調查發現 76% 工程師更愛 Claude Code 勝過 Codex，關鍵差異是什麼？
在 AI 輔助程式開發領域，由 Anthropic 推出的 Claude Code，以及 OpenAI 旗下的 Codex，可以算是目前最主要的兩大陣營；然而，Claude Code 與 Codex 究竟誰更受到開發者喜愛，卻似乎從來沒有一致說法。
為此，國外科技媒體 ZDNET 的資深編輯 David Gewirtz 發起了一項調查，並在統計了 138 位自願受訪的開發者後，得到了許多真實且關鍵的結論。
Claude Code 採用率高達 76%
David Gewirtz 發現，在 138 位受訪者中，高達 76% 使用 Claude Code 執行日常工作，Codex 則僅有 35%，另外有 22% 的人同時使用兩者。
受訪者之一的 Meta 軟體工程師 Naman Ahuja 表示，自己將 Claude Code 視為一名夥伴，它不但可以自然融入開發工作流程，還能跟 AI 一起腦力激盪、擬定計畫並付諸執行，有效提升工作效率。
Palo Alto Networks 資深軟體工程經理 Mona Rajhans 也指出，Claude Code 在處理大型、複雜程式碼庫的上下文方面，比過往團隊嘗試過的其他工具表現都更為出色，同時程式碼品質亦維持得很好。
NVIDIA 專職資料科學家 Saurabh Kumar Suresh Jain 則強調，Claude Code 贏得自己信任的地方，在於它會於編輯任何程式碼之前，事先讀取整個儲存庫，而不是憑空猜測然後執行動作。
一致性、推理能力與品質兼具
David Gewirtz 根據受訪者的回應，點出工程師更偏好 Claude Code 的主要理由第一名是， Claude Code 可以將龐大的程式碼庫，置於上下文之中進行處理，因此橫跨多個檔案的變更仍能保持一致性。
其次，Claude Code 會在執行編輯前，先規劃並推演各種變更方案，因此在進行複雜的重構時，所需要的修正次數通常較少；再者，受訪者認為處理相同任務時，Claude Code 的推理能力與輸出程式碼品質，全都更優於 Codex。
除了上述的共通優點外，一部分受訪者指出，對於涉及金錢、支付系統的開發任務，即便使用 Claude Code 進行多次重構，系統最終仍然可以準確執行，同時 Claude Code 在語音輸入方面的體驗更好，執行破壞性操作前也會先徵求使用者許可，提供真正的可稽核性與人工監督流程。
OpenAI Codex 更適合當「框架」
對比之下，David Gewirtz 直言，在使用 Codex 的受訪者中，並沒有任何一個人來自大型科技業者，如 NVIDIA、Meta、Palo Alto Networks 或 Salesforce 等，但 David Gewirtz 也強調，這並不意味大型企業就不會選擇 Codex。
GS Consulting 創始人 Chris Seymour 表示，自己將 Codex 用於 AI 資安與網路安全軟體、系統測試、研究自動化及其他相關部署；跟 Claude Code 相比，Codex 在相同價格下提供了更多使用量，就算每天工作也從未把 Token 用罄。
非營利組織 Torus 財務長暨共同創辦人 Anthony Woo 則指出，自己同時使用 Claude Code 與 Codex 改寫公司網站，前者於理解程式碼庫方面更為出色，但 Codex 提供的修改卻更為精確、更加可靠，而且需要較少的後續整理工作，所以自己更偏好 Codex，並對它大幅加速開發進度的成效感到很滿意。
EmpirioLabs AI 創辦人 Adam Dalloul 認為，由於自己的工作任務需要將超過 100 個 AI 模型整合於單一 API 上，因此他的選擇重點更偏向「框架」而非「模型」。
Adam Dalloul 說，從身為整合框架的觀點來看，Codex 相較 Claude Code 更勝一籌，它不僅更穩定、介面更清晰，還具備更優質的便利性最佳化、上下文管理及壓縮功能。
可預測、成本低、人工介入更少
由此可見，部分開發者更偏好使用 Codex 而非 Claude Code 的原因，大致可歸納為幾個方向。
首先，Codex 能以相同的預算提供更多使用量，而且沒有每週使用上限；其次，Codex 可以無縫融入現有的 ChatGPT 工作流程，減少使用者在「構思」與「建構」之間的切換。
再者，Codex 的運作過程相對可預測且維護成本低，變更任務時所需要的清理工作也比較少，也無需過多的人工監控。
有些開發者評論，Codex 能夠流暢處理橫跨程式碼與基礎架構的任務，而其大幅提升的影像生成能力亦為優勢之一，審查程式碼時也更擅長捉出罕見問題。
雙刀流結合「判斷力」與「執行力」
至於同時採用 Claude Code 與 Codex 的開發者，例如金融公司 Novo 創辦人 Michael Rangel 就表示，自己讓 Claude Code 負責設計程式，而 Codex 負責審查程式碼，兩者組合所產生的效果，比單獨使用任一工具都來得更好，這更讓非相關技術背景的人，比方說他自己，可以對工作成果更有信心。
行銷營運服務機構創始人 Wesley Cable 也說，Claude Code 能夠承擔公司日常工作，但遇到瓶頸時仍可以向 Codex 尋求第二意見。他認為 Codex 在價格和功能限制上更勝一籌，但 Claude 則擁有「判斷力」優勢，尤其對於單人經營的企業來說，判斷力其實是更加珍貴的技能。
受訪開發者 Rory Bokser 提供了更加深入的觀點，他發現 Claude Code 尤其是 Fable 模型，特別擅長處理具創意且更接近人類層級的問題，然而 Codex 卻有著更高的成本效益。
因此，Rory Bokser 把 Claude Code 當成設計師與腦力激盪夥伴，Codex 則作為主力應用工具，即先用 Fable 進行規劃，再交由 Codex 負責實作，甚至還讓兩者互相審查對方的輸出，再選擇要採用哪些修改。
投入互相審查，AI 通病難以避免
從整體趨勢來看，David Gewirtz 指出於 138 位受訪者中，有 22 位選擇讓兩款工具互相競爭、互相對比、互相審查，亦有 18 名受訪者雖然不具有技術相關背景，但仍使用 AI 工具製作軟體、部署程式。
此外，有 14 位受訪者認為人工審查是無法妥協、忽略的流程，每項由 AI 產生的變更都必須經過審核；同時成本與使用限制也成為開發者的主要抱怨，包含每週上限、Token 消耗及費用支出難以追蹤等，這似乎是無論採用 Claude Code 或 Codex 皆有可能發生的問題。
最後，部分開發者提醒 AI 撰寫的程式碼，仍無可避免會出現「隱性故障（Silent Failure）」，即程式碼表面看似正確執行，但實際卻暗藏錯誤；部分開發人員更強調「框架」比 AI 模型本身更重要，舉凡測試方式、上下文情境、權限設定和限制條件等，全都有機會影響最終輸出結果。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：ZDNET、HackerNoon，首圖來源：Nano Banana 2
（責任編輯：鄒家彥）