OpenAI 透過釋出 Codex CLI 進入了編碼助手領域，這是一款開源的基於終端的編碼助手，旨在直接與 Anthropic 的 Claude Code 競爭。此舉正值 AI 編碼助手在開發者中獲得關注，這些開發者希望透過與程式碼庫的自然語言互動來提高生產力。
Codex CLI 作為一個輕量級編碼助手在終端中執行，允許開發者搭建檔案框架、在沙盒環境中執行程式碼，並在版本控制下迭代專案。該工具定位為那些已經習慣在終端工作並希望使用命令列介面來操作檔案和執行程式碼的開發者提供解決方案。
與 Claude Code 的競爭
Codex CLI 的釋出時機和功能明確將其定位為 OpenAI 對 Anthropic 的 Claude Code 的回應，後者在開發者中正迅速獲得普及。與封閉原始碼且僅限於 Claude 模型的 Claude Code 不同，Codex CLI 採用 Apache 許可證釋出，這可能允許更廣泛的模型支援和社群貢獻。
「我嘗試了用 Codex o4-mini 和 Claude Code 進行一項頭對頭的任務比較：為一箇中型程式碼庫中的複雜部分編寫文件。Claude Code 表現出色，寫出了相當不錯的文件。而 Codex 表現不佳，它在程式碼中杜撰了許多不存在的內容。」
早期使用者報告顯示，在比較這兩種工具時結果不一，有些使用者報告說 Claude Code 目前在複雜任務上產生更好的結果。然而，Codex CLI 的開源性質可能透過社群貢獻導致更快的改進。
成本考量
社群討論的一個重要點圍繞著使用這些編碼助手的成本。雖然 Codex CLI 需要 OpenAI API 金鑰並按令牌收費，但 Claude Code 也採用類似的按使用付費模式。使用者報告稱，使用 Claude Code 處理一個小到中型的 PR 通常需要花費 10-15 美元的 API 額度，一些重度使用者每月支出高達 5,000 美元。
這種定價模式引發了關於對業餘愛好者和個人開發者的可及性問題，儘管許多專業使用者認為節省的時間很容易證明這筆費用是合理的。社群在這些工具是否應該包含在現有訂閱計劃（如 ChatGPT Plus）中，或仍然保持為單獨的基於 API 的服務方面意見分歧。
技術實現和安全性
Codex CLI 使用 JavaScript/Node.js 實現，這引起了一些開發者的批評，他們更喜歡靜態二進位制檔案或效能更高的語言來開發命令列工具。該工具至少需要 4GB 記憶體（建議 8GB），一些使用者認為這對於命令列介面來說資源需求令人驚訝。
安全性透過特定平臺的沙盒處理：在 macOS 上，命令使用 Apple Seatbelt 包裝，將所有內容放在只讀環境中，只有少數路徑可寫。在 Linux 上，推薦使用 Docker 進行沙盒處理，並使用自定義指令碼禁止除 OpenAI API 外的所有出站連線。這種方法旨在防止執行 AI 生成程式碼時可能出現的安全問題。
OpenAI Codex CLI 系統需求
| 需求 | 詳情 |
|---|---|
| 作業系統 | macOS 12+，Ubuntu 20.04+（Debian 12+），或透過 WSL2 的 Windows 11 |
| Node.js | 22 或更新版本（推薦 LTS 版本） |
| Git（可選） | 2.23+ 用於內建 PR 輔助功能 |
| 記憶體 | 最低 4GB（推薦 8GB） |
安全模型
- macOS：命令透過 Apple Seatbelt（
sandboxd）包裝 - Linux：推薦使用 Docker 進行沙箱隔離
- 所有平臺：預設完全阻止出站網路連線
編碼助手的廣闊前景
Codex CLI 加入了不斷增長的 AI 編碼工具生態系統，包括 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Aider 等。社群討論顯示，開發者正在積極比較這些工具，基於模型質量、價格、使用者介面和開源狀態等因素。
許多使用者對支援多種模型的工具表示興趣，允許他們根據效能、成本或特定用例在不同的 AI 提供商之間進行選擇。一些開源替代品如 Aider 和 Plandex 被提及為支援多種模型的選項，儘管它們可能缺乏一些商業產品的精緻或功能。
隨著這一領域不斷發展，基於終端的工具和 IDE 整合之間的區別仍然是討論的焦點，一些使用者更喜歡 CLI 工具的靈活性和可指令碼化，而其他人則看重基於編輯器解決方案的更豐富介面。
Codex CLI 代表了 OpenAI 進入這一競爭激烈的領域，其開源性質可能在社群尋求更靈活、可定製的編碼助手時成為一個重要優勢。