Claude Code vs. OpenAI Codex为什么更慢的模型，反而更快把事情做完

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Claude Code 和 OpenAI Codex 的响应速度与项目完成效率的反差，揭示了工作方式比单纯的速度更重要。

核心内容：
1. 反直觉现象：慢速的 Codex 反而能更快完成项目
2. 关键差异：Codex 注重理解问题后再动手，减少返工
3. 适用场景：小任务选 Claude Code，大任务选 Codex 更可靠

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

同时使用 Claude Code 和 OpenAI Codex 的人，常会遇到一个反直觉现象：响应更慢的模型，反而更快把项目做完。问题不在模型强弱，而在工作方式的差异。

一、一个反直觉的问题：为什么写得慢，反而交付更快？

很多第一次同时用 Claude Code 和 OpenAI Codex 的人，都会产生同一个困惑：

• Opus 立刻响应，看起来效率极高

• Codex 半天不动，像是“卡住了”

但在真实项目里，结论却常常相反：

用 Codex，项目反而更快结束。

这并不是模型“谁更聪明”的问题，而是工作方式的差异。

二、先给结论：怎么选，其实很简单

• Codex

  👉 更愿意先理解问题，再动手

  👉 追求一次写对

• Opus（Claude Code）

  👉 更愿意立刻给你结果

  👉 追求对话流畅与即时反馈

真正的判断标准不是：

“哪个模型更强？”

而是：

“哪一个能让我更快完成目标？”

当你把返工成本算进去，

“看起来更慢”的选择，往往更快。

三、它们到底哪里不一样？先看最直观的行为

Codex 在做什么？

当你让 Codex 接手一个中大型任务时，它经常会：

• 很久不输出代码

• 静默地阅读大量文件

• 10–15 分钟都在“看”

等它开始写时，通常意味着：

它已经理解了整个局面。

Opus 在做什么？

Opus 的第一反应几乎总是：

• 迅速回复

• 尽快给出修改

• 对话节奏非常顺

但在复杂任务里，这种“快”会带来隐患：

• 文件没读全

• 关键上下文遗漏

• 后续修改牵一发动全身

一句话总结：

四、真正拉开差距的，不是速度，而是返工

很多人只看“第一次用了多久”，但忽略了更重要的事情：

这次改动，是不是还要再修？

在实践中，差异非常明显：

• 使用 Opus：

  • 快速出结果

  • 但经常需要

    👉 再改一次

    👉 再修补一次

  
  

• 使用 Codex：

  • 第一次慢

  • 但命中率高

  • 很少需要回头补丁

直白总结：

“我不需要再回去修复修复本身。”

当你把这些“来回折腾”的时间算进去，整体速度自然就反转了。

五、为什么 Claude Code 需要 Plan Mode，而 Codex 不需要？

Claude Code 的做法

Claude Code 有一个明显的特点：Plan Mode。

它的目的很现实：

• 早期模型不稳定

• 直接给编辑权限风险大

• 所以先规划、后执行

Plan Mode 的本质是：

对模型能力的一种保护措施

Codex 的做法

Codex 不需要这种“模式切换”。

典型流程是：

1. 直接对话

2. 让模型读代码、搜索、分析

3. 一起讨论方案

4. 满意后一句话：build

过程是连续的，没有额外的心理负担。

当模型足够强时，

Plan Mode 自然就显得多余了。

六、上下文管理：为什么 Codex 能干更多活？

还有一个不容易第一时间察觉的差异：

Claude Code

• 文件变化会触发系统提示

• 在并行任务中容易干扰思路

Codex

• 没有这种事件提醒

• 但对上下文的消化能力非常强

体感是：

一个 Codex 会话里完成的工作量，大约是 Claude 的五倍。

原因不只是窗口大，而是：

• Codex 的内部思考更精炼

• 占用的“有效上下文”更少

七、什么时候用谁？给普通人的实用建议

你不需要“站队”，只需要用对地方。

选 Codex 的时候

• 大型功能开发

• 跨文件重构

• 架构级调整

• 希望“一次写对”

选 Opus 的时候

• UI / 文案 / 交互

• 日常自动化

• 需要一点人格和趣味性

• 快速试想法

八、常见案例：为什么这次能一次成功？

在 很多 项目中：

• 早期模型：

  
  

  • 多次尝试语言重写失败

  • 需要大量人工干预

  
  

• 使用 Codex：

  
  

  • 两句话提示

  • 连续运行 5 小时

  • 一次性交付可用结果

  
  

这说明的不是“Codex 多厉害”，而是：

任务类型已经发生了转移。

很多曾经必须人类深度参与的工程问题，

现在已经可以完全交给模型。

九、最后一句话：别纠结模型，先想清楚成本

真正值得记住的不是模型名字，而是这个判断方式：

如果返工很贵，就让模型慢一点。

当你开始用这个视角看待 AI 编程工具时，

你会发现选型反而变简单了。