Claude Opus 4.6 与 GPT-5.3 Codex 横向评测：选哪个做你的AI编程助手？

发布背景

2026年2月初，AI编程领域迎来了可能是史上最接近的一次正面交锋。Anthropic在2月4日率先发布了Claude Opus 4.6，OpenAI紧随其后，于次日推出了GPT-5.3-Codex。两者都是各自模型家族中针对编码任务的核心旗舰升级，发布窗口如此接近，为一次深入的直接比较提供了绝佳机会。

两个模型的核心升级方向有所侧重：

• Claude Opus 4.6：强调自适应思考（取代扩展思考）、100万token上下文（测试版）、最大输出128K以及用于持久代理的压缩API。其重点在于提升推理深度与代理可靠性。
• GPT-5.3-Codex：强调推理速度提升25%、自引导沙箱、深度差异、交互式引导以及降低过早完成率。其重点在于提升代理速度与编码吞吐量。

正面基准测试对比

以下表格汇总了双方在关键编程与推理基准测试中的表现。

基准测试	Claude Opus 4.6	GPT-5.3-Codex	备注
SWE-bench Verified	79.4%	—	Anthropic报告的变体
SWE-bench Pro Public	—	78.2%	OpenAI报告的变体
GPQA Diamond	77.3%	73.8%	研究生级推理
MMLU Pro	85.1%	82.9%	广泛知识基准
Terminal-Bench 2.0	65.4%	77.3%	终端/Shell自动化
OSWorld-Verified	—	64.7%	桌面自动化
TAU-bench (airline)	67.5%	61.2%	工具增强推理

从结果可以看出一条清晰的模式：Claude Opus 4.6在需要深度推理的基准测试中保持领先（GPQA Diamond、MMLU Pro、TAU-bench），而GPT-5.3-Codex则在涉及终端和实际计算机操作的工作负载上占据优势（Terminal-Bench、OSWorld）。

编码与代理能力

虽然两个模型的终极目标都是实现自主软件工程，但它们在架构方法和能力侧重上有所不同。

Claude Opus 4.6

• 自适应思考：在4个级别的128K token预算内动态调整，根据任务复杂度扩展推理深度。
• 100万token上下文（测试版）：无需分块即可直接分析超大型代码库。
• 压缩API：支持跨会话的持久代理记忆，这对于长时间运行的任务至关重要。
• MCP生态系统：支持超过20种服务的标准化工具集成。
• 宪法护栏：旨在减少代理在复杂循环中产生偏离主题或幻觉输出的风险。

GPT-5.3-Codex

• 推理速度提升25%：相比前代GPT-5.2-Codex，在持续的代理循环中能带来显著的效率提升。
• 自引导沙箱：提供原生代码执行与验证环境。
• 深度差异：不仅能展示代码更改了什么，还能解释为何如此修改，提升了代码审查和理解的效率。
• 交互式引导：允许用户在代理任务执行中途进行重定向，而不会丢失已有的上下文。
• 降低过早完成：在测试结果不稳定或任务周期较长的场景下，减少了模型过早判断任务完成的情况。

简单来说，在实践中，Claude的优势体现在更深思熟虑、注重代码质量的生成过程以及可见的推理链上；而GPT-5.3 Codex的优势则在于当处理大规模、对速度和吞吐量要求极高的代理工作时表现更佳。

超越编码：推理与多模态

编码能力只是评估的一部分。作为通用推理引擎，它们的非编码能力同样影响着在整个工程工作流中的实用性。

Claude Opus 4.6 优势

• GPQA Diamond (77.3%)：在研究生级别的科学、工程推理问题上表现最强。
• MMLU Pro (85.1%)：在涵盖法律、伦理等多个专业领域的广泛知识测试中领先。
• GDPval-AA Elo (1606)：目前公开的经济推理最高分。
• 文档分析：对技术文档、图表等具有强大的视觉解析与摘要能力。

GPT-5.3-Codex 优势

• Terminal-Bench 2.0 (77.3%)：在终端命令、Shell脚本自动化任务上占据主导地位。
• OSWorld-Verified (64.7%)：在桌面图形用户界面（GUI）自动化任务上是当前的领导者。
• GDPval基准：在OpenAI新推出的经济推理评估中表现良好。
• 计算机使用：具备原生桌面交互的独特能力。

两者都支持图像和文档分析。总体而言，Claude倾向于生成结构更严谨、细节更丰富的文档摘要；而GPT-5.3 Codex则通过其OSWorld能力，在原生桌面自动化方面开辟了新的应用场景。

定价与可用性

维度	Claude Opus 4.6	GPT-5.3-Codex
输入定价	$5 / MTok	API定价待定
输出定价	$25 / MTok	API定价待定
提示缓存	$1.25 / MTok（75%折扣）	待定
API访问	现已可用	即将推出
消费者访问	claude.ai (Pro/Team/Enterprise)	ChatGPT (Plus/Pro/Team/Enterprise)
CLI工具	Claude Code	Codex CLI
上下文窗口	200K (1M 测试版)	400K
最大输出	128K tokens	128K tokens

Claude提供了透明的按Token计价模式，便于成本核算。OpenAI的Codex目前主要通过订阅层级提供服务，其API的详细计价方案预计将在未来几周内公布。

安全与防护方法

两家公司都在这代模型的安全性上投入巨大，但哲学和实现框架迥异。

Claude Opus 4.6 安全特性

• 宪法AI v3：在所有Claude模型中取得了最低的不对齐得分（约1.8/10）。
• ASL-3 安全协议：包含CBRN（化学、生物、放射性和核材料）评估。
• 最低过度拒绝率：在Claude模型中，对良性请求的错误拒绝率最低。
• 六项新的网络安全探测：在40项盲审排名调查中，获得了38项顶级结果。

GPT-5.3-Codex 安全特性

• 首个在“准备框架”下被分类为网络安全的模型。
• 专用系统卡：附带详细的部署理由和安全假设说明。
• Aardvark安全代理 + 网络可信访问计划。
• 1000万美元API积分：用于支持网络防御和开源安全研究。

简而言之，Anthropic通过宪法约束强调模型行为的内在对齐，而OpenAI则侧重于结构化的部署门控和生态系统级的主动防御。两种方法都代表了各自公司迄今为止最全面的安全方案。对于关心AI应用可信度的团队而言，这些特性是重要的选型参考。

应该选择哪个模型？

选择 Claude Opus 4.6 的情况：

• 学术或专业推理任务对准确性要求极高（例如GPQA、MMLU Pro类问题）。
• 需要分析大型代码库或技术文档，100万token的超长上下文能避免分块带来的信息损失。
• 组织的首要考量是宪法规约下的安全性和极低的行为不对齐风险。
• 通过“自适应思考”实现的可视化、可配置的推理深度，对于调试和理解模型决策过程有价值。

选择 GPT-5.3-Codex 的情况：

• 自动化编码代理循环需要极致速度，25%的推理速度提升在规模化应用中影响显著。
• 您的主要工作流高度依赖终端操作和计算机自动执行（例如，批量文件处理、GUI自动化）。
• 多文件代码重构任务，能从“深度差异”解释和“交互式引导”中受益。
• 您的团队已深度集成在OpenAI生态系统中（如使用GitHub Copilot、Azure OpenAI服务、ChatGPT Pro等）。

同时考虑两者的场景：

• 生产环境要求高可靠性，需要多供应商冗余和故障转移能力。
• 团队内不同的小组或项目天然倾向于不同模型的优势领域。
• 在长期绑定某个供应商之前，希望用自己真实的代码库对两个模型的输出进行A/B测试。
• 可以设计任务路由策略，将推理密集型工作发给Claude，将速度敏感型工作发给GPT-5.3 Codex。

实施建议

如果决定采用双模型策略，一个带有故障转移逻辑的简单路由配置可以提升系统可靠性。以下是一个基于任务类型进行模型路由的最小示例模式：

// config/model-routing.ts
const MODEL_CONFIG = {
  reasoning: {
    model: "claude-opus-4-6",
    fallback: "gpt-5.3-codex",
    use: "GPQA重度分析、长上下文文档",
  },
  coding: {
    model: "gpt-5.3-codex",
    fallback: "claude-opus-4-6",
    use: "代理循环、终端任务、重构",
  },
  maxRetries: 3,
  timeoutMs: 120_000,
};

迁移指南

• 从 Claude Opus 4.5 迁移：移除任何为旧版本设计的响应预填充代码（该功能在4.6中已禁用），将原有的“扩展思考”调用迁移到新的“自适应思考”预算级别，并为长时间运行的会话测试“压缩API”。
• 从 GPT-5.2-Codex 迁移：在GPT-5.3的API开放后，可将5.2版本保留为故障转移备份。预先配置好模型切换逻辑和监控面板，并在真实代码仓库上运行并行评估。
• 多模型设置：使用环境变量或功能标志来控制模型路由。跟踪记录每个模型生成的代码补丁的接受率、需要重新运行的次数以及人工审查时的编辑量，这些指标能有效衡量实际的工程效率提升。

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