OpenAI Codex vs. Claude Code: Qual ferramenta de IA CLI é melhor para programação?

OpenAI Codex CLI e Claude Code emergiram como as principais ferramentas de programação baseadas em IA para linha de comando em 2025, transformando a forma como os desenvolvedores interagem com suas bases de código. Embora ambas as ferramentas tragam inteligência artificial diretamente para o terminal, elas representam filosofias e capacidades distintamente diferentes que impactam dramaticamente seus casos de uso ideais. Este relatório fornece uma comparação abrangente para ajudar os desenvolvedores a escolher a ferramenta certa para suas necessidades específicas.
Principais conclusões
- Claude Code se destaca em tarefas complexas com 72,7% de precisão no SWE-bench, mas custa mais, enquanto o Codex CLI oferece maior personalização a um custo menor
- Claude Code mantém o contexto em grandes projetos, enquanto o Codex CLI fornece controle mais granular sobre as ações da IA
- Sua escolha depende da complexidade do projeto: Claude Code para trabalho em nível empresarial, Codex CLI para startups e desenvolvedores individuais
- Ambas as ferramentas compartilham um fluxo de trabalho comum (instalação via NPM), mas diferem significativamente em arquitetura, preços e capacidades
Resumo
O Claude Code supera o OpenAI Codex CLI em tarefas complexas de engenharia de software, alcançando 72,7% de precisão no SWE-bench Verified em comparação com os 69,1% do Codex. No entanto, a natureza de código aberto do Codex CLI (lançado em abril de 2025) oferece maior potencial de personalização a um custo menor do que a abordagem mais poderosa, mas com preço premium, do Claude Code (lançado em fevereiro de 2025). Desenvolvedores que trabalham com projetos complexos e de múltiplos arquivos geralmente preferem a compreensão superior de código do Claude Code, enquanto aqueles que valorizam a contribuição da comunidade e a relação custo-benefício frequentemente escolhem o Codex CLI, particularmente para tarefas de codificação mais simples e implementações algorítmicas.
Recursos e capacidades principais
Ambas as ferramentas operam dentro do terminal do desenvolvedor, mas implementam abordagens fundamentalmente diferentes para codificação assistida por IA:
Integração com linha de comando
Ambas as ferramentas se integram diretamente com o ambiente de terminal, mas com abordagens operacionais diferentes:
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Claude Code funciona como um agente abrangente que pode mapear bases de código inteiras sem seleção manual de contexto. Ele mantém a consciência do projeto enquanto trabalha em tarefas específicas e oferece “modos de pensamento” que alocam progressivamente mais recursos computacionais para problemas complexos.
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OpenAI Codex CLI opera com níveis configuráveis de autonomia através de três modos distintos: Sugerir (padrão, lê arquivos mas requer aprovação para alterações), Edição Automática (aplica automaticamente alterações em arquivos, mas requer aprovação de comandos) e Automação Total (executa operações de arquivo e comandos sem exigir aprovação).
Diferenças principais: A abordagem do Claude Code prioriza compreensão profunda e raciocínio, enquanto o Codex CLI enfatiza controle do usuário e configurabilidade. O Claude Code se destaca na manutenção de contexto em grandes bases de código, enquanto o Codex CLI fornece controle mais granular sobre as ações da IA.
Arquitetura técnica
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Claude Code usa um modelo cliente-servidor funcionando como servidor e cliente MCP (Model Context Protocol), com uma janela de contexto de até 200.000 tokens. Ele se conecta diretamente à API da Anthropic sem servidores intermediários.
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OpenAI Codex CLI implementa uma arquitetura local-first, originalmente construída com Node.js (v22+), incluindo componentes para análise de comandos, gerenciamento de contexto, integração com a API OpenAI e um ambiente de execução isolado que roda diretamente na máquina do usuário. Desde meados de 2025, a OpenAI está migrando o Codex CLI de uma implementação Node.js/TypeScript para Rust nativo. Essa mudança remove a dependência do Node.js, simplifica a instalação e melhora a segurança aproveitando os recursos de segurança de memória e isolamento do Rust. Benchmarks e relatórios de usuários notam menor uso de memória e inicialização mais rápida, embora o tempo de execução significativo (principalmente inferência do modelo) não seja afetado pela reescrita.
Distinção chave: O design de código aberto do Codex CLI (licença Apache 2.0) permite que os desenvolvedores personalizem praticamente todos os aspectos da ferramenta. A reescrita em Rust preserva essa flexibilidade enquanto melhora a eficiência. O Claude Code, por outro lado, oferece uma experiência mais controlada, mas potencialmente mais segura e consistente através de seu modelo de agente de código fechado.
Desempenho e benchmarks
As diferenças de desempenho entre essas ferramentas são substanciais e devem ser consideradas fortemente nas decisões de seleção:
Benchmarks técnicos
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Claude Code alcança desempenho de ponta no SWE-bench Verified com uma pontuação de 72,7%, superando outros modelos. Ele demonstra capacidades excepcionais no planejamento de alterações de código e no tratamento de atualizações full-stack.
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OpenAI Codex CLI, quando usando o modelo o3 mais recente, agora pontua aproximadamente 69,1% no SWE-bench Verified — uma melhoria substancial em relação ao o3-mini mais antigo (~50%) e significativamente mais próximo dos ~72,7% do Claude Code.
Pontos fortes de desempenho no mundo real
O Claude Code se destaca em:
- Refatoração complexa em grandes bases de código
- Compreensão e modernização de código legado
- Operações em múltiplos arquivos com visão arquitetônica consistente
- Conclusão de tarefas de ponta a ponta com supervisão mínima
- Raciocínio avançado através de suas capacidades de pensamento estendidas
O OpenAI Codex CLI tem melhor desempenho com:
- Geração rápida de trechos de código e prototipagem
- Implementação e otimização de algoritmos
- Modificações em arquivos únicos e operações de shell
- Fluxos de trabalho personalizados através de sua natureza de código aberto
- Projetos que requerem flexibilidade específica na seleção de modelos
Estruturas de preços
Os modelos de custo diferem significativamente entre essas ferramentas:
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Claude Code usa o preço padrão da API Claude: $3 por milhão de tokens de entrada e $15 por milhão de tokens de saída (Sonnet 4). O custo médio é aproximadamente $6 por desenvolvedor por dia, com custos diários permanecendo abaixo de $12 para 90% dos usuários. Para uso intensivo, os custos podem chegar a $40-50 diários. O Claude Opus 4, o nível premium, tem preço mais alto: $15 por milhão de tokens de entrada e $75 por milhão de tokens de saída.
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OpenAI Codex CLI é gratuito e de código aberto, com custos de uso da API baseados no preço padrão de tokens da OpenAI. A ferramenta em si não tem custo, apenas as chamadas de API. Alterações de código de tamanho médio tipicamente custam $3-4 com o modelo o3. A OpenAI também oferece uma iniciativa de subsídios de API de $1 milhão para projetos Codex CLI de código aberto.
Consideração de eficiência de custo: Embora o Claude Code geralmente custe mais, seu desempenho superior pode justificar o prêmio para tarefas complexas onde a economia de tempo do desenvolvedor supera os custos da API.
Experiência do usuário
Instalação e configuração
Ambas as ferramentas usam NPM para instalação:
# 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
Interface e fluxo de trabalho
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Claude Code fornece comandos de barra integrados (como
/init
,/bug
,/config
,/vim
) para gerenciar configurações e fluxos de trabalho. Seu modelo de permissão solicita aprovação antes de executar comandos potencialmente impactantes. A ferramenta também suporta a criação de comandos de barra personalizados via arquivos Markdown. -
OpenAI Codex CLI oferece flags de linha de comando e arquivos de configuração para personalização. Seus três modos operacionais controlam o nível de autonomia concedido à ferramenta, e as opções de configuração incluem arquivos de configurações pessoais, instruções específicas do projeto e variáveis de ambiente.
Diferença na filosofia de UX: O Claude Code apresenta uma experiência mais polida e integrada, exigindo menos configuração, enquanto o Codex CLI oferece maior flexibilidade, mas pode exigir mais configuração para alcançar uma integração de fluxo de trabalho ideal.
Suporte a linguagens de programação
Ambas as ferramentas lidam com uma ampla gama de linguagens de programação com diferentes áreas de força:
Proficiência em linguagens do Claude Code
- Mais fortes: Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, HTML/CSS
- Boas: Go, Rust, Ruby, PHP, Swift, Kotlin
- Frameworks: Forte compreensão de React, Angular, Vue, Django, Flask, Spring e mais
Proficiência em linguagens do OpenAI Codex CLI
- Primárias: Python, JavaScript/TypeScript, Shell/Bash
- Fortes: Go, Ruby, PHP, HTML/CSS, SQL, Java
- Básicas: C/C++, Rust, Swift, Perl, C#
Nota de desempenho: Embora ambas as ferramentas possam trabalhar com praticamente qualquer linguagem, o Claude Code geralmente demonstra qualidade mais consistente em uma gama mais ampla de linguagens e frameworks.
Casos de uso no mundo real
Organizações estão implantando essas ferramentas para diferentes cenários com base em seus pontos fortes:
Claude Code se destaca em:
- Ambientes empresariais que requerem compreensão profunda de código e refatoração de bases de código legadas complexas
- Projetos de múltiplos arquivos onde a consistência arquitetônica é crítica
- Geração de documentação que representa com precisão a arquitetura do sistema
- Gerenciamento de fluxo de trabalho Git incluindo criação de commits, PRs e resolução de conflitos de merge
- Integração de desenvolvedores a bases de código desconhecidas rapidamente
OpenAI Codex CLI brilha com:
- Ambientes de startups e projetos de código aberto aproveitando seu programa de subsídios de API
- Prototipagem rápida de componentes e recursos
- Fluxos de trabalho centrados no terminal onde a integração de comandos é vital
- Desenvolvimento orientado pela comunidade onde personalização e extensão são prioridades
- Aprendizado de novas linguagens ou frameworks através da geração de exemplos
Desenvolvimentos e atualizações de 2025
Ambas as ferramentas viram desenvolvimentos significativos em 2025:
Marcos do Claude Code:
- Lançamento inicial: 24 de fevereiro de 2025, junto com o Claude 3.7 Sonnet
- Disponibilidade geral: Tornou-se amplamente disponível no final de maio de 2025 para usuários Claude Pro e Max
- Integrações com IDE: Extensões oficiais agora disponíveis para VS Code e IDEs JetBrains
- Suporte a CI/CD: Integra-se com GitHub Actions para fluxos de trabalho de integração contínua
- SDK e Hooks: Oferece SDKs em TypeScript e Python, além de hooks de ciclo de vida para extensibilidade
- Guia de melhores práticas: Publicado em abril de 2025
- Pensamento estendido: Introdução de modos de pensamento em níveis, incluindo “ultrathink” com orçamento de 31.999 tokens
- Suporte ao Protocolo MCP: Adicionada integração com servidores Model Context Protocol
Avanços do OpenAI Codex CLI:
- Lançamento inicial: 15 de abril de 2025, junto com os modelos o3 e o4-mini da OpenAI
- CLI em Rust: Codex CLI está sendo reescrito em Rust para melhor desempenho e suporte multiplataforma
- Integração com VS Code: Extensões criadas pela comunidade agora oferecem recursos do Codex CLI dentro do editor
- Suporte a múltiplos provedores: Adicionado em maio de 2025, permitindo integração com provedores de modelos alternativos
- Programa de subsídios de API de $1M: Estabelecido para apoiar o desenvolvimento de código aberto
- Contribuições da comunidade: Dezenas de pull requests e extensões incorporadas dentro de semanas após o lançamento
Pontos fortes e limitações
Pontos fortes do Claude Code:
- Compreensão superior da base de código e capacidade de manter contexto em grandes projetos
- Capacidades de pensamento estendido para raciocínio mais profundo em problemas complexos
- Maior autonomia para conclusão de tarefas de ponta a ponta
- Desempenho líder do setor em benchmarks em tarefas de engenharia de software
- Forte compreensão de arquitetura com menos “alucinações”
Limitações do Claude Code:
- Custo mais alto que pode acumular rapidamente para tarefas complexas
- Solicitações de permissão que alguns usuários consideram excessivas
- Sem suporte nativo para Windows (requer WSL)
- Natureza de código fechado limitando a personalização
Pontos fortes do OpenAI Codex CLI:
- Design de código aberto permitindo contribuições da comunidade e personalização
- Suporte a múltiplos modelos para otimizar compensações de custo/desempenho
- Controles de segurança isolados fortes por padrão
- Custo menor para tarefas de codificação rotineiras
- Níveis de autonomia configuráveis dando controle preciso sobre ações da IA
Limitações do OpenAI Codex CLI:
- Desempenho inferior em benchmarks comparado ao Claude Code
- Menos eficaz com compreensão arquitetônica complexa
- Alucinações de código ocasionalmente gerando referências a componentes inexistentes
- Limitações de contexto ao trabalhar com bases de código muito grandes
- Suporte ao Windows requer WSL2
Público-alvo: Qual ferramenta se adequa a qual desenvolvedor?
O perfil de usuário ideal difere significativamente entre essas ferramentas:
Claude Code é melhor para:
- Desenvolvedores empresariais trabalhando em bases de código grandes e complexas
- Equipes mantendo sistemas legados que requerem compreensão arquitetônica profunda
- Desenvolvedores dispostos a pagar um prêmio por maior autonomia e desempenho
- Projetos que requerem refatoração de múltiplos arquivos com consistência arquitetônica
- Especialistas em documentação que precisam de representações precisas do sistema
OpenAI Codex CLI é adequado para:
- Contribuidores de código aberto aproveitando subsídios de API e extensões da comunidade
- Desenvolvedores conscientes dos custos priorizando valor sobre desempenho máximo
- Equipes que requerem fluxos de trabalho personalizáveis e flexibilidade na seleção de modelos
- Programadores centrados no terminal focados na integração com linha de comando
- Desenvolvedores trabalhando em bases de código menores ou modificações de arquivo único
Conclusão
A escolha entre Claude Code e OpenAI Codex CLI, em última análise, depende de necessidades e prioridades específicas. O Claude Code oferece desempenho superior, raciocínio mais profundo e melhor compreensão da base de código a um preço premium, enquanto o Codex CLI fornece maior personalização, custos mais baixos e inovação impulsionada pela comunidade.
Muitas equipes profissionais estão adotando ambas as ferramentas para diferentes fluxos de trabalho—usando o Claude Code para refatoração complexa e trabalho de arquitetura, enquanto empregam o Codex CLI para tarefas rotineiras e prototipagem rápida. À medida que essas ferramentas evoluem ao longo de 2025 e além, suas filosofias distintas provavelmente moldarão como a IA continua a transformar as práticas de desenvolvimento de software.
FAQs
Claude Code e OpenAI Codex CLI agora têm desempenho comparável no SWE-bench Verified, com o Claude pontuando 72,7% e o Codex alcançando 69,1%. Embora o Claude ainda mantenha uma ligeira vantagem na compreensão em larga escala e raciocínio em múltiplos arquivos, a diferença não é mais tão pronunciada. Para desenvolvedores que lidam com refatoração complexa ou bases de código profundamente interconectadas, a maior capacidade de contexto e design de agente do Claude podem oferecer vantagens mensuráveis. No entanto, a quase paridade de desempenho do Codex CLI—combinada com sua flexibilidade de código aberto e menor custo—o torna uma escolha convincente para a maioria das tarefas de desenvolvimento do dia a dia.
O OpenAI Codex CLI é executado principalmente localmente com um ambiente de execução isolado em sua máquina, embora ainda envie prompts para a API da OpenAI. O Claude Code usa um modelo cliente-servidor que se conecta diretamente à API da Anthropic. Ambas as ferramentas têm mecanismos para respeitar código sensível, mas nenhuma oferece operação totalmente offline. A natureza de código aberto do Codex CLI permite mais personalização do que é enviado para servidores externos.
Ambas as ferramentas são projetadas para fácil integração em fluxos de trabalho existentes. A instalação é simples através do NPM, e ambas usam interfaces de terminal familiares. O Codex CLI oferece níveis de autonomia configuráveis que permitem aumentar gradualmente o envolvimento da IA, enquanto o modelo de permissão do Claude Code requer aprovação antes de executar comandos potencialmente impactantes. A maioria dos desenvolvedores relata uma curva de aprendizado de apenas alguns dias para se tornarem produtivos, sendo o maior ajuste o aprendizado de engenharia de prompts eficaz.