ওপেনএআইয়ের কোডেক্স এবং এনথ্রোপিকের ক্লাউড কোড এআই প্রোগ্রামিং টুলসে একত্রিত হচ্ছে

কয়েক দিন আগে, ওপেনএআই নতুন বড় মডেল GPT-5.4-Cyber প্রকাশ করেছে। অনেক ইন্টারনেট ব্যবহারকারীর অনুভূতির মতো, এই মডেলটিও আমাদের অত্যন্ত শক্তিশালী ডিজিটাল পরিচিতির অনুভূতি দিয়েছে।

এই নতুন মডেলটি লক্ষ্য ব্যবহারকারী গোষ্ঠী, প্রয়োগের পরিস্থিতি এবং প্রচারণা কৌশলের দিক থেকে প্রায় সম্পূর্ণভাবে Anthropic-এর কয়েকদিন আগে প্রকাশিত Claude Mythos-এর সাথে মিলে যায়। এই 'সরাসরি লড়াই'য়ের ভাবটি এখন পর্যন্ত কোনও লুকানো নেই। এমনকি The New York Times-ও তাদের সর্বশেষ প্রতিবেদনের শিরোনামে সুস্পষ্টভাবে উল্লেখ করেছে: “Anthropic-এর মতো, OpenAI……”

এই সমানীকরণের প্রবণতা শুধুমাত্র সবচেয়ে নিচের বেস মডেলে সীমাবদ্ধ নয়। যদি আপনি এই দুটি কোম্পানির সাম্প্রতিক প্রকাশিত পণ্যগুলির দিকে তাকান, তবে আপনি দেখতে পাবেন যে তারা একে অপরের আয়নায় পরিণত হচ্ছে!

ধনী বাজারের অন্ধকারে, এই সমঞ্জস্যতা আরও স্পষ্ট। বর্তমানে দুটি কোম্পানির দ্বিতীয় বাজারে মূল্যায়ন খুব কাছাকাছি, এমনকি Anthropic সম্প্রতি প্রতিষ্ঠানগত বাজারে তার দ্রুত বৃদ্ধির কারণে OpenAI-এর চেয়ে কিছুটা বেশি মূল্যে বিক্রি হচ্ছে। মূলধনের সংবেদনশীলতা সবচেয়ে বেশি, তাদের চোখে, এই দুটি এককর্ণী প্রাণী এখন একই শৃঙ্গ ধারণ করছে।

নিচের বড় মডেলের সমানীভবন অপরিহার্যভাবে উপরের অ্যাপ্লিকেশনগুলির সমানীভবনকে প্ররোচিত করবে।

আজ, আমি আপনাদের সাথে আলোচনা করতে চাই যে বর্তমানে এআই-সহায়িত প্রোগ্রামিংয়ের সর্বোচ্চ মানদণ্ড হিসেবে বিবেচিত দুটি মার্কার টুল: ওপেনএআইয়ের Codex এবং Anthropic-এর Claude Code। অতীতের বিভিন্ন পথ থেকে বর্তমানের একই লক্ষ্যে পৌঁছানোর মধ্যে দিয়ে, তারা কীভাবে ধীরে ধীরে একই আকৃতির হয়ে উঠল?

কয়েক বছর আগের সময়ে, কোডেক্স এবং ক্লড কোড দুটি সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রযুক্তিগত দর্শনের ফল।

কোডেক্সের মূল যুক্তি হলো "সকল কারিগরি কৌশলের মধ্যে দ্রুততা সর্বোচ্চ।" এটি একটি 5 বছরের অভিজ্ঞ ডেভেলপারের মতো, যিনি আপনার পিছনে থাকেন এবং কোড পূরণের জন্য সর্বদা প্রস্তুত।

OpenAI-এর কল্পনায়, কোডেক্স হল একটি হালকা, উচ্চ-ইন্টারেক্টিভ টার্মিনাল এজেন্ট যা দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং ইন্টারেক্টিভ প্রোগ্রামিংয়ের উপর জোর দেয়। Cerebras WSE-3 হার্ডওয়্যারের সহায়তায়, এটি প্রতি সেকেন্ডে 1000 টোকেনের থ্রুপুট অর্জন করে। বিশদ কাজের প্রবাহে, কোডেক্স তিনটি স্পষ্ট অনুমোদন মোড—সুপারিশ, স্বয়ংক্রিয় সম্পাদনা এবং সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয়—প্রদান করে, যা ডেভেলপারদের সবসময় চক্রের মধ্যে রাখে। এই ডিজাইনের ধারণা খুবই উপযুক্ত যাদের দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরি করতে হয় এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ইন্টারেকশন পরিচালনা করতে হয়।

বিপরীতে, ক্লড কোড তার জন্ম থেকেই একটি উদাসীন এবং নিয়ন্ত্রিত "আর্কিটেক্ট" প্রকৃতি নিয়ে আসে।

অ্যানথ্রোপিক এটিকে অত্যন্ত জটিল কাজ প্রক্রিয়াকরণের জিন দিয়েছে। এটি প্রায় 100 লক্ষ টোকেনের বিশাল কনটেক্সট উইন্ডো এবং অনন্য 'সংকুচিত' প্রযুক্তির উপর নির্ভর করে অসীম কথোপকথন অর্জন করে। Claude Code-এর মন্ত্র হল "সমগ্র পরিচালনা, পরিকল্পনা করে পরে কাজ শুরু করা।" যেকোনো কাজ সম্পাদনের আগে, এটি স্মার্ট এজেন্ট অনুসন্ধান প্রযুক্তি ব্যবহার করে সম্পূর্ণ কোডবেসের গঠনটি বুঝে নেয়, তারপর একাধিক ফাইলকে সমন্বিতভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণভাবে পরিবর্তন করে। লক্ষাধিক লাইনের কোড মাইগ্রেশনের মতো এন্টারপ্রাইজ-লেভেলের রিফ্যাকটরিংয়ের জন্য, Claude Code অসাধারণ নিয়ন্ত্রণ প্রদর্শন করে।

তবে, সময়ের সাথে সাথে এবং প্রয়োগের ক্ষেত্র বাড়ার সাথে সাথে, এই দুটি আগে সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রকৃতির টুল একে অপরের কাজ অনুসরণ করতে শুরু করেছে।

ছবির উৎস: MorphLLM

জটিল প্রকল্প পরিচালনার সময়, একক AI মডেলের সবচেয়ে বড় বাধা হল কনটেক্সট দূষণ। আপনি যখন AI-কে অথেন্টিকেশন মডিউল পুনর্গঠনের জন্য বলেন, তখন এটি ৪০টি ফাইল পড়ার পরে প্রায়শই প্রথম ফাইলের ডিজাইন প্যাটার্ন ভুলে যায়। এই সমস্যার সমাধানের জন্য, দুটি কোম্পানি প্র practically একই উত্তর দিয়েছে: প্রতিটি উপ-কাজের জন্য স্বতন্ত্র কনটেক্সট উইন্ডো বরাদ্দ করুন।

ওপেনএআই শীঘ্রই একটি সম্পূর্ণ নতুন macOS ডেস্কটপ অ্যাপ চালু করবে, যা কাজগুলিকে প্রকল্প অনুযায়ী ভিন্ন থ্রেডে বিচ্ছিন্ন করে ক্লাউড-ভিত্তিক স্যান্ডবক্সে স্বতন্ত্রভাবে চালায়। অ্যানথ্রোপিক একটি এজেন্ট টিম আর্কিটেকচার চালু করেছে, যা ডেভেলপারদের অনেকগুলি সাব-এজেন্ট তৈরি করতে দেয়, যারা কাজের তালিকা এবং নির্ভরশীলতা শেয়ার করে এবং তাদের নিজস্ব স্বতন্ত্র উইন্ডোতে সমান্তরালভাবে কাজ করে। আপনি দেখবেন, যদিও এটিকে “ক্লাউড-ভিত্তিক স্যান্ডবক্স” বা “এজেন্ট টিম” বলা হয়, তবুও এদের ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের মূল ধারণা সম্পূর্ণরূপে মিলে যায়।

বেঞ্চমার্কের রিপোর্টে, তারা একটি সূক্ষ্ম ভারসাম্যও দেখায়। GPT-5.3-Codex Terminal-Bench 2.0-এ 77.3% স্কোর নিয়ে শীর্ষে রয়েছে। অন্যদিকে, Claude Code SWE-bench Verified লিস্টে 80.8% স্কোর অর্জন করেছে। তারা উভয়েই নিজেদের শক্তির ক্ষেত্রে চরম পর্যায়ে পৌঁছেছে এবং নিজেদের দুর্বলতা পূরণের জন্য প্রচণ্ড চেষ্টা করছে।

ওপেনক্লস প্রভাব: উচ্চ প্রাচীর ভেঙে দেওয়ার অদৃশ্য হাত

যদি দুটি কোম্পানির অভ্যন্তরীণ কৌশল তাদের সমানীভবনের অভ্যন্তরীণ কারণ নির্ধারণ করে, তবে সমগ্র ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেমের চাপ হল অবহেল্যযোগ্য বাহ্যিক শক্তি। এখানে, আমাদের অবশ্যই OpenClaw-এর উল্লেখ করা দরকার, যা সমগ্র AI প্রোগ্রামিং টুলস খাতে গভীর প্রভাব ফেলেছে।

ওপেনক্ল হল ওপেন সোর্স কমিউনিটি দ্বারা চালু করা একটি ওয়ার্কফ্লো ফ্রেমওয়ার্ক, যা বড় প্লেয়ারদের কঠিনভাবে গড়ে তোলা ইকোসিস্টেমের দেয়াল ভেঙে দিয়েছে। এটি বড় মডেল এবং লোকাল টুলচেইনের মধ্যে ইন্টারঅ্যাকশনকে স্ট্যান্ডার্ডাইজড করেছে। আগে, বড় মডেলকে লোকাল Git কমিট কীভাবে সুন্দরভাবে কল করতে হবে, কীভাবে সেফলি স্যান্ডবক্সে টেস্ট স্ক্রিপ্ট রান করতে হবে, এবং মাল্টি-স্টেপ রিজনিং ভেরিফিকেশন কীভাবে করতে হবে—এগুলি Codex এবং Claude Code-এর নিজস্ব 'ব্ল্যাক-বক্স' টেকনোলজি ছিল।

কিন্তু ওপেনক্ল এই প্রক্রিয়াগুলিকে একটি সাধারণ প্রোটোকলে অ্যাবস্ট্র্যাক্ট করেছে। এর অর্থ হল, ডেভেলপারদের কোনো নির্দিষ্ট সহযোগিতা মডেলের জন্য কোনো নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মের সাথে বাঁধা পড়তে হবে না। ওপেন-সোর্স সম্প্রদায়ের উৎসবটি মানকীকরণকে অপরিহার্য প্রবাহে পরিণত করেছে। এই পরিস্থিতির সামনে, OpenAI-এর মতোই Anthropic-ও এই খোলা মানকগুলির সাথে সামঞ্জস্য রাখতে বাধ্য হয়েছে।

যখন ওপেনক্লক এর মতো ওপেন-সোর্স শক্তি নিচের প্রযুক্তিগত বাধা সমান করে দেয়, যখন সমস্ত উন্নত বৈশিষ্ট্য শিল্পের মানক সজ্জা হয়ে ওঠে, তখন কোডেক্স এবং ক্লাউড কোডের একমাত্র পথ হলো আরও সূক্ষ্ম ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা নিয়ে অবিরাম প্রতিযোগিতা। এটাই কারণ যে, আমরা বুঝি যে তারা একে অপরের সাথে আরও বেশি মিলে যাচ্ছে, কারণ মানকীকৃত কাঠামোর অধীনে, সেরা সমাধান প্রায়শই একটিই — যেন জীবজগতের সমান্তরাল বিবর্তন।

কোডেক্স ক্লাউড কোডের পিছনে পিছনে চলেছে

যদিও Claude Code এবং Codex একই বিকাশের পথে এগিয়ে যাচ্ছে, তবুও দুটির মধ্যে পার্থক্য বিদ্যমান, এমনকি কিছু ক্ষেত্রে Codex ডেভেলপারদের মধ্যে বেশি পছন্দ পাচ্ছে।

দুই দিন আগে, r/ClaudeCode সম্প্রদায়ে, 14 বছরের অভিজ্ঞতাসম্পন্ন এবং একটি প্রযুক্তি বিগ কোম্পানিতে কাজ করা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার u/Canamerican726 একটি অত্যন্ত গভীর রিভিউ শেয়ার করেন।

বিশেষভাবে, তিনি ৮০,০০০ লাইনের একটি জটিল প্রকল্পে ক্লড কোড ব্যবহার করে ১০০ ঘন্টা এবং কোডেক্স ব্যবহার করে ২০ ঘন্টা ব্যয় করেন।

তার দৃষ্টিকোণে, Claude Code ব্যবহার করা মনে হয় যেন একজন ডেডলাইনের পেছনে দৌড়াচ্ছে এমন ইঞ্জিনিয়ারকে নির্দেশ দিচ্ছেন—এটি অত্যন্ত দ্রুত দৌড়ায়, কিন্তু প্রায়শই CLAUDE.md-এ লেখা নির্দেশিকা উপেক্ষা করে এবং কাজ শেষ করতে বিদ্যমান ফাইলগুলিতে ক্রমাগত কোড যোগ করে, পুনঃগঠনের চিন্তাধারা ছাড়াই।

অন্যদিকে, কোডেক্স তার কাছে ৫ থেকে ৬ বছর অভিজ্ঞতাসম্পন্ন একজন শান্ত পেশাদারের মতো মনে হয়। এর প্রসেসিং গতি ৩ থেকে ৪ গুণ ধীর, কিন্তু এটি মধ্যে মধ্যে থেমে চিন্তা করে কোড পুনর্গঠন করে এবং নির্দেশের সীমানা কঠোরভাবে মেনে চলে। এই উচ্চ স্বায়ত্তশাসনের কারণে, এই ইঞ্জিনিয়ার কাজটি সরাসরি এটির দিকে ফেলে দিতে পারেন এবং অন্য কিছুতে মনোযোগ দিতে নিরাপদে বিশ্বাস রাখতে পারেন।

একই কথা এক্স সহ সামাজিক নেটওয়ার্কগুলিতেও শোনা যায়। গবেষক আরান কোমাতসুজাকি তাঁর ব্যবহারের অভিজ্ঞতা অনুযায়ী উল্লেখ করেন যে, ফ্রন্টএন্ড ক্ষেত্রে ক্লাউড কোড এখনও শ্রেষ্ঠ, কিন্তু ব্যাকএন্ড পরিকল্পনা এবং তথ্য আপ-টু-ডেট রাখার ক্ষেত্রে, নেটওয়ার্ক অনুসন্ধানকে প্রায়শই ব্যবহার করা কোডেক অনেক বেশি দৃঢ়।

কমেন্ট সেকশনে বাস্তব ব্যবসায়িক পরিস্থিতিতে অর্জিত রক্ত ও ক্লান্তির সংক্ষিপ্তসার ভরা। একজন ডেভেলপার অত্যন্ত সূক্ষ্মভাবে উল্লেখ করেছেন যে, ওপাস-ভিত্তিক মডেলগুলি যদিও দ্রুত চলে, তবে প্রকল্পের জন্য অসংখ্য “কোড ক্লিনআপ ঋণ” জমা করে। কোডেক্স ধীরে চললেও, এটি এগিয়ে যাওয়ার সময় স্বয়ংক্রিয়ভাবে মেঝে পরিষ্কার করে। আমি এমনকি একজন ব্যবহারকারীর একটি বেঁচে থাকার নিয়মও দেখেছি, যিনি সুপারিশ করেছেন যে, ৭০% কনটেক্সটউইন্ডো ব্যবহারের সময় অবশ্যই নতুন সেশন শুরু করতে হবে, না হলে সিস্টেমটির দ্বারা অদৃশ্যভাবে প্রদত্ত বাগগুলির শিকার হওয়ার সম্ভাবনা অত্যন্ত বেশি।

এই প্রাকৃতিক অভিযোগগুলি পরিষ্কারভাবে দেখায় যে যখন দুটি প্রধান টুলের ক্ষমতা প্যানেল একে অপরের সাথে বেশি মিলে যায়, তখন ডেভেলপারদের চূড়ান্ত দলের সদস্যতা নির্ধারণ করে এমন ক্ষুদ্র অভিজ্ঞতার পার্থক্যগুলি হয়ে ওঠে, যা «খাদ পূরণের খরচ» এবং «রক্ষণাবেক্ষণের মানসিক চাপ»-এর সাথে সম্পর্কিত, চীনা ব্যবহারকারীদের জন্য কিছু বিশেষ কঠিনতা রয়েছে, যেমন:

শীতল চিন্তা: সমানীকরণের পিছনের পরিবেশগত যুদ্ধ

অবশ্যই, কোডেক্স এবং ক্লাউড কোডের গুণাগুণ বিকাশকারীদের উপর নির্ভর করে, এবং বিকাশকারীর নিজস্ব দক্ষতার উপরও নির্ভর করে, যেমনটি u/Canamerican726-এর পর্যালোচনা রিপোর্টে সংক্ষেপে বলা হয়েছে: যদি আপনি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং বুঝেন না, তবে এই দুটি টুলই খারাপ ফলাফল দেবে, টুল দক্ষতার সমান নয়।

এই বাক্যটি এআই প্রোগ্রামিং টুলগুলির দীর্ঘদিনের একটি মিথ্যা ধারণাকে ভেঙে দিয়েছে। আমরা আগে ভাবতাম যে, যদি পর্যাপ্ত শক্তিশালী এআই সহায়ক থাকে, তবে কোনও বেসিক না থাকা Vobe Coder-ও একা একাই এন্টারপ্রাইজ-লেভেলের অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারবে। কিন্তু বাস্তবতা হলো, Claude Code-এর জন্য একজন অত্যন্ত সম্পূর্ণভাবে ফোকাসড এবং দক্ষ "ড্রাইভার" প্রয়োজন, অন্যথায় এটি বিশাল কোডবেসের মধ্যে দিকহারাতে পারে। Codex যদিও আরও স্বাধীন, তবুও এটি সর্বোচ্চ কার্যক্ষমতা অর্জনের জন্য ডেভেলপারদের কাছে সঠিক সিস্টেমের প্রসঙ্গ প্রদানের প্রয়োজন।

অতএব, আজকের এই সময়ে যখন টুলসের ক্ষমতা অত্যন্ত সমানীভূত, এই দুটি কোম্পানির প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কোথায় স্থানান্তরিত হয়েছে?

উত্তরটি সেই ক্লান্তিকর আর্থিক বিবরণী এবং মূল্যনির্ধারণ কৌশলের মধ্যে লুকিয়ে আছে। একই কাজের জন্য, Claude Code এর টোকেন খরচ প্রায় Codex-এর 3 থেকে 4 গুণ। ব্যবহারের খরচ বেশি। প্রতিটি ডেভেলপারের জন্য ব্যবসায়িক দলগুলির জন্য Claude Code ব্যবহারের জন্য প্রতি মাসে 100 থেকে 200 ডলার খরচ হয়। অন্যদিকে, Codex তার ক্ষমতাগুলিকে আরও সস্তা সাবস্ক্রিপশন প্ল্যানের মধ্যে প্যাকেজবদ্ধ করেছে এবং GitHub-এর বিশাল সম্প্রদায়ের মাধ্যমে অসংখ্য বেসিক ব্যবহারকারীকে জড়ো করেছে।

ছবির উৎস: MorphLLM

অ্যানথ্রোপিকের লক্ষ্য হল ক্লড কোডকে সেই সকল ধনী প্রযুক্তি বিগ কোম্পানির কাজের প্রবাহে গভীরভাবে একীভূত করা। উদাহরণস্বরূপ, স্ট্রাইপ ১৩৭০ জন ইঞ্জিনিয়ারকে ক্লড কোড ব্যবহার করতে দিয়েছে, যারা ৪ দিনে একটি এমন ক্রস-ল্যাঙ্গুয়েজ কোড মাইগ্রেশন সম্পন্ন করেছে যা আগে ১০ জনের কয়েকসপ্তাহ লাগত। র্যাম্প কোম্পানি এটির উপর নির্ভর করে ইভেন্ট রিসপন্স টাইমকে ৮০% কমিয়েছে। ওপেনএআই তার অবিচ্ছিন্ন ইকোসিস্টেমের প্রবেশাঙ্গের মাধ্যমে কোডেক্সকে অনেক সাধারণ ডেভেলপারদের ডিফল্ট পছন্দ হিসাবে পরিণত করেছে।

এটি এখন শুধুমাত্র একটি প্রযুক্তিগত প্রতিযোগিতা নয়, বরং একটি ইকোসিস্টেম বাইন্ডিং, মূল্যনির্ধারণ কৌশল এবং ব্যবহারকারীর অভ্যাস পুনর্গঠনের উপর ভিত্তি করে একটি থকথকে যুদ্ধ।

এই বছরের প্রযুক্তিগত উন্নতির প্রতিফলনে, GPT-5.4-Cyber-এর প্রকাশ এই দীর্ঘ যুদ্ধের একটি ক্ষুদ্র টীকা মাত্র। Codex এবং Claude Code এখন “একই মুখ”-এর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, যা AI প্রোগ্রামিং টুলগুলিকে প্রাথমিক, অনিশ্চিত এবং আকর্ষণীয় পরীক্ষামূলক পর্যায় থেকে পরিপক্ক এবং নিরুৎসাহজনক ঔদ্যোগিক উৎপাদনের পর্যায়ে নিয়ে যাচ্ছে।

এখন, ক্লড কোড প্রতিদিন 135,000টি গিটহাব সাবমিশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি করে, যা সমগ্র ওয়েবের পাবলিক সাবমিশনের 4% এর সমান। আমরা পূর্বানুমান করতে পারি যে, শীঘ্রই, বেশিরভাগ বয়লারপ্লেট কোড, বেসিক টেস্ট কেস এবং নিয়মিত কোড রিফ্যাক্টরিং এই একই মতো দেখতে বাড়তে থাকা AI এজেন্টগুলির পিছনে নিঃশব্দে সম্পন্ন হবে।

ছবির উৎস: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub অনুসন্ধান API

অসীমভাবে পরস্পরের সাদৃশ্যপূর্ণ ক্ষমতা এবং অভিজ্ঞতা সহ দুটি সুপার টুলের মুখোমুখি হয়ে, আমরা মানুষ ডেভেলপারদের মূল মূল্য কী থেকে যায়? হয়তো, টুলের সুবিধার সময়কাল চূড়ান্তভাবে শেষ হয়ে যাচ্ছে। যখন প্রত্যেকের হাতেই একই তীক্ষ্ণ অস্ত্র থাকবে, তখন বিজয়ীকে নির্ধারণ করবে কে বেশি দক্ষতার সাথে কোড পূরণ করতে পারেন—এটা নয়, বরং কে ভালোভাবে সমস্যা সংজ্ঞায়িত করতে পারেন, কে বড় সিস্টেম আর্কিটেকচারের দৃষ্টিভঙ্গি রাখেন, এবং কে AI-এর দ্বারা পূর্ণ কোডিং বিশ্বের মধ্যে মানুষের অনন্য, অপরিহার্যতা খুঁজে পান।

তবে, তুমি কোনটি বাছাই করছো?

রেফারেন্স লিঙ্ক

https://www.morphllm.com/comparisons/codex-vs-claude-code

https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1sk7e2k/claude_code_100_hours_vs_codex_20_hours/

https://x.com/arankomatsuzaki/status/2044270102003196007

https://www.nytimes.com/2026/04/14/technology/openai-cybersecurity-gpt54-cyber.html

এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "মেশিন সিন্টিস" (ID: almosthuman2014) থেকে এসেছে, লেখক: মেশিন সিন্টিস