OpenAI Codex vs. Claude Code: Welches CLI-KI-Tool ist am besten für die Programmierung?

OpenAI Codex CLI und Claude Code haben sich 2025 als die führenden KI-gestützten Kommandozeilen-Coding-Tools etabliert und verändern die Art und Weise, wie Entwickler mit ihrem Quellcode interagieren. Während beide Tools künstliche Intelligenz direkt ins Terminal bringen, repräsentieren sie deutlich unterschiedliche Philosophien und Fähigkeiten, die ihre idealen Einsatzszenarien dramatisch beeinflussen. Dieser Bericht bietet einen umfassenden Vergleich, um Entwicklern bei der Auswahl des richtigen Tools für ihre spezifischen Anforderungen zu helfen.

Das Wichtigste in Kürze

Claude Code übertrifft OpenAI Codex CLI bei komplexen Software-Engineering-Aufgaben und erreicht 72,7% Genauigkeit bei SWE-bench Verified im Vergleich zu Codex’ 69,1%. Allerdings bietet Codex CLI mit seiner Open-Source-Natur (gestartet im April 2025) größeres Anpassungspotenzial zu geringeren Kosten als Claude Codes leistungsstärkerer, aber preisintensiverer Ansatz (veröffentlicht im Februar 2025). Entwickler, die mit komplexen, mehrere Dateien umfassenden Projekten arbeiten, bevorzugen typischerweise Claude Codes überlegenes Codebasis-Verständnis, während diejenigen, die Wert auf Community-Beiträge und Kosteneffizienz legen, oft Codex CLI wählen, besonders für einfachere Coding-Aufgaben und algorithmische Implementierungen.

Kernfunktionen und Fähigkeiten

Beide Tools arbeiten innerhalb des Entwickler-Terminals, implementieren jedoch grundlegend verschiedene Ansätze für KI-unterstütztes Programmieren:

Kommandozeilen-Integration

Beide Tools integrieren sich direkt in die Terminal-Umgebung, jedoch mit unterschiedlichen Betriebsansätzen:

• Claude Code funktioniert als umfassender Agent, der ganze Codebasen ohne manuelle Kontextauswahl erfassen kann. Es behält das Projektbewusstsein bei, während es an spezifischen Aufgaben arbeitet, und bietet “Denkmodi”, die progressiv mehr Rechenressourcen für komplexe Probleme zuweisen.

• OpenAI Codex CLI arbeitet mit konfigurierbaren Autonomiestufen durch drei verschiedene Modi: Suggest (Standard, liest Dateien, benötigt aber Genehmigung für Änderungen), Auto Edit (wendet Dateiänderungen automatisch an, benötigt aber Befehlsgenehmigung) und Full Auto (führt sowohl Dateioperationen als auch Befehle ohne Genehmigung aus).

Hauptunterschiede: Claude Codes Ansatz priorisiert tiefes Verständnis und Argumentation, während Codex CLI Benutzerkontrolle und Konfigurierbarkeit betont. Claude Code überzeugt bei der Kontexterhaltung über große Codebasen hinweg, während Codex CLI eine feinere Kontrolle über die Aktionen der KI bietet.

Technische Architektur

• Claude Code verwendet ein Client-Server-Modell, das sowohl als MCP (Model Context Protocol) Server als auch als Client fungiert, mit einem Kontextfenster von bis zu 200.000 Token. Es verbindet sich direkt mit Anthropics API ohne Zwischenserver.

• OpenAI Codex CLI implementiert eine Local-First-Architektur, ursprünglich mit Node.js (v22+) gebaut, einschließlich Komponenten für Befehlsanalyse, Kontextverwaltung, OpenAI API-Integration und eine Sandbox-Ausführungsumgebung, die direkt auf dem Rechner des Benutzers läuft. Seit Mitte 2025 stellt OpenAI Codex CLI von einer Node.js/TypeScript-Implementierung auf natives Rust um. Diese Änderung entfernt die Node.js-Abhängigkeit, vereinfacht die Installation und verbessert die Sicherheit durch Nutzung der Speichersicherheit und Sandbox-Funktionen von Rust. Benchmarks und Benutzerberichte verzeichnen einen geringeren Speicherverbrauch und schnelleren Start, obwohl die signifikante Ausführungszeit (hauptsächlich Modellinferenz) von der Umschreibung nicht beeinflusst wird.

Wichtiger Unterschied: Codex CLIs Open-Source-Design (Apache 2.0-Lizenz) ermöglicht es Entwicklern, praktisch jeden Aspekt des Tools anzupassen. Die Rust-Umschreibung bewahrt diese Flexibilität bei gleichzeitiger Verbesserung der Effizienz. Claude Code hingegen bietet durch sein geschlossenes agentisches Modell eine stärker kontrollierte, aber potenziell sicherere und konsistentere Erfahrung.

Leistung und Benchmarks

Die Leistungsunterschiede zwischen diesen Tools sind erheblich und sollten bei der Auswahl stark berücksichtigt werden:

Technische Benchmarks

• Claude Code erreicht mit einem Ergebnis von 72,7% bei SWE-bench Verified eine erstklassige Leistung und übertrifft damit andere Modelle. Es zeigt außergewöhnliche Fähigkeiten bei der Planung von Codeänderungen und der Handhabung von Full-Stack-Updates.

• OpenAI Codex CLI erzielt mit dem neuesten o3-Modell etwa 69,1% auf SWE-bench Verified — eine erhebliche Verbesserung gegenüber dem älteren o3-mini (~50%) und deutlich näher an Claude Codes ~72,7%.

Stärken in der Praxis

Claude Code überzeugt bei:

• Komplexem Refactoring über große Codebasen hinweg
• Verständnis und Modernisierung von Legacy-Code
• Operationen mit mehreren Dateien mit konsistenter architektonischer Vision
• End-to-End-Aufgabenerfüllung mit minimaler Überwachung
• Fortgeschrittenes Denken durch seine erweiterten Denkfähigkeiten

OpenAI Codex CLI überzeugt bei:

• Schneller Code-Snippet-Generierung und Prototyping
• Algorithmus-Implementierung und -Optimierung
• Modifikationen einzelner Dateien und Shell-Operationen
• Angepassten Workflows durch seine Open-Source-Natur
• Projekten, die Flexibilität bei der spezifischen Modellauswahl erfordern

Preisstrukturen

Die Kostenmodelle unterscheiden sich erheblich zwischen diesen Tools:

• Claude Code verwendet die Standard-Claude-API-Preisgestaltung: 3 $ pro Million Eingabe-Token und 15 $ pro Million Ausgabe-Token (Sonnet 4). Die durchschnittlichen Kosten betragen etwa 6 $ pro Entwickler pro Tag, wobei die täglichen Kosten für 90% der Benutzer unter 12 $ bleiben. Bei intensiver Nutzung können die Kosten täglich 40-50 $ erreichen. Claude Opus 4, die Premium-Stufe, ist mit 15 $ pro Million Eingabe-Token und 75 $ pro Million Ausgabe-Token höher bepreist.

• OpenAI Codex CLI ist kostenlos und Open-Source, mit API-Nutzungskosten basierend auf OpenAIs Standard-Token-Preisgestaltung. Das Tool selbst hat keine Kosten, nur die API-Aufrufe. Mittelgroße Codeänderungen kosten typischerweise 3-4 $ mit dem o3-Modell. OpenAI bietet auch eine API-Förderinitiative von 1 Million $ für Open-Source-Codex-CLI-Projekte an.

Kosteneffizienz-Überlegung: Während Claude Code im Allgemeinen mehr kostet, kann seine höhere Leistung den Aufpreis für komplexe Aufgaben rechtfertigen, bei denen die Zeitersparnis für Entwickler die API-Kosten überwiegt.

Benutzererfahrung

Installation und Einrichtung

Beide Tools verwenden NPM für die Installation:

# Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project-directory
claude

# OpenAI Codex CLI
npm install -g @openai/codex
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
codex

Schnittstelle und Workflow

• Claude Code bietet integrierte Slash-Befehle (wie /init, /bug, /config, /vim) zur Verwaltung von Einstellungen und Workflows. Sein Berechtigungsmodell fordert Genehmigung an, bevor potenziell einflussreiche Befehle ausgeführt werden. Das Tool unterstützt auch die Erstellung benutzerdefinierter Slash-Befehle über Markdown-Dateien.

• OpenAI Codex CLI bietet Kommandozeilenflags und Konfigurationsdateien zur Anpassung. Seine drei Betriebsmodi steuern den Grad der Autonomie, der dem Tool gewährt wird, und zu den Konfigurationsoptionen gehören persönliche Einstellungsdateien, projektspezifische Anweisungen und Umgebungsvariablen.

UX-Philosophie-Unterschied: Claude Code bietet eine ausgereiftere, integrierte Erfahrung, die weniger Konfiguration erfordert, während Codex CLI größere Flexibilität bietet, aber möglicherweise mehr Einrichtung erfordert, um eine optimale Workflow-Integration zu erreichen.

Unterstützung von Programmiersprachen

Beide Tools beherrschen eine breite Palette von Programmiersprachen mit unterschiedlichen Stärkenbereichen:

Claude Code Sprachkenntnisse

• Stärkste: Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, HTML/CSS
• Gut: Go, Rust, Ruby, PHP, Swift, Kotlin
• Frameworks: Starkes Verständnis von React, Angular, Vue, Django, Flask, Spring und mehr

OpenAI Codex CLI Sprachkenntnisse

• Primär: Python, JavaScript/TypeScript, Shell/Bash
• Stark: Go, Ruby, PHP, HTML/CSS, SQL, Java
• Grundlegend: C/C++, Rust, Swift, Perl, C#

Leistungshinweis: Obwohl beide Tools mit praktisch jeder Sprache arbeiten können, zeigt Claude Code im Allgemeinen eine konsistentere Qualität über eine breitere Palette von Sprachen und Frameworks.

Reale Anwendungsfälle

Organisationen setzen diese Tools für verschiedene Szenarien ein, basierend auf ihren Stärken:

Claude Code überzeugt bei:

• Unternehmensumgebungen, die tiefes Codeverständnis und Refactoring komplexer Legacy-Codebasen erfordern
• Multi-File-Projekten, bei denen architektonische Konsistenz entscheidend ist
• Dokumentationsgenerierung, die die Systemarchitektur genau darstellt
• Git-Workflow-Management einschließlich der Erstellung von Commits, PRs und der Lösung von Merge-Konflikten
• Einarbeitung von Entwicklern in unbekannte Codebasen

OpenAI Codex CLI glänzt bei:

• Startup-Umgebungen und Open-Source-Projekten, die sein API-Förderprogramm nutzen
• Schnellem Prototyping von Komponenten und Funktionen
• Terminal-zentrierten Workflows, bei denen die Befehlsintegration entscheidend ist
• Community-gesteuerter Entwicklung, bei der Anpassung und Erweiterung Priorität haben
• Erlernen neuer Sprachen oder Frameworks durch Beispielgenerierung

Entwicklungen und Updates 2025

Beide Tools haben 2025 bedeutende Entwicklungen erfahren:

Claude Code Meilensteine:

• Erstveröffentlichung: 24. Februar 2025, zusammen mit Claude 3.7 Sonnet
• Allgemeine Verfügbarkeit: Wurde Ende Mai 2025 für Claude Pro- und Max-Benutzer breit verfügbar
• IDE-Integrationen: Offizielle Erweiterungen jetzt für VS Code und JetBrains IDEs verfügbar
• CI/CD-Unterstützung: Integration mit GitHub Actions für Continuous Integration Workflows
• SDK und Hooks: Bietet SDKs in TypeScript und Python sowie Lifecycle-Hooks für Erweiterbarkeit
• Best Practices Guide: Veröffentlicht im April 2025
• Erweitertes Denken: Einführung gestufter Denkmodi, einschließlich “Ultrathink” mit 31.999 Token-Budget
• MCP-Protokoll-Unterstützung: Hinzugefügte Integration mit Model Context Protocol-Servern

OpenAI Codex CLI Fortschritte:

• Erstveröffentlichung: 15. April 2025, zusammen mit OpenAIs o3- und o4-mini-Modellen
• Rust CLI: Codex CLI wird in Rust neu geschrieben für bessere Leistung und plattformübergreifende Unterstützung
• VS Code Integration: Von der Community erstellte Erweiterungen bieten jetzt Codex CLI-Funktionen innerhalb des Editors
• Multi-Provider-Unterstützung: Im Mai 2025 hinzugefügt, ermöglicht Integration mit alternativen Modellanbietern
• 1 Mio. $ API-Förderprogramm: Eingerichtet zur Unterstützung der Open-Source-Entwicklung
• Community-Beiträge: Dutzende von Pull-Requests und Erweiterungen innerhalb von Wochen nach der Veröffentlichung zusammengeführt

Stärken und Einschränkungen

Claude Code Stärken:

• Überlegenes Codebasis-Verständnis und Fähigkeit, Kontext über große Projekte hinweg zu bewahren
• Erweiterte Denkfähigkeiten für tieferes Nachdenken über komplexe Probleme
• Höhere Autonomie für End-to-End-Aufgabenerfüllung
• Branchenführende Benchmark-Leistung bei Software-Engineering-Aufgaben
• Starkes Architekturverständnis mit weniger “Halluzinationen”

Claude Code Einschränkungen:

• Höhere Kosten, die sich bei komplexen Aufgaben schnell summieren können
• Berechtigungsaufforderungen, die manche Benutzer als übermäßig empfinden
• Keine native Windows-Unterstützung (erfordert WSL)
• Geschlossene Quellcode-Natur, die die Anpassung einschränkt

OpenAI Codex CLI Stärken:

• Open-Source-Design, das Community-Beiträge und Anpassung ermöglicht
• Multi-Modell-Unterstützung zur Optimierung von Kosten-/Leistungs-Kompromissen
• Starke Sandbox-Sicherheitskontrollen standardmäßig
• Niedrigere Kosten für Routine-Coding-Aufgaben
• Konfigurierbare Autonomiestufen, die präzise Kontrolle über KI-Aktionen bieten

OpenAI Codex CLI Einschränkungen:

• Niedrigere Benchmark-Leistung im Vergleich zu Claude Code
• Weniger effektiv bei komplexem Architekturverständnis
• Code-Halluzinationen generieren gelegentlich Referenzen zu nicht existierenden Komponenten
• Kontextbeschränkungen bei der Arbeit mit sehr großen Codebasen
• Windows-Unterstützung erfordert WSL2

Zielgruppe: Welches Tool passt zu welchem Entwickler?

Das ideale Benutzerprofil unterscheidet sich erheblich zwischen diesen Tools:

Claude Code ist am besten für:

• Unternehmensentwickler, die an großen, komplexen Codebasen arbeiten
• Teams, die Legacy-Systeme pflegen, die tiefes Architekturverständnis erfordern
• Entwickler, die bereit sind, Premium zu zahlen für höhere Autonomie und Leistung
• Projekte, die Multi-File-Refactoring mit architektonischer Konsistenz erfordern
• Dokumentationsspezialisten, die genaue Systemdarstellungen benötigen

OpenAI Codex CLI eignet sich für:

• Open-Source-Mitwirkende, die API-Zuschüsse und Community-Erweiterungen nutzen
• Kostenbewusste Entwickler, die Wert über maximale Leistung priorisieren
• Teams, die anpassbare Workflows und Modellauswahlflexibilität benötigen
• Terminal-zentrierte Programmierer, die sich auf Kommandozeilen-Integration konzentrieren
• Entwickler, die an kleineren Codebasen oder Einzeldatei-Modifikationen arbeiten

Fazit

Die Wahl zwischen Claude Code und OpenAI Codex CLI hängt letztendlich von spezifischen Bedürfnissen und Prioritäten ab. Claude Code bietet überlegene Leistung, tieferes Denken und besseres Codebasis-Verständnis zu einem Premium-Preis, während Codex CLI größere Anpassung, niedrigere Kosten und Community-getriebene Innovation bietet.

Viele professionelle Teams übernehmen beide Tools für verschiedene Workflows – sie nutzen Claude Code für komplexes Refactoring und Architekturarbeit, während sie Codex CLI für Routineaufgaben und schnelles Prototyping einsetzen. Da sich diese Tools durch 2025 und darüber hinaus weiterentwickeln, werden ihre unterschiedlichen Philosophien wahrscheinlich prägen, wie KI weiterhin die Praktiken der Softwareentwicklung verändert.

FAQs