks，可以实现很多自动化流程。
不满意的地方：Max 计划的费率限制确实是个痛点。在密集开发期间，Opus 的配额很容易用完，不得不降级到 Sonnet 或者等待配额恢复。
Codex 的使用体验
我在过去两周密集测试了 Codex 的各种形态：
1. 多形态的灵活性
Codex App + CLI + VS Code 扩展的组合确实方便。写代码时用 VS Code 扩展，需要做大型任务时切到 App 或 CLI。这种灵活性是 Claude Code 目前不具备的。
2. 异步任务能力
Codex 的 Automations 功能让我印象深刻。可以设置定时任务让 Codex 在后台跑代码审查、测试生成等工作，结果放入审核队列等我有空时处理。这种"甩手掌柜"式的工作模式在某些场景下非常高效。
3. Token 效率
同样的任务，Codex 消耗的 token 明显更少。这不仅意味着成本更低，也意味着在每日配额内能做更多事情。
不满意的地方：Codex 单次生成的代码量和质量不如 Claude Code 稳定。有时候需要多轮对话才能得到满意的结果，虽然每轮速度快，但总时间不一定更短。
各自的优势场景
Claude Code 更适合的场景
| 场景 | 原因 |
|---|---|
| 大型代码库重构 | 百万级上下文窗口 + 深度代码理解 |
| 复杂架构设计 | 推理能力强，架构决策更合理 |
| 代码审查 | Agent Teams 可并行审查多个模块 |
| 学习和理解代码 | 善于用类比解释复杂逻辑 |
| 终端重度用户 | 原生 CLI 体验无可替代 |
| 一次性生成高质量代码 | 首次生成准确率更高 |
ChatGPT Codex 更适合的场景
| 场景 | 原因 |
|---|---|
| 快速原型开发 | 生成速度快，迭代效率高 |
| 日常编码辅助 | VS Code 扩展集成体验好 |
| 自动化工作流 | 内置 Automations 定时任务 |
| 预算敏感的团队 | API 成本更低，免费额度更多 |
| 异步任务处理 | 云端执行 + 审核队列 |
| 多语言轻量任务 | Spark 模型实时响应超过 1000 tokens/秒 |
选择建议
根据不同开发者画像，我给出以下建议：
如果你是独立开发者/自由职业者
推荐：根据预算选择。如果预算充足（$100-200/月），Claude Code Max 提供的代码质量和深度理解无可替代。如果预算有限（$20/月），ChatGPT Plus 中包含的 Codex 功能性价比更高。
如果你是企业开发团队
推荐：两者都用。越来越多的团队采用混合策略 – 用 Claude Code 做架构设计和代码审查（质量优先的环节），用 Codex 做日常编码和自动化任务（效率优先的环节）。这不是非此即彼的选择。
如果你是初学者
推荐：ChatGPT Codex。免费额度友好，VS Code 扩展的学习曲线更低，多种交互形态可以选择最舒适的方式。
如果你是系统架构师
推荐：Claude Code。百万级上下文窗口对理解大型系统至关重要，Agent Teams 可以并行分析系统各层。
如果你注重自动化
推荐：ChatGPT Codex。内置的 Automations 和 Skills 系统在 CI/CD 集成和后台任务方面更成熟。
FAQ
Claude Code 和 Codex 能同时使用吗？
可以，而且很多资深开发者就是这么做的。两者并不冲突，可以根据任务类型选择最合适的工具。比如用 Claude Code 做代码审查，用 Codex 做批量测试生成。
哪个在中文编程场景下表现更好？
从实际体验来看，Claude Code 对中文的理解和生成能力略优于 Codex，特别是在代码注释和文档生成方面。但两者都能很好地处理中文需求。
API 调用和订阅方式有什么区别？
Claude Code 可以使用 API key 直接付费，也可以通过 Pro/Max 订阅使用。Codex 包含在 ChatGPT 的各级订阅中，也可以通过 OpenAI API 直接调用。API 方式下 Codex 的单价更低。
Opus 4.6 的速率限制真的很严格吗？
确实是目前 Claude Code 用户反馈最多的问题。Max $200/月计划下 Opus 4 的周配额约为 24-40 小时，密集使用时可能不够。建议将日常编码切换到 Sonnet 4.6，只在需要深度推理时使用 Opus。
两个工具的数据安全性如何？
Claude Code 纯本地运行，代码不离开你的机器（API 调用除外）。Codex 的 CLI 也是本地运行，但 Codex Cloud 功能会将代码上传到 OpenAI 的服务器。两者都提供企业级 SOC 2 合规。
未来趋势如何？
AI 编程工具的竞争才刚刚开始。2026 年下半年，Google 的 Gemini Code Assist、GitHub Copilot 的新一代版本都在蓄势待发。选择工具时不要有"锁定焦虑"，保持灵活性更重要。
总结
2026 年初的 AI 编程工具格局，可以用一句话概括：Claude Code 和 ChatGPT Codex 不是"谁更好"的问题，而是"适合什么场景"的问题。
Claude Code 代表的是"精益求精"的开发理念 – 花更多时间在首次生成上，追求一步到位的高质量代码。它的百万级上下文、深度代码理解和 Agent Teams 协作，让它在大型项目和复杂架构场景中表现卓越。
ChatGPT Codex 代表的是"快速迭代"的开发理念 – 先快速生成可用的代码，再通过多轮迭代完善。它的多形态覆盖、Automations 自动化和更优的成本结构，让它在日常开发和团队协作场景中更具吸引力。
对于大多数开发者，我的真实建议是：不要只选一个。在 AI 工具日新月异的今天，掌握多个工具并根据场景灵活切换，才是最务实的策略。就像我们不会只用一种编程语言一样，AI 编程工具也应该是工具箱里的多把利器。
如果你对 AI 编程工具的更广泛比较感兴趣，包括 Cursor 和 Windsurf 的对比，可以看看我最近写的 2026 年 AI 编程工具横评。