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Claude Code vs Codex CLI:Anthropic vs OpenAI 終端機代理(2026)

Claude Code 是更成熟且功能豐富的終端機代理。Codex CLI 是 OpenAI 的回應,擁有具競爭力的程式開發效能,但代理生態系不夠成熟。

Feature comparison

功能Claude CodeCodex CLI
類型終端機自主代理終端機程式開發代理
供應商AnthropicOpenAI
模型Claude Opus 4、Sonnet 4GPT-4.1、o3、o4-mini(codex-1)
程式碼執行完整的 shell 命令執行沙箱執行環境
多檔案編輯自主跨檔案變更多檔案編輯
Git 整合完整 git 自動化(分支、提交、PR)自動建立 git 提交
專案設定CLAUDE.md 慣例AGENTS.md 指示檔案
MCP 支援原生 MCP 整合不支援 MCP
安全模型可設定的權限系統預設沙箱,網路停用
執行模式預設 + 無頭Suggest、auto-edit、full-auto 模式
開源原始碼公開開源(Apache 2.0)
定價$20/月(Pro)或按 API 用量計費按 API 用量計費(OpenAI API)
無頭 / CI 模式是(full-auto 模式)
擴充性Skills、Hooks、MCP 伺服器有限的擴充性

+ Claude Code

  • +更成熟的代理迴圈,具備更好的錯誤恢復能力
  • +完整且不受限的終端機存取,可執行任何命令
  • +MCP 整合,連接外部工具和服務
  • +透過 Skills、Hooks 和專案設定的豐富擴充性
  • +包含 PR 在內的完整 git 工作流程自動化
  • +更大的整合生態系和社群

+ Codex CLI

  • +沙箱執行提供更安全的預設設定
  • +採用 Apache 2.0 授權的開源軟體
  • +多種執行模式(suggest、auto-edit、full-auto)
  • +存取 OpenAI 最新推理模型(o3、o4)
  • +對已使用 OpenAI API 的開發者更為熟悉
  • +停用網路的沙箱防止意外的外部呼叫

Claude Code 和 Codex CLI 是直接競爭者:兩者都是來自頂尖 AI 公司的終端機程式開發代理。Anthropic 的 Claude Code 開創了這個類別,擁有成熟的代理工作流程。OpenAI 的 Codex CLI 帶著具競爭力的程式開發模型和預設停用網路的安全沙箱方式進入這個領域。

主要差異

最大的架構差異是安全理念。Claude Code 賦予代理完整的終端機存取權限,搭配可設定的權限系統讓您控制它能做什麼。Codex CLI 預設使用停用網路的沙箱環境,這更安全但限制了代理的能力(無法從網路安裝套件、執行期間無法呼叫 API)。Claude Code 的 MCP 支援和 Skills/Hooks 擴充性在處理複雜工作流程方面具有顯著優勢。Codex CLI 保持簡單但較不可自訂。兩者都會自動將變更提交到 git,但 Claude Code 可以管理完整的 git 工作流程,包括建立分支和拉取請求。

結論

Claude Code 是更強大且可擴充的代理,擁有經過驗證的實績。Codex CLI 對於偏好沙箱執行作為安全預設的 OpenAI 生態系開發者是不錯的選項。如果您需要 MCP 整合、完整的 git 自動化或深度自訂,Claude Code 是明確的選擇。如果您優先考慮沙箱安全且已使用 OpenAI API,Codex CLI 值得考慮。

Codex CLI 和舊版 OpenAI Codex 是一樣的嗎?+
不是。原始的 Codex 是 2023 年停用的程式碼補全模型。Codex CLI 是 2025 年發布的新終端機程式開發代理。它使用 OpenAI 最新的模型(GPT-4.1、o3、o4-mini),是完全不同的產品。
哪個在生產環境程式碼庫中使用更安全?+
Codex CLI 預設使用停用網路的沙箱環境,提供強大的安全保障。Claude Code 有可設定的權限系統。兩者在正確設定後都很安全,但 Codex CLI 預設更為嚴格。
Codex CLI 可以使用 Claude 模型嗎?+
不可以。Codex CLI 是為 OpenAI 模型打造的。Claude Code 使用 Anthropic 的 Claude 模型。每個工具都與其供應商的模型生態系緊密整合。
哪個的程式開發效能更好?+
兩者都使用頂級的程式開發模型。Claude Code 搭配 Claude Opus 4 和 Codex CLI 搭配 o3/GPT-4.1 在程式開發基準測試中都表現出色。實際效能取決於任務類型,但 Claude Code 更成熟的代理迴圈通常在複雜多步驟任務上產生更好的結果。
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