跳到主要内容

Claude Code vs OpenAI Codex 2025：终极 AI 编码助手对决

· 阅读需 7 分钟
Claude Dev
Claude Dev
Claude Dev

2025年，AI 编码领域经历了巨大变革，Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 重新设计的 Codex 提供了引人注目但本质上不同的 AI 辅助开发方法。在 OpenAI 于2023年令人意外地停用原始 Codex 之后，该公司带着完全重新构想的系统回归，而 Claude Code 已经巩固了其作为顶级开发伙伴的地位。让我们深入了解2025年的权威对比。

重大回归：OpenAI Codex 卷土重来​

在比较之前，必须理解2025年的 OpenAI Codex 与2023年3月被弃用的原始2021版本完全不同。新的 Codex 不仅仅是一个模型，而是一个由 codex-1 驱动的完全自主软件工程代理，这是 OpenAI o3 模型的一个专门优化版本，专为软件工程任务设计。

架构和设计理念​

Claude Code：协作伙伴​

Claude Code 作为一个智能开发伙伴运行，直接嵌入到您的终端环境中。它的设计理念是深度协作，提供：

  • 本地执行，完全控制您的开发环境
  • 深度代码库感知，理解项目上下文和历史
  • 任务分解，将复杂需求分解为可管理的步骤
  • 进度跟踪，能够在中断后恢复
  • 原生 MCP（模型上下文协议）支持，实现广泛的工具集成

OpenAI Codex：云原生代理​

2025年的 Codex 采用云优先方法，作为分布式系统运行，可以处理多个并发任务：

  • 基于云的执行，在隔离的沙箱环境中运行
  • 并行任务处理，具有独立、不同的工作流
  • 自主操作，需要最少的人工干预
  • 多接口可用性，跨 ChatGPT、API、CLI 和 GitHub Copilot
  • 最近添加的基于 stdio 的 MCP 支持（但缺乏直接的 HTTP 端点支持）

性能基准：数据说话​

代码质量和准确性​

这些系统之间的性能差距已显著缩小，但在特定领域仍有明显的赢家：

SWE-bench Verified（复杂调试）：

  • Claude Code：72.7% 准确率
  • OpenAI Codex：69.1% 准确率

HumanEval（代码生成）：

  • Claude 3.5 Sonnet：92% 准确率
  • GPT-4o：90.2% 准确率

SWE-bench（真实世界工程任务）：

  • Claude 3.7 Sonnet：70.3% 成功率
  • OpenAI 模型：约49% 成功率

速度和效率​

虽然 Claude Code 在准确性方面表现出色，但 Codex 在运营效率方面显示出优势：

  • Token 效率：GPT-5 比 Claude 模型显著更高效
  • 并行处理：Codex 可以同时处理多个任务
  • 快速原型开发：简单任务的迭代周期更快

成本分析：AI 编码的经济学​

定价模式​

OpenAI Codex：

  • API 定价：每1K token 0.002美元
  • Codex-mini：每100万输入 token 1.50美元，每100万输出 token 6美元
  • ChatGPT Plus：预览期间提供慷慨的免费使用
  • 包含 GitHub Copilot 集成

Claude Code：

  • API 定价：每1K token 0.015美元（贵7.5倍）
  • 更昂贵但每 token 提供更优越的性能
  • 对于复杂、高风险的开发工作更有价值

成本-性能权衡​

定价差异创造了有趣的战略决策：

  • Codex 为基本任务提供大约10倍更低的成本
  • Claude Code 为复杂推理提供更高的准确性
  • 总拥有成本在很大程度上取决于用例和错误纠正需求

功能对比：您能获得什么​

Claude Code 优势​

🎯 深度推理能力

  • 在复杂架构决策上表现出色
  • 更好地理解代码可维护性和最佳实践
  • 擅长解释代码决策背后的"为什么"

🔧 高级上下文管理

  • 扩展上下文窗口（Claude Sonnet 4 可达100万 token）
  • 更好的长期项目记忆
  • 出色处理大型代码库

📚 教育价值

  • 详细解释和教学方法
  • 更适合学习和技能开发
  • 全面的文档生成

OpenAI Codex 优势​

⚡ 速度和效率

  • 常规任务的更快代码生成
  • 并行任务执行能力
  • 更适合快速原型和 MVP

🏗️ 可扩展性和集成

  • 多平台可用性（ChatGPT、API、CLI、GitHub）
  • 更好的生态系统集成
  • 基于云的扩展优势

💰 成本效益

  • 显著更低的每 token 成本
  • 大量使用更经济
  • 更适合预算受限的团队

真实世界用例：何时选择什么​

选择 Claude Code 适用于：​

企业开发

  • 需要深入理解的复杂重构项目
  • 架构决策和系统设计
  • 需要全面分析的代码审查
  • 代码质量和可维护性至关重要的项目

学习和教育

  • 理解复杂算法和模式
  • 代码解释和文档
  • 指导和技能开发场景

高风险项目

  • 金融服务、医疗保健或其他受监管行业
  • 错误代价高昂的关键任务系统
  • 代码库的长期维护和演进

选择 OpenAI Codex 适用于：​

快速开发

  • 原型和概念验证工作
  • 时间紧迫的创业环境
  • 生成样板代码和重复代码

团队协作

  • 多个开发人员并行开发功能
  • 与现有 GitHub 工作流集成
  • 已投资于 Microsoft/OpenAI 生态系统的团队

成本敏感项目

  • 大量代码生成需求
  • 预算受限的开发团队
  • "足够好"的代码质量可接受的项目

2025年发展和未来展望​

近期重大更新​

OpenAI Codex 演进：

  • 2025年9月：GPT-5-Codex 在 GitHub Copilot 中推出
  • Rust 重写：从 Node.js 过渡到原生 Rust 实现
  • Microsoft 集成：添加到 Microsoft 365 Copilot，提供模型选择选项

Claude Code 增强：

  • Claude Sonnet 4.5 发布：显著性能改进
  • 增强计算机使用：在 OSWorld 基准测试中以61.4%领先
  • 延长专注时间：复杂项目的30+小时注意力持续时间

行业采用趋势​

专业开发团队越来越多地采用混合方法：

  • 72% 的受访团队在不同工作流中使用两种工具
  • Claude Code 用于复杂架构和重构工作
  • Codex 用于常规任务和快速原型

像 Cisco、Temporal 和 Superhuman 这样的公司报告，在战略性使用这些工具时，生产力提高了40-60%。

结论：不是赢家通吃​

2025年的格局表明，"最佳" AI 编码助手完全取决于您的特定需求、预算和开发理念。

选择 Claude Code 如果：​

  • 代码质量和深度推理是您的首要优先事项
  • 您正在进行复杂的长期项目
  • 预算允许高级 AI 辅助
  • 您重视教育方面和详细解释

选择 OpenAI Codex 如果：​

  • 速度和成本效益是主要关注点
  • 您需要并行任务处理能力
  • 您已经集成了 Microsoft/GitHub 生态系统
  • 您优先考虑快速迭代而非完美代码质量

混合方法​

许多成功的开发团队正在采用双工具策略：

  1. Claude Code 用于架构、复杂问题解决和代码审查
  2. OpenAI Codex 用于快速原型、样板代码生成和常规任务

这种方法最大化了每个平台的优势，同时最小化了各自的弱点。

展望未来：AI 辅助开发的未来​

两个平台都在快速发展，出现了几个趋势：

能力融合：随着两个系统的改进，性能差距正在缩小 专业化用例：工具变得更加领域特定和工作流集成 成本优化：定价模式正在演变，以更好地匹配使用模式 企业功能：两个平台都在添加协作和治理功能

总结​

2025年在 Claude Code 和 OpenAI Codex 之间的选择不是找到一个"赢家"，而是理解哪个工具最适合您的特定开发需求、团队结构和项目要求。

对于认真对待代码质量、可维护性和深入技术理解的团队，Claude Code 尽管成本更高，但仍然是更优越的选择。对于优先考虑速度、成本效益和快速迭代的组织，OpenAI Codex 提供了令人信服的优势。

真正的赢家是那些理解两种工具优势并战略性地使用它们以最大化生产力和代码质量的开发人员。

准备选择您的 AI 编码伙伴了吗？考虑您的具体需求，尝试两个平台，并记住——最好的工具是让您成为更有效开发人员的工具。