2026年9月的Claude Code与Codex：定价、模型及适用场景。
2026年9月的Claude Code或Codex：本地同步型与云端异步型编码工具，在价格、模型、基准测试及欧盟数据驻留方面的对比。
来源: Claude Code vs Codex in 2026: Which AI Coding Agent Is Better for Developers?
在同一个重构任务、同一分支下同时运行 Claude Code 和 Codex，却无法分出胜负。这两种工具从截然不同的角度解决问题，采用的方法也各不相同。时间因素带来的复杂性是价格页面所无法体现的：2026年9月，两家厂商都在三天内发布了全新模型。Anthropic在9月1日推出了 Claude Fable 5.1 和 Claude Mythos 5.1，随后OpenAI在9月3日推出了 GPT-6 Astra，并在次日将其设为 Codex CLI 的默认模型。在那周之前撰写的对比文章描述的是当时的模型情况。
两种不同的产品
Claude Code 是 Anthropic 为终端设计的编程助手。它在本地环境中运行，能够访问文件、git 历史记录以及命令行界面。开发者先制定计划，由助手执行操作，而人类开发者则可在自己设定的权限范围内持续监督整个过程。
Codex是OpenAI的智能编码产品，支持多种使用场景：命令行界面、VS Code扩展、网页应用、iOS应用以及桌面应用，所有功能均可通过同一个ChatGPT账户连接。其大部分工作为异步处理，均在云端沙箱中完成。开发者分配任务后可以去做其他事情，之后再查看生成的差异对比。
本地同步处理与云端异步处理这两种模式的分歧，才是真正的选择关键点，后续的所有对比都由此衍生而来。
定价
各消费级套餐的定价看起来几乎一模一样，分别为20美元、100美元和200美元。这种对称设计是刻意为之，因此仅凭标价很难作为判断标准。
细节之处便是两者的差异所在。Codex确实提供免费套餐以及8美元的Go套餐，而Claude Code则不支持这些选项，因为它需要付费的Anthropic套餐或用户自己的API密钥。相比之下，OpenAI的Plus套餐限制相当严格，有开发者在OpenAI论坛上反映，在使用高峰期，积分几小时内就会耗尽，直到OpenAI调整了重置时间。各个平台都会在连续五小时的周期内统计使用量，并设置每周上限，但不会公开具体的绝对数值。任何声称能给出精确每周使用时长的文章其实都在估算。
还有另一个问题。2026年4月，Codex将按消息计费的方式改为基于代币的额度制度，因此Plus和Pro套餐现在统计的是使用的代币数量而非发送的消息数。OpenAI声称这种方式能提升约四倍的代币效率。针对当时该模型组合的独立测试确实显示原始代币使用量提升了四倍，但这并不意味着最终输出的结果成本只有原来的四分之一，因为两种工具达成解决方案可能需要不同的步骤数。
基准测试，附带注意事项
目前的状况相当混乱。两家公司在同一周发布了新模型，而独立评估还处于跟进阶段。
根据Anthropic公布的测试数据，Claude Fable 5.1在Terminal-Bench 4.0测试中的得分达到55.8%，而在SWE-bench Pro测试中则取得81.2分。GPT-5.6 Sol在该终端测试中的得分仅为37.3%。Artificial Analysis在其编码智能体指数（Fable 5.1为70分，Astra为67分）以及更广泛的智能指数（Fable 5.1为66分，Astra为61分）中都将Fable 5.1评定为优于Astra。
Astra并非在所有测试项目中都处于劣势。在ARC-AGI-3测试中，它的得分高达62.7%，而Claude Opus 5的得分仅为30.2%。那些用相同提示词测试两种模型的评估者发现，Astra在计算机操作、长上下文检索和数学能力方面表现更佳；而Fable 5.1在分析和写作任务中给出的答案长度更长，逻辑也更严密。
简而言之，在智能编码和终端任务方面，Fable 5.1具有更强大且经过更好验证的优势。Astra则在数学计算、表单填写类任务以及短时长高处理量任务上表现更佳。目前两家公司都尚未提供针对同一套测试环境的完整对比数据，Anthropic也未公开Mythos 5.1的完整推理过程或长上下文处理结果，仅给出了Terminal-Bench测试的一组数据。其他地方进行的更广泛的Mythos系列对比则需谨慎对待。
实际使用情况与发布时的基准测试结果有所不同。有一项被广泛引用的对比是针对早期版本，将Codex与GPT-5.3搭配，与Claude Code配合Opus 4.6进行测试。在相同任务中，Claude Code消耗的token数量约为前者的1.4倍，这意味着完成同等任务的成本高出约23%。至于Astra与Fable 5.1的组合，目前尚未有独立的同类数据测量结果。
每款工具的日常使用体验
无论底层架构如何，这些工具在日常使用中的感受都不尽相同。
Claude Code 更贴近实际工作场景。它运行在终端中，能够直接访问真实的文件系统、git 历史记录以及 shell 状态。MCP 服务器支持让团队将其与现有的内部工具整合使用。会话可以持续较长时间且保持一致性，权限控制也更为精细，因此能更有效地限制其在未经许可时的操作范围。在2026年的多项对比中，有研究指出，在处理复杂重构、棘手的漏洞排查以及任何错误答案都会导致大量返工的艰巨任务时，Claude Code 的表现优势约为两比一。
Codex更倾向于委托处理模式。提交任务后，云沙箱会启动，开发者便可继续处理其他工作，直到收到差异对比结果。这种异步设计非常适合那些常规的、大量且需要较少监督的任务，比如夜间批量处理、表单填写以及在多个小型仓库之间提交拉取请求。它还结合了全局的AGENTS.md文件与各目录下的项目文件，从仓库根目录逐层读取至工作目录，较近的文件会覆盖更上层的配置，这种项目配置方式比Claude Code目前提供的更为有序。此外它还支持多种界面形式，包括真正的移动应用、桌面应用以及网页界面。
欧盟团队的数据驻留问题
对于位于欧盟的团队而言，这一项的重要性可能超过任何其他评估标准。Codex可通过ChatGPT Enterprise实现数据驻留于欧盟，或在明确指定数据驻留地后通过API实现。而Anthropic自身的消费者版及团队版产品则完全不提供欧盟数据驻留功能。唯一的解决方案是通过位于法兰克福的AWS Bedrock或欧盟地区的Vertex AI，并使用用户自己的API密钥，而非直接通过Anthropic。对于仅位于美国的团队来说，这一点并无影响。根据欧盟数据法规，在任何人查看评估指标之前就能做出决定。
各产品的适用场景
Claude Code通常适合：
- 难度高、风险大的工作。涉及多文件重构及难以解决的漏洞，此时错误的答案所带来的损失远超节省的时间。盲目审查也往往更倾向于选择它来处理这类问题。
Codex更适合：
- 低成本入门。它提供真正的免费套餐以及8美元的Go版本套餐，无需像Claude Code那样预先付费。
- 异步处理大量任务。适合夜间批量处理、生成PR以及跨多个仓库的常规任务。
- 多平台支持。一个账户即可使用CLI、VS Code、网页版、iOS及桌面端，而Claude Code则侧重终端使用。
常见问题
哪个成本更低？在入门级别，Codex更具优势，其免费套餐以及8美元和20美元的付费选项都低于Claude Code的20美元起价。对于大规模团队使用而言，两者的成本大致在每位开发者每月100美元到250美元之间。有项常见测试显示，由于Token使用量更大，Claude Code完成相同任务的成本大约高出23%，但该数据是在两家厂商推出最新模型之前的结果。
目前哪款模型更智能？严格来说都不是。根据已公开的编码和终端测试基准以及人工分析的综合指标，Fable 5.1表现更佳；而Astra则在数学运算、计算机辅助任务处理以及ARC-AGI-3框架方面更具优势。应根据具体任务来选择，而非仅依据单一的排名数据。
一个团队可以同时使用两者吗？可以，而且已有不少团队这样操作：利用Codex处理夜间、需要较少监督的批量任务，再用Claude Code处理白天更复杂的交互式问题。两种架构都没有限制它们同时运行。
Claude Code支持欧盟数据驻留吗？通过Anthropic自身的方案无法实现。必须通过AWS Bedrock Frankfurt或Vertex AI EU，并使用个人API密钥才能实现欧盟数据驻留；而Codex则可通过ChatGPT Enterprise或直接通过API实现欧盟数据驻留。
本周的测试结果可信吗？应将其视为一个即时快照。两家厂商均在2026年9月初相隔三天发布了全新模型，此时GPT-6 Astra的评估数据仍在补充中，且有多家媒体指出，广泛的API访问权限是在模型发布数日后才开通的。
如何选择
在试用了两周后，选择哪款工具取决于当周的任务类型。在需要进行复杂重构、错误代价高昂的情况下，Claude Code更紧密的本地处理机制以及在硬编码任务上更出色的表现使其更具优势；而当有一堆常规的、风险较低的作业需要在一夜之间完成时，Codex的异步云处理功能则更为合适。
两家供应商都不会让对方长时间处于被动状态。如果预算是可以控制的唯一变量，可以先试试 Codex 的免费套餐或 8 美元的 Go 套餐，看看能否满足日常使用需求。如果最棘手的难题才是耗时最多的部分，建议先试用 Claude Code 20 美元的 Pro 套餐，之后再考虑选择两家公司中价格超过 100 美元的套餐。