Claude Code 對比 Codex：哪一個 AI 編程代理適合你？

Claude Code 與 OpenAI Codex 都是程式碼代理：你描述一項任務，它們便會閱讀你的程式庫、編輯檔案、執行指令，並提出修改建議讓你審查。如果你已經為 ChatGPT 付費、希望不需額外訂閱便開始，或偏好開源 CLI，請選 Codex。 如果你想要對代理的運作方式有最深入的控制（hooks、skills、subagents、排程工作），並且已訂閱付費的 Claude 方案，請選 Claude Code。在純粹的編碼能力上，兩者的優劣會隨每次發布而互有起跌，所以最誠實的答案，是在你的儲存庫中以一項真實任務兩者都試一次。

人們搜尋「claude vs codex」時，其實是在找兩類不同的東西：兩者背後的模型，以及工具本身。本指南談的是工具。資料來自 Anthropic 及 OpenAI 自己的網站與文件，截至 2026 年 11 月。

一覽比較

我們不列出價格。請參閱 Claude 價格 及 Codex 價格。

兩者的共通之處

兩者都是代理，而不是自動完成。你給出一個目標，例如「為登入路由加入速率限制並撰寫測試」，代理便會探索程式碼、規劃、跨多個檔案編輯、執行你的測試，然後把結果展示給你。兩者在執行可能造成損害的指令之前都會先詢問，並可設定允許它自行執行的範圍。兩者都可與 Git 配合，都可從雲端指向 GitHub 儲存庫，也都可以審查 pull request。兩者都能透過 MCP 連接外部工具，所以工作時可以讀取問題追蹤器或文件。

因此，選擇很少取決於「哪一個能做到 X」，而是取決於你在哪裏工作、你已經付費訂閱了什麼，以及你希望如何塑造代理的行為。

可以在哪裏使用

Claude Code 可在終端機、VS Code 及 JetBrains、Claude 桌面應用程式、瀏覽器中的 claude.ai/code，以及 Claude 手機應用程式中運行。工作階段可在不同環境之間轉移：你可以先在雲端開始一項長時間任務，再把它拉到你的終端機中。你可以在 Slack 中提及 @Claude 並附上錯誤報告，然後取回一個 pull request；也可以在 GitHub Actions 或 GitLab CI 中運行它。

Codex 可在 ChatGPT 桌面應用程式、ChatGPT 手機應用程式、網頁、Codex CLI、IDE 擴充功能及 Codex Cloud 中使用。在 Plus 或以上方案中，雲端整合包括自動程式碼審查及 Slack。如果你有 API 金鑰，則無需 ChatGPT 方案也可以使用 CLI、SDK 或 IDE 擴充功能，但不包括雲端功能。

如果你的團隊已經在 ChatGPT 中工作，Codex 就在身邊。如果你的團隊主要在終端機及 IDE 中工作，兩者的配合程度相若。

截至 2026 年 11 月的方案與免費使用

Claude Code 包括於 Claude 的 Pro、Max 及 Ultra 方案，以及 Team 與 Enterprise 方案，並可用於按 API 費率計費的 Anthropic Console 帳戶。Anthropic 的價格表標示，免費方案並不包括它。

Codex 包括於每個 ChatGPT 方案：Free、Go、Plus、Pro、Business、Edu 及 Enterprise。OpenAI 將 Free 描述為讓你嘗試用 Codex 處理簡單編程任務的途徑，Go 則適合輕量任務，兩者都只限桌面應用程式。Plus 及 Pro 另外加入網頁、CLI、IDE 擴充功能及 iOS。Codex 與 ChatGPT 的工作功能共用同一個用量池。

如果你希望在不付費的情況下試用編程代理，兩者之中只有 Codex 容許你這樣做。

自訂代理

Claude Code 在這方面的工具箱較大。CLAUDE.md 檔案存放你的專案規則，並會在每個工作階段開始時讀取，而 Claude 亦會在工作時建立自己的記憶。Skills 把可重複的工作流程打包（例如供團隊使用的 /review-pr 指令）。Hooks 可在它的操作之前或之後執行你自己的 shell 指令，例如每次編輯後自動格式化。Subagents 會把一項任務分拆給多個代理，而 Agent SDK 則讓你以同一引擎建立自己的代理。你可以在雲端或桌面上排程重複性任務。

Codex 透過 config.toml 檔案（按使用者或按專案）進行設定，用來指定模型、權限及 MCP 伺服器；指示則透過 AGENTS.md 檔案提供，你可以把它們嵌套在儲存庫之中。它的 CLI 是開源的，因此你可以清楚看到它的運作方式、提交問題，並在 GitHub 上追蹤其改動。

如果你喜歡精確地塑造代理的工作流程，Claude Code 給你更多的操控點。如果你偏好較少的活動部件，以及一個開放的程式碼庫，Codex 會更吸引。

權限與安全

給予代理 shell 權限是很強大的，所以兩個工具都十分小心。預設情況下，它們會在執行指令等有風險的操作前要求批准，你也可以在不詢問的情況下放寬或收緊它們可做的事情。Claude Code 讓你在其設定中按專案設定這些權限，而且 hooks 可以直接阻止某項操作，例如拒絕任何涉及正式環境的指令。Codex 則在 config.toml 中設定批准及沙箱行為，而專案檔案只會在你標記為受信任的資料夾中套用。

兩個習慣比工具本身更重要：在分支上運行代理，切勿直接在主分支上運行；並把機密資料放在環境變數中，而不是放在代理會讀取的檔案裏。我們的指南 如何保護 API 金鑰 及 如何為 AI 建立的應用程式使用 Git 會涵蓋這兩點。

實用的選擇方法

1. 先看你已經付費的是什麼。 ChatGPT Plus 或 Business 座位已包括 Codex；Claude Pro 或 Team 座位已包括 Claude Code。對許多人來說，單是這一點便已決定了。
2. 在兩者上運行同一項任務。 選一項真實而中等規模的工作，例如「把這個模組從 callbacks 改為 async/await，並保持測試全部通過」。比較計劃、差異，以及你需要介入的次數。
3. 留意審查流程。 你是想在編輯器中以本地差異查看修改，還是以雲端工作階段產生的 pull request 查看？兩者都能做到，但每個團隊最終都會偏好其中一種。
4. 試試一項定期工作。 每晚的依賴項檢查或 PR 審查，能顯示每個工具在單次任務以外，融入你工作流程的程度。

兩者都不是正確工具的時候

編程代理假設你擁有其餘的技術棧：框架、資料庫、託管、網域、機密資料。如果你要的是一個可運作的應用程式，而非在現有程式庫上改善工作流程，AI 應用程式製作工具會替你完成這些工作。我們的指南 AI 應用程式製作工具與 AI 編程助手 會解釋其中的取捨。

Mythex 是我們的產品，也是這樣的一個製作工具。你以對話描述應用程式，它會建立一個真正的全端應用程式並提供即時預覽，附加真正的資料庫及檔案儲存，並在一下點擊之內發布到公開網址；如果你需要，工作區內還有程式碼編輯器及終端機。它也可以作為連接器，與 Codex、Cursor、ChatGPT 及 Claude 連接，因此你可以從你已在使用的代理中建立及發布 Mythex 專案；連接功能適用於任何方案，而沙箱工具則需要 Pro。免費方案每日 5 個 credits，無需信用卡；Pro 每月 $25，包括程式碼編輯、匯出及 GitHub。有關製作工具與以編輯器為本的代理之比較，請參閱 Mythex 對比 Cursor。

更多編程代理的比較，請閱讀 Cursor 對比 Windsurf 對比 Claude Code、Lovable 對比 Claude Code 及 GitHub Copilot 替代方案。無論你選擇哪一個，在合併之前都請先審查 AI 生成的程式碼。

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