ฉันใช้เงินเดือนละ 600 ดอลลาร์ กับเครื่องมือเขียนโปรแกรม AI ค่าสมาชิก Claude Code (CC) สองอัน 400 ดอลลาร์ และ Codex Pro อีกอัน 200 ดอลลาร์ ตั้งแต่เดือนที่แล้ว เงิน 200 ดอลลาร์นั้นทำงานได้มากกว่า 400 ดอลลาร์เสียอีก
สำหรับงานอัตโนมัติชิ้นเดียวกัน CC ใช้โควต้าไป 155 ดอลลาร์ ในขณะที่ Codex ใช้แค่ 15 ดอลลาร์ การรัน Codex 7 ตัวพร้อมกันทำงานที่ปกติใช้เวลาสองถึงสามวันเสร็จภายใน 25 นาที หลังจากทดสอบมาหนึ่งเดือน ยกเว้นเรื่องการขูดเว็บและการ Reverse Engineering แล้ว Codex สามารถแทนที่ CC ได้อย่างสมบูรณ์
ฉันยังคงใช้ CC เป็นหลักเพราะความเคยชิน—ใช้มันมานานกว่าปีแล้ว เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดสร้างบนมัน และค่าใช้จ่ายในการย้ายก็ไม่น้อย แต่สำหรับงานเขียนโค้ดล้วนๆ Codex นั้นเร็วกว่า ถูกกว่า และดีกว่า โพสต์นี้จะลงรายละเอียดเกี่ยวกับปัญหาทั้งหมดที่ฉันเจอและเวิร์กโฟลว์ที่ฉันพัฒนาขึ้นในช่วงเดือนที่ผ่านมา
Codex คืออะไรกันแน่?
เครื่องมือเขียนโปรแกรมที่สร้างโดย OpenAI ซึ่งแข่งขันโดยตรงกับ Claude Code มันยังทำงานใน Terminal อ่านโค้ดของคุณ แก้ไขไฟล์ และรันคำสั่งได้—ความสามารถพื้นฐานเหมือนกับ CC ทุกประการ
แต่มีข้อแตกต่างบางประการ:
โอเพนซอร์ส. โค้ดเปิดเผยต่อสาธารณะทั้งหมด มี 75,000 ดาวบน GitHub ส่วน CC ไม่ใช่โอเพนซอร์ส การเป็นโอเพนซอร์สหมายถึงชุมชนมีความเคลื่อนไหวมาก มีสกิลสำเร็จรูปที่คนอื่นๆ สร้างไว้มากกว่า 50 รายการที่คุณสามารถติดตั้งได้โดยตรง
การ์ดความปลอดภัย. การ์ดความปลอดภัยของ Codex เข้มงวดอย่างยิ่ง—เป็น "แบบอย่างทางศีลธรรม" อย่างแท้จริง มันจะปฏิเสธอย่างราบเรียบที่จะช่วยในงานขูดเว็บหรือ Reverse Engineering ต่างๆ โดยมีการตรวจสอบความปลอดภัยฝั่งคลาวด์ ปัจจุบัน ชุมชนบายพาสอย่าง linux.do และชุมชน Tavern ไม่สามารถทำอะไรกับ GPT ได้ Claude Code ค่อนข้าง "ชั่วร้าย" มากกว่า และจะช่วยคุณทำ "เรื่องไม่ดี" 😈
GPT-5.5. ในวันที่ 24 เมษายน โมเดลเริ่มต้นของ Codex เปลี่ยนเป็น GPT-5.5 ซึ่งเป็นเรื่องใหญ่ มันเร็วมาก มันเริ่มทำงานภายในไม่กี่วินาทีหลังจากที่คุณส่งคำสั่ง ถึงประมาณ 90 โทเคนต่อวินาทีแม้จะไม่ได้ใช้โหมดเร่งความเร็ว ความรู้สึกที่ชัดเจนที่สุดคือ: ในที่สุดมันก็พูดเหมือนมนุษย์ ก่อนหน้านี้ ความคิดเห็นโค้ดในซีรี่ส์ GPT มักจะมี "กลิ่นอายของ AI" แต่ผลลัพธ์ของ 5.5 เป็นธรรมชาติกว่ามาก
อันไหนเก่งกว่ากัน?
อย่างแรก ความรู้สึก: สำหรับงานเขียนโค้ดประจำวันและงานอัตโนมัติ Codex เร็วกว่า CC อย่างเห็นได้ชัดและประหยัดเงิน—งานเดียวกันราคา 15 ดอลลาร์บน Codex เทียบกับ 155 ดอลลาร์บน CC เหตุผลคือ GPT-5.5 ใช้ทรัพยากรต่องานน้อยกว่า Claude มาก มันทำงานเดียวกันโดยใช้ "การคิด" น้อยกว่า
อย่างไรก็ตาม CC ก็มีจุดแข็ง สำหรับการ Refactoring ที่ซับซ้อนซึ่งต้องแก้ไขไฟล์หลายสิบไฟล์พร้อมกันและเข้าใจสถาปัตยกรรมโครงการทั้งหมด ความเข้าใจของ CC ยังคงลึกซึ้งกว่า ในการทดสอบแบบ Blind Test ที่ไม่มีใครรู้ว่าใครเป็นคนเขียนโค้ด อัตราชนะด้านคุณภาพโค้ดของ CC อยู่ที่ 67% บวกกับการ์ดความปลอดภัยของ CC ที่อ่อนแอกว่า ทำให้การ Reverse Engineering และการขูดเว็บเป็นเรื่องง่ายดาย
แต่ตามตรงแล้ว ช่องว่างนี้ไม่ได้สำคัญมากนักในการใช้งานจริง ต่อมาฉันจะแนะนำเครื่องมือที่ชื่อว่า Superpowers เมื่อติดตั้งแล้ว ความเสถียรของคุณภาพโค้ดของ Codex จะดีขึ้นอย่างมาก แทบจะปิดช่องว่างได้
วิธีการติดตั้ง
ฉันเขียนรายละเอียดการติดตั้งไว้ในโพสต์แนะนำ CC ก่อนหน้านี้ แต่ไม่เป็นไรถ้าคุณยังไม่เห็น แค่ส่ง "ฉันใช้ Mac/Windows ช่วยติดตั้ง Codex CLI ให้หน่อย" ไปให้ AI ใดๆ (รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง Claude, ChatGPT, DeepSeek, Doubao, Gemini ฯลฯ) มันจะสอนคุณทีละขั้นตอน ถ้าเจอข้อผิดพลาด ส่งภาพหน้าจอไป แล้วมันจะช่วยแก้ไขได้
Codex ง่ายกว่า CC ด้วยซ้ำ: หลังจากติดตั้ง พิมพ์ codex ใน Terminal แล้วเข้าสู่ระบบด้วยบัญชี ChatGPT ของคุณ ไม่ต้องตั้งค่า Keys หรือ Environment Variables แค่เข้าสู่ระบบแล้วใช้ได้เลย
ราคาเท่าไหร่?
Codex ไม่ได้คิดเงินแยกต่างหาก มันรวมอยู่ในค่าสมาชิก ChatGPT แล้ว แผน Plus 20 ดอลลาร์ก็ใช้ได้
อย่างไรก็ตาม ตามตรง โควต้า Plus หมดเร็วมาก ใช้หนักๆ หมดได้ในวันเดียว แผน Pro 200 ดอลลาร์มีปริมาณการใช้ 5 เท่า และในช่วงโปรโมชั่นปัจจุบัน เป็น 10 เท่าจนถึงวันที่ 1 มิถุนายน
ค่าใช้จ่ายของฉัน: ค่าสมาชิก CC สองอัน (400 ดอลลาร์) + Codex Pro หนึ่งอัน (200 ดอลลาร์) = 600 ดอลลาร์ต่อเดือน เงิน 200 ดอลลาร์ของ Codex ทำงานได้มากกว่าเงิน 200 ดอลลาร์ของ CC มาก เพราะมันใช้ทรัพยากรน้อยกว่า 3 ถึง 4 เท่าสำหรับงานเดียวกัน
อีกประเด็นสำคัญคือ API Proxies (สถานีตัวกลาง) ราคา Proxy ของ Codex มักเป็น 10% ของราคาอย่างเป็นทางการ ในการทดสอบของฉัน บางสถานียิ่งเสนอเครดิตในราคาไม่กี่เซ็นต์ต่อดอลลาร์ ช่วงตรุษจีน ฉันถึงกับซื้อแพ็กเกจรายเดือน 79 หยวน ที่ให้ใช้ได้หลายร้อยดอลลาร์ต่อวัน แต่ตอนนี้หมดแล้ว ยิ่งไปกว่านั้น Proxies ของ Codex เสถียรกว่า Claude Code มาก OpenAI ไม่ "มีปัญหา" บ่อยเท่า Anthropic
อย่างไรก็ตาม อีกประเด็นเกี่ยวกับ Proxies คือมันกึ่งใต้ดิน ปัญหาของอุตสาหกรรมใต้ดินคือคุณต้องทดสอบด้วยเงินจริงด้วยตัวเองเพื่อหาที่น่าเชื่อถือ ตอนนี้ฉันไม่มี Proxy Station ไหนที่กล้ารับรองด้วยชื่อเสียง ฉันเจอสถานีปิดตัวไปหลายแห่ง และเคยถูกโกงไปเป็นพันสองพันหยวน หวังว่าทุกคนจะทดสอบด้วยตัวเอง
สิ่งแรกที่ต้องทำหลังจากติดตั้ง
- AGENTS.md
CC มี CLAUDE.md; Codex มี AGENTS.md มันทำงานเหมือนกัน—วางไว้ใน Root ของโปรเจกต์เพื่อบอก AI ถึงกฎของโปรเจกต์
ข่าวดี: ถ้าคุณมีโปรเจกต์ CC อยู่แล้ว Codex จะอ่าน CLAUDE.md และทำงานได้ทันที
แต่มีข้อค้นพบที่ขัดกับสัญชาตญาณ: การเขียนมากเกินไปกลับไม่ดี งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าไฟล์ AGENTS.md ที่สร้างอัตโนมัติกลับลดอัตราความสำเร็จของงาน นี่เป็นเพราะ Codex สามารถอ่านโค้ดได้เอง ถ้าคุณยัดคำสั่งมากเกินไป มันจะเสียสมาธิ
วิธีที่ถูกต้อง: เขียนเฉพาะสิ่งที่มันค้นพบเองไม่ได้ คำสั่ง Build, ไฟล์ไหนห้ามแตะ, รูปแบบข้อความ Commit เท่านั้น—ไม่เกินหนึ่งหน้า
- สิทธิ์: อย่าใช้ค่าเริ่มต้น
โดยค่าเริ่มต้น Codex จะขอการยืนยันสำหรับทุกการดำเนินการ ซึ่งน่ารำคาญ นักพัฒนาส่วนใหญ่ตอนนี้ใช้โหมดอัตโนมัติ—ปล่อยให้มันทำไปโดยไม่ต้องกด Enter ตลอดเวลา
ตั้งค่าครั้งเดียวใน ~/.codex/config.toml:
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"
ด้วยวิธีนี้ Codex สามารถแก้ไขไฟล์และรันคำสั่งในไดเรกทอรีโปรเจกต์ได้อย่างอิสระโดยไม่ต้องถาม
แต่ข้อแม้คือต้องมี Git เป็นตัวช่วยความปลอดภัย ซึ่งเหมือนกับที่ฉันพูดในบทนำ CC ทุกประการ:
โค้ดต้องอยู่บน Git และ Push ไปยังคลาวด์ GitHub, GitLab อะไรก็ได้ เมื่อเปิดโหมดอัตโนมัติ Codex จะดุดันขึ้น ฉันเคยเห็นมันทำไฟล์ Config พังหรือลบสิ่งที่มันไม่ควรลบ มี Git คุณสามารถย้อนกลับได้ ถ้าไม่มี คุณต้องเขียนใหม่
ฐานข้อมูลไม่สามารถ Git ได้ ต้องสำรองแยกต่างหาก วิธีปฏิบัติของฉันคือสำรองไฟล์ข้อมูลสำคัญทุกสี่ชั่วโมงไปยังคลาวด์ AI บางครั้งเขียนสคริปต์ที่เขียนทับข้อมูล—ครั้งหนึ่งฉันให้มันเขียนสคริปต์ประมวลผลใหม่ที่เขียนทับผลลัพธ์ของสคริปต์เก่าที่กำลังทำงานอยู่ ข้อมูลหายไปเลย ตั้งแต่นั้นมา ฉันจะสำรอง .bak ก่อนดำเนินการกับไฟล์ข้อมูลเสมอ
สรุป: โค้ดบน Git + Push ไปคลาวด์, สำรองฐานข้อมูลตามกำหนดเวลา, และ .bak ก่อนดำเนินการกับข้อมูล สามอย่างนี้เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับโหมดอัตโนมัติ ไม่ใช่ทางเลือก
วิธีการมอบหมายงาน
- ให้มันเสนอแผนก่อนลงมือ
สำหรับงานที่ซับซ้อน อย่าปล่อยให้มันเริ่มแก้ไขโค้ดทันที กด Shift+Tab เพื่อเข้าสู่โหมดวางแผน ให้มันดูโปรเจกต์และเสนอแผน แล้วค่อยให้มันเริ่มเมื่อคุณตรวจสอบแล้ว นี่เป็นตรรกะเดียวกับ CC—งานยิ่งใหญ่ยิ่งต้องคิดให้รอบคอบก่อน
- ระบุสี่สิ่งให้ชัดเจนในคำสั่ง
คุณไม่จำเป็นต้องเขียนเยอะ แต่ให้ชัดเจนสี่อย่างนี้: ผลลัพธ์ที่ต้องการ, ไฟล์อ้างอิง, อะไรที่ห้ามแตะ, และอะไรถือว่าเสร็จ
ตัวอย่าง: "เพิ่ม Rate Limiting ให้กับโมดูลผู้ใช้ อ้างอิงการทำงานของไฟล์ Auth อย่าเปลี่ยน Tests ที่มีอยู่ ก็ถือว่าเสร็จเมื่อ Tests ทั้งหมดผ่าน"
- คำสั่งที่มีประโยชน์
คุณจะพบว่าคุณภาพการตอบสนองของ Codex ลดลงหลังจากรันไปสักพัก พิมพ์ /compact เพื่อบีบอัดหน่วยความจำ หรือ /clear เพื่อเริ่มต้นใหม่ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ที่ CC ไม่มี: /fork เมื่อไม่แน่ใจว่าจะเดินเส้นทางไหน ให้ Fork ไว้เพื่อลองทางเลือกอื่นโดยไม่กระทบความคืบหน้าปัจจุบัน
เครื่องมือและสกิลที่คุ้มค่า
- ทริคประหยัดเงิน: โหมด Caveman
คำสั่งเดียวสามารถประหยัดการใช้โควต้าได้ 65%:
export CODEX_RESPONSE_STYLE=caveman
เมื่อเปิดแล้ว Codex จะหยุดพูดไร้สาระ—ไม่มีคำอธิบาย ไม่มีคำทักทาย แค่ทำงาน ตอนนี้ฉันตั้งค่าเริ่มต้นให้ Codex ทุกตัวเป็นโหมดนี้
- Superpowers: ตัวรักษาคุณภาพ
ฉันแนะนำสิ่งนี้อย่างยิ่ง พูดง่ายๆ คือชุดกฎที่บังคับให้ Codex ทำงานตามกระบวนการ: คิดก่อนว่าจะทำอะไร, เขียนเกณฑ์การยอมรับ, เขียนโค้ด, และตรวจสอบในตอนท้าย
เมื่อรัน "เปลือย" Codex มักจะกระโดดเข้าสู่โค้ดทันทีและหลงทาง เมื่อใช้ Superpowers มันจะถูกควบคุมโดยกระบวนการ ทุกขั้นตอนมีจุดตรวจที่ไม่สามารถข้ามได้ ผลลัพธ์คือคุณภาพที่เสถียรมากขึ้นสำหรับงานที่ซับซ้อน
การติดตั้งง่าย: ดาวน์โหลดจาก GitHub และวางในไดเรกทอรีสกิล มันไม่จำกัดเฉพาะเครื่องมือ—CC, Cursor และ Gemini ก็ใช้ได้ทั้งหมด เพราะมันเป็นแค่เอกสาร
- การตรวจสอบการใช้งาน
pip install ccsage เมื่อติดตั้งแล้ว คุณจะเห็นว่าคุณใช้โควต้ากี่บาทต่อวัน ถ้าไม่มี คุณจะไม่รู้ว่าคุณใช้เงินไปเท่าไหร่ ครั้งหนึ่งฉันมีงานติด Loop และเผาโทเคนหลายหมื่นในไม่กี่นาที ฉันถึงรู้เพราะตัวตรวจสอบ
เวิร์กโฟลว์จริงของฉัน
งานเล็ก: เปิด Codex โดยตรง
แก้ไขบั๊ก, ปรับรูปแบบ, เพิ่ม Tests—แค่เปิด Codex หนึ่งตัวใน Terminal ยิ่งคำสั่งง่ายยิ่งทำงานได้ดี: "แก้ไข Null Pointer ในไฟล์นี้" หรือ "เพิ่ม Test สำหรับฟังก์ชันนี้"
งานใหญ่: แบ่งเป็นหลายเส้นทางคู่ขนาน
นี่คือวิธีการเล่นที่ทรงพลังที่สุด แบ่งงานใหญ่เป็นหลายส่วน มอบหมาย Codex หนึ่งตัวต่อหนึ่งส่วน แล้วรันพร้อมกัน วิธีที่ถูกต้องคือสร้างสำเนาโปรเจกต์อิสระสำหรับ Codex แต่ละตัว เพื่อไม่ให้ชนกัน
ข้อมูลจริง: Codex 7 ตัวทำงานร่วมกันเสร็จใน 25 นาที คนเดียวทำงานตามลำดับอย่างอนุรักษ์นิยมจะใช้เวลาสองถึงสามวัน
กฎเหล็กข้อเดียว: หนึ่งไฟล์สามารถมอบหมายให้ Codex ได้เพียงตัวเดียว Codex สองตัวแก้ไขไฟล์เดียวกันพร้อมกันจะทำให้เกิดปัญหาอย่างแน่นอน ไม่มีข้อยกเว้น
ข้อผิดพลาด
- พูดไร้สาระหลังจากใช้ไปสักพัก
แต่ละเซสชันของ Codex มีขีดจำกัดความจุ เมื่อเต็ม มันจะไม่แสดงข้อผิดพลาด มันจะเริ่มเขียนโค้ดที่ไม่น่าเชื่อถือ แย่กว่าข้อผิดพลาด—อย่างน้อยถ้ามีข้อผิดพลาด คุณรู้ว่ามีบางอย่างผิดปกติ เมื่อคุณภาพลดลงอย่างเงียบๆ คุณอาจจะสร้างชั้นโค้ดหลายชั้นบนโค้ดที่ไม่ดีของมันแล้ว
กฎของฉัน: ถ้าเริ่มรู้สึกแปลกๆ ให้เริ่มใหม่ทันที อย่าพยายามยืดอายุมัน ดีกว่าให้บริบทอีกครั้งดีกว่าต้องดิ้นรนในเซสชันที่เหนื่อยล้า
- อย่าติดตั้ง Extension มากเกินไป
Codex รองรับเครื่องมือภายนอก แต่ละเครื่องมือใช้ทรัพยากรเพิ่มเติม ฉันเคยเห็นคนเชื่อมต่อ GitHub Toolkit ที่มี 93 ฟังก์ชัน เผาโทเคนเพิ่มกว่า 50,000 ต่อรอบการสนทนา เก็บเฉพาะที่จำเป็นจริงๆ และตัดส่วนที่เหลือทิ้ง
ความรู้สึกจริง
ตอนนี้ Codex สามารถแทนที่ CC ได้อย่างสมบูรณ์ ฉันเก็บ CC ไว้เพียงเพราะความเคยชินและความต้องการในการขูดเว็บ ที่เหลือทั้งหมดใช้ Codex
พลังการประมวลผล AI ที่บุคคลหนึ่งสามารถใช้งานได้เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ปีที่แล้วคือ CC หนึ่งตัวทำงาน ปีนี้คือ CC หนึ่งตัวบวก Codex อีกเจ็ดแปดตัวทำงานแบบขนาน ถ้าคุณใช้ CC และรู้สึกว่ามันไม่พอ—เพิ่ม Codex แล้วคุณจะเข้าใจสิ่งที่ฉันพูด
