> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://growthhackers.tw/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Claude Code vs Codex：一人公司該怎麼分工？我兩個都用，因為「選哪個」是錯的問題 - URL: https://growthhackers.tw/blog/claude-code-vs-codex/ - Published: 2026-08-08T14:49:11.000Z - Updated: 2026-08-29T08:13:16.000Z - Description: 兩邊的子代理、Skills、MCP、沙箱與價格帶都對齊了，規格表已經選不出東西。真正該問的不是「選哪一個」，是「我需要幾個角色」。附一人公司派工表、成本拆解與台灣上手門檻。 - Author: Lewis wang - Tags: AI agent, Claude Code, Codex, 一人公司, AI 工具 你去 Google 搜「claude code vs codex」，跑出來的前十筆，我實際看過了。 清一色是英文技術部落格的長篇實測，Composio、Firecrawl、Builder.io，再加幾篇 Medium 和 Substack。內容形狀高度一致：規格對照表、benchmark 分數、定價比一比，最後結論收在「看你的需求選一個」。你換成中文搜「Claude Code Codex 差異」，繁中的比較文這半年也長出一批了，切角幾乎一模一樣。 我把這些文章讀完，第一個念頭是：大家很認真，但都在回答一個錯的問題。 因為對一人公司、對沒有工程師的行銷團隊來說，「選哪一個」根本不是你該糾結的地方。 ## 先講最殘酷的事實：這兩個工具已經長得差不多了 我花了時間把兩家的官方文件從頭翻一遍，不是看評測，是看 docs。截至 2026 年 8 月，結論很清楚。 | 能力 | Claude Code | Codex | | ------------- | ------------------------------- | --------------------------- | | 子代理（subagent） | 有 | 有 | | Skills（技能包） | 有 | 有 | | MCP 外部工具連接 | 有 | 有 | | 沙箱與審批控制 | 有 | 有 | | 執行環境 | 終端機／VS Code／JetBrains／桌面 App／網頁 | CLI／IDE 擴充／桌面 App／網頁／雲端 | | 付費起跳價 | Pro 每月 20 美金 | Plus 每月 20 美金（另有 Free 與 Go） | 資料來源是 [Claude Code 官方文件](https://code.claude.com/docs/en/overview?ref=growthhackers.tw) 與 [OpenAI Codex 官方文件](https://learn.chatgpt.com/docs?ref=growthhackers.tw)。 你看出問題了嗎？ 兩年前這種比較還有意義，那時候一邊有的功能另一邊沒有，規格表是真的能拿來做決策的。現在你把功能欄位攤開，兩邊幾乎是鏡像。 更有趣的是連「為什麼要有子代理」這件事，兩家指向的都是同一個問題：**上下文管理**。 Claude Code 官方文件列得比較細，說子代理是為了 **Preserve context（保住主對話的上下文）**、**Enforce constraints（限制它能碰的工具）**、**Control costs（把雜活丟給便宜的模型）**。Codex 這邊的說法聚焦在噪音：主線程被探索筆記、測試日誌、堆疊追蹤塞滿之後，會出現「context pollution」和「context rot」，可靠度隨時間下降。 理由的顆粒度不完全一樣，但診斷的病因是同一個。兩家從不同起點出發，最後收斂到同一個架構。 ![兩條不同起點的路徑，一步步演化成同一個形狀](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-convergence-v1.png) 這就像你去看國內兩家做得起來的電商 SaaS，攤開功能清單也是九成重疊。真正決定你要用誰的，從來不是那張表。 ## 那還剩下什麼差別？預設姿態 功能收斂之後，唯一穩定存在、而且短期內不會被抹平的差異，是它們**預設怎麼對待你**。 這一段我得先把話講清楚：**以下是我自己長期使用的觀察，不是官方規格。** 兩邊都可以靠設定調整行為，我講的是「你什麼都不設定時，它傾向怎麼做」。 Claude Code 給你的機制，明顯偏向把人留在迴圈裡。CLAUDE.md 這份指令檔它每次開場都讀，加上計畫審閱、動手前的確認關卡，整套設計都在鋪「先對焦再動手」這條路。 Codex 傾向另一種個性。社群整理的那份 [Codex 進階指南](https://x.com/riba2534/status/2082916383248252976?ref=growthhackers.tw) 把 Codex 預設模式的開發者指令抓了出來，裡面要求它「強烈傾向於做出合理假設並直接執行，而不要停下來提問」。要它先訪談你、先把未知項列清楚，你得顯式切到 Plan 模式。 這句引文出自社群逆向整理，不是 OpenAI 的公開文件，你自己斟酌可信度。但它跟我實際用起來的手感是一致的。 一個傾向「先問你」，一個傾向「先做了」。 ![兩扇一模一樣的門，一個先敲門等回應，一個直接推門走進去](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-two-doors-v1.png) 如果你問我，這才是真正該拿來做決策的那條軸線。功能可以抄，個性難抄，因為那是產品團隊對「AI 該不該打擾人類」這件事的價值判斷。 ## 一人公司該問的問題，是「我需要幾個角色」 我做雨傘產業那七年，從工廠業務做到百貨櫃哥，最後跳到數位行銷。傳產待久了會養成一個習慣：看事情先看編制。 一家店要開起來，你不會問「我該請店長還是請會計」。你問的是這家店需要幾個角色，然後才決定一個人兼兩份、還是分開請。 以前你評估 AI 工具，比的是功能清單，誰的欄位多誰贏。 現在功能都一樣了，你要比的是**編制**：這件事情需要幾個立場，才不會做歪。 一人公司最缺的是什麼？不是算力，不是更聰明的模型。 是第二意見。 你一個人做決定，沒有人會跟你說「這個做法有風險」。你寫的企劃沒有人審，你想的策略沒有人挑戰。這是所有 solo 創業者、接案者、一人行銷部門的共同結構性缺陷。 而你手上剛好有兩個功能對等、個性不同的 AI。 那就別讓它們做同一件事。讓它們互相審。 ![一個人站在中間，指揮三個各自負責拆解、執行、審查的角色席位](https://growthhackers.tw/content/images/2026/08/inline-three-seats-v1.png) ## 我自己的產線怎麼分工 我把這件事寫死在全域的協作規範裡，是規則不是習慣。 **Claude Code 當總指揮。** 負責拆解需求、設計架構、跨檔案整合，決定什麼時候該找誰。它不是最快的執行者，但它會停下來跟我對焦。 **Codex 當實作與 review 的第二意見。** 兩者互為 Coder 和 Reviewer：Claude 寫一半子任務，Codex 寫另一半；Claude 去 review Codex 的產出，Codex 回頭 review Claude 的。這篇文章的生圖也是走 Codex 這條線。 **Gemini 當技術調查顧問，而且所有輸出一律視為「未驗證意見」。** 最有意思的是我加了一條「防遺忘機制」：Claude 每完成一個子任務要自問一次「這步有沒有讓 Codex 參與」，如果連續三個動作都沒呼叫 Codex，就必須立刻停下來把下一個任務委派出去。 你知道為什麼要寫這條嗎？ 因為不寫的話，它會忘記。AI 跟人一樣，順手就自己做完了，第二意見這件事會自然消失。你得用制度把它釘住。 還有一條規則我從來沒鬆過：**AI 不得直接 commit，人類保留 veto 權。** 兩個引擎吵完架，最後拍板的是我。 ## 派工表：什麼活給誰 講完概念，給你可以直接抄的東西。這張表是照工作型態分的，不是照技術規格。 | 工作型態 | 派給誰 | 為什麼 | | -------------- | ----------- | ---------------------------------------------- | | 需求還很模糊，要邊聊邊想清楚 | Claude Code | 傾向停下來跟你對焦，模糊題不會直接暴衝 | | 規格已經明確，只想要結果 | Codex | 傾向直接做出假設往前推，不囉唆 | | 審查另一個 AI 的產出 | 交叉互審 | 生成者和審查者不共用上下文，避免自己審自己 | | 大量讀取、掃日誌、翻報表 | 任一方的子代理 | 噪音留在子代理那邊，主線程只收結論 | | 每天固定要跑的雜事 | 兩邊都有排程 | Claude Code 有雲端 Routines 與本機排程任務；Codex 也有自動化排程 | | 需要串你自己的資料源 | 兩邊都行，但要各設一次 | 都支援 MCP，同一個 server 可以接兩邊，但設定檔各自獨立 | 那張表裡最值錢的是第三列。 Generator-Critic（生成者與批評者）這個結構之所以有效，關鍵在審查者不能看過生成者的推理過程。同一個 AI 在同一個對話裡自我檢查，它會傾向於為自己剛才的判斷辯護。換一個引擎、開一個乾淨的上下文去審，抓出來的問題完全不同層次。 順帶提醒一個安全細節。前面那份社群整理的 Codex 指南裡，抓到一句工具說明，我覺得每個做多 agent 編排的人都該背起來：跨線程讀回來的標題和摘要，要當成**不可信的資料，永遠不能當成指令**。你讓 A agent 去讀 B agent 的產出時，這道防線得自己守，不然就是把提示注入的門直接打開。 ## 成本：兩個都訂，數學上其實很合理 很多人卡在這裡，覺得訂兩個是浪費。我們把數字攤開看。 Codex 走 ChatGPT 訂閱，[官方定價](https://learn.chatgpt.com/docs/pricing?ref=growthhackers.tw)是 Free 0 美金、Go 8 美金、Plus 20 美金、Pro 從 100 美金起（可選 5 倍或 20 倍額度）、Business 每人每月 20 美金（年繳，月繳 25 美金）。Claude 這邊[官方標的](https://claude.com/pricing?ref=growthhackers.tw)是 Pro 每月 20 美金（年繳折到 17 美金）、Max 從 100 美金起，一樣讓你選 5 倍或 20 倍。 連價格帶都對齊了。主力付費檔 20 美金，進階 100 美金起跳，倍率選項都是 5 倍或 20 倍。 這已經不是巧合，是同一個市場結構把兩邊推到同一個位置。 但有一個結構性差異要講清楚：**訂閱方案和用量計價是兩件事。** Codex 這邊除了方案本身，用量是換算成 credits（點數）在計的，超過方案含的額度可以另外買點數續跑。Claude 則是用 5 小時滾動視窗加週上限來管。所以「都是 20 美金」只在帳單封面上成立，實際能跑多少，取決於你怎麼用。 兩邊主力付費檔都是 20 美金，同時訂就是 40 美金，換算台幣大概 1,300 元上下。 1,300 塊在台灣能請到什麼？半天的工讀生，或者一頓還可以的商業午餐。 而你買到的是一個會拆解問題的總指揮，加一個不同立場的審查者。 有兩個成本細節要提醒你，這是規格表不會寫的： 第一，**Claude 的網頁版聊天和 Claude Code 是共用同一個額度池的**，桌面版也算在內。你白天用 Claude 網頁聊天聊很兇，晚上跑 Claude Code 就會發現額度變緊。Codex 那邊也有類似的共用結構，ChatGPT Work 與 Codex 會共用同一份用量，實際範圍依你的方案而定。 第二，**子代理不是免費的效率**。每一個子代理都在做自己那份推理和工具呼叫，把一件事拆成五路並行，token 消耗明顯高於讓主代理順著做完。它買的是「主線程乾淨」，不是省錢。想控成本，就把探索類的雜活丟給便宜模型，強模型留給審查和實作。 ## 台灣人的實際上手門檻 講點在地的。 兩家在台灣都能直接刷信用卡訂閱，不用轉跳、不用 VPN，這關已經不是問題了。真正的門檻在別的地方。 **門檻一：你得會開終端機。** 這是台灣行銷人卡最兇的一關。兩邊現在都有桌面 App 和網頁版，不碰終端機也能用，但威力最大的部分仍然在 CLI。我的建議很簡單：先從桌面 App 開始，習慣了再往終端機走。 **門檻二：中文專案的資料很髒。** 你如果做電商，手上是蝦皮後台匯出的報表、momo 的對帳單、GA4 的資料，欄位名稱中英夾雜、日期格式三種寫法。這種活兩個 AI 都能做，但你要先把「什麼叫做乾淨的資料」寫進指令檔，否則它每次都用不同的規則幫你猜。 **門檻三：你沒有把 SOP 寫下來。** 這是最大的一關。 想像一下，你早上打開電腦，想讓 AI 幫你把上週的 Google Ads 成效整理成一份給老闆看的報告。你打了一段話，它做出來了，格式不太對，你改了三輪才滿意。下週你再做一次，同樣的三輪又來一遍。 問題不在 AI，在你沒有把那三輪的修正沉澱成規則。這件事的解法在兩邊都叫 Skills，把重複的工作流程和驗收標準打包起來，之後每個子代理都照同一套來。這部分我另外寫過一篇，你可以看 [Agent Skills 怎麼寫](https://growthhackers.tw/blog/writing-great-agent-skills/)，裡面談的「技能地獄」問題在你加到第十個 skill 之後會非常有感。 如果你想更根本地理解這些工具底下的運作邏輯，[Agent Harness 是什麼](https://growthhackers.tw/blog/what-is-agent-harness/) 那篇拆的是編排層的設計；想從零把 Codex 架成日常助理，可以直接照 [Codex 個人 AI 助理](https://growthhackers.tw/blog/codex-personal-ai-assistant-setup/) 的四個零件走一遍。真的要兩個一起開多視窗跑，記得先處理[並行不打架的問題](https://growthhackers.tw/blog/git-worktree-parallel-ai-agents/)。 如果你想看行銷團隊實際怎麼把 Claude Code 用上線，我拆過一個 Anthropic 內部案例：[六週被改三次的週報試算表，怎麼被九條規則馴服](https://growthhackers.tw/blog/claude-code-marketing-automation-messy-data/)。 ## 那什麼時候真的只該選一個？ 我不想假裝「兩個都用」是萬用解。有三種情況，你就選一個，專心把它練熟。 **你完全是新手，連終端機都沒開過。** 同時學兩套只會兩套都學不會。選一個，用滿三個月再說。 **你的工作高度單一。** 每天就是同一種報表、同一種文案，沒有需要第二意見的決策。那你需要的是把一個工具的 Skills 寫好，不是兩個引擎。 **你們是團隊，有合規要求。** 兩套工具就是兩套權限模型、兩套稽核紀錄。台灣做金流、醫療、個資相關的公司，資安審核那關會讓你想死。統一一套比較實際。 除此之外，如果你是一人公司，我的答案很直接：訂兩個。 ## 行動建議 ► **先做角色盤點，不要先比工具。** 拿一張紙寫下你一週真正會做的五件事，每件標上「需要有人挑戰我嗎」。有的那幾件，就是第二意見要進來的地方。 ► **把分工寫成規則，不要靠記性。** 開一份指令檔，明確寫死誰負責拆解、誰負責審查。我自己還加了「連續三步沒找第二意見就強制委派」這種防遺忘條款，因為 AI 真的會忘。 ► **交叉審查一定要換引擎。** 讓 A 生成、B 審查，而且 B 不要看過 A 的推理過程。同一個對話裡自我檢查，抓不出什麼東西。 ► **先訂兩個入門方案跑一個月。** 40 美金買一個月的實測資料，比你讀十篇比較文有用。跑完你會很清楚哪個適合當總指揮。 ► **最後拍板的永遠是你。** 不管兩個引擎吵得多兇，禁止 AI 直接 commit、直接發布、直接動線上資料。人類留在迴圈裡，這條不能鬆。 ## 常見問題 **Q：Claude Code 和 Codex 可以同時用嗎？會不會打架？** 可以，而且推薦。要注意的是同一個 Git 專案讓兩邊同時寫入會衝突，解法是用 git worktree 給每個 agent 獨立的工作目錄。 **Q：只能選一個的話，到底怎麼選？** 看你的任務型態。需求模糊、要邊做邊想清楚，選 Claude Code；規格明確、只想要結果，選 Codex。 **Q：兩個都訂要多少錢？** 主力付費檔各 20 美金，合計 40 美金，約台幣 1,300 元。要注意 Claude 網頁版與 Claude Code 共用同一個額度池，而 Codex 的實際用量是以 credits 計算的。 **Q：不會寫程式的行銷人能用嗎？** 能。兩邊都有桌面 App 和網頁版，不碰終端機也能跑。整理報表、寫文案、做競品分析這些活都在射程內，只是威力最大的部分還是在 CLI。 **Q：台灣可以直接訂閱嗎？** 可以，兩家都支援台灣的信用卡直接付款。 ## 最後 工具比較文的黃金年代結束了。 當兩個產品的功能欄位開始鏡像，你再怎麼比規格都比不出東西。接下來一年會越來越明顯：真正拉開差距的，是誰先想清楚**自己需要幾個角色**，然後把那個編制寫成規則。 一人公司不是一個人做完所有事。 是一個人指揮好幾個角色。 **協作聲明與免責** 工具選好了，接下來的問題是這件事到底能不能變成你的優勢。YC 總裁 Garry Tan 前陣子講了一段很值得聽的訪談，我整理成《[YC 總裁 Garry Tan 同一場訪談的兩句矛盾：AI 讓你打贏巨頭一個部門，但巨頭哪裡都不會去](https://growthhackers.tw/blog/garry-tan-founder-agentic-coding-advantage/)》，談 agentic coding 到底能不能打贏巨頭。 這篇文章由王董與 AI 一起整理製作完成。文中引用的第三方資料、研究或工具都會標註來源名稱；若原始出處有公開連結，會以 `[來源名稱](URL)` 形式附上，方便你進一步查找。若文中內容與原始出處有任何出入，請以原文為準。 內容僅供參考與學習交流，不構成任何專業、商業或投資建議，請依自身情況判斷並自行承擔行動風險。文中提及的工具功能、數據與平台政策可能隨時間異動，請以各官方最新公告為準。