Ich gebe 600 Dollar im Monat für KI-Programmierungstools aus. Zwei Claude Code (CC) Abos für 400 Dollar und ein Codex Pro für 200 Dollar. Seit letztem Monat hat das 200-Dollar-Abo mehr Arbeit erledigt als das für 400 Dollar.
Für die gleiche Automatisierungsaufgabe hat CC ein Kontingent von 155 Dollar verbraucht, während Codex 15 Dollar verbraucht hat. Der parallele Betrieb von 7 Codex-Instanzen erledigte Arbeiten im Wert von zwei bis drei Tagen in 25 Minuten. Nach einem Monat Testen: Abgesehen von Web Scraping und Reverse Engineering ist Codex ein vollwertiger Ersatz für CC.
Ich behalte CC hauptsächlich aus Gewohnheit – ich benutze es seit über einem Jahr, mein gesamter Workflow ist darauf aufgebaut, und die Migrationskosten sind nicht gering. Aber für reine Programmieraufgaben ist Codex schneller, günstiger und besser. Dieser Beitrag beschreibt alle Fallstricke, auf die ich gestoßen bin, und die Workflows, die ich im Laufe des Monats entwickelt habe.
Was genau ist Codex?
Ein Programmierwerkzeug von OpenAI, das direkt mit Claude Code konkurriert. Es läuft auch im Terminal, kann Ihren Code lesen, Dateien ändern und Befehle ausführen – die grundlegenden Fähigkeiten sind die gleichen wie bei CC.
Es gibt jedoch einige Unterschiede:
Open Source. Der Code ist vollständig öffentlich, mit 75.000 Sternen auf GitHub. CC ist nicht Open Source. Open Source bedeutet, dass die Community sehr aktiv ist; es gibt über 50 fertige Fähigkeiten, die von anderen beigesteuert wurden und die Sie direkt installieren können.
Sicherheitsvorkehrungen. Codex' Sicherheitsvorkehrungen sind unglaublich streng – ein echter "Moralapostel". Es weigert sich rundweg, bei Scraping- oder Reverse-Engineering-Aufgaben zu helfen, mit sicherheitsrelevanten Prüfungen in der Cloud. Derzeit können Bypass-Communities wie linux.do und die Tavern-Community nichts gegen GPT ausrichten. Claude Code ist vergleichsweise "böser" und hilft Ihnen bei "bösen Dingen" 😈.
GPT-5.5. Am 24. April wechselte das Standardmodell für Codex zu GPT-5.5, was eine große Sache ist. Es ist sehr schnell; es beginnt Sekunden nach dem Senden eines Befehls zu laufen und erreicht selbst ohne Beschleunigungsmodus etwa 90 Token pro Sekunde. Das auffälligste Gefühl ist: es spricht endlich wie ein Mensch. Frühere Code-Kommentare der GPT-Serie hatten immer einen "KI-Geschmack", aber die Ausgabe von 5.5 ist viel natürlicher.
Welches ist stärker?
Zunächst das Gefühl: Für alltägliche Programmier- und Automatisierungsaufgaben ist Codex deutlich schneller als CC und spart Geld – die gleiche Aufgabe kostet bei Codex 15 Dollar gegenüber 155 Dollar bei CC. Der Grund ist, dass GPT-5.5 pro Aufgabe weit weniger Ressourcen verbraucht als Claude; es erreicht das Gleiche mit weniger "Denken".
CC hat jedoch seine Stärken. Für komplexe Refaktorisierungen, bei denen ein Dutzend Dateien gleichzeitig geändert und die gesamte Projektarchitektur verstanden werden muss, ist das Verständnis von CC immer noch tiefer. In Blindtests, bei denen die Leute nicht sagen konnten, wer den Code geschrieben hat, lag die Gewinnrate von CC bei 67 %. Außerdem sind die Sicherheitsvorkehrungen von CC schwächer, was Reverse Engineering und Scraping zum Kinderspiel macht.
Ehrlich gesagt ist diese Lücke in der Praxis nicht so wichtig. Später werde ich ein Tool namens Superpowers vorstellen; nach der Installation verbessert sich die Stabilität der Code-Qualität von Codex erheblich, sodass die Lücke praktisch geschlossen wird.
Wie man es installiert
Ich habe die Installationsdetails im vorherigen CC-Einführungsbeitrag beschrieben, aber es ist in Ordnung, wenn Sie ihn nicht gesehen haben. Senden Sie einfach "Ich benutze Mac/Windows, hilf mir bei der Installation von Codex CLI" an eine beliebige KI (einschließlich, aber nicht beschränkt auf Claude, ChatGPT, DeepSeek, Doubao, Gemini usw.), und sie wird Sie Schritt für Schritt anleiten. Wenn Sie auf einen Fehler stoßen, senden Sie einen Screenshot, und sie kann bei der Lösung helfen.
Codex ist sogar einfacher als CC: Nach der Installation geben Sie codex im Terminal ein und melden sich mit Ihrem ChatGPT-Konto an. Sie müssen keine Schlüssel oder Umgebungsvariablen konfigurieren; melden Sie sich einfach an und los geht's.
Wie viel kostet es?
Codex wird nicht separat abgerechnet; es ist im ChatGPT-Abonnement enthalten. Der 20-Dollar-Plus-Plan funktioniert.
Um ehrlich zu sein, das Plus-Kontingent ist jedoch sehr schnell aufgebraucht; bei starker Nutzung kann es an einem Tag erschöpft sein. Der 200-Dollar-Pro-Plan hat die 5-fache Nutzung, und während des aktuellen Aktionszeitraums ist es bis zum 1. Juni sogar die 10-fache.
Meine eigenen Ausgaben: zwei CC-Abos (400 Dollar) + ein Codex Pro (200 Dollar) = 600 Dollar pro Monat. Mit den 200 Dollar von Codex erledigt man tatsächlich viel mehr Arbeit als mit den 200 Dollar von CC, da es für die gleiche Aufgabe 3- bis 4-mal weniger Ressourcen verbraucht.
Ein weiterer wichtiger Punkt sind API-Proxys (Zwischenstationen). Die Preise für Codex-Proxys liegen oft bei 10 % des offiziellen Preises. In meinen Tests boten einige Stationen sogar Guthaben zu ein paar Cent pro Dollar an. Während des Mondneujahrs habe ich sogar ein Monatspaket für 79 RMB gekauft, das hunderte Dollar Nutzung pro Tag erlaubte, aber das ist jetzt weg. Außerdem sind Codex-Proxys viel stabiler als Claude Code-Proxys; OpenAI "spinnt" nicht so oft herum wie Anthropic.
Ein weiterer Punkt zu Proxys ist jedoch, dass sie halb-unterirdisch sind. Das Problem mit Untergrundindustrien ist, dass man sie mit echtem Geld selbst testen muss, um zuverlässige zu finden. Ich habe derzeit keine Proxy-Stationen, für die ich mit meinem Ruf bürgen würde; ich habe erlebt, wie mehrere Stationen geschlossen wurden, und wurde sogar um tausend oder zweitausend RMB betrogen. Ich hoffe, jeder testet das selbst.
Erste Schritte nach der Installation
- AGENTS.md
CC hat CLAUDE.md; Codex hat AGENTS.md. Sie funktionieren gleich – legen Sie sie im Projektstammverzeichnis ab, um der KI die Regeln des Projekts mitzuteilen.
Gute Nachricht: Wenn Sie bereits ein CC-Projekt haben, liest Codex auch CLAUDE.md und funktioniert sofort.
Aber es gibt eine kontraintuitive Entdeckung: Zu viel zu schreiben ist tatsächlich schlecht. Die Forschung zeigt, dass automatisch generierte AGENTS.md-Dateien die Aufgabenerfolgsrate tatsächlich verringern. Das liegt daran, dass Codex den Code selbst lesen kann; wenn Sie ihn mit zu vielen Anweisungen überladen, wird er abgelenkt.
Der richtige Weg: Schreiben Sie nur Dinge, die es nicht selbst herausfinden kann. Build-Befehle, welche Dateien nicht angefasst werden sollen, Commit-Nachrichtenformate. Das ist alles – nicht mehr als eine Seite.
- Berechtigungen: Verwenden Sie nicht die Standardeinstellungen
Standardmäßig bittet Codex bei jedem Vorgang um Bestätigung, was nervig ist. Die meisten Entwickler verwenden jetzt den automatischen Modus – lassen Sie es einfach machen, ohne ständig die Eingabetaste drücken zu müssen.
Stellen Sie es einmal in ~/.codex/config.toml ein:
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"
Auf diese Weise kann Codex Dateien im Projektverzeichnis frei ändern und Befehle ausführen, ohne nachzufragen.
Aber die Voraussetzung ist, Git als Sicherheitsnetz zu haben. Das ist genau das, was ich in der CC-Einführung gesagt habe:
Code muss in Git sein und in die Cloud gepusht werden. GitHub, GitLab, was auch immer. Wenn der Auto-Modus eingeschaltet ist, wird Codex aggressiver; ich habe gesehen, wie es Konfigurationsdateien kaputt gemacht oder Dinge gelöscht hat, die es nicht sollte. Mit Git können Sie zurückgehen; ohne müssen Sie neu schreiben.
Datenbanken können nicht in Git; sie müssen separat gesichert werden. Meine Praxis ist es, kritische Datendateien alle vier Stunden in der Cloud zu sichern. KI schreibt manchmal Skripte, die Daten überschreiben – ich hatte einmal, dass es ein neues Verarbeitungsskript schrieb, das direkt die Ausgabe eines laufenden alten Skripts überschrieb, und die Daten waren weg. Seitdem mache ich vor Datenoperationen immer eine .bak-Sicherung.
Zusammenfassung: Code in Git + in die Cloud pushen, regelmäßige Datenbanksicherungen und .bak vor Datenoperationen. Diese drei sind Voraussetzungen für den Auto-Modus, keine Optionen.
Wie man Aufgaben zuweist
- Lassen Sie es vor der Aktion einen Plan vorschlagen
Lassen Sie es bei komplexen Aufgaben nicht einfach mit dem Ändern von Code beginnen. Drücken Sie Umschalt+Tab, um in den Planungsmodus zu wechseln, lassen Sie es sich das Projekt ansehen und einen Plan vorschlagen, und lassen Sie es erst beginnen, wenn Sie ihn überprüft haben. Dies ist die gleiche Logik wie bei CC – je größer die Aufgabe, desto mehr müssen Sie zuerst darüber nachdenken.
- Klären Sie vier Dinge in den Anweisungen
Sie müssen nicht viel schreiben, aber klären Sie diese vier: gewünschtes Ergebnis, Referenzdatei, was nicht angefasst werden soll und was als abgeschlossen gilt.
Beispiel: "Füge dem Benutzermodul Ratenbegrenzung hinzu. Beziehe dich auf die Implementierung in der Auth-Datei. Ändere keine vorhandenen Tests. Es ist fertig, wenn alle Tests bestanden sind."
- Nützliche Befehle
Sie werden feststellen, dass die Antwortqualität von Codex nach einer Weile nachlässt. Geben Sie /compact ein, um seinen Speicher zu komprimieren, oder /clear, um neu zu beginnen. Es gibt auch eine Funktion, die CC nicht hat: /fork. Wenn Sie sich nicht sicher sind, welchen Weg Sie einschlagen sollen, gabeln Sie einen, um eine Alternative auszuprobieren, ohne den aktuellen Fortschritt zu beeinträchtigen.
Lohnende Tools und Fähigkeiten
- Geldspar-Trick: Höhlenmenschen-Modus
Ein Befehl kann 65 % des Kontingentverbrauchs einsparen:
export CODEX_RESPONSE_STYLE=caveman
Sobald dies aktiviert ist, hört Codex auf zu quatschen – keine Erklärungen, keine Höflichkeiten, nur Arbeit. Ich habe jetzt alle meine Codex-Instanzen standardmäßig darauf eingestellt.
- Superpowers: Qualitätsstabilisator
Ich kann das wärmstens empfehlen. Einfach ausgedrückt ist es eine Reihe von Regeln, die Codex zwingen, nach einem Prozess zu arbeiten: überlegen, was zu tun ist, Akzeptanzkriterien schreiben, Code schreiben und schließlich überprüfen.
Wenn es "nackt" läuft, neigt Codex dazu, direkt in den Code zu springen und die Richtung zu verlieren. Mit Superpowers wird es durch den Prozess zurückgehalten; jeder Schritt hat einen Kontrollpunkt, der nicht übersprungen werden kann. Das Ergebnis ist eine viel stabilere Qualität bei komplexen Aufgaben.
Die Installation ist einfach: von GitHub herunterladen und in das Skills-Verzeichnis legen. Es ist nicht toolspezifisch – CC, Cursor und Gemini können es alle verwenden, weil es im Wesentlichen nur ein Dokument ist.
- Nutzungsüberwachung
pip install ccusage. Nach der Installation können Sie sehen, wie viel Kontingent Sie täglich verbrauchen. Ohne dies haben Sie keine Ahnung, wie viel Sie ausgeben. Ich hatte einmal eine Aufgabe, die in einer Schleife stecken blieb und in Minuten Zehntausende von Token verbrauchte; das habe ich nur wegen des Monitors bemerkt.
Mein tatsächlicher Workflow
Kleine Aufgaben: Codex direkt öffnen
Fehler beheben, Formatierung anpassen, Tests hinzufügen – öffnen Sie einfach einen Codex im Terminal. Je einfacher die Anweisung, desto besser funktioniert es: "Behebe den Nullpointer in dieser Datei" oder "Füge einen Test für diese Funktion hinzu."
Große Aufgaben: In mehrere parallele Pfade aufteilen
Dies ist die mächtigste Spielweise. Teilen Sie eine große Aufgabe in mehrere Teile auf, weisen Sie jedem einen Codex zu und lassen Sie sie gleichzeitig laufen. Der richtige Weg ist, für jeden Codex eine unabhängige Projektkopie zu erstellen, damit sie nicht kollidieren.
Tatsächliche Daten: 7 Codex-Instanzen, die zusammenarbeiten, waren in 25 Minuten fertig. Eine einzelne Person, die seriell arbeitet, würde konservativ zwei bis drei Tage brauchen.
Die einzige eiserne Regel: Eine Datei kann nur einem Codex zugewiesen werden. Zwei Codex-Instanzen, die gleichzeitig dieselbe Datei ändern, werden zwangsläufig Probleme verursachen, keine Ausnahmen.
Fallstricke
- Nach einer Weile Unsinn reden
Jede Codex-Sitzung hat eine Kapazitätsgrenze. Wenn sie voll ist, gibt es keinen Fehler aus; es beginnt, unzuverlässigen Code zu schreiben. Das ist schlimmer als ein Fehler – bei einem Fehler weiß man wenigstens, dass etwas nicht stimmt. Wenn die Qualität leise nachlässt, haben Sie vielleicht bereits mehrere Schichten auf seinem schlechten Code aufgebaut.
Meine Regel: Wenn es sich auch nur leicht falsch anfühlt, starten Sie einfach eine neue. Versuchen Sie nicht, seine Lebensdauer zu verlängern. Besser, den Kontext erneut zu liefern, als in einer ermüdeten Sitzung zu kämpfen.
- Installieren Sie nicht zu viele Erweiterungen
Codex unterstützt externe Tools, aber jedes Tool verbraucht zusätzliche Ressourcen. Ich habe gesehen, wie jemand ein GitHub-Toolkit mit 93 Funktionen angeschlossen hat, das über 50.000 zusätzliche Token pro Dialogrunde verbraucht. Behalten Sie nur das, was Sie wirklich brauchen, und schneiden Sie den Rest weg.
Echte Gefühle
Codex ist jetzt ein vollwertiger Ersatz für CC. Ich behalte CC nur aus Gewohnheit und für Scraping-Bedürfnisse; alles andere läuft auf Codex.
Die KI-Rechenleistung, die eine Einzelperson einsetzen kann, nimmt rapide zu. Letztes Jahr war es ein CC, das arbeitete; dieses Jahr ist es ein CC plus sieben oder acht Codex-Instanzen parallel. Wenn Sie CC verwenden und das Gefühl haben, es reicht nicht – fügen Sie einen Codex hinzu, und Sie werden verstehen, was ich meine.
