Claude Code、Codex 怎麼選？我的實際使用心得

中大型專案我偏向 Claude Code，但如果只能選一套，我會選 ChatGPT

如果只看功能清單，Claude Code 和 Codex App 很像：都可以讀取專案、修改檔案、執行指令，看到錯誤之後也能繼續修正。

真的每天拿來工作，差異就慢慢出現了。

我現在常常同時處理好幾個中大型專案。需要先把架構立穩、整理跨很多檔案的功能時，我通常還是會先開 Claude Code；但如果工作不只寫程式，還包含查資料、做圖片、操作瀏覽器或處理電腦裡的其他內容，我會更常回到 Codex App。

所以先講結論：如果只能訂一套，我會選 ChatGPT；如果只看中大型專案的開發與架構，我目前還是比較信任 Claude Code。

這不是誰全面勝出的排行榜，而是我實際怎麼分配工作。工具和模型一直在更新，今天的優缺點也可能很快就變；下面談到產品功能與價格時會附上官方資料，談到好不好用時，則是我自己的經驗。

這篇比的是做事方式，不只是模型名稱

這篇主要比較 Claude Code 和 ChatGPT 桌面應用程式裡的 Codex App。

Claude Code 主要從終端機或支援的編輯器使用；Codex App 則用桌面介面管理專案、任務、修改紀錄與預覽。兩邊都能協助開發，但你看到的畫面、能接上的工具，以及管理多個任務的方式不太一樣。^[1][2]

我在意的事情	Claude Code	Codex App
中大型專案的架構穩定度	✅ 我目前比較信任	Astra 推出後已進步很多
多專案的架構核對與 Agent 分工	✅ Workflow 適合平行處理再彙整	可以用不同任務分開處理
串接通訊工具與外部事件	✅ Channels 很有特色	目前沒有完全相同的功能
圖形介面、修改紀錄與預覽	主要使用終端機或編輯器	✅ 桌面介面比較直覺
圖片、瀏覽器、Computer Use 與 3D	不是我使用 Claude Code 的重點	✅ 同一套 ChatGPT 就能處理
如果只能保留一套訂閱	適合工作幾乎都是開發的人	✅ 用途比較廣，我會選 ChatGPT

這張表不是在說 Claude Code 不能做網站，也不是說 Codex 不能處理大型專案。它比較像是我工作久了以後，自然形成的分工。

中大型專案，我仍會先用 Claude Code 打底

我同時運行的專案一多，最怕的不是 AI 少寫一個按鈕，而是一開始的架構方向就歪掉。小功能寫錯了可以重來，基底如果沒有整理好，後面每加一項功能都會更難維護。

目前遇到中大型專案，我還是比較常用 Claude Code 建立基底。像是拆分模組、安排資料流向、整理跨很多檔案的功能，或是在既有專案裡進行大範圍重構，它的結果通常比較穩，也比較容易延續原本的架構。

像下面這次 Workflow，我一次讓 5 個 Agent 分別核對 5 個專案的 AGENTS.md，確認專案規則是否和程式碼相符，最後再交給另一個 Agent 統整結果。這種工作不是單純同時開五個對話，而是先分清楚每個 Agent 的範圍，再把結果收回來整理成同一份結論。

Claude Code Workflow 將多個專案分開核對，再集中彙整；這也是我使用它處理架構與多工工作的實際畫面。

需要處理這類問題時，我會選擇 Claude Code 裡較適合深度推理的模型設定。Anthropic 官方目前也建議，大多數開發工作可以使用 Sonnet；碰到大型重構、困難除錯或架構決策時，再切到 Opus。^[3]

這不表示 Claude Code 每一種開發工作都一定比較好。最近 Astra 推出之後，我覺得 Codex 在網站視覺和開發能力上進步很多，原本很明顯的差距已經縮小。只是 Astra 消耗的用量比較快，我不會每一項日常工作都開到最高規格；需要長時間維持多個大型專案時，我目前仍會讓 Claude Code 負責打底。

Channels 是我還會留下 Claude Code 的另一個原因

Claude Code 有一項我很喜歡的功能叫做 Channels。它可以把外部訊息或事件送進正在執行的 Claude Code 工作階段，例如 Telegram、Discord、CI 失敗通知或監控系統的 Webhook；雙向 Channel 也能讓 Claude 回覆訊息，甚至把部分工具權限確認送到通訊工具上處理。^[4]

比較精準地說，不是把整套 Claude Code 裝進手機，而是讓另一台電腦或手機成為遠端入口。Claude Code 和專案仍然跑在原本的電腦或伺服器上，我可以從其他裝置傳送需求、查看結果，支援時也能回覆權限確認。

對我來說，這不只是「可以在手機上傳一句話」而已。它讓不少原本一定要坐回電腦前才能處理的工作，多了一種遠端操作方式：

• 定期查資料：由排程器定時送出事件，請 Claude Code 收集 AI 更新、社群消息或指定資料，再把摘要傳回通訊工具。Channel 負責收送訊息，真正決定幾點執行的仍是外部排程或 Webhook。
• 批改學生作業：把待檢查的作業與評分規則交給既有流程，先確認格式、測試結果與常見錯誤，再回傳批改進度。涉及成績與個資時，我仍會做最後確認，不會讓 Agent 自己決定最終成績。
• 臨時開發需求：人在外面時，可以先從另一台裝置交代小功能、錯誤排查或測試工作，讓 Claude Code 在原本的專案環境中處理；需要高風險操作時，再停下來等我確認。

下面就是我透過通訊工具收到的實際結果。AI 資訊更新、社群日報與學生作業批改，都可以在同一個入口回報，不必一直切回執行 Claude Code 的那台電腦。

另一台裝置負責下指令與看結果，真正讀資料、執行流程的 Claude Code 工作階段仍然留在原本的環境裡。

不過，Channels 目前仍是 Research Preview。它很有潛力，也很適合熟悉 MCP 和自動化的開發者，但剛開始使用 Claude Code 時，不需要把它當成必學功能。

Codex App 最吸引我的，不只是會寫程式

如果今天只能留下一套訂閱，我還是會選 ChatGPT。原因不是 Codex 在每一項程式工作都贏，而是我每天要處理的事情本來就不只有寫程式。

同一套 ChatGPT 裡，我可以使用 Codex 修改專案，也可以處理研究、文章、文件、圖片和瀏覽器任務。Computer Use、圖片生成與外部工具整合，也是我經常會用到的能力。這些事情如果全部拆成不同工具，單看每一項可能各有更專門的選擇，但集中在同一個工作空間裡，對我來說方便很多。^[5]

這篇文章本身就是一個例子。從整理觀點、查官方資料、重寫 Markdown、製作概念圖，到建置網站和打開瀏覽器檢查，我可以在同一個任務裡一路做完，不需要先把研究結果複製到另一套工具，再叫另一個 Agent 接手。

Codex App 可以把文章預覽、專案內容與任務執行狀況放在同一個工作畫面中，這也是我會用它同時處理內容與開發工作的實際例子。

Astra 把網站視覺和 3D 能力往前推了一大段

最近我對 Codex 改觀最多的地方，是 Astra 推出之後的網站視覺與開發能力。官方將 Astra 定位成處理程式、應用程式與研究等複雜端到端工作的高能力模型；OpenAI 展示的案例中，也已經包含 Three.js 網站、互動式 3D 場景與遊戲。^[6][7]

這裡說的「3D 能力」，不是多了一顆按下去就完成 3D 的按鈕，而是它能把程式、素材、瀏覽器檢查和反覆調整串在一起。對想做互動網站、遊戲或立體展示的人來說，能從構想到真的打開操作，價值比只產生一段範例程式高很多。

OpenAI 官方 Showcase 裡已經有不少可以直接操作的 3D 成果。下面兩個例子，一個是可以從外觀、剖面與平面配置探索空間的 Courtyard House；另一個是用 Blender 建立場景、再放進網頁互動的 Physics Museum。^[7:1]

steps

圖片來源：OpenAI Showcase 的 Courtyard House 與 Physics Museum。這些不是單張概念圖，而是有模型、場景、控制方式與實際互動的完整網頁成果。

代價也很直接：Astra 比較吃用量。官方目前的 Codex 用量表中，Astra 的額度消耗高於 Sol、Terra 與 Luna；即使能力很強，也不代表每個小修改都需要使用它。^[8]

Codex App 目前沒有 Claude Code Channels 這種完全相同的功能，算是我少數會注意到的差異。不過，在我自己的工作方式裡，仍然可以把 ChatGPT 串接到 Hermes Agent 等其他 AI 服務，因此這項缺少還不至於影響我的主要工作。

價格看起來接近，差別在你會拿它做什麼

以 2026 年 9 月的美國個人網頁方案來看，兩邊的價格級距其實非常接近。Claude 與 ChatGPT 都有 20、100 與 200 美元的選擇，但每一級適合的工作量並不一樣：^[9][8:1]

服務與方案	月費	官方用量定位	我會這樣理解
Claude Pro	US$20	基礎付費用量	偶爾寫程式，先測試 Claude Code 是否適合自己
Claude Max 5x	US$100	每個工作階段提高到 Pro 的 5 倍用量	數字看起來多了五倍，但長任務或多 Agent 一開，體感還是很快用完 🫠
Claude Max 20x	US$200	每個工作階段提高到 Pro 的 20 倍用量	大致能滿足 8 小時一整天的開發；模型、上下文和 Agent 數量沒控制，照樣會用完 😅
ChatGPT Plus	US$20	每週幾次集中的 Codex 工作	初次使用 Codex，也會使用 ChatGPT 其他功能
ChatGPT Pro 5x	US$100	約為 Plus 的 5 倍用量	我目前主要看每週額度，不會被一般五小時視窗打斷；Astra 與長任務仍會吃得很快
ChatGPT Pro 20x	US$200	約為 Plus 的 20 倍用量	適合長時間、多任務或多 Agent 工作；每週額度更大，但仍然不是無限使用

Claude Pro 已包含 Claude Code；ChatGPT Plus 也包含 Codex。Claude Max 的 5x、20x 指的是每個工作階段相對於 Pro 的用量，另外仍有每週限制；ChatGPT 的實際可用量則會受到模型、任務長度、上下文、工具與本機或雲端執行方式影響。

NOTE

我目前使用的 ChatGPT Pro 帳號，主要 Codex 額度顯示為每週視窗，沒有另外一個五小時限制，所以比較不會工作到一半突然被迫休息。部分模型仍可能有自己的短期與每週額度，例如 Codex Spark 目前就另外顯示五小時視窗。官方文件仍提供每五小時的用量估算，實際狀態可能依帳號、模型與方案調整，請以自己的用量面板為準。^[8:2]

實際用下來，我會這樣理解：只開一、兩個工作階段、懂得整理上下文時，5x 可能已經很夠；如果同時跑多個 Agent、長時間使用高階模型，5x 很可能還是會被打斷。20x 的確能撐住更多並行工作，但重度使用時還是可能碰到每週上限，所以不能把 200 美元直接理解成「無限」。

這些心得彼此甚至會互相矛盾，並不奇怪。同樣一小時，有人只是改幾行程式，有人讓多個 Agent 讀完整個大型專案；使用 Sonnet、Opus、Terra 或 Astra，消耗速度也不同。與其問一個方案能用幾小時，更實際的問題是：你的任務有多大、一次開幾個工作階段，以及會不會長時間使用高推理模型。

剛開始時，先用 20 美元的方案跑完一個真實專案就好。真的經常碰到上限，而且等待重置已經影響工作，再考慮更高的方案。

另外，價格、模型與用量限制都可能調整，也會受到地區、稅金與帳號資格影響。這張表比較適合拿來理解方案層級，不要把它當成永遠不會變的報價單。

如果只能選一套，我會怎麼選？

如果把前面的經驗收成比較簡單的建議，我會這樣選：

• 第一次使用 AI Coding，而且只想先訂一套：選 ChatGPT，從 Codex App 開始。除了開發之外，其他功能也比較容易用到。
• 工作幾乎都是寫程式，而且常碰中大型架構：Claude Code 仍然值得優先嘗試，尤其是跨檔案重構與架構決策。
• 需要把 CI、Discord、Telegram 或監控通知接進開發流程：Claude Code Channels 很有特色，但要記得它仍是預覽功能。
• 會同時處理網站、圖片、文件、瀏覽器或 3D 內容：Codex App 和 ChatGPT 的整體功能更符合這種工作方式。
• 兩套都已經在用：不用硬選一邊。Claude Code 建立專案基底，Codex 補上視覺、內容、工具整合與檢查，反而比較接近我現在的做法。

所以我的答案看起來有點矛盾，其實不衝突：我目前比較信任 Claude Code 處理中大型專案的架構，但如果只能付一套訂閱，我會留下 ChatGPT。

選工具不是選定之後就不能改。先想清楚自己每天真正要完成什麼，再選最常派得上用場的那一套；等工作量和專案規模真的長大，再補上第二套工具就好。

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1. Anthropic, Use Claude Code with your Pro or Max plan。 ↩︎

2. OpenAI Docs, ChatGPT。 ↩︎

3. Anthropic, Models, usage, and limits in Claude Code。 ↩︎

4. Anthropic, Channels reference。 ↩︎

5. OpenAI Docs, Browser、Image generation 與 Pricing。 ↩︎

6. OpenAI Docs, Models。 ↩︎

7. OpenAI Developers, Courtyard House 與 Physics Museum。 ↩︎ ↩︎

8. OpenAI Docs, Pricing。 ↩︎ ↩︎ ↩︎

9. Anthropic, Plans & Pricing。 ↩︎