ChatGPT Codex vs Claude Code 对比指南：2025年AI编程助手深度评测

OpenAI 的 ChatGPT Codex 和 Anthropic 的 Claude Code 是 2025 年最热门的两款 AI 编程助手，但它们采用了完全不同的设计理念。Codex 运行在云端沙盒中，可以自主并行处理多个任务，像一个能独立干活的 AI 工程师；Claude Code 则运行在本地终端，强调开发者交互式协作，更像一个能力强的编程搭档。根据 SWE-bench 基准测试，Claude Code (Opus 4) 达到 72.7% 准确率，Codex 为 69.1%，但 Codex 的 token 成本仅约为 Claude Sonnet 的一半。本文将从核心差异、实战对比、成本分析、用户匹配和国内使用方案五个维度，帮你快速判断哪个更适合你的开发场景。

快速回答：Codex 还是 Claude Code？

如果你只有 30 秒时间做决定，这里是最简明的建议：

一句话总结：Codex 适合追求效率和自动化的开发者，Claude Code 适合追求质量和精细控制的开发者。如果你在国内，无论选择哪个，都建议通过 laozhang.ai 的 API 中转服务使用，稳定可靠且按量付费。

核心差异：云端自主 vs 终端协作

要真正理解 Codex 和 Claude Code 的区别，首先要明白它们的架构设计理念完全不同。这不仅仅是功能差异，而是两种完全不同的工作方式。

ChatGPT Codex 的云端自主模式

Codex 采用云端沙盒架构，你的代码需要同步到 OpenAI 的服务器上运行。这种设计的核心优势是可以自主运行，你把任务交给它后就可以去做其他事情。根据 OpenAI 官方介绍，Codex 可以连续工作 7+ 小时处理复杂任务，比如爬取多个网页数据、按规则分析代码、生成研究报告这类需要长时间的工作流程。

Codex 由 GPT-5-Codex（也称 o3-codex）模型驱动，这是专门为软件工程优化的版本。在 SWE-Bench 测试中，它比原版 o3 模型表现高出 21.4%。另一个重要特点是多任务并行能力，你可以同时提交多个任务，Codex 会在后台并行处理，完成后通过 PR 或通知告知结果。

但这种架构也有限制。由于运行在云端沙盒中，Codex 采用空气隔离（air-gapped）环境，无法访问互联网或外部 API。你的代码需要先同步上传，这在处理大型项目或敏感代码时可能带来不便。

Claude Code 的终端协作模式

Claude Code 采用完全不同的设计理念。它通过 npm 安装到本地，直接在你的终端中运行，可以即时访问本地文件系统。这意味着你不需要上传代码到云端，Claude Code 直接读取和修改你的本地文件。

这种设计强调开发者参与式工作流。Claude Code 不是替你干活，而是和你一起干活。它会在每个关键步骤征求你的确认，解释它要做什么以及为什么这样做。如果你想了解更多 Claude Code 的使用技巧，可以参考 Cursor 与 Claude Code 的详细对比。

Claude Code 由 Claude Opus 4 模型驱动，在 SWE-bench 基准测试中达到 72.7% 的准确率。它还支持丰富的扩展功能，包括 MCP servers（模型上下文协议服务器）、sub-agents（子代理）、hooks（钩子）和自动 Git 操作等。这些功能让 Claude Code 可以深度集成到开发工作流中。

架构对比表

理解了这个核心差异，后面的功能对比、成本分析就更容易理解了。Codex 的很多优势（如并行处理、长时间运行）都源于它的云端架构；而 Claude Code 的优势（如本地访问、精细控制）则源于它的终端设计。

实战对比：代码质量与效率

基准测试分数只能说明一部分问题，真实的开发体验还要看实际使用中的表现。根据开发者社区的反馈和实测，这两个工具在不同场景下各有优劣。

代码生成质量

在代码生成质量方面，两者各有特点。根据 Builder.io 的内部测试数据，GPT-5 在用户满意度上比 Claude Sonnet 高出约 40%，但这主要体现在代码效率和简洁性上。Claude Code 的输出则以可靠性和代码质量著称，特别是在复杂的重构工作中表现出色。

一位开发者的实测反馈很有代表性："Codex 是真的慢，但是干活仔细；Claude Code 快，但是最近一个月都很傻。如果追求质量，希望一把成功，目前推荐 Codex。如果忍受不了一个修改长达半小时，建议还是 Claude Code。"

这说明两个工具的权衡：Codex 更适合对质量要求高、可以接受较长等待时间的场景；Claude Code 更适合需要快速迭代、可以容忍偶尔需要修正的场景。

典型任务对比

以一个常见的开发任务为例：创建一个带有认证功能的 REST API。

使用 Codex 的工作流程大致是这样的：

1. 在 ChatGPT 中描述需求
2. Codex 在云端沙盒中开始工作
3. 你可以去做其他事情
4. 10-30 分钟后收到完成通知
5. 审查生成的 PR 或代码

使用 Claude Code 的工作流程则是：

1. 在终端中启动 Claude Code
2. 描述需求，Claude Code 提出实现方案
3. 你确认后，它开始逐步实现
4. 每个关键步骤会征求确认
5. 实时看到代码变化

从实际体验来看，Codex 更适合那些你已经有明确需求、可以放心委托给 AI 完成的任务。Claude Code 则更适合那些需要你参与决策、或者你想从中学习的场景。

功能特性对比

值得注意的是，Claude Code 的 MCP（模型上下文协议）支持是一个重要的差异化功能。通过 MCP，Claude Code 可以连接各种外部服务和工具，大大扩展其能力边界。这对于需要复杂工作流集成的开发者来说是一个重要优势。

成本分析：订阅 vs Token 计费

成本是选择 AI 编程助手时不可忽视的因素。两个工具的计费模式完全不同，需要根据你的使用量来评估。

ChatGPT Codex 的订阅模式

Codex 包含在 ChatGPT Plus ($20/月) 和 Pro ($200/月) 订阅中，无需额外付费：

• Plus 计划：$20/月，每 5 小时 30-150 条消息
• Pro 计划：$200/月，每 5 小时 300-1500 条消息
• Business/Enterprise：团队定价，更高配额

这种订阅模式的优势是成本可预测。如果你已经订阅了 ChatGPT Plus，使用 Codex 不需要额外费用。但缺点是有配额限制，重度使用者可能需要升级到 Pro 计划。

Claude Code 的 Token 计费

Claude Code 采用按 Token 计费的模式：

• Pro 计划：$20/月，包含一定使用额度（约每周 5 小时 Sonnet 使用）
• Max 计划：$100/月，更高额度和更强模型（Opus 4）
• API 直接使用：按 Token 计费

Claude 的 Token 价格相对较高。根据开发者反馈，GPT-5 的成本大约是 Claude Sonnet 的一半，接近 Opus 的十分之一。这意味着在相同预算下，Codex 可以提供更多使用量。

实际成本对比

以一个典型的开发场景为例：每月中度使用（约 100 小时编程辅助）

对于需要控制成本的开发者，特别是国内用户，laozhang.ai 提供的 API 中转服务是一个不错的选择。它支持 Claude 和 GPT 系列模型的 API 访问，价格与官方一致，但支持按量付费，最低 $5 起充。这种方式更适合使用量不稳定或需要灵活切换模型的开发者。

成本优化建议

1. 轻度用户：如果你已有 ChatGPT Plus，直接用 Codex 即可，无额外成本
2. 中度用户：评估实际使用量，考虑 API 按量付费可能更划算
3. 重度用户：Pro/Max 计划可能比按量付费更划算
4. 国内用户：建议使用 API 中转服务，稳定性和成本都更可控

如果你想了解更多 ChatGPT API 的定价细节，可以参考 ChatGPT API 完整定价指南。

谁该选谁：5种用户画像匹配

不同的开发者有不同的需求，这里根据典型用户画像给出具体推荐。

画像 1：个人开发者

特征：独立开发，需要精细控制，追求代码质量，预算有限。

推荐：Claude Code

理由：

• 本地运行，数据更安全，不用担心代码泄露
• 交互式协作，可以学习和理解代码生成过程
• Pro $20/月性价比高，或使用 API 按量付费更灵活
• 解释详细，有助于提升编程技能

月成本预估：$20-50

画像 2：创业团队

特征：小团队，资源有限，需要快速迭代，多任务并行需求。

推荐：Codex

理由：

• 多任务并行，一个人可以管理多个 AI 工作进程
• 自主运行，团队可以专注于核心业务
• Plus 订阅即包含，如果团队已有 ChatGPT 账号则无额外成本
• GitHub 集成好，适合团队协作工作流

月成本预估：$20-200/人

画像 3：企业开发

特征：大型项目，复杂架构，多人协作，安全性要求高。

推荐：两者结合使用

理由：

• Codex 处理重复性任务（如代码审查、测试生成、文档更新）
• Claude Code 处理核心业务逻辑（需要精细控制和高质量保证）
• 发挥各自优势，最大化开发效率
• 可以根据任务性质灵活选择工具

月成本预估：$200+/人

画像 4：学生/学习者

特征：学习编程，需要指导，预算极有限，理解比效率更重要。

推荐：Claude Code

理由：

• 交互式学习效果更好，可以问"为什么这样写"
• 解释详细，有教学性，像一个编程导师
• 可以使用 API 按量付费，$5 起充，适合学生预算
• 本地运行，可以随时暂停学习，不浪费额度

月成本预估：$5-20

画像 5：自动化爱好者

特征：喜欢自动化一切，追求效率极致，愿意投入时间配置。

推荐：Codex

理由：

• 完美匹配自动化需求，可以设置后放手
• 多任务并行，同时运行多个自动化流程
• CI/CD 集成好，可以融入现有自动化管道
• 云端运行，不占用本地资源

月成本预估：$20-200

国内使用指南：API 中转方案

对于国内开发者来说，直接使用 Codex 和 Claude Code 都面临网络访问的问题。这里介绍几种可行的使用方案。

方案 1：官方订阅 + 网络工具

这是最直接的方式，但需要解决网络问题和支付问题。

• Codex：需要 ChatGPT Plus/Pro 订阅，支持 Visa/Mastercard
• Claude Code：需要 Claude Pro/Max 订阅，同样需要海外支付方式

优点是使用官方服务，功能完整。缺点是需要持续付费订阅，且网络稳定性不可控。

方案 2：API 中转服务(推荐)

对于大多数国内开发者，API 中转是更实际的选择。以 laozhang.ai 为例：

bash

curl https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-3-5-sonnet",
    "messages": [{"role": "user", "content": "帮我写一个 REST API"}]
  }'

laozhang.ai 的优势：

• 价格与主流平台一致，按量计费
• 聚合多模型（Claude、GPT、Gemini 等），一个 API Key 切换所有模型
• 不限速、不封号，适合生产环境
• 最低 $5 起充（约 35 元），适合轻度用户
• 充值 $100 约 700 元 + 赠送 $10，成本约官方 84%

这种方式特别适合需要灵活切换模型、或使用量不稳定的开发者。详细的接入指南可以参考 Claude API 国内访问方案对比。

方案 3：Codex CLI 本地部署

如果你主要使用 Codex 的 CLI 功能，可以在本地部署：

bash
# 安装 Codex CLI
npm install -g @openai/codex

# 配置 API（可使用中转服务）
export OPENAI_API_KEY=your_api_key
export OPENAI_BASE_URL=https://api.laozhang.ai/v1

# 运行 Codex
codex

方案 4：Claude Code 本地使用

Claude Code 的安装和使用相对简单：

bash
# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 配置 API（可使用中转服务）
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key

# 运行 Claude Code
claude

如果你想了解更多 Claude Code 在国内的使用方法，可以参考 Claude Code 国内完整使用教程。

国内方案对比

综合考虑稳定性、成本和可用性，API 中转服务（如 laozhang.ai）是国内开发者的最佳选择。

安装配置：快速上手教程

无论选择哪个工具，这里提供完整的安装配置步骤。

Codex CLI 安装

Codex 提供三种使用方式：Web 界面（ChatGPT）、IDE 插件和 CLI 工具。

Web 界面使用（最简单）：

1. 登录 ChatGPT（需 Plus/Pro 订阅）
2. 在侧边栏选择 Codex
3. 直接输入编程任务

CLI 安装：

bash
# 方式 1：npm 安装（推荐）
npm install -g @openai/codex

# 方式 2：Homebrew 安装（macOS）
brew install openai-codex

# 配置 API 密钥
export OPENAI_API_KEY=your_api_key

# 运行
codex

IDE 插件安装：

1. 打开 VS Code 扩展商店
2. 搜索 "OpenAI Codex"
3. 安装并配置 API 密钥

Claude Code 安装

Claude Code 主要通过 CLI 使用，也支持 VS Code 集成。

环境要求：

• Node.js 18.0+
• macOS 10.15+ / Ubuntu 20.04+ / Windows (WSL)

安装步骤：

bash
# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 验证安装
claude --version

# 配置 API 密钥（可使用中转服务）
export ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key

# 启动 Claude Code
claude

常用命令：

bash
# 清除聊天上下文
/clear

# 恢复历史会话
claude -r

# 压缩对话历史
/compact

# 深度思考模式
think / think hard / think harder / ultrathink

CLAUDE.md 配置

Claude Code 支持项目级配置文件，在项目根目录创建 CLAUDE.md：

markdown
# 项目配置

## 常用命令
- npm run dev: 启动开发服务器
- npm run test: 运行测试

## 代码风格
- 使用 TypeScript
- 遵循 ESLint 规则

## 项目结构
- /src: 源代码
- /tests: 测试文件

这个文件会在每次会话开始时自动加载，帮助 Claude Code 更好地理解你的项目。

常见问题解决

Q: 安装时遇到权限错误？

bash
# 使用 --user 参数
npm install -g @anthropic-ai/claude-code --user

# 或修复 npm 权限
sudo chown -R $(whoami) ~/.npm

Q: 网络连接问题？

使用 API 中转服务，配置环境变量指向中转地址：

bash
export OPENAI_BASE_URL=https://api.laozhang.ai/v1
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.laozhang.ai

Q: Windows 系统如何使用？

建议通过 WSL (Windows Subsystem for Linux) 使用，原生 Windows 支持仍在试验阶段。

常见问题 FAQ

Q1: Codex 和 Claude Code 最核心的区别是什么？

最核心的区别在于工作模式：Codex 是云端自主运行，你把任务交给它后可以去做其他事情；Claude Code 是本地交互式协作，需要你全程参与。选择哪个取决于你是想要一个"能独立干活的 AI 工程师"还是一个"能力强的编程搭档"。

Q2: 哪个的代码质量更好？

根据 SWE-bench 基准测试，Claude Code (Opus 4) 达到 72.7%，Codex 为 69.1%。但实际体验中，两者各有优势：Codex 在代码效率和简洁性上表现好，Claude Code 在复杂重构和代码可靠性上更胜一筹。

Q3: 成本上哪个更划算？

如果你已有 ChatGPT Plus 订阅，Codex 无需额外成本。从 token 单价看，GPT-5 约是 Claude Sonnet 的一半。但如果使用量不稳定，建议使用 API 按量付费（如 laozhang.ai），更加灵活。

Q4: 国内用户如何使用？

推荐使用 API 中转服务，如 laozhang.ai。它提供稳定的 API 访问，支持 Claude 和 GPT 系列模型，按量付费，最低 $5 起充，详见 https://docs.laozhang.ai/。

Q5: 可以同时使用两个工具吗？

可以，而且这是很多高级开发者的做法。用 Codex 处理重复性任务（代码审查、测试生成），用 Claude Code 处理需要精细控制的核心逻辑。发挥各自优势，最大化开发效率。

Q6: 学生/学习者应该选哪个？

推荐 Claude Code。它的交互式模式更适合学习，解释详细有教学性，而且可以通过 API 按量付费控制成本。你可以边用边学，了解代码生成的过程和原因。

Q7: 2025 年这两个工具的发展趋势？

两个工具都在快速演进。Codex 方面，OpenAI 计划将 CLI 和云端功能融合，未来会支持任务中途指导和更深度的 CI/CD 集成。Claude Code 方面，Anthropic 持续增强 MCP 生态和 sub-agent 能力。总体趋势是两者功能会越来越接近，但设计理念的差异仍会保持。

Q8: 如何判断我适合哪个？

问自己三个问题：

1. 你是否需要多任务并行？是 → Codex
2. 你是否需要精细控制代码过程？是 → Claude Code
3. 你的预算是否有限？是 → API 中转，按需选择模型

综合这三个答案，通常就能做出明智选择。