$155 frente a $15: Un mes con Codex, reemplazó a mi Claude Code

Aquí está la traducción al español (Español), manteniendo la estructura Markdown, el formato y todos los elementos técnicos:

Gasto $600 al mes en herramientas de programación con IA. Dos suscripciones de Claude Code (CC) por $400, y una de Codex Pro por $200. Desde el mes pasado, esos $200 rindieron más que los $400.

Para la misma tarea de automatización, CC usó $155 de cuota, mientras que Codex usó $15. Ejecutar 7 instancias de Codex en paralelo terminó en 25 minutos el trabajo de dos o tres días. Después de un mes de pruebas: excepto para web scraping e ingeniería inversa, Codex reemplaza por completo a CC.

Todavía conservo CC principalmente por costumbre—lo he usado durante más de un año, todo mi flujo de trabajo está construido sobre él, y el costo de migración no es bajo. Pero para tareas de programación puras, Codex es más rápido, más barato y mejor. Este post detalla todos los obstáculos que encontré y los flujos de trabajo que desarrollé durante el mes.

¿Qué es exactamente Codex?

Una herramienta de programación hecha por OpenAI que compite directamente con Claude Code. También se ejecuta en la terminal, puede leer tu código, modificar archivos y ejecutar comandos; sus capacidades básicas son las mismas que las de CC.

Pero hay algunas diferencias:

Código abierto. El código es completamente público, con 75,000 estrellas en GitHub. CC no es de código abierto. Ser código abierto significa que la comunidad es muy activa; hay más de 50 habilidades prefabricadas contribuidas por otros que puedes instalar directamente.

Guardarraíles de seguridad. Los guardarraíles de seguridad de Codex son increíblemente estrictos—un verdadero "paradigma moral". Se negará rotundamente a ayudar con diversas tareas de scraping o ingeniería inversa, con revisiones de seguridad en la nube. Actualmente, las comunidades de bypass como linux.do y la comunidad Tavern no pueden hacer nada contra GPT. Claude Code es relativamente más "malvado" y te ayudará a hacer "cosas malas" 😈.

GPT-5.5. El 24 de abril, el modelo predeterminado de Codex cambió a GPT-5.5, lo cual es un gran avance. Es muy rápido; comienza a ejecutarse segundos después de enviar un comando, alcanzando aproximadamente 90 tokens por segundo incluso sin modo de aceleración. La sensación más evidente es: por fin habla como un humano. Anteriormente, los comentarios de código de la serie GPT siempre tenían un "sabor a IA", pero la salida de 5.5 es mucho más natural.

¿Cuál es más potente?

Primero, la sensación: para tareas cotidianas de programación y automatización, Codex es significativamente más rápido que CC y ahorra dinero—la misma tarea cuesta $15 en Codex frente a $155 en CC. La razón es que GPT-5.5 usa muchos menos recursos por tarea que Claude; logra lo mismo con menos "pensamiento".

Sin embargo, CC tiene sus puntos fuertes. Para refactorizaciones complejas que requieren modificar una docena de archivos simultáneamente y comprender toda la arquitectura del proyecto, la comprensión de CC sigue siendo más profunda. En pruebas ciegas donde la gente no podía saber quién escribió el código, la tasa de victorias en calidad de código de CC fue del 67%. Además, los guardarraíles de seguridad de CC son más débiles, lo que hace que la ingeniería inversa y el scraping sean pan comido.

Sinceramente, esta brecha no es tan importante en el uso real. Más adelante, presentaré una herramienta llamada Superpowers; una vez instalada, la estabilidad de la calidad del código de Codex mejora enormemente, básicamente cerrando la brecha.

Cómo Instalar

Escribí sobre los detalles de instalación en el post anterior de introducción a CC, pero no pasa nada si no lo has visto. Solo envía "Estoy usando Mac/Windows, ayúdame a instalar Codex CLI" a cualquier IA (incluyendo pero no limitado a Claude, ChatGPT, DeepSeek, Doubao, Gemini, etc.), y te enseñará paso a paso. Si te encuentras con un error, envía una captura de pantalla y puede ayudarte a resolverlo.

Codex es incluso más simple que CC: después de instalarlo, escribe codex en la terminal e inicia sesión con tu cuenta de ChatGPT. No necesitas configurar claves ni variables de entorno; solo inicia sesión y úsalo.

¿Cuánto Cuesta?

Codex no se cobra por separado; está incluido en la suscripción de ChatGPT. El plan Plus de $20 funciona.

Sin embargo, para ser honesto, la cuota de Plus se quema muy rápido; un uso intensivo puede agotarla en un día. El plan Pro de $200 tiene 5 veces más uso, y durante el período de promoción actual, es 10 veces hasta el 1 de junio.

Mi gasto personal: dos suscripciones de CC ($400) + una de Codex Pro ($200) = $600 por mes. Los $200 de Codex realmente hacen mucho más trabajo que los $200 de CC porque consume de 3 a 4 veces menos recursos para la misma tarea.

Otro punto clave son los proxies de API (estaciones intermediarias). Los precios de los proxies de Codex suelen ser el 10% del precio oficial. En mis pruebas, algunas estaciones incluso ofrecen créditos a unos pocos centavos por dólar. Durante el Año Nuevo Lunar, incluso compré un paquete mensual por 79 RMB que permitía cientos de dólares de uso diario, aunque eso ya no está disponible. Además, los proxies de Codex son mucho más estables que los de Claude Code; OpenAI no "se vuelve loco" tan a menudo como Anthropic.

Sin embargo, otro punto sobre los proxies es que son semisubterráneos. El problema con las industrias subterráneas es que debes probarlos tú mismo con dinero real para encontrar los confiables. Actualmente no tengo ninguna estación proxy por la que esté dispuesto a responder con mi reputación; he experimentado varias estaciones cerrando e incluso me han estafado mil o dos mil RMB. Espero que todos lo prueben por sí mismos.

Primeras Cosas que Hacer Después de la Instalación

1. AGENTS.md

CC tiene CLAUDE.md; Codex tiene AGENTS.md. Funcionan igual—colócalo en la raíz del proyecto para indicarle a la IA las reglas del proyecto.

Buena noticia: si ya tienes un proyecto de CC, Codex también leerá CLAUDE.md y funcionará de inmediato.

Pero hay un descubrimiento contraintuitivo: escribir demasiado es malo. Las investigaciones muestran que los archivos AGENTS.md generados automáticamente en realidad disminuyen las tasas de éxito de las tareas. Esto se debe a que Codex puede leer el código por sí mismo; si lo llenas con demasiadas instrucciones, se distrae.

La forma correcta: solo escribe cosas que no pueda descubrir por sí mismo. Comandos de compilación, qué archivos no tocar, formatos de mensajes de commit. Eso es todo—no más de una página.

1. Permisos: No uses los valores predeterminados

Por defecto, Codex pide confirmación para cada operación, lo cual es molesto. La mayoría de los desarrolladores ahora usan el modo automático—dejando que haga lo suyo sin presionar Enter constantemente.

Configúralo una vez en ~/.codex/config.toml:

approval_policy = "never"

sandbox_mode = "workspace-write"

De esta manera, Codex puede modificar archivos y ejecutar comandos libremente en el directorio del proyecto sin preguntar.

Pero el requisito previo es tener Git como red de seguridad. Esto es exactamente lo mismo que dije en la introducción de CC:

El código debe estar en Git y subido a la nube. GitHub, GitLab, lo que sea. Con el modo automático activado, Codex se vuelve más agresivo; he visto que rompe archivos de configuración o elimina cosas que no debería. Con Git, puedes revertir; sin él, tienes que reescribir.

Las bases de datos no se pueden añadir a Git; deben respaldarse por separado. Mi práctica es hacer una copia de seguridad de los archivos de datos críticos cada cuatro horas en la nube. La IA a veces escribe scripts que sobrescriben datos—una vez hizo que escribiera un nuevo script de procesamiento que sobrescribió directamente la salida de un script antiguo en ejecución, y los datos se perdieron. Desde entonces, siempre hago una copia de seguridad .bak antes de las operaciones con archivos de datos.

Resumen: Código en Git + subido a la nube, copias de seguridad programadas de bases de datos y .bak antes de operaciones con datos. Estos tres son requisitos previos para el modo automático, no opciones.

Cómo Asignar Tareas

1. Que proponga un plan antes de actuar

Para tareas complejas, no dejes que empiece a cambiar el código directamente. Presiona Shift+Tab para entrar en modo de planificación, deja que examine el proyecto y proponga un plan, y solo deja que empiece una vez que lo hayas revisado. Esta es la misma lógica que CC—cuanto más grande es la tarea, más necesitas pensar primero.

1. Sé claro en cuatro cosas en las instrucciones

No necesitas escribir mucho, pero aclara estas cuatro: resultado deseado, archivo de referencia, qué no tocar y qué cuenta como finalización.

Ejemplo: "Agrega limitación de velocidad al módulo de usuario. Consulta la implementación del archivo auth. No cambies las pruebas existentes. Se considera terminado cuando todas las pruebas pasan."

1. Comandos útiles

Notarás que la calidad de respuesta de Codex disminuye después de un tiempo de ejecución. Escribe /compact para comprimir su memoria o /clear para empezar de nuevo. También hay una función que CC no tiene: /fork. Cuando no estés seguro de qué camino tomar, bifurca uno para probar una alternativa sin afectar el progreso actual.

Herramientas y Habilidades que Valen la Pena

1. Truco para ahorrar dinero: modo cavernícola

Un comando puede ahorrar el 65% del consumo de cuota:

export CODEX_RESPONSE_STYLE=caveman

Una vez activado, Codex deja de decir tonterías—sin explicaciones, sin cortesías, solo trabaja. Ahora tengo todas mis instancias de Codex configuradas con esto por defecto.

1. Superpowers: Estabilizador de Calidad

Lo recomiendo encarecidamente. En pocas palabras, es un conjunto de reglas que obliga a Codex a trabajar según un proceso: pensar qué hacer, escribir criterios de aceptación, escribir código y finalmente verificarlo.

Cuando se ejecuta "al desnudo", Codex tiende a saltar directamente al código y perder el rumbo. Con Superpowers, se frena por el proceso; cada paso tiene un punto de control que no se puede saltar. El resultado es una calidad mucho más estable para tareas complejas.

La instalación es simple: descárgalo de GitHub y colócalo en el directorio de habilidades. No es específico de una herramienta—CC, Cursor y Gemini pueden usarlo porque esencialmente es solo un documento.

1. Monitoreo de uso

pip install ccusage. Una vez instalado, puedes ver cuánta cuota quemas diariamente. Sin esto, no tienes idea de cuánto estás gastando. Una vez tuve una tarea que se quedó atascada en un bucle y quemó decenas de miles de tokens en minutos; solo me di cuenta gracias al monitor.

Mi Flujo de Trabajo Real

Tareas pequeñas: Abrir Codex directamente

Corregir errores, ajustar formato, añadir pruebas—solo abre un codex en la terminal. Cuanto más simple sea la instrucción, mejor funciona: "Arregla el puntero nulo en este archivo" o "Añade una prueba para esta función."

Tareas grandes: Dividir en múltiples rutas paralelas

Esta es la forma más potente de jugar. Divide una tarea grande en varios fragmentos, asigna un Codex a cada uno y ejecútalos simultáneamente. La forma correcta es crear una copia independiente del proyecto para cada Codex para que no choquen.

Datos reales: 7 instancias de Codex trabajando juntas terminaron en 25 minutos. Una sola persona trabajando en serie tardaría, como mínimo, dos o tres días.

La única regla de hierro: Un archivo solo se puede asignar a un Codex. Dos instancias de Codex modificando el mismo archivo simultáneamente inevitablemente causarán problemas, sin excepciones.

Obstáculos

1. Decir tonterías después de un tiempo

Cada sesión de Codex tiene un límite de capacidad. Cuando está llena, no dará error; empezará a escribir código poco fiable. Esto es peor que un error—al menos con un error, sabes que algo está mal. Cuando la calidad se desliza silenciosamente, es posible que ya hayas construido varias capas sobre su mal código.

Mi regla: Si empieza a sentirse ligeramente extraño, simplemente inicia uno nuevo. No intentes prolongar su vida. Es mejor proporcionar contexto nuevamente que luchar en una sesión fatigada.

1. No instales demasiadas extensiones

Codex es compatible con herramientas externas, pero cada herramienta consume recursos adicionales. He visto a alguien conectar un kit de herramientas de GitHub con 93 funciones, quemando más de 50,000 tokens adicionales por ronda de diálogo. Mantén solo lo que realmente necesitas y elimina el resto.

Sensaciones Reales

Codex ahora reemplaza por completo a CC. Solo conservo CC por costumbre y para necesidades de scraping; todo lo demás está en Codex.

La potencia de cómputo de IA que un individuo puede desplegar está aumentando rápidamente. El año pasado era un CC trabajando; este año es un CC más siete u ocho instancias de Codex en paralelo. Si estás usando CC y sientes que no es suficiente—añade un Codex, y entenderás lo que digo.