概览

• 基于 SWE-bench Verified 基准测试、社区反馈和个人深度使用体验,全面对比三大 CLI AI 编程助手
• Claude Code 以 72.7% SWE-bench 得分位居榜首,响应速度最快、Agent Skills 开发体验最佳、全程母语对话支持;常见误解:工具本身免费,可用国产模型(如 MiniMax M2 仅占官方成本 8%)大幅降低使用成本
• OpenAI Codex CLI 开源可定制(SWE-bench 69.1%),适合已有 OpenAI 生态用户;但 Agent Skills 开发体验较差,推理过程全程英文对非母语用户不友好
• Gemini CLI 凭借 1M tokens 超大上下文窗口和完全免费策略,成为预算有限个人开发者的首选,但性能相对较低(63.8%)
• 覆盖 5 大典型场景(MVP 快速开发、企业级项目、个人学习、DevOps/CI-CD、多模态任务),提供场景化选型建议和决策框架

前言

最近这段时间,我在用 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 做项目的时候,发现不同的 Vibe Coding CLI 工具各有各的特点。比如,Claude Code 的响应速度快、Agent Skills 开发体验特别好;而 Codex CLI 虽然是开源工具,但在技能开发和调试上就没那么顺手了。还有就是对话语言的问题——Claude Code 全程可以用母语(中文)交流,Codex 的推理过程却全是英文,只有出报告时才切换成母语,这个体验差异在长时间使用后会很明显。

用得多了,我就想干脆系统地对比一下市面上这几个主流的 Vibe Coding CLI 工具,看看它们到底有什么区别,各自适合什么样的场景。于是就有了今天这篇文章,我会结合自己的使用体验,再加上 SWE-bench Verified 基准测试和社区反馈,给小伙伴们全面分析一下 Claude Code、OpenAI Codex CLI 和 Gemini CLI 这三个工具。希望这篇文章能帮你找到最适合自己的那一个~ 😊

核心指标速览

先上干货,看看这三个工具在关键指标上的表现:

一眼看过去,是不是感觉各有千秋?Claude Code 性能最强,Gemini CLI 上下文最大且免费,Codex CLI 开源可定制。

很多小伙伴看到”Claude Code 月费 $20-$200″就觉得很贵,但其实这是个误解!Claude Code 本身是免费的,贵的只是 Anthropic 官方的 Claude 系列模型。实际上 Claude Code 开放了 API,可以用各种兼容的国产大模型,价格就便宜多了~

支持 Claude Code 的国产模型包括（均有官方文档支持）:

• 智谱 AI GLM-4.7:官方提供 Claude API 兼容接口,有专门的 GLM Coding Plan 官方文档
• MiniMax M2:编程能力强劲,价格是 Claude 4.5 的 8%左右,有专门的 Coding Plan 官方文档
• 深度求索 DeepSeek:提供 Anthropic API 兼容接口 官方文档
• 还有字节豆包 Doubao-Seed-Code、月之暗面 Kimi 等多家厂商

所以在日常开发这类轻量场景下,如果你觉得 Claude 官方模型贵,完全可以用国产模型替代,性价比高得多。不过如果是复杂的架构重构这类重活,还是建议用 Claude 官方模型,毕竟 72.7% 的 SWE-bench 得分摆在那里~

性能基准测试

先看看 SWE-bench Verified——这是评估 AI 代码生成能力的权威基准测试,测试模型解决真实 GitHub 问题的能力。换句话说,不是考模型会不会做”考试题”,而是看它能不能处理实际工程问题 😎

实际意义:

• Claude vs Codex (3.6% 差距):在日常开发中可能感知不明显,简单的代码生成差异不大
• Claude vs Gemini (8.9% 差距):在复杂任务中会有明显感知,尤其是架构理解和多文件重构
• 对于简单代码生成,三者差异不大,选哪个都行
• 对于复杂架构理解和重构,Claude Code 和 Codex CLI 明显优于 Gemini

社区真实声音

OpenAI Codex CLI

正面评价 👍:

“开源、可定制、社区驱动” — Reddit 用户
“GPT-5 in OpenAI Codex is great” — Reddit r/ChatGPTCoding
“并行任务处理能力强大” — 开发者反馈

负面评价 👎:

“I don’t understand the hype around Codex CLI” — Reddit 用户
“Tried Codex after all the noise here and i’m hating it profoundly” — Reddit r/ClaudeCode
“代码生成有时’几乎正确’但存在细微逻辑错误” — OpenReplay 测试
“架构一致性不如 Claude Code” — CodeAnt AI 评测

苯苯点评:Codex CLI 的评价有点两极分化哎。一方面开源、免费、性能不错,但另一方面”几乎正确”的代码确实让人头疼,需要花额外时间审查和调试。我自己用下来也发现,它在 Agent Skills 开发方面确实比较差,技能开发和调试都比较麻烦。还有个体验问题——推理过程全程使用英文(只有最终报告才是母语),对于非英语母语的用户来说,这个还是有点影响体验的。不过值得一提的是,它的 GPT-5.2 High 模型在处理很复杂的任务时,指令遵循能力确实不错,就是速度比较慢。所以如果你有复杂的推理任务需要处理,可以考虑用这个模型,就是得多点耐心等待~ 如果你只是开源倡导者或者已有 OpenAI 生态,这个工具还是挺值得尝试的。

Claude Code

正面评价 👍:

“SWE-bench 72.7% – 业界最高” — 技术博客
“200k tokens 上下文窗口,大型项目无压力” — 用户反馈
“原生 Windows 支持(2025 新增)” — 跨平台用户

负面评价 👎:

“闭源,无法自定义” — 开源倡导者

苯苯点评:Claude Code 的评价相对统一,性能强但灵活。如果你追求极致代码质量或者企业级项目,用 Anthropic 官方模型是值得的,毕竟 72.7% 的 SWE-bench 得分摆在那里,复杂任务确实更省心~ 我自己用下来也发现几个特别突出的优势:响应速度比 Codex 和 Gemini 都快,长时间使用差异很明显;Agent Skills 开发体验极佳,对高级用户特别重要;还能全程用母语对话(不像 Codex 只在出报告时才是母语);就连做计划这类任务,用 GLM-4.7 这种级别的模型也很方便。这些优势在日常使用中积累起来,体验差异真的挺明显的~

Gemini CLI

正面评价 👍:

“100 万 tokens 上下文窗口无敌” — 社区点赞
“免费额度慷慨:60 请求/分钟,1000 请求/天” — 个人开发者
“多模态支持最强(视频、PDF、图片)” — 前端开发者

负面评价 👎:

“SWE-bench 得分最低” — 性能导向用户
“免费版本模型可能回退” — 稳定性担忧

苯苯点评:Gemini CLI 的优势很明显——免费 + 超大上下文 + 多模态。如果你是个人开发者或者学生党,预算有限但又想体验 AI 编程助手,这个工具绝对是首选~ 性能上确实不如前两位,但对日常学习和小项目来说应该够用了。我自己没有用过 Gemini CLI,这部分主要基于社区反馈和技术评测,不过从 1M tokens 上下文窗口和免费策略来看,对于预算有限的个人开发者确实很友好~

深度对比分析

开发体验与工作流

除了硬性指标,实际使用体验也非常重要~

关键发现:

1. 响应速度:Claude Code 在实际使用中响应速度确实是最快的,这个优势在长时间使用后会很明显
2. Agent Skills 开发:这是 Claude Code 的绝对优势!自定义技能的开发和调试体验极佳,文档清晰、调试方便、社区活跃。相比之下,Codex 在这方面表现比较差,很多高级功能不好用
3. 母语对话支持:Claude Code 和人类对话全程可以用母语(比如中文),整个交互流程都很自然。而 Codex 只在出报告时才是母语,推理过程都用英文,这个体验差异还是挺大的,特别是需要多轮对话的时候~
4. 计划任务灵活性:即使是做计划这类任务,Claude Code 也很灵活,用 GLM-4.7 这种级别的模型做计划很方便,不会觉得受限于模型能力。这个在复杂项目规划时特别有用~

代码质量与准确性

除了 SWE-bench,再看看其他代码质量指标:

关键发现:

• Claude Code 在代码质量和最佳实践方面全面领先
• Gemini CLI 意外在安全性方面并列第一(这个有点意外 😯)
• Codex CLI 的”几乎正确”代码问题确实存在,需要更多人工审查

上下文管理能力

上下文窗口决定了工具能理解多少代码量:

关键发现:

• Gemini CLI 的 1M tokens 上下文窗口在超大项目中优势明显,几乎可以理解整个项目
• Claude Code 在跨文件理解和架构一致性方面最强
• Codex CLI 的分层文件系统(codex.md、AGENTS.md)很灵活,适合组织大型项目

定价与成本

最后一个关键因素——钱 💰:

成本效率分析:

• Claude Code:工具本身免费,成本取决于你用的模型。官方模型较贵($20-$200/月),但国产模型(智谱 GLM-4.7、字节豆包、MiniMax M2 等)便宜很多(MiniMax M2 约为官方的 8%)
• 重度使用(每天大量调用):用国产模型的 Claude Code 性价比最高
• 轻度使用(偶尔使用):Gemini CLI 的免费额度最友好
• 中度使用(常规开发):国产模型 + Claude Code 或 Codex CLI 的按需付费都很灵活

重要说明:Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 都是免费工具,只是调用模型 API 需要付费。Claude Code 的优势在于可以选择国产模型,大幅降低使用成本~

场景化推荐

根据不同使用场景推荐工具,小伙伴们可以对号入座 😊

场景 1: MVP 快速开发 🚀

如果你需要快速开发 MVP (最小可行产品),时间紧任务重:

场景 2: 企业级项目 🏢

对于企业级项目,安全合规和技术支持很重要:

场景 3: 个人项目 / 学习 💻

如果你是个人开发者或者学生党,预算有限:

场景 4: DevOps / CI/CD 集成 🔧

对于 DevOps 工程师或者需要集成到 CI/CD 流程:

场景 5: 多模态任务 🎨

如果你需要处理 UI 设计、PDF 解析、视频理解等多模态任务:

小结

三个工具各有特色,没有绝对的最好,只有最适合。我自己用下来的感受是,Claude Code 是我最喜欢的——响应速度更快、Agent Skills 开发体验极佳、全程母语对话支持,这些优势在日常使用中积累起来,体验差异真的挺明显。Codex CLI 我主要用来做一些非编程任务,虽然耗时长,但 GPT-5.2 High 模型确实很可靠。至于 Gemini CLI,因为不是 API 模式,用起来不太方便,所以我暂时还没尝试。

成本方面其实有个常见误解需要澄清:Claude Code 本身是免费的,贵的只是 Anthropic 官方模型。你完全可以用国产模型替代(智谱 GLM-4.7、MiniMax M2 等),性价比高得多——MiniMax M2 的价格甚至只有官方 Claude 的 8% 左右。如果你的预算极其有限,Gemini CLI 的免费策略和 1M tokens 上下文窗口确实很友好;如果你重视开源和可定制性,OpenAI Codex CLI 也是不错的选择。

一句话总结:追求性能选 Claude Code(可用国产模型降低成本),预算有限选 Gemini CLI,重视开源选 OpenAI Codex CLI。希望这篇文章对你有帮助,如果有什么问题或者想法,欢迎在评论区留言~

参考来源:

• OpenReplay – OpenAI Codex vs Claude Code
• CodeAnt AI – Three CLI Tools Comparison
• DeployHQ – Technical Comparison
• Composio – Claude Code vs OpenAI Codex
• Dev.to – CLI Comparison Discussion
• Reddit Discussions: r/ChatGPTCoding, r/ClaudeCode