Hace unos días, OpenAI lanzó oficialmente el nuevo modelo grande GPT-5.4-Cyber. Al igual que muchos internautas, este modelo también nos transmite una sensación de déjà vu muy intensa.
Este nuevo modelo casi coincide por completo con el Claude Mythos lanzado recientemente por Anthropic en términos de público objetivo, escenarios de aplicación e incluso estrategias de promoción. Esta competencia directa ha llegado a un punto sin disimulo. Incluso The New York Times lo señaló con precisión en el título de su último informe: «Al igual que Anthropic, OpenAI…».
Esta tendencia de homogeneización no se limita solo al nivel más básico de los modelos base. Si observas la reciente serie de productos lanzados por ambas empresas, descubrirás que se están convirtiendo en espejos uno del otro.
Bajo la luz brillante de los mercados de capital, esta convergencia es aún más evidente. Actualmente, las valoraciones de ambas empresas en el mercado secundario están muy cerca, e incluso Anthropic ha superado ligeramente a OpenAI recientemente gracias a su auge en el mercado empresarial. El capital tiene el olfato más agudo: en su visión, ambos unicornios están desarrollando los mismos cuernos.
Parece que la homogeneización del modelo subyacente inevitablemente llevará a la convergencia de las aplicaciones superiores.
Hoy, quiero explorar con ustedes las dos herramientas de referencia que representan el más alto nivel actual de programación asistida por IA: Codex de OpenAI y Claude Code de Anthropic. Desde su divergencia pasada hasta su convergencia actual, ¿cómo han llegado a parecerse tanto?
De la separación al mismo destino: La historia evolutiva de los dos gigantes
Volvamos el tiempo a varios años atrás, Codex y Claude Code eran productos de dos filosofías tecnológicas completamente diferentes.
La lógica subyacente de Codex es "en el mundo de las artes marciales, la velocidad lo vence todo". Es como un desarrollador senior con 5 años de experiencia que te sigue de cerca, listo para completar el código en cualquier momento.
En la visión de OpenAI, Codex es un agente de terminal ligero y altamente interactivo, enfocado en iteraciones rápidas y programación interactiva. Su velocidad de ejecución es extremadamente alta, alcanzando un rendimiento de 1000 tokens por segundo con el soporte del hardware Cerebras WSE-3. En flujos de trabajo concretos, Codex ofrece tres modos de aprobación claros: sugerencias, edición automática y automatización total, permitiendo que los desarrolladores permanezcan siempre dentro del ciclo. Este enfoque de diseño es ideal para desarrolladores entusiastas que necesitan construir prototipos rápidamente y manejar interacciones frecuentes.
En contraste, Claude Code desde su nacimiento posee inherentemente una atribución de arquitecto distante y contenida.
Anthropic le ha inyectado el gen para manejar tareas extremadamente complejas. Depende de una ventana de contexto masiva de hasta 1 millón de tokens, junto con una técnica única de "compresión" para lograr conversaciones ilimitadas. La filosofía de Claude Code es "control total, actuar tras planificar". Antes de realizar cualquier acción, utiliza tecnología de búsqueda de agentes para comprender completamente la estructura del código completo y luego coordina modificaciones consistentes entre múltiples archivos. Para tareas empresariales de reestructuración que implican migraciones de decenas de miles de líneas de código, Claude Code demuestra un dominio asombroso.
Sin embargo, con el paso del tiempo y la expansión continua de los escenarios de aplicación, estas dos herramientas, originalmente tan distintas, comenzaron a copiarse mutuamente.
Fuente de la imagen: MorphLLM
Al manejar proyectos complejos, el mayor cuello de botella para los modelos de IA monolíticos es la contaminación del contexto. Cuando le pides a la IA que reestructure el módulo de autenticación, tras leer 40 archivos, a menudo olvida el patrón de diseño del primer archivo. Para resolver este problema, dos empresas ofrecieron prácticamente la misma solución: asignar una ventana de contexto independiente para cada subtarea.
OpenAI lanzará pronto una nueva aplicación de escritorio para macOS que aísla tareas en diferentes hilos y las ejecuta de forma independiente en un entorno de sandbox en la nube. Anthropic ha introducido una arquitectura de equipos de agentes que permite a los desarrolladores derivar múltiples subagentes que comparten listas de tareas y dependencias, y trabajan en paralelo en ventanas independientes. Descubrirás que, ya sea llamado «sandbox en la nube» o «equipos de agentes», ambos comparten el mismo concepto fundamental en su implementación técnica.
En el informe de las pruebas de referencia, también muestran un sutil equilibrio. GPT-5.3-Codex lidera con un puntaje del 77,3% en la tarea terminal Terminal-Bench 2.0. Claude Code obtuvo un 80,8% en la lista compleja SWE-bench Verified. Ambos alcanzaron su máximo potencial en sus áreas de fortaleza, al mismo tiempo que se esfuerzan por compensar sus debilidades.
Efecto OpenClaw: La mano invisible que derriba los muros
Si las estrategias internas de ambas empresas determinan la causa interna que las lleva hacia la homogeneización, entonces la presión ejercida por todo el ecosistema de código abierto es una fuerza externa inevitable. Aquí, debemos mencionar la profunda influencia que OpenClaw ha tenido en toda la categoría de herramientas de programación de IA.
Como marco de flujo lanzado por la comunidad de código abierto, la aparición de OpenClaw ha derribado las altas barreras ecológicas construidas con esfuerzo por los gigantes. Ha estandarizado el proceso de interacción entre los modelos grandes y las herramientas locales. Anteriormente, cómo permitir que los modelos grandes llamaran elegantemente a los commits locales de Git, cómo ejecutar seguramente scripts de prueba en un entorno aislado y cómo realizar validaciones de razonamiento en múltiples pasos eran las "tecnologías propietarias" que Codex y Claude Code presumían orgullosamente.
Pero OpenClaw ha abstracto estos procesos en un protocolo general. Esto significa que los desarrolladores ya no necesitan estar atados a una plataforma específica para un modelo de colaboración determinado. La euforia de la comunidad de código abierto ha convertido la estandarización en una corriente irreversible. Ante esta situación, tanto OpenAI como Anthropic se ven obligados a adoptar una postura más humilde y compatibilizar con este estándar abierto.
Cuando las barreras tecnológicas subyacentes se nivelan con fuerzas de código abierto como OpenClaw, y todas las características avanzadas se convierten en configuraciones estándar de la industria, la única salida para Codex y Claude Code es una competencia infinita en los detalles más sutiles de la experiencia de usuario. Por eso sentimos que se parecen cada vez más: dentro de un marco estandarizado, la mejor solución suele ser solo una, al igual que la evolución convergente en la biología.
Codex está persiguiendo a Claude Code
Aunque Claude Code y Codex están en un camino de evolución convergente, aún existen diferencias entre ambos, e incluso Codex ya es preferido por algunos desarrolladores en ciertos aspectos.
Hace dos días, en la comunidad r/ClaudeCode, un ingeniero senior con 14 años de experiencia que trabajó en grandes empresas tecnológicas, u/Canamerican726, compartió una evaluación extremadamente técnica.
Específicamente, en un proyecto complejo de 80,000 líneas de código, dedicó 100 horas a usar Claude Code y 20 horas a usar Codex.
Desde su perspectiva, usar Claude Code es como guiar a un ingeniero persiguido por plazos: avanza a gran velocidad, pero a menudo ignora las especificaciones escritas por el desarrollador en CLAUDE.md y prefiere acumular código en los archivos existentes para completar la tarea, careciendo de pensamiento de reestructuración.
En comparación, Codex le daba la sensación de ser un profesional experimentado con 5 a 6 años de experiencia. Aunque su velocidad de procesamiento era 3 a 4 veces más lenta, se detenía activamente a mitad del camino para reflexionar y reestructurar el código, y respetaba estrictamente los límites de las instrucciones. Esta alta autonomía permitía al ingeniero asignarle tareas directamente y confiar plenamente en que podría hacer otras cosas.
El mismo comentario también aparece en redes sociales como X. El investigador Aran Komatsuzaki, basándose en su propia experiencia, señaló que en el ámbito del frontend, Claude Code aún tiene ventaja, pero en la planificación backend y el mantenimiento de información actualizada, Codex, que realiza búsquedas en la web con frecuencia, es claramente más sólido.
Los comentarios están llenos de lecciones aprendidas a base de experiencia real. Un desarrollador señaló con gran agudeza que, aunque los modelos basados en Opus son rápidos, suelen acumular una gran cantidad de «deuda técnica» en los proyectos; Codex es más lento, pero limpia el terreno mientras avanza. Incluso vi a un usuario resumir una regla de supervivencia: recomienda iniciar una nueva sesión tan pronto como el uso de la ventana de contexto alcance el 70%, ya que de lo contrario es muy fácil recibir bugs ocultos que el sistema te «regala».
Estas quejas auténticas de primera línea muestran claramente que, cuando las hojas de características de las dos herramientas principales se vuelven cada vez más superpuestas, lo que suele determinar la lealtad final del desarrollador son estas pequeñas diferencias en la experiencia relacionadas con el "costo de rellenar huecos" y la "mantenibilidad mental". Por supuesto, para los usuarios chinos también existen algunas dificultades especiales, como:
Pensamiento frío: La batalla ecológica detrás de la homogeneización
Por supuesto, las ventajas y desventajas de Codex y Claude Code dependen de cada desarrollador, así como de sus propias habilidades, como resumió el informe de evaluación de u/Canamerican726 anteriormente: si no entiendes ingeniería de software, ambas herramientas generarán resultados deficientes; las herramientas no equivalen a habilidades.
Esta frase desafía la ilusión que las herramientas de programación con IA han cultivado durante mucho tiempo. Anteriormente creíamos que, con un asistente de IA lo suficientemente potente, incluso un Vobe Coder sin experiencia podría desarrollar aplicaciones empresariales por su cuenta. Pero la realidad es que Claude Code requiere un «conductor» extremadamente enfocado y altamente competente; de lo contrario, fácilmente se pierde en grandes bases de código. Aunque Codex es más independiente, también necesita que los desarrolladores proporcionen un contexto del sistema preciso para alcanzar su máximo potencial.
Entonces, en la actualidad, donde las capacidades de las herramientas son altamente homogéneas, ¿dónde se han trasladado las ventajas competitivas de estas dos empresas?
La respuesta se encuentra en esos informes financieros aburridos y estrategias de fijación de precios. Bajo la misma tarea, Claude Code consume entre 3 y 4 veces más tokens que Codex, lo que implica un costo mayor. Para equipos empresariales, utilizar Claude Code cuesta entre 100 y 200 dólares mensuales por desarrollador. En cambio, Codex ha integrado sus capacidades en planes de suscripción más asequibles y ha acumulado una gran base de usuarios a través de la extensa comunidad de GitHub.
Fuente de la imagen: MorphLLM
La ambición de Anthropic es integrar profundamente Claude Code en los flujos de trabajo de grandes empresas tecnológicas con recursos ilimitados. Por ejemplo, Stripe permitió que 1.370 ingenieros utilizaran Claude Code para completar en 4 días una migración de código entre lenguajes que originalmente habría requerido semanas de trabajo de 10 personas. La empresa Ramp incluso redujo un 80% el tiempo de respuesta a eventos gracias a esta herramienta. OpenAI, por su parte, aprovechó su penetración omnipresente en el ecosistema para hacer de Codex la opción predeterminada de muchos desarrolladores comunes.
Esto ya no es solo una competencia técnica, sino una guerra de desgaste sobre la vinculación ecológica, las estrategias de fijación de precios y la reconfiguración de los hábitos de los usuarios.
El cruce de caminos del desarrollador
Al mirar atrás en la evolución tecnológica de este año, el lanzamiento de GPT-5.4-Cyber es solo una pequeña nota al pie de esta larga batalla. Codex y Claude Code están convergiendo hacia "la misma cara", marcando el paso formal de las herramientas de programación de IA desde una etapa inicial llena de incertidumbre y curiosidad hacia una fase madura y aburrida de producción industrial.
Actualmente, Claude Code genera automáticamente 135 000 confirmaciones en GitHub cada día, lo que representa el 4% del total de confirmaciones públicas en la red. Podemos prever que, en un futuro cercano, la mayor parte del código de plantilla, los casos de prueba básicos y las重构 de código habituales serán realizadas en segundo plano por estos agentes de IA que se parecen cada vez más.
Fuente de la imagen: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API
Ante dos superherramientas que se acercan infinitamente en capacidad y se imitan mutuamente en experiencia, ¿qué valor residual nos queda como desarrolladores humanos? Quizás la era de los beneficios de las herramientas esté a punto de terminar por completo. Cuando cada persona tenga en sus manos armas igualmente afiladas, lo que realmente decidirá el resultado ya no será quién tenga una velocidad de completado de código superior, sino quién pueda definir mejor los problemas, quién posea una visión más amplia de la arquitectura del sistema, y quién pueda encontrar, en este mundo de código saturado de IA, esa inigualable cualidad únicamente humana.
Por cierto, ¿cuál eliges?
Enlace de referencia
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
Este artículo proviene del canal de WeChat "Machine Heart" (ID: almosthuman2014), autor: Machine Heart