更新越頻繁，Claude Code與Codex越像

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（來源：機器之心）

機器之心編輯部

前幾天，OpenAI 正式發(fā)布了全新的大模型 GPT-5.4-Cyber。和很多網(wǎng)友的感受一樣，這個模型也給我們帶來了一種極其強烈的既視感。

這款新模型在目標用戶群、應(yīng)用場景甚至宣發(fā)策略上，幾乎完全對標了 Anthropic 前些天發(fā)布的 Claude Mythos。這種「貼身肉搏」的態(tài)勢已經(jīng)到了毫不掩飾的地步。就連《紐約時報》都在最新的報道標題中一針見血地指出：「與 Anthropic 一樣，OpenAI……」。

這種同質(zhì)化的趨勢絕不僅僅停留在最底層的基座模型上。如果你把目光投向這兩家公司近期發(fā)布的一系列產(chǎn)品，你會發(fā)現(xiàn)它們正在成為彼此的鏡像！

在資本市場的無影燈下，這種趨同更加明顯。目前兩家公司在二級市場上的估值咬得非常緊，Anthropic 甚至在近期憑借其在企業(yè)級市場的狂飆突進，價格略高于 OpenAI。資本的嗅覺最為靈敏，在他們眼中，這兩只獨角獸正在長出相同的犄角。

看起來，底層大模型的同質(zhì)化必然會導(dǎo)致上層應(yīng)用的趨同。

今天，我想和大家探討的，正是代表著當今 AI 輔助編程最高水平的兩個標桿工具： OpenAI 的 Codex 和 Anthropic 的 Claude Code。從曾經(jīng)的分道揚鑣，到如今的殊途同歸，它們是如何一步步長成了同一副模樣的？

從分道揚鑣到殊途同歸：雙雄的演進史

把時間撥回幾年以前，Codex 和 Claude Code 完全是兩種不同技術(shù)哲學(xué)的產(chǎn)物。

Codex 的底層邏輯是「天下武功唯快不破」。它就像是一個跟在你身后、隨時準備補全代碼的 5 年經(jīng)驗高級開發(fā)。

在 OpenAI 的構(gòu)想中，Codex 是一個輕量級、高互動的終端智能體，它主打快速迭代和交互式編程。它的執(zhí)行速度極快，在 Cerebras WSE-3 硬件的加持下，能夠達到每秒 1000 個 token 的吞吐量。在具體的工作流中，Codex 提供建議、自動編輯和全自動三種明確的審批模式，讓開發(fā)者始終保持在循環(huán)之內(nèi)。這種設(shè)計思路非常符合那些需要快速構(gòu)建原型、處理高頻交互的極客開發(fā)者。

反觀 Claude Code，它從誕生之初就自帶一種高冷且克制的「架構(gòu)師」屬性。

Anthropic 為它注入了處理極端復(fù)雜任務(wù)的基因。它依賴高達 100 萬 token 的龐大上下文窗口，以及獨特的「壓縮」技術(shù)來實現(xiàn)無限對話。Claude Code 的信條是「全局掌控，謀定而后動」。在執(zhí)行任何動作之前，它會先使用智能體搜索技術(shù)吃透整個代碼庫的脈絡(luò)，然后協(xié)調(diào)多文件進行一致性修改。對于那些涉及數(shù)萬行代碼遷移的企業(yè)級重構(gòu)任務(wù)，Claude Code 展現(xiàn)出了驚人的統(tǒng)治力。

然而，隨著時間的推移以及應(yīng)用場景的不斷下探，這兩個原本性格迥異的工具，開始互相抄作業(yè)。

圖源：MorphLLM

在處理復(fù)雜項目時，單體 AI 模型面臨的最大瓶頸就是上下文污染。你讓 AI 重構(gòu)鑒權(quán)模塊，它讀了 40 個文件之后，往往就忘記了第一個文件的設(shè)計模式。為了解決這個痛點，兩家公司給出了幾乎一模一樣的答案：為每個子任務(wù)分配獨立的上下文窗口。

OpenAI 很快推出了全新的 macOS 桌面端應(yīng)用，將任務(wù)按項目隔離在不同的線程中，并在云端沙盒里獨立運行。Anthropic 則推出了智能體團隊架構(gòu)，允許開發(fā)者派生出多個子智能體，它們共享任務(wù)列表和依賴關(guān)系，并在各自的獨立窗口中并行工作。你會發(fā)現(xiàn)，無論是叫「云端沙盒」還是叫「智能體團隊」，它們在工程實現(xiàn)上的核心理念已經(jīng)完全重合。

在基準測試的成績單上，它們也呈現(xiàn)出一種微妙的平衡。GPT-5.3-Codex 在終端任務(wù) Terminal-Bench 2.0 中以 77.3% 的得分領(lǐng)先。Claude Code 則在復(fù)雜的 SWE-bench Verified 榜單上拿下了 80.8% 的成績。它們都在自己的優(yōu)勢區(qū)間里做到了極致，同時又在拼命彌補自身的短板。

OpenClaw 效應(yīng)：推倒高墻的無形之手

如果說兩家公司的內(nèi)部戰(zhàn)略決定了它們走向同質(zhì)化的內(nèi)因，那么整個開源生態(tài)的倒逼則是不可忽視的外力。在這里，我們必須要提到 OpenClaw 給整個 AI 編程工具賽道帶來的深遠影響。

作為開源社區(qū)推出的工作流框架，OpenClaw 的出現(xiàn)可以說是推倒了巨頭們辛苦建立的生態(tài)高墻。它將大模型與本地終端工具鏈的交互過程進行了標準化。過去，如何讓大模型優(yōu)雅地調(diào)用本地 Git 提交、如何安全地在沙盒中運行測試腳本、如何進行多步推理驗證，這些都是 Codex 和 Claude Code 各自引以為傲的專有「黑科技」。

但 OpenClaw 將這些流程抽象成了通用的協(xié)議。這意味著，開發(fā)者不再需要為了某一種特定的協(xié)同模式而被綁定在特定的平臺上。開源社區(qū)的狂歡讓標準化成為了不可逆轉(zhuǎn)的洪流。面對這種情況，無論是 OpenAI 還是 Anthropic，都不得不放低姿態(tài)去兼容這種開放的標準。

當?shù)讓拥募夹g(shù)壁壘被 OpenClaw 這種開源力量拉平，當所有的高級特性都成為了行業(yè)的標準配置，Codex 和 Claude Code 唯一的出路，就是在更細微的用戶體驗層面進行無止境的內(nèi)卷。這也是為什么我們會覺得它們越來越像，因為在標準化的框架下，最優(yōu)解往往只有一個 —— 就像是生物的趨同演化。

Codex 正在追趕 Claude Code

雖然 Claude Code 與 Codex 正在趨同演化的道路上，但兩者的差異依然存在，甚至 Codex 在某些方面已經(jīng)更受開發(fā)者青睞。

前兩天，在 r/ClaudeCode 社區(qū)，一位擁有 14 年經(jīng)驗、曾在科技巨頭工作的高級工程師 u/Canamerican726 分享了一份極其硬核的測評。

具體而言，他在一個包含 8 萬行代碼的復(fù)雜項目中，分別投入 100 小時使用 Claude Code 和 20 小時使用 Codex。

在他的視角里，使用 Claude Code 就像在指導(dǎo)一個被截止日期追趕的工程師，它沖刺速度極快，卻經(jīng)常會無視開發(fā)者在 CLAUDE.md 中寫下的規(guī)范，并且喜歡在現(xiàn)有文件里不斷堆砌代碼來完成任務(wù)，缺乏重構(gòu)思維。

相比之下， Codex 給他的感覺更像是一個擁有 5 到 6 年經(jīng)驗的沉穩(wěn)老手。它的處理速度雖然要慢上 3 到 4 倍，但會在中途主動停下來思考并重構(gòu)代碼，并且嚴格遵守指令邊界。這種高度的自主性，讓這位工程師敢于把任務(wù)直接扔給它，然后放心地去做其他事情。

同樣的聲音也出現(xiàn)在 X 等社交網(wǎng)絡(luò)上。研究員 Aran Komatsuzaki 結(jié)合自己的使用體驗提到，在前端領(lǐng)域 Claude Code 依然占優(yōu)，但在后端規(guī)劃和保持信息更新方面，高頻調(diào)用網(wǎng)絡(luò)搜索的 Codex 顯然更加扎實。

評論區(qū)里充滿了真實業(yè)務(wù)場景下的血淚總結(jié)。有開發(fā)者極其犀利地指出，基于 Opus 的模型雖然跑得快，但往往會給項目積攢下大量的「代碼清潔債務(wù)」，Codex 動作慢，卻能在前行的同時順手把地掃干凈。我甚至看到有用戶總結(jié)出了一條生存法則，建議大家在上下文窗口的使用率達到 70% 時立刻開啟新會話，否則極其容易收到系統(tǒng)附贈的隱蔽 bug。

這些來自一線的真實吐槽清晰地表明，當兩大神器的能力面板越來越重合時，決定開發(fā)者最終陣營歸屬的，往往就是這些關(guān)乎「填坑成本」和「維護心智」的微小體驗差距，當然對于中國用戶還有一些特殊的困難，比如：

冷思考：同質(zhì)化背后的生態(tài)暗戰(zhàn)

當然，Codex 和 Claude Code 和優(yōu)劣還在于各位開發(fā)者自己，也要看開發(fā)者自身的能力，正如上述 u/Canamerican726 的評測報告總結(jié)的那樣：如果你不懂軟件工程，這兩個工具都會輸出糟糕的結(jié)果，工具并不等同于技能。

這句話戳破了 AI 編程工具長期以來營造的某種幻覺。我們曾經(jīng)以為，只要有足夠強大的 AI 助手，哪怕是沒有任何基礎(chǔ)的 Vobe Coder 也能單槍匹馬打造出企業(yè)級應(yīng)用。但現(xiàn)實是，Claude Code 需要一個極其專注且技能過硬的「駕駛員」，否則它很容易在龐大的代碼庫中迷失方向。Codex 雖然更加獨立，但它同樣需要開發(fā)者提供精準的系統(tǒng)上下文才能發(fā)揮最大效用。

那么，在工具能力高度同質(zhì)化的今天，這兩家公司的護城河究竟轉(zhuǎn)移到了哪里？

答案藏在那些枯燥的財務(wù)報表和定價策略里。在相同的任務(wù)下，Claude Code 消耗的 token 數(shù)量往往是 Codex 的 3 到 4 倍。使用成本更高。對于企業(yè)團隊來說，使用 Claude Code 每個月需要為每位開發(fā)者支付 100 到 200 美元的費用。而 Codex 則將其能力打包進了價格更為親民的訂閱計劃中，并且通過龐大的 GitHub 社區(qū)積攢了大量基礎(chǔ)用戶。

圖源：MorphLLM

Anthropic 的野心在于將 Claude Code 深度嵌入到那些不缺錢的科技巨頭的工作流中。比如 Stripe 就讓 1370 名工程師使用 Claude Code，在 4 天內(nèi)完成了一項原本需要 10 個人工作數(shù)周的跨語言代碼遷移。Ramp 公司更是依靠它將事件響應(yīng)時間縮短了 80%。OpenAI 則依靠其無孔不入的生態(tài)滲透率，讓 Codex 成為了許多普通開發(fā)者的默認選擇。

這不再是一場單純的技術(shù)競賽，而是一場關(guān)于生態(tài)綁定、定價策略以及用戶習(xí)慣重塑的消耗戰(zhàn)。

開發(fā)者的十字路口

回望這一年來的技術(shù)演進，GPT-5.4-Cyber 的發(fā)布只是這場漫長戰(zhàn)役中的一個微小注腳。Codex 和 Claude Code 正在走向「同一張面孔」，標志著 AI 編程工具從早期充滿變數(shù)和獵奇色彩的測試階段，正式邁入了成熟且乏味的工業(yè)化生產(chǎn)階段。

現(xiàn)在，Claude Code 每天會自動生成 13.5 萬次 GitHub 提交，這個數(shù)字已經(jīng)占到了全網(wǎng)公開提交量的 4%。我們可以預(yù)見，在不久的將來，大部分的樣板代碼、基礎(chǔ)測試用例以及常規(guī)的代碼重構(gòu)，都會由這些長得越來越像的 AI 智能體在后臺默默完成。

圖源：MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API

面對兩個在能力上無限趨近、在體驗上相互模仿的超級工具，我們作為人類開發(fā)者的核心價值還剩下什么？或許，工具紅利期即將徹底結(jié)束。當每個人手中都握著同樣鋒利的武器時，真正決定勝負的，將不再是誰擁有更好的代碼補全速度，而是誰能更好地定義問題、誰擁有更宏大的系統(tǒng)架構(gòu)視野，以及誰能在這個被 AI 填滿的代碼世界里，找到那份屬于人類獨有的不可替代性。

話說回來，你選哪個？

https://www.morphllm.com/comparisons/codex-vs-claude-code

https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1sk7e2k/claude_code_100_hours_vs_codex_20_hours/

https://x.com/arankomatsuzaki/status/2044270102003196007

https://www.nytimes.com/2026/04/14/technology/openai-cybersecurity-gpt54-cyber.html