Claude Code 與 Codex：選擇合適 AI Agent 的終極指南

「Claude Code 已經過時了嗎？」

「最近不是應該用 Codex 嗎？」

這兩個想法都是錯的。正確的做法是區分使用，因為它們擅長的領域不同。在這篇文章中，我——一個實際大量使用兩者的人——將徹底解說如何區分 Claude Code 和 Codex。

「Claude Code 有點令人失望。」

「Codex 沒有傳說中那麼厲害。」

如果你有這種感覺，那不是工具能力的問題。而是你把錯誤的工作交給了錯誤的工具。

你是否有過以下任何一個想法？

• 你用 Claude Code，但從沒碰過 Codex。
• 你覺得它們基本上是一樣的東西。
• 你想用 AI 來簡化內容創作或工具開發，但不知道哪個工具最好。
• 你搜尋過「哪個比較好？」，結果反而更困惑。
• 你覺得只要精通其中一個就夠了，另一個可以忽略。

只要符合其中一項，請繼續看下去。

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認為「它們不是一樣嗎？」是大錯特錯

「說實話，Claude Code 和 Codex 做的事情不是一樣嗎？」

我懂。我一開始也這麼想。

兩者都是在本地端運行的 AI Agent。兩者都能讀寫程式碼、操作檔案。只看表面，看不出差異是很正常的。

然而，當你在實際工作中使用兩者時，你會發現它們「擅長的工作類型」完全不同。在 Claude Code 能拿 90 分的領域，Codex 可能只有 60 分。反過來也一樣。換句話說，只用一種工具開戰，等於只發揮了你實力的 50%。

今天，我將分享 5 個選擇標準，以及 2 個內容創作的應用案例，總共 7 個重點。等你讀完，你應該就能瞬間判斷「這個任務用 Claude Code」、「這個用 Codex」。

標準 1：瀏覽器與螢幕操作的精確度

這方面 Codex 明顯更強。

Codex 有瀏覽器操作的外掛程式，以及所謂的「Computer Use」功能。這個功能不僅能操作瀏覽器，還能操作一般桌面應用程式，甚至會自動將檔案以可編輯的狀態儲存。

雖然 Claude Code 也有類似功能，但在精確度和速度上，有很多情況都輸給 Codex。

根據我的經驗，GPT-5.5 的畫面辨識能力更高，這導致了螢幕操作性能上的差異。

判斷很簡單：如果你想自動化瀏覽器或桌面應用程式，就用 Codex。如果工作在文字處理範圍內就能完成，那兩者皆可。

標準 2：從零開始構建

這是 Claude Code 的強項。

Claude Code 自主性高，從無到有生成程式碼的能力令人驚嘆。它有那種從白紙狀態一口氣推出「能用的東西」的爆發力。在想要盡快看到雛形的階段，Claude Code 是唯一的選擇。

當然 Codex 也不是做不到。但在從零開始構建這類任務上，Claude Code 在理解意圖方面更精確。在 SWE-Bench Pro 基準測試中，針對接近「新功能實作」的任務，Claude Opus 4.7 得到了 64.3%，而 GPT-5.5 則是 58.6%。

判斷很清楚：如果你想從白紙狀態盡快推出能動的東西，就用 Claude Code。

標準 3：修復壞掉的程式碼

構建和修復是不同能力。這裡由 Codex 領先。

Claude Code 生成的程式碼，從長期維護的角度來看，容易變得冗長。可能會因為追加修正而變得肥大，或是陷入對錯誤「頭痛醫頭、腳痛醫腳」、無法解決根本原因的窘境。

這時就是 Codex 修復能力的發揮之處。在 OpenAI 的 Terminal-Bench 2.0 中，GPT-5.5 記錄了 82.7%，大幅勝過 Claude Opus 4.7 的 69.4%。Terminal-Bench 是衡量「作為 Agent 自動完成任務的能力」的指標，是包含程式碼差異檢測和測試執行的實用性基準。

最有效的專業工作流程是「接力法」：先用 Claude Code 生成 70 分的產品，再用 Codex 將其提升到 90 分。例如，先用 Claude Code 一口氣生成應用程式的初始程式碼。然後，告訴 Codex「減少冗餘處理、通過測試、最小化 API 呼叫次數」。Codex 的修復精確度壓倒性地高。

對了，Codex 的審查直覺也更敏銳，所以可以把從審查到修正的所有工作都交給 Codex。

標準 4：日語處理能力

Claude Code 佔據主導地位。

Claude Opus 的日語處理能力在現有模型中屬於頂尖級別。自然的措辭、符合前後文的表達、語感的再現——在每個方面，它產出的日語都比 GPT-5.5 高一個層次。

對於從事內容創作的人來說，這個差異至關重要。X 貼文草稿、note 文章大綱、電子報本文——在「日語品質等於產品品質」的領域，Claude Code 獲勝。

雖然 Codex 的寫作能力在 GPT-5.5 時代有了顯著提升，但相比之下仍感覺略遜一籌。

判斷很清楚：如果主要任務是生成日語文字，就用 Claude Code。如果主要任務是程式碼或檔案操作，就用 Codex。

標準 5：圖像生成的使用案例

這其實是差異最明顯的地方。

Claude Code 根本沒有圖像生成功能。

Codex 有。

因為是「有」和「沒有」的選擇，所以根本沒有可比性。

Codex 可以與 2026 年 4 月發布的 gpt-image-2.0 整合。這個模型能夠在圖像中精確渲染日文文字。根據 OpenAI 的官方資訊，它在超過 12 種語言中實現了超過 95% 的字元級準確率。

可以說，這瞬間就顛覆了之前由 NanoBananaPro 保持的圖像生成龍頭地位。

不過，它有時候會使用錯誤的模型來生成，這種時候只要說「使用 Image 2.0 模型生成圖像」就行了。

判斷很清楚：如果需要圖像或視覺資料，唯一的選擇是 Codex。如果只需要文字，用 Claude Code 也沒問題。

為什麼需要「區分使用」？

來總結一下五個標準：

• 瀏覽器操作 → Codex
• 從零開始構建 → Claude Code
• 程式碼修復 → Codex
• 日語能力 → Claude Code
• 圖像生成 → Codex

簡而言之，沒有萬能的工具。Claude Code 擅長的是「從 0 創造出 70 分的創造力」，而 Codex 擅長的是「將 70 分打磨到 90 分的精確度」。只有同時擁有兩者，才能完成從 0 分到 90 分的工作流程。

接下來，我們來看各自的具體應用實例。

應用 1：大量生產文字內容

X 貼文、note 文章、電子報本文。文字是內容創作的核心。這裡主要使用 Claude Code。

對於 X 貼文草稿，從過去表現良好的貼文中建立知識庫，然後讓它根據「今天的主題」產出貼文。

長篇文章也一樣。從你過去的內容中學習你的風格和語氣。收集和分析你自己和競爭對手的成功內容，然後基於這些，用你自己的風格撰寫新的主題。

在這些情況下，Claude Code 的日語能力都能發揮作用。微調語感、統一句尾、生成能引起讀者心理共鳴的詞句。如果用 GPT-5.5 做同樣的事，日語會變得稍微生硬，增加手動修改的工作量。

應用 2：自動化生成圖像與投影片資料

內容創作不僅需要文字，還需要視覺資料。這時就輪到 Codex 上場了。

使用方法很簡單。只要指示 Codex「為這篇貼文創建一張插圖」就行。即使在撰寫程式碼的過程中也能給出圖像生成指示，所以工作流程不會中斷。

關於投影片製作，關鍵在於不要馬上生成圖像。我建議先構思整體結構、大綱和每一頁的訊息，然後再一口氣為所有頁面生成圖像。

順便一提，使用 Computer Use 功能，甚至可以「把這些圖像全部放進 Canva」一口氣完成。對於想要大量製作研討會資料或學習小組投影片的人來說，這個功能是個巨大的省時利器。

總結

Claude Code 在「從 0 到 70 的創造」和「日語品質」上壓倒性強。Codex 在「從 70 到 90 的精確修復」、「瀏覽器操作」和「圖像生成」上壓倒性強。同時擁有兩者，並根據任務性質來分配，是目前的最佳解決方案。

最後有一點提醒：區分使用工具本身不該成為目的。重要的是「你想傳達什麼」以及「你想解決什麼」，AI Agent 只是實現目標的手段。每個人都會有迷失在優化手段中、忘記最終目標的時刻。你能不能在那一刻停下腳步，將是重要的轉捩點。

感謝你閱讀到最後。

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最後，如果你覺得這篇文章有幫助，請在引用貼文中告訴我你的感想，我會非常高興。