Кілька днів тому OpenAI офіційно запустила нову велику модель GPT-5.4-Cyber. Як і багато користувачів інтернету, ця модель також надала нам надзвичайно сильне відчуття дежа вю.
Ця нова модель майже повністю відповідає Claude Mythos, випущеному Anthropic кілька днів тому, щодо цільової аудиторії, сценаріїв використання та навіть стратегій продвиження. Ця «близька боротьба» досягла рівня, коли вже не приховується. Навіть The New York Times у своєму останньому заголовку прямо зазначив: «Як і Anthropic, OpenAI…»
Ця тенденція до гомогенізації не обмежується лише найнижчим рівнем базових моделей. Якщо ви звернете увагу на серію продуктів, випущених цими двома компаніями за останній час, ви побачите, що вони стають дзеркальним відображенням один одного!
Під яскравим світлом ринків капіталу ця збіжність стає ще помітнішою. Наразі оцінки обох компаній на вторинному ринку дуже близькі, а Anthropic навіть трохи перевищує OpenAI за ціною завдяки своєму стрімкому росту на ринку корпоративних клієнтів. Капітал має найчутливіший нюх: у їхніх очах ці дві унікорн-компанії набувають однакових рогів.
Здається, гомогенізація базових великих моделей необхідно призводить до конвергенції верхніх застосунків.
Сьогодні я хочу обговорити з вами два найбільш відомих інструменти, що представляють найвищий рівень сьогоднішнього AI-підтримуваного програмування: Codex від OpenAI та Claude Code від Anthropic. Як вони, колись розійшовшись різними шляхами, поступово перетворилися на однакові інструменти?
Від розходження шляхів до спільної мети: історія розвитку двох гігантів
Повернімося на кілька років назад — Codex і Claude Code були продуктами абсолютно різних філософій технологій.
Основна логіка Codex — «в усіх бойових мистецтвах швидкість є неперевершеною». Вона подібна до досвідченого розробника з 5 роками стажу, який йде за вами і завжди готовий доповнити код.
У концепції OpenAI, Codex — це легкий, високодіалоговий термінальний агент, який зосереджений на швидкій ітерації та інтерактивному програмуванні. Його швидкість виконання надзвичайно висока: завдяки апаратному забезпеченню Cerebras WSE-3 він досягає пропускної здатності 1000 токенів за секунду. У конкретних робочих процесах Codex пропонує три чітко визначені режими схвалення: пропозиції, автоматичне редагування та повна автоматизація, що дозволяє розробникам залишатися всередині циклу. Такий підхід ідеально підходить для геймерів-розробників, яким потрібно швидко створювати прототипи та обробляти часті інтеракції.
Навпаки, Claude Code з самого початку володіє холодною та стриманою атрибутикою «архітектора».
Anthropic впровадила в нього гени для обробки надзвичайно складних завдань. Він базується на величезному вікні контексту до 1 мільйона токенів та унікальній технології «стиснення» для забезпечення нескінченних діалогів. Девіз Claude Code — «Глобальний контроль, діяти після ретельного планування». Перед виконанням будь-якої дії він спочатку використовує технологію пошуку агентів, щоб повністю зрозуміти структуру всього кодового базу, а потім координує багатофайлові зміни для забезпечення узгодженості. Для корпоративних рефакторингів, що включають міграцію десятків тисяч рядків коду, Claude Code демонструє дивовижну владу.
Проте з часом із розширенням сценаріїв застосування ці два інструменти, які спочатку були дуже різними, почали копіювати один одного.
Джерело зображення: MorphLLM
Під час роботи зі складними проектами найбільшим обмеженням для монолітних моделей ШІ є забруднення контексту. Коли ви просите ШІ перебудувати модуль автентифікації, він, прочитавши 40 файлів, часто забуває шаблон проектування першого файлу. Щоб вирішити цю проблему, дві компанії надали майже ідентичну відповідь: виділити окреме вікно контексту для кожної підзавдання.
OpenAI швидко запустила нову настільну програму для macOS, яка ізольовує завдання в різних потоках та виконує їх у хмарних пісочницях. Anthropic представила архітектуру команд агентів, яка дозволяє розробникам створювати кілька підагентів, що діляться списком завдань і залежностями та працюють паралельно у власних незалежних вікнах. Ви помітите, що незалежно від того, чи називається це «хмарна пісочниця» чи «команда агентів», їхні основні інженерні принципи повністю збігаються.
У результаті тестування вони також демонструють тонкий баланс. GPT-5.3-Codex посідає перше місце у завданні Terminal-Bench 2.0 з результатом 77,3%. Claude Code показав найкращий результат у складному рейтингу SWE-bench Verified — 80,8%. Обидві моделі досягли максимуму у своїх сильних сторонах, одночасно активно працюючи над виправленням слабких місць.
Ефект OpenClaw: невидима рука, що зруйнувала стіни
Якщо внутрішні стратегії двох компаній визначають їхню тенденцію до гомогенізації, то тиск з боку всієї відкритої екосистеми є незаперечним зовнішнім фактором. Тут ми обов’язково повинні згадати про глибокий вплив OpenClaw на весь сектор інструментів AI-програмування.
Як фреймворк робочих процесів, запущений відкритою спільнотою, OpenClaw зруйнував високі стіни екосистем, які величезні компанії важко будували. Він стандартизував взаємодію між великими моделями та локальним інструментарієм. Раніше, як елегантно викликати локальний Git-коміт, як безпечно запускати тестові скрипти в ізольованому середовищі та як проводити багатокрокову перевірку висновків — це були власні «чорні ящики», якими гордилися Codex і Claude Code.
Але OpenClaw абстрагував ці процеси у загальний протокол. Це означає, що розробники більше не прив’язані до конкретної платформи для певного типу співпраці. Пиріжок відкритого співтовариства перетворив стандартизацію на незворотний потік. У цих умовах навіть OpenAI чи Anthropic змушені знизити вимоги і відповідати цим відкритим стандартам.
Коли технічні бар’єри знищуються відкритими силами, такими як OpenClaw, і всі передові функції стають стандартними для галузі, єдиним шляхом для Codex і Claude Code є нескінченна конкуренція на рівні дрібних аспектів користувацького досвіду. Саме тому нам здається, що вони все більше схожі — у стандартних рамках найкращий розв’язок часто лише один — як у біологічній конвергентній еволюції.
Codex наздоганяє Claude Code
Хоча Claude Code і Codex рухаються шляхом зближення, різниця між ними все ще існує, і Codex у деяких аспектах вже більше подобається розробникам.
Два дні тому в спільноті r/ClaudeCode старший інженер з 14-річним досвідом роботи у великих технологічних компаніях u/Canamerican726 поділився надзвичайно детальним оглядом.
Зокрема, він витратив 100 годин на використання Claude Code та 20 годин на використання Codex у складному проекті з 80 000 рядків коду.
У його очах використання Claude Code схоже на керівництво інженером, якого переслідує термін — він рухається надзвичайно швидко, але часто ігнорує вимоги, записані розробником у CLAUDE.md, і любить постійно додавати код до існуючих файлів, щоб виконати завдання, не маючи мислення щодо рефакторингу.
Навпаки, Codex викликає відчуття досвідченого фахівця з 5–6 роками досвіду. Хоча його швидкість обробки в 3–4 рази повільніша, він зупиняється по дорозі, щоб подумати та перебудувати код, строго дотримуючись меж інструкцій. Ця висока автономність дозволяє інженеру безпечно передавати завдання саме йому і вільно займатися іншими справами.
Такі самі думки звучать і в соціальних мережах, таких як X. Дослідник Аран Комацузакі, посилаючись на власний досвід, зазначив, що в сфері фронтенду Claude Code все ще має перевагу, але щодо планування бекенду та підтримки актуальності інформації, Codex, який часто використовує пошук у мережі, явно більш надійний.
У коментаріях зібрані реальні висновки, здобуті внаслідок боротьби з практичними проблемами. Розробники дуже чітко зазначили, що моделі на основі Opus хоча й працюють швидко, але часто призводять до накопичення величезної «боргу з очищення коду»; Codex працює повільніше, але одночасно під час руху вперед виконує прибирання. Я навіть бачив, як користувачі сформулювали правило виживання: рекомендують одразу починати нову сесію, коли використання вікна контексту досягає 70%, інакше дуже легко отримати приховані баги, які система «дарує» без додаткових пояснень.
Ці реальні скарги з першої лінії чітко показують, що, коли функціональні панелі двох великих інструментів все більше перетинаються, вирішуючим фактором для вибору розробниками остаточної сторони часто є ці маленькі різниці в досвіді, пов’язані з «вартістю заповнення ям» і «підтримкою ментальної моделі». Звичайно, для користувачів з Китаю існують ще деякі спеціфічні труднощі, наприклад:
Холодне міркування: Екосистемна боротьба за гомогенізацію
Звичайно, переваги Codex та Claude Code залежать від самих розробників і їхніх навичок, як підсумував у/Canamerican726 у своєму огляді: якщо ви не розумієте програмної інженерії, обидва інструменти будуть генерувати погані результати — інструменти не є еквівалентом навичок.
Це твердження розсіює певну ілюзію, яку довгий час створювали інструменти AI для програмування. Ми раніше вважали, що з достатньо потужним AI-асистентом навіть програміст без будь-якого досвіду зможе самотужки створити корпоративний додаток. Але насправді Claude Code потребує надзвичайно зосередженого та висококваліфікованого «водія»; інакше він легко втрачає орієнтацію в величезних кодових базах. Codex, хоча й більш самостійний, також потребує від розробників точного контексту системи, щоб досягти максимальної ефективності.
Тоді, у сьогоднішній епоху високої гомогенізації інструментальних можливостей, куди змістилися переваги цих двох компаній?
Відповідь прихована в那些枯燥的 фінансових звітах і стратегіях ціноутворення. При виконанні тих самих завдань Claude Code використовує в 3–4 рази більше токенів, ніж Codex. Це веде до більших витрат. Для корпоративних команд використання Claude Code коштує від 100 до 200 доларів США на розробника щомісяця. Codex ж упакував свої можливості в більш доступні підписки та накопичив велику базу користувачів завдяки масштабній спільноті GitHub.
Джерело зображення: MorphLLM
Амбіції Anthropic полягають у глибокому інтегруванні Claude Code у робочі процеси технологічних гігантів, які не мають проблем з грошами. Наприклад, Stripe надав 1370 інженерам використовувати Claude Code, щоб за 4 дні виконати міжмовну міграцію коду, яка раніше вимагала тижнів роботи 10 осіб. Компанія Ramp навіть скоротила час реагування на події на 80% завдяки йому. OpenAI, з іншого боку, покладається на свою всюдисущу проникність у екосистему, щоб зробити Codex за замовчуванням вибором багатьох звичайних розробників.
Це більше не просто технічна боротьба, а витривала битва за екосистемну прив’язку, стратегію ціноутворення та зміну користувацьких звичок.
Перехрестя розробників
Поглядаючи на технологічний розвиток цього року, випуск GPT-5.4-Cyber — лише невелика примітка у цій довгій битві. Codex і Claude Code наближаються до «одного обличчя», що означає, що інструменти AI для програмування перейшли з раннього етапу, наповненого невизначеністю та експериментами, до зрілої та трохи нудної фази промислового виробництва.
Зараз Claude Code щодня автоматично створює 135 000 комітів у GitHub, що становить 4% від усіх публічних комітів у мережі. Можна передбачити, що в недалекому майбутньому більшість шаблонного коду, базових тестів та звичайних рефакторингів будуть виконуватися поза видимістю користувача цими AI-агентами, які все більше схожі один на одного.
Джерело зображення: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API
Перед двома суперінструментами, які нескінченно наближаються за можливостями та імітують один одного в досвіді, що залишилося як ядерна цінність людських розробників? Можливо, ера переваг інструментів наближається до кінця. Коли кожен має однаково гострі засоби, справжнім вирішувальним фактором буде не швидкість автодоповнення коду, а здатність краще формулювати проблеми, мати більш широкий погляд на архітектуру систем та знайти ту незамінну людську складову в світі коду, заповненому штучним інтелектом.
Тоді який ти вибираєш?
Посилання для довідки
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
Цей текст походить з微信-каналу «Machine Heart» (ID: almosthuman2014), автор: Machine Heart