GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 深度对比：完整比较指南（2026）

GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6 在 2026 年 2 月初前后 24 小时内相继发布，创造了 AI 编程领域有史以来最激烈的正面交锋。在分析了来自官方来源的经过验证的基准测试数据、真实定价信息以及五种常见场景下的开发工作流之后，"哪个更好"这个问题的答案远比大多数对比文章所暗示的更加微妙。Codex 凭借 77.3% 的 Terminal-Bench 2.0 得分大幅领先 Opus 的 65.4%，在终端操作方面占据主导地位；而 Opus 在推理密集型任务中领先，如 GPQA Diamond（77.3% 对 73.8%），并且支持百万级 token 上下文窗口，可处理大型代码库。你的选择完全取决于你的工作流——而且越来越多的聪明做法是同时使用两者。

要点速览 — GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 一览

在深入细节之前，以下是这两款于 2026 年 2 月第一周发布的旗舰模型的核心对比。

底线是：两个模型都不具有绝对优势。Codex 擅长快速、交互式编码和终端操作。Opus 在你需要深度推理、大规模上下文窗口和自主代理能力时占据主导地位。

GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 的真实对比

要真正理解这两个模型的实际表现，需要看到标题数字背后的真相。多个第三方来源报告了相互矛盾的基准数据，因此我们根据截至 2026 年 2 月 10 日的官方公告和独立测试平台对分数进行了验证。由此呈现的图景揭示了两个模型：它们在整体能力上已经显著趋同，但各自保持着鲜明的优势特征。

终端和编码执行基准测试讲述了一个清晰的故事。 GPT-5.3 Codex 在 Terminal-Bench 2.0 上创下 77.3% 的新高，大幅超越 Opus 4.6 在同一基准上的 65.4%。这近 12 个百分点的差距代表了两个模型在所有主要基准测试中的最大性能差异。Terminal-Bench 衡量的是真实的终端操作，包括 shell 脚本编写、文件操作和系统管理任务——这正是 Codex 优化的方向。OpenAI 将 Codex 描述为"第一个参与自身构建的模型"，这表明它对开发者工具和命令行工作流进行了深度优化。然而，在 SWE-Bench Verified 上，差距急剧缩小。Codex 得分约为 80%，而 Opus 的得分在 79.4% 到 81.42% 之间，具体取决于评估配置，这实际上是统计上的平局。在 SWE-Bench Pro 上，Codex 声称根据不同变体得分在 56.8% 到 78.2% 之间，但 Anthropic 尚未在该特定基准上发布可直接比较的 Opus 分数。

推理和知识基准测试则逆转了优势。 Claude Opus 4.6 在 GPQA Diamond 上以 77.3% 领先 Codex 的 73.8%，在这项研究生水平的科学推理基准测试中领先 3.5 个百分点。在 MMLU Pro 上差距进一步拉大，Opus 得分 85.1%，而 Codex 为 82.9%。这些基准测试考察的是复杂代码审查、架构决策和理解大型系统中微妙缺陷所需的深度分析思维。Opus 还在航空领域任务的 TAU-bench（67.5% 对 61.2%）和计算机操作任务的 OSWorld-Verified（72.7% 对 64.7%）上占据主导地位。最令人印象深刻的是，Opus 在 GDPval-AA 上领先 GPT-5.2 达 144 个 Elo 分，这是一个衡量对齐和指令遵循质量的基准。Anthropic 还报告称 Opus 已发现超过 500 个开源零日漏洞，展示了超越合成基准测试的实际安全研究能力。关于这些模型如何融入不断演变的 AI 格局的更广泛视角，我们之前对 Claude Sonnet 4 与 GPT-4.1 的比较 提供了关于两家公司发展轨迹的有用背景。

上下文窗口和输出容量代表着有意义的架构差异。 Opus 4.6 提供 200K 标准上下文窗口，并有 1M token 的测试版选项——足以在单个提示中处理整个代码库。其 128K 最大输出 token 限制意味着它可以生成完整的文件、大量的文档或详细的分析，而不会被截断。Codex 的上下文窗口根据不同来源报告在 256K 到 400K token 之间，但 OpenAI 尚未发布官方规格。这种模糊性值得注意：当官方数据不可用时，来自第三方来源的估计可能不可靠。

基准测试对你的工作意味着什么

原始基准数字只有在转化为实际开发任务时才有意义。Terminal-Bench 的差距意味着，当你构建 CI/CD 流水线、编写部署脚本或通过终端界面调试生产服务器问题时，Codex 会感觉明显更快、更强大。GPQA Diamond 和 MMLU Pro 的优势意味着，当你要求 Opus 审查复杂的 Pull Request、识别安全漏洞或分析架构权衡时，它将产生更全面、更准确的分析结果。SWE-Bench 的平局表明，对于标准软件工程任务——编写函数、修复常见缺陷、根据规格实现功能——两个模型的表现相当。

数据来源透明度

本文中的每个基准数据均来自官方模型公告（openai.com 和 anthropic.com）或至少经过两个来源交叉引用的独立评估平台。当来源之间存在数据冲突时，我们会注明范围而非选择对任一模型最有利的数字。

编码能力与智能代理能力对比

GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 之间最重要的区别不是任何单一的基准分数，而是它们关于 AI 应如何协助开发者的根本不同理念。理解这种理念分歧有助于解释为什么每个模型在不同场景中表现出色，以及为什么"更好"的模型会随着你的工作流而变化。

GPT-5.3 Codex 代表的是交互式协作模型。 OpenAI 将 Codex 设计为与开发者实时并肩工作的工具，充当一个高能力的结对程序员，快速响应并通过对话迭代解决方案。相比前代产品 25% 的速度提升不仅仅是规格表上的数字——它转化为你在调试、探索方案或迭代实现时明显更快的反馈循环。Codex 的优势在于它能够快速理解你想要做什么，建议纠正或改进，并让你引导方向。可以把它想象成身边坐着一位反应极快、知识渊博的同事，随时准备在你需要时提供帮助。这种设计理念使 Codex 在快速原型设计、交互式调试会话以及你保持创造性控制同时利用 AI 提速的场景中特别有效。Terminal-Bench 的主导地位直接反映了这一理念——终端工作本质上是交互式的，需要开发者和工具之间的来回互动。

Claude Opus 4.6 代表的是自主深度代理模型。 Anthropic 构建 Opus 的目标是深度思考、广泛规划和以最少的监督执行复杂的多步骤任务。Codex 优化的是反馈循环中的速度，而 Opus 优化的是分析的质量和完整性。1M token 上下文窗口不仅仅是处理更多文本——它使 Opus 能够整体理解整个代码库，识别跨文件依赖关系、架构模式以及短上下文模型会忽略的细微不一致性。Anthropic 的公告强调了 Opus 发现 500 多个开源零日漏洞的能力，这种能力恰恰需要自主代理所擅长的那种耐心、全面的分析。当你给 Opus 一个复杂任务，比如"审查整个代码仓库的安全问题"或"重构这个微服务架构以降低耦合度"时，它可以规划一个多步骤方案，在完全上下文感知的情况下执行每个步骤，并在不需要持续指导的情况下交付全面的结果。

趋同趋势对你的决策时间线很重要。 正如 Every.to 在内的多位分析师所指出的，这两个模型在原始能力上正在趋同，同时在方法上进行差异化。这种趋同意味着特定的基准领先者可能会在每个更新周期发生变化，但根本的理念差异——交互速度与自主深度——很可能作为每家公司方法的标志性特征而持续存在。你的选择应该基于哪种理念与你的工作风格一致，而不是哪个模型暂时保持 2-3 个百分点的基准优势。

智能代理能力的实际表现

两个模型现在都支持智能代理工作流，但它们的实现方式不同。Codex 代理倾向于快速、专注的任务，并配有人工检查点——修复特定的缺陷、为某个函数生成测试套件或搭建新组件的脚手架。Codex CLI 和 IDE 扩展围绕这种模式设计，提供自然的界面，让开发者可以分配离散的任务并快速审查结果，然后再进入下一步。这种人在环路中的方法降低了代理偏移的风险——即自主代理在没有纠正的情况下做出一系列越来越偏离目标的决策。

Opus 代理倾向于运行时间更长、更自主的操作——在整个代码库中进行安全审计、规划和执行多文件重构，或从源代码分析中生成全面的文档。Anthropic 的基于团队的代理架构允许多个 Opus 实例协调处理复杂任务，每个代理处理大型项目的一个特定方面。这种架构对于企业工作流特别强大，其中单个任务可能涉及分析依赖关系、修改代码、更新测试和修改数十个文件的文档。团队代理方法意味着 Opus 可以将其作为协调操作来处理，而不是一系列断开的步骤。

实际含义是，Codex 更适合融入人类仍然是主要决策者的现有开发工作流，而 Opus 更适合你想要委托更大工作块并审查全面结果的场景。两种方法都不具有固有的优越性——正确的选择取决于你的团队对 AI 自主性的接受程度以及被委托任务的复杂度。

价格分析 — 你实际需要支付多少

截至 2026 年 2 月，定价透明度是这两个模型之间最重要的差异之一，现有对比文章中关于 GPT-5.3 Codex 定价的混乱揭示了为什么实时验证如此重要。我们在 2026 年 2 月 10 日使用基于浏览器的验证检查了两个官方定价页面，我们的发现与许多对比文章声称的存在实质性差异。

Claude Opus 4.6 的定价是透明且已确认的。 根据 Anthropic 模型文档页面（docs.anthropic.com），经 2026 年 2 月 10 日验证，Opus 4.6 的价格为每百万输入 token 5 美元，每百万输出 token 25 美元。该模型支持 200K 标准上下文窗口（测试版可扩展至 1M），并提供每次请求最多 128K 输出 token。作为对比，Claude Sonnet 4.5 的价格为每百万 token $3/$15，Claude Haiku 4.5 为每百万 token $1/$5，为 Anthropic 用户提供了基于能力需求的清晰分层定价结构。关于完整 Claude 模型系列的详细定价，请参阅我们的 Claude API 定价完整解析。

GPT-5.3 Codex 的 API 定价尚未正式公布。 当我们在 2026 年 2 月 10 日查看 OpenAI 的定价页面（openai.com/api/pricing）时，GPT-5.3 Codex 未列在可用 API 模型中。该页面显示 GPT-5.2 的价格为每百万输入 token 1.75 美元，每百万输出 token 14 美元，GPT-5.2 Pro 为 $21/$168，GPT-5 mini 为 $0.25/$2——但没有 Codex 的定价。OpenAI 表示"API 访问仍在逐步推出中"，这意味着直接 API 集成尚未对所有开发者开放。这是一个关键细节，而一些对比文章要么遗漏了，要么处理不当。第三方来源引用了差异巨大的估计价格：nxcode.io 报告为每百万 token $6/$30，而 llm-stats.com 建议输入价格约为每百万 token $1.25。在没有官方确认的情况下，任何与 Codex 的定价对比都必须视为推测性的。关于 OpenAI 当前 API 定价结构的全貌，请查阅我们的 OpenAI API 定价指南。

面向开发者的实际成本估算。 基于 GPT-5.2 定价作为基线估算（承认这可能不反映最终的 Codex 定价），以下是三种常见开发场景下的月度成本估算。一位每月使用约 100 万输入 token 和 20 万输出 token 的独立开发者，使用 Opus 4.6 大约需要花费 10 美元，使用 Codex 级别定价估计约 4.55 美元。一个由五人组成的小团队，使用量为前者的 10 倍，使用 Opus 约需支付 100 美元，Codex 估计约 45.50 美元。每月 1 亿输入 token 的企业级使用，Opus 大约需要 1000 美元，Codex 估计约 455 美元。这些估算假设一致的使用模式——实际成本会根据输入/输出比例、缓存和具体用例而有所不同。

成本优化策略

这些模型之间的成本差异使得多模型策略在考虑能力差异之前就具有财务吸引力。使用像 laozhang.ai 这样的统一 API 平台，你可以根据任务复杂度将请求路由到不同的模型——简单的代码补全通过更实惠的模型，深度分析通过 Opus，终端密集型任务则在可用时通过 Codex。这种方法与对所有任务使用单一高端模型相比，可以降低 30-50% 的总体成本。

考虑一下开发团队中 AI 辅助编码任务的典型分布。大约 60-70% 的请求是常规的——代码补全、简单重构、基础文档和测试生成。这些任务不需要旗舰模型，可以由 Claude Sonnet 4.5（每百万 token $3/$15）或 Claude Haiku 4.5（每百万 token $1/$5）以极低的成本有效处理。另外 20-25% 是中等复杂度的——代码审查、缺陷诊断和功能实现——在这些场景中，旗舰模型能提供有意义的质量提升。只有 5-15% 的任务真正需要最好的模型——复杂的安全审计、大规模架构决策以及旗舰模型和中端模型之间的推理差距至关重要的新问题解决。通过将每个请求路由到适当的层级，你可以在关键之处获得旗舰级质量的结果，同时将平均每任务成本大幅降低。

哪个模型最适合你的特定用例

那些简单宣称某个模型"更好"的对比文章完全没有抓住重点。在分析了上述基准数据、定价结构和理念差异之后，以下是大多数开发者都会遇到的五种常见开发场景的具体推荐。

缺陷修复和调试：选择 Codex。 当生产问题来袭，你需要追踪堆栈跟踪、找到根本原因并快速部署修复时，速度比深度更重要。Codex 25% 的速度提升和 Terminal-Bench 2.0 的主导地位（77.3%）直接转化为更快的调试周期。它的交互式协作模型意味着你可以快速与模型迭代假设、测试修复方案并确认解决方案——所有这些都在紧密的反馈循环中完成。实际感受就像拥有一位以你打字速度思考的结对程序员，而不是一位在每次回应前都要深思熟虑的同事。对于分秒必争的生产事故，这种速度优势是决定性的。

代码审查和架构分析：选择 Opus。 当你需要评估一个大型 Pull Request 的安全影响、评估提议的架构是否可扩展，或者理解多个服务之间的复杂交互时，Opus 的推理优势就变得至关重要。GPQA Diamond 上 3.5 个百分点的领先和 1M token 的上下文窗口使 Opus 能够整体考虑整个系统架构。它发现 500 多个零日漏洞的记录恰好证明了有效代码审查所需的那种全面、耐心的分析。拥有安全敏感代码库的组织在决策中应高度重视这一能力。

多文件重构和大规模迁移：选择 Opus。 跨越数十个文件的重构需要在大上下文中保持一致性——理解一个模块中的更改如何影响其他地方的接口、测试和依赖关系。Opus 的 1M token 上下文（测试版）和 128K 最大输出为这些任务提供了明确的架构优势。你可以将整个项目结构输入单个提示中，并在所有受影响的文件中接收协调的更改，从而降低引入不一致性的部分重构风险。

终端操作和 DevOps：选择 Codex。 Shell 脚本编写、CI/CD 流水线配置、基础设施即代码和部署自动化都主要发生在终端环境中，Codex 在 Terminal-Bench 上的领先在此直接相关。交互式模型也与 DevOps 工作流很好地契合，在这种工作流中，你经常需要快速迭代配置文件、测试部署脚本并实时排查基础设施问题。

文档生成：两个模型都表现良好。 Codex 和 Opus 都能生成高质量的文档，但它们的优势不同。Codex 在生成内联注释、README 文件和快速 API 端点描述方面更快。Opus 在需要理解整个代码库上下文的完整 API 文档套件、架构决策记录和入职指南方面能产出更全面的结果。对于大多数文档需求，选择取决于你更看重速度还是全面性。

决策框架

当基准分数如此接近时，决定因素从原始能力转向工作流契合度。问自己三个问题：你更看重速度还是深度？你主要在终端环境还是 IDE 中工作？你的任务需要整体处理大型代码库还是逐个修复问题？如果你的答案是速度、终端和逐个修复，选择 Codex。如果是深度、IDE 和整体处理，选择 Opus。如果你的答案是混合的——大多数开发团队都是如此——考虑同时使用两者。

在做出决策时，团队构成也值得考虑。一个主要由后端工程师组成的团队，日常工作是调试、部署和迭代微服务，可能会发现 Codex 的终端能力和速度对他们的日常工作流更有价值。一个有专门安全工程师和架构师的团队可能更看重 Opus 的深度推理，用于代码审查和漏洞分析这些占据他们大部分时间的工作流。具有多样化职责的全栈团队几乎总是受益于同时使用两个模型，将每个任务路由到最适合的模型。维护两个模型集成的成本开销与始终为每个任务选择最佳工具所带来的生产力提升相比微不足道。

安全性、合规性与企业就绪度

企业采用 AI 编程模型不仅仅需要性能基准。安全框架、安全认证和数据处理策略往往决定了哪些模型被批准在企业环境中使用。OpenAI 和 Anthropic 都在安全方面进行了大量投入，但它们的方法和透明度水平存在对企业决策者很重要的差异。

Anthropic 对 Opus 4.6 的安全定位是明确且详细的。 Anthropic 发布了关于其负责任扩展策略和 Constitutional AI 方法的大量文档。Opus 4.6 包含专为智能代理用例设计的特定安全功能，包括改进的指令遵循能力，可降低模型在自主操作期间超出预期范围行事的可能性。GDPval-AA 基准测试——Opus 在该测试中领先 GPT-5.2 达 144 个 Elo 分——专门衡量对齐质量，即模型准确遵循指令并避免有害输出的能力。对于关注生产环境中 AI 安全的企业来说，这种可衡量的对齐优势非常重要。Anthropic 还为企业客户提供 SOC 2 Type II 合规和 HIPAA 合格配置。

OpenAI 针对 Codex 的安全框架侧重于运营控制。 Codex 继承了 OpenAI 更广泛的安全基础设施，包括使用策略、内容过滤和监控能力。然而，由于 Codex API 访问仍在逐步推出中，专门为 Codex 提供的企业安全功能的完整范围尚未完全记录。评估 Codex 的企业团队应在做出采购决策之前直接向 OpenAI 核实当前的可用性和安全功能。

两家提供商的数据处理方式不同。 两家公司都提供包含数据隐私条款的企业协议，但默认配置有所不同。Anthropic 默认不使用 API 输入进行模型训练。OpenAI 通过其企业和 API 使用策略提供类似的保护，并提供数据训练的退出选项。对于处理敏感或专有代码库的团队来说，在通过任一 API 发送代码之前，了解每家提供商企业协议中的具体数据处理条款至关重要。企业团队在评估总体拥有成本时还应考虑 Claude Opus 企业级定价。

合规与数据驻留考虑

对于金融、医疗保健和政府等受监管行业，合规认证的可用性可能是模型选择的阻断因素。两家提供商都提供具有不同合规支持级别的企业解决方案，但实际影响因你的监管环境而异。

在 SOX、PCI-DSS 或类似框架下运营的金融服务组织需要验证发送到任一 API 的代码是否按照其数据分类策略处理。受 HIPAA 约束的医疗保健组织必须在通过 AI 模型发送任何与患者相关的数据之前确认 BAA（商业伙伴协议）的可用性，即使是代码审查任务也可能在变量名或测试数据中无意包含 PHI。在 FedRAMP 或 ITAR 限制下工作的政府承包商面临最严格的要求，应在启动任何评估之前验证两个平台的授权级别。

对企业团队的实际建议是将合规验证流程与技术评估并行启动。同时联系 OpenAI 和 Anthropic 的企业销售团队，提供你的具体合规要求，并比较响应。首先通过合规审查的模型可能是正确的初始选择，无论基准分数如何，待批准到位后再添加第二个模型。

聪明之举 — 同时使用两个模型

将"GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6"框定为二选一的问题反映了我们以往对技术决策的思维方式，但 2026 年 AI 开发工具的现实是不同的。最有效的开发团队越来越多地采用多模型策略，将不同任务路由到最适合的模型，在降低成本的同时提高整体能力覆盖。

多模型方法不仅是理论上的——它是切实可行的。 考虑一个典型的开发冲刺。周一上午，你在调试生产问题（路由到 Codex 以获取速度）。周二，你在审查一个大型 PR 的安全影响（路由到 Opus 以获取深度）。周三，你在编写部署脚本（Codex 的终端优势）。周四，你在规划一次重大重构（Opus 的架构分析能力）。每个任务都有一个明确的最佳模型，使用错误的模型意味着要么等待更长时间，要么获得比任务所需更浅的分析。

统一 API 访问使多模型策略切实可行。 多模型采用的主要障碍传统上是维护多个 API 集成、管理不同的认证令牌以及处理不一致响应格式的运营复杂性。像 laozhang.ai 这样的平台通过提供单一 API 端点来解决这个问题，该端点可以将请求路由到 OpenAI 和 Anthropic 模型。你编写一次集成，使用一个 API 密钥，并按请求指定使用哪个模型。这消除了以前使多模型策略对小团队不切实际的集成开销。

实施多模型路由策略遵循一个简单的模式。 首先将你的 AI 辅助开发任务分为三类：速度关键型（调试、快速修复、代码生成）、深度关键型（代码审查、安全审计、架构）和常规型（文档、测试生成、基本重构）。将速度关键型任务路由到 Codex，深度关键型任务路由到 Opus，常规任务路由到更具性价比的模型如 Claude Sonnet 4.5 或 GPT-5 mini。这种分层方法与将所有内容都通过旗舰模型路由相比，通常可以降低 30-50% 的成本，同时在最重要的地方保持高质量。

以下是使用统一 API 的基本路由实现示例：

python
import requests

API_BASE = "https://api.laozhang.ai/v1"
API_KEY = "your-api-key"

def route_task(task_type, prompt):
    model_map = {
        "speed": "gpt-5.3-codex",      # 快速调试、终端操作
        "depth": "claude-opus-4-6",      # 深度分析、安全审计
        "routine": "claude-sonnet-4-5",  # 高性价比日常任务
    }
    response = requests.post(
        f"{API_BASE}/chat/completions",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
        json={"model": model_map[task_type], "messages": [{"role": "user", "content": prompt}]}
    )
    return response.json()

为什么这种策略长期占优

多模型方法还可以对冲供应商锁定和能力变化的风险。当下一次模型更新到来时——在 2026 年，这大约每个季度发生一次——你只需更新路由规则，而不是迁移整个工作流。如果 Codex 提高了推理分数或 Opus 大幅提升了速度，你可以相应地调整路由逻辑，而无需更改应用代码。

多模型策略还有一个在对比文章中经常被忽略的韧性论点。API 中断会发生在每个提供商身上。如果你的整个开发工作流依赖于单一模型，而该提供商在关键部署窗口期间出现停机，你的团队就会被阻塞。通过多模型设置，你可以自动回退到任何任务类别的替代模型，即使一个提供商不可用也能保持生产力。随着团队越来越依赖 AI 辅助开发作为核心工作流，这种韧性变得越来越重要。几个小时 AI 能力降低的成本与生产事故期间整个开发团队完全被阻塞的成本相比是微不足道的。

结论 — 在 2026 年做出你的决策

在审视了经过验证的基准测试、真实定价数据、编码理念和企业考量之后，GPT-5.3 Codex 与 Claude Opus 4.6 的对比揭示了一个市场现实："最佳"模型完全取决于具体场景。这不是外交辞令——它反映了 AI 能力的真正趋同，在这种趋同下，重要的差异在于方法而非绝对质量。

如果你是看重速度并主要在终端环境中工作的独立开发者或小团队，GPT-5.3 Codex 与你的工作流契合。它的 Terminal-Bench 主导地位、交互式协作模型和潜在更低的定价（一旦公布）使其成为快节奏、迭代式开发的自然选择。如果你处理大型代码库、优先考虑安全性并且需要深度分析能力，Claude Opus 4.6 的推理优势、1M token 上下文窗口和透明定价使其占据优势。如果你是一个需求多样化的团队的一员——大多数开发团队都是如此——使用统一 API 的多模型策略以最低的成本提供最佳的整体效果。

2026 年 2 月的 AI 编程工具市场不是关于选择阵营，而是关于为每项工作选择正确的工具，并拥有在它们之间无缝切换的基础设施。

对于刚刚开始评估的团队，这里有一个具体的行动计划。首先，确定你最常见的三种 AI 辅助编码任务，并将每种任务映射到基准测试建议最佳表现的模型。其次，建立一个统一的 API 集成，允许你在无需单独基础设施的情况下测试两个模型。第三，进行为期两周的试用，让不同的团队成员对相同类型的任务使用不同的模型，并根据输出质量、速度满意度和任务完成率而非合成基准数字来比较结果。这种经验性的方法将给你带来比任何对比文章——包括本文——更具可操作性的见解，因为最适合你团队的模型取决于你的特定代码库、编码风格和工作流模式，而这些是任何基准测试都无法捕捉到的。

模型将继续快速演进。Codex 和 Opus 在某些维度上都已被各自公司内部正在开发的模型所超越。你现在构建的有效使用两个模型的基础设施和路由策略，无论哪个模型在下一个基准周期中领先，都将为你提供良好的服务。

常见问题

GPT-5.3 Codex 在编程方面比 Claude Opus 4.6 更好吗？

这取决于编码任务。Codex 在终端操作和速度方面领先（Terminal-Bench 77.3% 对 65.4%），使其更适合调试和 DevOps。Opus 在推理方面领先（GPQA Diamond 77.3% 对 73.8%）并支持 1M token 上下文，使其更适合代码审查和大规模重构。在通用 SWE-Bench 上，两者得分均约为 80%。

GPT-5.3 Codex API 的价格是多少？

截至 2026 年 2 月 10 日，GPT-5.3 Codex API 定价尚未在 OpenAI 的定价页面上正式公布。OpenAI 表示"API 访问仍在逐步推出中"。根据 GPT-5.2 的定价（每百万 token $1.75/$14），估计价格相似或略高，但这尚未确认。Claude Opus 4.6 确认为每百万 token $5/$25。

我可以同时使用 GPT-5.3 Codex 和 Claude Opus 4.6 吗？

可以，而且很多开发团队正在这样做。使用统一 API 平台可以让你将不同的任务路由到不同的模型——速度关键的工作给 Codex，深度分析给 Opus，常规任务给更实惠的模型。这种多模型策略通常可以在提高整体能力覆盖的同时降低 30-50% 的成本。

哪个模型的上下文窗口更大？ Claude Opus 4.6 提供 200K token 标准版本和 1M token 测试版选项。GPT-5.3 Codex 的上下文窗口据报道在 256K 到 400K token 之间，但 OpenAI 尚未发布官方规格。对于处理非常大的代码库，Opus 的 1M 测试版上下文提供了明显的优势。

哪个模型对企业使用更安全？ 两个模型都提供企业级安全功能。Opus 4.6 具有可衡量的对齐优势（GDPval-AA 上 +144 Elo），且 Anthropic 发布了详细的安全文档。OpenAI 为 Codex 提供全面的企业策略，但某些企业功能仍在随 API 访问一起逐步推出。企业团队应直接向每个提供商核实当前的认证和数据处理策略。