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Codex CLI 还是 Claude Code：2026 年该怎么选？

作者

凌晨两点，你盯着终端里闪烁的光标，手边是第三杯咖啡。这个重构任务本该两小时搞定，但现在已经过了五个小时。你突然想起上周同事在群里安利的那个 AI 编程助手——但是他说的是 Claude Code 还是 Codex CLI？

这不是个案。过去一年，AI 编程助手从「玩具」变成了「生产力工具」，而终端 CLI 工具更是成为了新战场。Claude Code 和 Codex CLI，这两个名字在技术社区的讨论热度居高不下，但很少有人把话说清楚：它们到底有什么不同？我该选哪个？

今天，我们就把这件事聊透。

一、先说结论：没有银弹，只有权衡

如果你希望我直接给个答案，那我会说：看情况。但今天我想把这个「情况」说清楚。

经过深入调研社区讨论（Reddit、Hacker News、知乎、技术博客），我发现一个有意思的现象：真正的重度用户，往往两个都在用。

为什么？因为它们擅长的事情不一样：

  • Claude Code：像一个经验丰富的高级工程师，会质疑你的需求，给出深思熟虑的方案，适合复杂重构和架构讨论
  • Codex CLI：像一个动作迅速的实干家，快速响应，执行力强，适合快速原型和日常开发

这不是「谁更好」的问题,而是「什么时候用谁」的问题。

二、性能对决：速度 vs 精度

跑分不说谎

先看硬数据。在 SWE-bench Verified（业界公认的代码能力测试）上：

  • Claude Code (Sonnet 4): 72.7%
  • Codex CLI (GPT-5 o3): 69.1%

乍一看，Claude Code 赢了。但这只是故事的一半。

真实体验：一致性 vs 天花板

来自 Hacker News 的一位开发者这样描述：

"Claude Code 有时给出天才般的方案，有时却很平庸。但 Codex CLI 的输出质量更稳定——虽然天花板不如 Claude，但地板也更高。"

这意味着什么？如果你在做关键重构，可能更需要 Claude Code 的「天才时刻」。但如果你在赶项目进度，Codex CLI 的稳定输出可能更靠谱。

速度：不是小差距

启动时间对比：

  • Codex CLI: 2-3 秒
  • Claude Code: 5-7 秒

这看起来微不足道？一天启动 50 次，Codex 能帮你省下 4 分钟。一年下来就是 24 小时——整整一天的工作时间。

而且，Codex CLI 支持实时流式输出，Claude Code 则偶尔有延迟。当你在等待 AI 响应的时候，这种差异会被放大。

三、工作流哲学：控制 vs 自动化

这是两者最本质的区别。

Claude Code：「让我先想想」

Claude Code 的设计哲学是开发者主导。它会：

  • 生成代码前先展示计划
  • 主动让你审查 diff
  • 质疑不合理的需求
  • 给出多个实现方案供你选择

有个知乎用户是这么形容的：

"Claude Code 像个资深架构师，会在你提需求的时候问：'你确定这样做吗？我觉得还有更好的方案。'"

这种「多管闲事」在复杂项目中是好事——它强制你思考。但如果你只是想快速完成一个简单任务，这种「深思熟虑」可能会让你觉得啰嗦。

Codex CLI：「交给我」

Codex CLI 则更倾向自主执行。它的斜杠命令（/review, /plan）提供了快速工作流：

codex /review  # 直接进入代码审查模式
codex /plan    # 生成实现计划

这种设计让 Codex 特别适合：

  • 快速原型开发
  • 单文件编辑
  • 团队协作场景（斜杠命令可以标准化工作流）

但代价是：你需要对输出结果有足够的判断力。Codex 不会「质疑」你,它会直接干。

四、钱的问题：真实成本对比

这是最敏感也最实际的话题。

Claude Code：「限额焦虑」

Claude Code 的定价看起来很清晰：

  • Pro: $20/月
  • Max: 100/月（5xPro用量）或100/月（5x Pro 用量）或 200/月（20x Pro 用量）

但问题在于：限额机制让人焦虑。

Reddit 上最热的帖子之一，标题就是「我取消了 Claude 订阅」。评论区充满了类似的抱怨：

"我用的是 $200 的 Max 计划，承诺是 20x Pro 的用量。但实际感觉只有 5x，一周就用完了。"

更糟的是，Anthropic 在 2025 年 7 月悄悄收紧了限额——没有提前通知用户。很多开发者直到工作被打断时才发现。

限额是按「模型使用小时数」计算的，但实际是基于 token。这种不透明让人很难预测成本。

Codex CLI：「性价比之王」？

Codex CLI 基于 ChatGPT Plus 订阅，$20/月。

社区普遍的共识是：同样 $20,Codex 能干的活比 Claude Pro 多。

有开发者做过对比：

"20的Codex订阅,能完成的工作量大约等于20 的 Codex 订阅,能完成的工作量大约等于 100 的 Claude Max。"

原因是 GPT-5 的 token 效率更高，加上更好的缓存机制，让同样的钱能跑更多代码。

隐性成本：学习曲线

这是容易被忽略的成本。

  • Claude Code: 半小时上手（知乎用户反馈）
  • Codex CLI: 需要一整天（同一用户对比）

如果你是团队负责人，推广工具时这个差异会被放大。

五、生态系统：不只是工具本身

Claude Code：MCP 协议的野心

Claude Code 支持 Model Context Protocol (MCP)，这是 Anthropic 押注的方向——让 AI 工具能够互联互通。

理论上很美好，但现实是：MCP 生态还不成熟。而且，Codex CLI 在 2025 年 8 月修复了一个严重的 MCP 安全漏洞（CVE-2025-XXXX）,这让人对这个协议的安全性产生疑问。

Codex CLI：Unix 哲学

Codex CLI 更像传统 Unix 工具——专注做好一件事,然后和其他工具配合。

它的斜杠命令可以自定义，团队可以创建自己的工作流命令。这种灵活性在大团队中很有价值。

六、真实场景：什么时候用谁？

理论说够了，来点实际的。

场景 1：重构遗留代码库

推荐：Claude Code

原因：

  • 18,000 行 React 组件的重构案例证明了它的能力
  • 会主动发现潜在问题
  • 提供清晰的重构计划

但要注意：可能会很慢。一位用户反馈「整个过程花了很长时间」。

场景 2：快速验证想法

推荐：Codex CLI

原因：

  • 启动快,响应快
  • 适合单文件快速迭代
  • 不会过度设计

实际案例：一位开发者用 Codex 在 15 分钟内搭建了一个完整的情感分析仪表板原型。

场景 3：代码审查

推荐：Codex CLI 的 /review 命令

原因：

  • 专门的审查模式
  • 不会修改工作树
  • 输出结构化的问题列表

但如果你需要深度的架构建议，Claude Code 会给出更有见地的反馈。

场景 4：团队协作

推荐：Codex CLI

原因：

  • 斜杠命令可以标准化工作流
  • 更快的响应降低等待时间
  • 更稳定的输出质量减少团队成员之间的体验差异

场景 5：学习新技术栈

推荐：Claude Code

原因：

  • 会给出详细的解释和推理
  • 适合架构讨论
  • 像和资深工程师对话

一位开发者的评价：

"Claude 更像一个会教你的导师，Gemini（另一个竞品）只会告诉你答案。"

七、社区的真实声音

Reddit：「我取消了订阅」

Anthropic 在 Reddit 上最热的帖子，讽刺的是关于取消订阅的。

主要抱怨：

  1. 限额不透明：不知道什么时候会用完
  2. 价格感知：$200/月的 Max 计划「感觉不值」
  3. 悄悄改规则：7 月的限额调整没有提前通知

Hacker News：「两个都用」

HN 上的资深开发者普遍的策略：

"用 Claude Code 做架构设计和深度调查,然后把具体实现任务交给 Codex 快速执行。"

这是目前看到的最实用的建议。

知乎：「半小时 vs 一天」

中文社区的反馈更关注上手难度：

"Claude Code 半小时就能上手,Codex 花了我一整天才搞明白。"

但也有用户指出,Codex 的学习投入是值得的——一旦掌握,效率提升明显。

八、2026 年,我的建议

综合所有信息,这是我的建议：

如果你是个人开发者

预算有限？ → Codex CLI ($20/月)

  • 性价比最高
  • 足够应付大部分场景

做复杂项目？ → Claude Code Max ($100-200/月)

  • 虽然贵,但能力天花板更高
  • 适合关键重构和架构设计

最佳方案？ → 两个都订阅,混合使用

  • Claude Code 用于架构和重构
  • Codex CLI 用于日常开发
  • 总成本 $120-220/月

如果你是团队负责人

小团队（少于 5 人） → 先推 Codex CLI

  • 学习曲线虽陡,但值得投入
  • 斜杠命令便于标准化工作流
  • 成本可控

大团队 → 让开发者自己选

  • 提供两个选项的预算
  • 不同场景用不同工具
  • 鼓励分享最佳实践

如果你是技术管理者

关注这些指标：

  1. 实际节省的时间（不是 AI 宣称的）
  2. 代码质量变化（可能反而下降）
  3. 团队学习曲线成本

记住：AI 编程助手能让你写代码快 30%,但可能让你 debug 慢 50%。

九、一些容易被忽略的事实

1. 「生产力悖论」

研究表明：使用 AI 编程助手的开发者，实际上慢了 19%——但他们以为自己快了。

原因？多了一个「验证和修正 AI 输出」的环节。

这不是说 AI 工具没用,而是提醒我们：不要盲目追求速度。

2. 安全问题

Codex CLI 在 2025 年被发现一个严重漏洞：会自动加载项目本地的 MCP 配置并执行。

这意味着:克隆一个恶意仓库,可能让攻击者在你的机器上执行任意代码。

虽然已经在 0.23.0 版本修复,但这提醒我们：便利性和安全性永远在博弈。

3. 环境问题

如果你在 SSH 终端工作,Codex CLI 的体验会好于需要频繁切换的 Web 工具。

如果你主要用 IDE,可能 Cursor 或 GitHub Copilot 更合适。

工具选择要考虑工作环境,不只是工具本身。

十、写在最后

回到开头的问题：Codex CLI 还是 Claude Code？

我的答案是：这个问题本身就错了。

就像你不会问「锤子还是螺丝刀」一样——它们是不同的工具,解决不同的问题。

真正该问的是：

  • 我现在要解决什么问题？
  • 我的预算是多少？
  • 我愿意投入多少学习时间？
  • 我的团队适合什么工作流？

2026 年,AI 编程助手已经不是「要不要用」的问题,而是「怎么用好」的问题。

Codex CLI 和 Claude Code,都是好工具。选对场景,它们能让你的效率翻倍。选错场景,它们只会添乱。

最后,无论你选哪个,记住一件事：

AI 是助手,不是替代品。你依然需要理解代码在做什么。

那些相信 AI 能完全替代思考的人,最终会发现：他们只是在更快地制造 bug。

而那些把 AI 当作「第二大脑」的人,则会发现一个全新的开发体验——就像当年从 Vim 切换到 VSCode,或者从 jQuery 切换到 React。

工具在进化,开发者也要进化。

2026 年,祝你选对工具,写对代码。

你在用哪个 AI 编程助手？体验如何？欢迎在评论区分享。

如果觉得有帮助,请点赞转发,让更多人看到这篇「终于有人说清楚了」的对比。

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