- 在真实世界的测试中，面对复杂的可观测性问题，GPT-5 和 GPT-5.1 Codex 是唯一能够提供集成、可编译代码并可部署到生产环境中的模型。
- Claude Code 在架构和详尽的文档方面表现出色，但其解决方案存在严重错误，并且无法集成到现有流程中，需要后续的人工操作。
- GPT-5.1 Codex 在速度、架构整洁性和标记效率方面改进了 GPT-5，因此对于相同的任务，其成本明显低于 Claude。
- GPT-5.1-Codex-Max 增加了压缩和深度推理模式，使其成为一个能够在大型存储库上连续工作数小时而不会丢失跟踪的代理引擎。
如果你每天都在写代码，你就会注意到最近有很多…… 大量用于编程的人工智能模型正涌现。GPT-5.1 Codex、GPT-5 Codex、Claude Code、Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、Haiku……这个列表几乎每周都在增加，每个厂商都声称自己拥有最好的开发助手。但当你真正深入研究，并在实际项目中使用它们时，差异就显而易见了。
最近几周，几支球队一直在进行比较。 GPT-5.1 Codex、GPT-5 Codex、Claude Code 和 Kimi K2 Thinking 在相当严苛的条件下：庞大的代码库、与实际流水线的集成、负载测试以及复杂的观测性问题。这里没有简单的编程练习，而是存在着一旦出错就可能导致生产环境崩溃的缺陷和功能。所有这些内容都传递出一个相当有力的信息：OpenAI 的代码库，特别是 GPT-5.1 代码库，提供了“真正可部署的代码”。
GPT-5.1 Codex 对阵 Claude Code：对决概览
当有人谈论“GPT-5.1 Codex 与 Claude Code 基准测试”时，他们实际上是在进行比较。 两种截然不同的代码助手理念GPT-5.1 Codex（及其演化版本 GPT-5.1-Codex-Max）从一开始就被设计成一个引擎，供智能体长时间处理同一个代码库：它能够理解上下文、编辑文件、运行测试并纠正自身错误。而 Claude Code 则擅长解释代码、设计架构和生成文档，但在将变更真正集成到现有代码库中时，它往往力不从心。
在实际的可观测性项目测试中，这种差异显而易见： Codex 模型是唯一能够生成集成式、可用于生产环境的代码的模型。Claude 和 Kimi 虽然设计出了炫酷的架构、富有创意的想法和大量的代码……但却存在严重的错误、集成失败，或者根本无法编译的代码。
基准测试是如何进行的：解决实际问题，而不是玩具
为了使基准测试更有意义，我们完全避免了典型的“编写一个反转字符串的函数”练习。取而代之的是，我们选择了以下练习： 可观测性平台面临的两大复杂挑战具有非常具体的性能和可靠性要求，并遵循最佳实践 软件工程中的测试与实施:
第一个挑战： 设计并实施一个系统 统计异常检测 能够学习基线误差率、计算z分数和移动平均值、检测变化率的峰值，并以低于10毫秒的延迟处理每分钟超过100.000万条日志。所有这些功能都集成到现有管道中。
第二个挑战： 解决 分布式告警去重 当多个处理器几乎同时检测到相同的异常时，必须避免出现间隔小于 5 秒的重复事件，容忍最多 3 秒的时钟延迟，并在不使系统冻结的情况下处理处理器崩溃。
测试的四款模型——GPT-5 Codex、GPT-5.1 Codex、Claude Code 和 Kimi K2 Thinking他们收到相同的提示，在同一个集成开发环境（Cursor）中，并且来自同一个代码库。随后进行了测量。 耗时、消耗代币、成本（美元）、代码质量、严重缺陷数量 而且，非常重要的是，结果是否真正与现有代码库相连，还是仍然是一个“并行原型”。
测试 1 结果：异常的统计检测
在第一次测试中，目标是让每个模型都达到以下目标： 生产就绪的统计异常检测器：速率计算、滑动窗口、z分数、变化峰值、谨慎处理除以零以及整合到课程中 AnomalyDetector 并且已经进入实际生产流程。
克劳德·科德 它发布时可谓声势浩大：数千行新代码、详尽的文档、多种统计机制（z 分数、EWMA、汇率检查），甚至还有合成基准测试。从纸面上看，这简直就是教科书式的工程设计。但代码运行时，却出现了另一面：一个汇率函数返回 Infinity 当前一个窗口为零时，然后是 toFixed() 关于导致这一结果的那个值 立即范围误差此外，基线系统并非真正滚动运行，且测试是非确定性的（使用 Math.random()更糟糕的是， 这一切都与实际的管道无关。结果：一个引人注目的原型，但无法直接投入生产。
尝试 GPT-5 代码库 它务实得多。大约18分钟后，它就生成了 代码集成度很高，净改动只有几百行。直接在课堂上 AnomalyDetector 以及实际的入口点。他们仔细处理了各种极端情况（例如， Number.POSITIVE_INFINITY 打电话之前 toFixed()），在滚动窗口中实现了 O(1) 复杂度的增量统计，并将时间段与墙上的时钟对齐以实现可预测性。 单元测试 它们是确定性的，结果在系统中运行，几乎没有影响到其他任何东西。
恩CUANTO一个 GPT-5.1 代码库他采用了一种更为简洁的架构方法。他没有使用临时存储桶，而是使用了基于样本的滚动窗口，并带有头尾指针和一个专用类。 RollingWindowStats 进行求和与平方和运算。他使用诸如以下常数来精确控制除以零的情况： MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATE他限制了基线更新频率以节省资源，并编写了带有受控时间戳的确定性测试。 在 11 分钟内，它生成的网络行数比 GPT-5 多，但架构更简单，内存管理更出色，并且同样具备“可部署”的质量。.
第四名球员， Kimi K2 思考他们选择了一种结合流式日志支持和批量指标的创新解决方案，并添加了基于 MAD 和 EMA 的检测。从理论上看，这似乎不错，但核心存在缺陷：它在评估每个值之前就更新了基线，导致 z 分数趋近于零。 这些异常情况几乎永远不会出现。此外，他还引入了 TypeScript 的编译错误，并重现了与 Claude 相同的除以零问题。更糟糕的是，这段代码甚至无法编译，而且与系统也未正确集成。
第一轮的结论非常明确： 仅有的两个代码库（GPT-5 和 GPT-5.1）提供了功能完善、集成且相当健壮的代码。GPT-5.1 的成本与 Claude 相当（在本测试中约为 0,39 美元），但耗时更短，架构更清晰。
测试 2 结果：分布式警报去重
第二个挑战提出了一个问题： 分布式协调 经典方案：多个处理器几乎可以同时检测到相同的异常。因此，必须防止在 5 秒的时间窗口内检测到重复异常时触发重复警报，同时还要容忍一定的时钟不同步和潜在的进程崩溃。
克劳德在设计方面再次大放异彩。他提出了一项…… 三层建筑：L1 缓存，数据库上的咨询锁作为 L2 缓存，唯一约束作为 L3 缓存。它使用了 NOW() 它从数据库中获取数据，避免依赖处理器时钟，在连接丢失的情况下也能很好地处理锁释放，并附带近500行测试代码，涵盖冲突、时钟偏移和故障场景。然而，就像在第一个测试中一样， 处理器本身没有连接任何东西。一些实现细节（例如过粗的锁定键或应用于所有活动警报的时间窗口）降低了实际用途。
在平行下， GPT-5 代码库 他选择了一种基于去重表的解决方案，该表包含预留和过期信息，并通过事务进行协调。 FOR UPDATE。 代码 它直接整合到 processAlert它利用了服务器时间，并且对冲突的处理也相当不错，尽管条款中存在一个小小的竞争条件。 ON CONFLICT 在极端情况下，这可能导致两个处理器在提交之前通过相同的检查。它并不完美，但只需稍作调整即可部署。
此次行动 GPT-5.1 代码库 它更加简约高效：它没有使用额外的电路板，而是依靠…… PostgreSQL咨询锁 带有一个函数 acquireAdvisoryLock 使用 SHA-256 算法对密钥对生成密钥。 service:alertType在该锁定状态下，它会检查 5 秒窗口内是否有任何近期活跃的警报，如果没有，则插入新的警报。如果已存在类似的警报，则当新警报的严重性更高时，它会更新警报的严重性。所有这些都与 持续使用服务器时间戳来管理偏差 并已彻底清洁的块体 finally结果：逻辑更简单，无需辅助表，也没有 GPT-5 拖延的进程。
在这个测试中， 基米 是的，他成功地将他的逻辑融入其中。 processAlert 并使用离散的 5 秒桶，支持原子插入/更新操作，并采用退避重试机制。这个想法本身不错，但实现上又在关键细节上失败了：当两个同时插入操作具有相同的...时 createdAt标志计算 isDuplicate 操作被逆转，警报被错误标记；此外，退避策略中的存储桶重新计算甚至没有在查询中应用，因此 他们就同一冲突反复尝试。简而言之，直觉好，执行力差。
同样，在第二轮中，编写下拉菜单代码的人员是 GPT-5 和 GPT-5.1 编解码器GPT-5.1 在清洁度和无竞争条件方面具有明显的优势，而其成本约为 0,37 美元，相比之下，GPT-5 的成本为 0,60 美元。
成本：为什么 Codex 最终比 Claude 更便宜
如果只看每百万代币的价格，你可能会认为 Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 处于同一水平。然而，当你深入研究这些基准测试的更精细数据时，你会发现…… Codex 以更少的花费提供更多价值这两项测试的总成本大致如下：
- 克劳德： 总共约1,68美元。
- GPT-5 Codex： 大约 0,95 美元（比 Claude 便宜 43%）。
- GPT-5.1 Codex： 大约 0,76 美元（比 Claude 少约 55%）。
- 基米： 预计为 0,51 美元，但由于缺乏成本细分，存在很大的不确定性。
关键在于 克劳德对每个退出代币的收费更高。 （GPT-5.1 为 10 美元/M，而 GPT-5.1 为 15 美元/M），此外，由于其“边想边说”的风格和详尽的文档，它往往会生成大量额外的文本。另一方面，Codex 的 CLI 中采用了上下文缓存技术，可以重用大量输入标记而无需全额付费。再加上 GPT-5.1 在标记使用数量方面比 GPT-5 更高效，最终形成了一个向导式的界面。 它不仅能生成更多可用的代码，还能帮你省钱。.
在像“每月20欧元”这样的固定价格套餐的世界里，这转化为非常实际的东西： 使用 Codex，您可以在达到限制之前编写更多小时的代码。相比之下，Claude 的套餐中，即使是最贵的订阅，高级用户也经常会达到上限；而 Codex Pro 则很少会超出上限，除非是极端使用。
GPT-5.1-Codex-Max 提供的功能：全天候工作的代理
GPT-5.1 Codex 之上还有一个专门设计的变体 非常冗长而详细的代码GPT-5.1-Codex-Max。该模型并非面向“通用聊天”，而是作为 Codex 生态系统中的代理引擎。 OpenAI Codex 命令行界面阅读庞大的代码库、修改大量文件、运行测试套件，并坚持数小时，这些都是它的基因。
关键区别在于 压实该模型并非仅仅依赖于巨大的上下文窗口，而是能够…… 总结和精简 它保留了会话的早期部分，同时又保留了重要的细节。这就像把已经执行的步骤“压缩”起来，为新的命令腾出空间，同时又不会忘记重要的决策。正因如此，您可以处理庞大的单体仓库，同时与多个服务交互，并且仍然记得几个小时前做出的设计选择。
另一个有趣的点是 推理层次“中等”模式适用于日常任务（普通工单、小型功能、适度重构），延迟较低。“超高”模式则赋予模型更多的内部计算时间和更长的思考时间，牺牲速度以换取在复杂问题上更高的可靠性：例如大规模重构、充满缺陷的遗留流水线、难以复现的竞态条件等等。对于那些通常需要资深开发人员花费一下午时间才能完成的任务而言，这种模式绝对值得投入。
在针对特定代理的基准测试中，GPT-5.1-Codex-Max 比标准 GPT-5.1 Codex 表现出明显的改进： SWE-bench Verified 和 Lancer 中完成的任务更多，Terminal Bench 的性能更好 最重要的是，他们能够在长时间的工作中保持冷静，不易分心。对许多团队来说，这意味着客服人员可以处理完整的工单，而不仅仅是生成一次性的补丁。
安全性、沙盒机制以及对模型的负责任使用
当您授予代理访问您的终端和存储库的权限时，所有安全警报都会响起，这是正常现象。Codex 和 GPT-5.1-Codex-Max 的设计目标是始终在安全环境下运行。 隔离环境（沙箱）在云端，代理程序运行在容器中，默认情况下网络已禁用，只有显式启用时才允许出站流量。在本地部署时，它依赖于 macOS、Linux 或 Windows 的沙盒机制（或 WSL）来限制其可以访问的文件。
所有《法典》版本都遵循两条相同的规则： 除非你允许，否则网络不会打开。而且，该代理无法编辑已配置工作区之外的文件。这一点，再加上经过专门训练以避免执行破坏性命令，使得模型更有可能谨慎地清理目录，而不是因为误解“清理此内容”之类的短语而删除半个项目。
关于来自 及时注射 （例如，试图诱骗人工智能无视其规则并泄露机密信息的恶意文本），Codex 训练坚持将所有外部文本视为不可信，并遵循最佳实践。 人工智能模型的自动化测试在实践中，这意味着拒绝数据泄露请求，拒绝将私有代码上传到外部网站，并且强烈倾向于遵循系统和开发人员的指示，而不是遵循文档或网页上的任何内容。
GPT-5.1 Codex 与 Claude 和其他模型在日常使用中的比较
在考察了 Codex-Max 的具体基准和功能之后，整体情况就变得非常清晰了： 每款车型都有其理想的市场定位。明智的做法不是只用一种工具来处理所有事情，而是要知道何时使用哪种工具。
GPT-5.1 代码库 （及其 Max 版本）在您需要时尤其合适 集成代码，注重细节，容错空间极小。在两项可观测性测试中，它与 GPT-5 一起，是唯一无需重写一半文件即可部署到生产环境的实现。此外，它的单项任务成本最低，效率优于 GPT-5，性价比也极高。
克劳德十四行诗 4.5 / 克劳德密码 当你想要的是什么时，它们就会闪耀光芒 建筑设计、详细文档和说明想想架构评审、详尽的技术文档、迁移指南……他们的解决方案往往论证充分、解释透彻，层层防御和权衡分析令人赏心悦目。但代价是：原型需要手动连接，存在比最初预想的更多严重缺陷，以及每个代币的成本显著更高。
Kimi K2 思考 贡献 很多富有创造力和另辟蹊径的方法在他的实验中，他测试了一些有趣的想法，例如使用临时存储桶窗口进行去重，以及将平均绝对偏差 (MAD) 和指数移动平均 (EMA) 算法结合使用进行异常检测。此外，他的命令行界面 (CLI) 虽然功能尚不完善，但价格低廉。问题在于，它经常在核心逻辑细节上出现问题：例如统计信息的更新顺序、除以零、标志位反转等等。它很适合用来激发灵感，但你需要投入大量时间来完善和测试其输出。
最后，通用的 GPT-5.1 模型（Instant 和 Thinking）以及 Gemini 或 Llama 等模型可作为基础。 混合任务 （文档编写、数据分析、用户交互），但当任务纯粹基于代码和代理时，Codex 软件包目前提供了以下组合： 深度、价格和工具 很难找到匹配项。
综合考虑所有因素——两个可观测性基准测试、在 VS Code 和 Cursor 等 IDE 中的扩展使用、Codex-Max 的压缩、推理模式以及成本差异——总体印象非常明确： 在“能够真正编程并提交高质量代码请求的人工智能”领域，GPT-5.1 Codex 已成为领先的工具之一。Claude Code 仍然是架构思考和编写优秀文档的优秀伙伴，Kimi 或类似模型提供了灵感和替代方案，但说到编写能够编译、集成且不会在第一次尝试时崩溃的代码，Codex 通常是最终提交主分支的那一方。
