更新越頻繁，Claude Code與Codex越像

機(jī)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(gè)模型也給我們帶來(lái)了一種極其強(qiáng)烈的既視感。

這款新模型在目標(biāo)用戶群、應(yīng)用場(chǎng)景甚至宣發(fā)策略上，幾乎完全對(duì)標(biāo)了 Anthropic 前些天發(fā)布的 Claude Mythos。這種「貼身肉搏」的態(tài)勢(shì)已經(jīng)到了毫不掩飾的地步。就連《紐約時(shí)報(bào)》都在最新的報(bào)道標(biāo)題中一針見(jiàn)血地指出：「與 Anthropic 一樣，OpenAI……」。

這種同質(zhì)化的趨勢(shì)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(huì)發(fā)現(xiàn)它們正在成為彼此的鏡像！

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

看起來(lái)，底層大模型的同質(zhì)化必然會(huì)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(dāng)今 AI 輔助編程最高水平的兩個(gè)標(biāo)桿工具： OpenAI 的Codex和 Anthropic 的Claude Code。從曾經(jīng)的分道揚(yáng)鑣，到如今的殊途同歸，它們是如何一步步長(zhǎng)成了同一副模樣的？

從分道揚(yáng)鑣到殊途同歸：雙雄的演進(jìn)史

把時(shí)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(gè)跟在你身后、隨時(shí)準(zhǔn)備補(bǔ)全代碼的 5 年經(jīng)驗(yàn)高級(jí)開(kāi)發(fā)。

在 OpenAI 的構(gòu)想中，Codex 是一個(gè)輕量級(jí)、高互動(dòng)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(dá)到每秒 1000 個(gè) token 的吞吐量。在具體的工作流中，Codex 提供建議、自動(dòng)編輯和全自動(dòng)三種明確的審批模式，讓開(kāi)發(fā)者始終保持在循環(huán)之內(nèi)。這種設(shè)計(jì)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(kāi)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(dá) 100 萬(wàn) token 的龐大上下文窗口，以及獨(dú)特的「壓縮」技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)無(wú)限對(duì)話。Claude Code 的信條是「全局掌控，謀定而后動(dòng)」。在執(zhí)行任何動(dòng)作之前，它會(huì)先使用智能體搜索技術(shù)吃透整個(gè)代碼庫(kù)的脈絡(luò)，然后協(xié)調(diào)多文件進(jìn)行一致性修改。對(duì)于那些涉及數(shù)萬(wàn)行代碼遷移的企業(yè)級(jí)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(shí)間的推移以及應(yīng)用場(chǎng)景的不斷下探，這兩個(gè)原本性格迥異的工具，開(kāi)始互相抄作業(yè)。

圖源：MorphLLM

在處理復(fù)雜項(xiàng)目時(shí)，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(gè)文件之后，往往就忘記了第一個(gè)文件的設(shè)計(jì)模式。為了解決這個(gè)痛點(diǎn)，兩家公司給出了幾乎一模一樣的答案：為每個(gè)子任務(wù)分配獨(dú)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(xiàng)目隔離在不同的線程中，并在云端沙盒里獨(dú)立運(yùn)行。Anthropic 則推出了智能體團(tuán)隊(duì)架構(gòu)，允許開(kāi)發(fā)者派生出多個(gè)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(dú)立窗口中并行工作。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是叫「云端沙盒」還是叫「智能體團(tuán)隊(duì)」，它們?cè)诠こ虒?shí)現(xiàn)上的核心理念已經(jīng)完全重合。

在基準(zhǔn)測(cè)試的成績(jī)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(jī)。它們都在自己的優(yōu)勢(shì)區(qū)間里做到了極致，同時(shí)又在拼命彌補(bǔ)自身的短板。

OpenClaw 效應(yīng)：推倒高墻的無(wú)形之手

如果說(shuō)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(gè)開(kāi)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(gè) AI 編程工具賽道帶來(lái)的深遠(yuǎn)影響。

作為開(kāi)源社區(qū)推出的工作流框架，OpenClaw 的出現(xiàn)可以說(shuō)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(guò)程進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化。過(guò)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(yùn)行測(cè)試腳本、如何進(jìn)行多步推理驗(yàn)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(kāi)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(tái)上。開(kāi)源社區(qū)的狂歡讓標(biāo)準(zhǔn)化成為了不可逆轉(zhuǎn)的洪流。面對(duì)這種情況，無(wú)論是 OpenAI 還是 Anthropic，都不得不放低姿態(tài)去兼容這種開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)?shù)讓拥募夹g(shù)壁壘被 OpenClaw 這種開(kāi)源力量拉平，當(dāng)所有的高級(jí)特性都成為了行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)配置，Codex 和 Claude Code 唯一的出路，就是在更細(xì)微的用戶體驗(yàn)層面進(jìn)行無(wú)止境的內(nèi)卷。這也是為什么我們會(huì)覺(jué)得它們?cè)絹?lái)越像，因?yàn)樵跇?biāo)準(zhǔn)化的框架下，最優(yōu)解往往只有一個(gè) —— 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(kāi)發(fā)者青睞。

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

具體而言，他在一個(gè)包含 8 萬(wàn)行代碼的復(fù)雜項(xiàng)目中，分別投入 100 小時(shí)使用 Claude Code 和 20 小時(shí)使用 Codex。

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

相比之下， Codex 給他的感覺(jué)更像是一個(gè)擁有 5 到 6 年經(jīng)驗(yàn)的沉穩(wěn)老手。它的處理速度雖然要慢上 3 到 4 倍，但會(huì)在中途主動(dòng)停下來(lái)思考并重構(gòu)代碼，并且嚴(yán)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(yàn)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(shí)。

評(píng)論區(qū)里充滿了真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的血淚總結(jié)。有開(kāi)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(huì)給項(xiàng)目積攢下大量的「代碼清潔債務(wù)」，Codex 動(dòng)作慢，卻能在前行的同時(shí)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(dá)到 70% 時(shí)立刻開(kāi)啟新會(huì)話，否則極其容易收到系統(tǒng)附贈(zèng)的隱蔽 bug。

這些來(lái)自一線的真實(shí)吐槽清晰地表明，當(dāng)兩大神器的能力面板越來(lái)越重合時(shí)，決定開(kāi)發(fā)者最終陣營(yíng)歸屬的，往往就是這些關(guān)乎「填坑成本」和「維護(hù)心智」的微小體驗(yàn)差距，當(dāng)然對(duì)于中國(guó)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(dāng)然，Codex 和 Claude Code 和優(yōu)劣還在于各位開(kāi)發(fā)者自己，也要看開(kāi)發(fā)者自身的能力，正如上述 u/Canamerican726 的評(píng)測(cè)報(bào)告總結(jié)的那樣：如果你不懂軟件工程，這兩個(gè)工具都會(huì)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(zhǎng)期以來(lái)營(yíng)造的某種幻覺(jué)。我們?cè)?jīng)以為，只要有足夠強(qiáng)大的 AI 助手，哪怕是沒(méi)有任何基礎(chǔ)的 Vobe Coder 也能單槍匹馬打造出企業(yè)級(jí)應(yīng)用。但現(xiàn)實(shí)是，Claude Code 需要一個(gè)極其專注且技能過(guò)硬的「駕駛員」，否則它很容易在龐大的代碼庫(kù)中迷失方向。Codex 雖然更加獨(dú)立，但它同樣需要開(kāi)發(fā)者提供精準(zhǔn)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(hù)城河究竟轉(zhuǎn)移到了哪里？

答案藏在那些枯燥的財(cái)務(wù)報(bào)表和定價(jià)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(duì)于企業(yè)團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，使用 Claude Code 每個(gè)月需要為每位開(kāi)發(fā)者支付 100 到 200 美元的費(fèi)用。而 Codex 則將其能力打包進(jìn)了價(jià)格更為親民的訂閱計(jì)劃中，并且通過(guò)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(qián)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(xiàng)原本需要 10 個(gè)人工作數(shù)周的跨語(yǔ)言代碼遷移。Ramp 公司更是依靠它將事件響應(yīng)時(shí)間縮短了 80%。OpenAI 則依靠其無(wú)孔不入的生態(tài)滲透率，讓 Codex 成為了許多普通開(kāi)發(fā)者的默認(rèn)選擇。

這不再是一場(chǎng)單純的技術(shù)競(jìng)賽，而是一場(chǎng)關(guān)于生態(tài)綁定、定價(jià)策略以及用戶習(xí)慣重塑的消耗戰(zhàn)。

開(kāi)發(fā)者的十字路口

回望這一年來(lái)的技術(shù)演進(jìn)，GPT-5.4-Cyber 的發(fā)布只是這場(chǎng)漫長(zhǎng)戰(zhàn)役中的一個(gè)微小注腳。Codex 和 Claude Code 正在走向「同一張面孔」，標(biāo)志著 AI 編程工具從早期充滿變數(shù)和獵奇色彩的測(cè)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(huì)自動(dòng)生成 13.5 萬(wàn)次 GitHub 提交，這個(gè)數(shù)字已經(jīng)占到了全網(wǎng)公開(kāi)提交量的 4%。我們可以預(yù)見(jiàn)，在不久的將來(lái)，大部分的樣板代碼、基礎(chǔ)測(cè)試用例以及常規(guī)的代碼重構(gòu)，都會(huì)由這些長(zhǎng)得越來(lái)越像的 AI 智能體在后臺(tái)默默完成。

圖源：MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API

面對(duì)兩個(gè)在能力上無(wú)限趨近、在體驗(yàn)上相互模仿的超級(jí)工具，我們作為人類開(kāi)發(fā)者的核心價(jià)值還剩下什么？或許，工具紅利期即將徹底結(jié)束。當(dāng)每個(gè)人手中都握著同樣鋒利的武器時(shí)，真正決定勝負(fù)的，將不再是誰(shuí)擁有更好的代碼補(bǔ)全速度，而是誰(shuí)能更好地定義問(wèn)題、誰(shuí)擁有更宏大的系統(tǒng)架構(gòu)視野，以及誰(shuí)能在這個(gè)被 AI 填滿的代碼世界里，找到那份屬于人類獨(dú)有的不可替代性。

話說(shuō)回來(lái)，你選哪個(gè)？

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