Codex CLI vs Claude Code 2026: Stabilität vs Intelligenz — Welcher Coding-Agent gewinnt
Codex CLI vs. Claude Code 2026: Stabilität vs. Intelligenz – Welcher Coding Agent gewinnt? Zwei Coding Agents. Zwei KI Labs. Eine Frage, die sich jeder...
4/17/2026
Codex CLI vs. Claude Code 2026: Stabilität vs. Intelligenz – Welcher Coding-Agent gewinnt?
Zwei Coding-Agents. Zwei KI-Labs. Eine Frage, die sich jeder Entwickler im Jahr 2026 stellt: Soll ich OpenAIs Codex CLI oder Anthropics Claude Code verwenden?
Beide laufen in deinem Terminal. Beide lesen deine Codebase, schreiben Code, führen Befehle aus und arbeiten iterativ an Aufgaben. Beide haben leidenschaftliche Communitys, die schwören, sie hätten „den Einen“ gefunden.
Aber nach Monaten, in denen ich beide in echten Projekten eingesetzt habe – keine Spielzeug-Demos, keine „Bau mir eine To-do-App“-Benchmarks – sind die Unterschiede deutlich.
Dies ist keine Feature-Checkliste. Es ist ein praktischer Vergleich, der auf dem basiert, was wirklich zählt, wenn du Code auslieferst: Stabilität, Intelligenz, Kosten, Workflow-Integration und die Dinge, die sich erst nach Wochen täglicher Nutzung zeigen.
Die 30-Sekunden-Zusammenfassung
Codex CLI ist der Agent, dem du die Ausführung anvertraust. Er tut, was du von ihm verlangst, erzeugt saubere Diffs und weicht selten vom Plan ab. Er ist schnell, berechenbar und in deinem ChatGPT-Abonnement enthalten.
Claude Code ist der Agent, dem du das Denken anvertraust. Er denkt tiefer über Architektur nach, erinnert sich an die Konventionen deines Projekts und liefert aufschlussreichere Code-Reviews. Aber er kostet mehr und schweift bei langen Aufgaben gelegentlich ab.
Der Konsens der Community (von Reddit, X und Entwicklerforen): Power-User wählen nicht nur einen. Sie verwenden Codex für die Ausführung und Claude Code für das logische Denken. Mehr dazu später.
Installation & Setup: Beide sind einfach, Codex ist schneller
Codex CLI
# Ein Befehl, fertig
npm install -g @openai/codex
# Oder: brew install --cask codex
# Ausführen und mit deinem ChatGPT-Konto anmelden
codex
Codex ist ein Rust-Binary (~15 MB). Kein Python, kein Docker, keine Laufzeitabhängigkeiten. Es wird auch als eigenständiges Binary geliefert, das du von GitHub Releases herunterladen kannst – nützlich für CI-Runner oder abgesicherte Umgebungen.
Plattformen: macOS 12+, Ubuntu 20.04+, Windows 11 über WSL2. Mindestens 4 GB RAM, 8 GB empfohlen.
Claude Code
# Installation über npm
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# Ausführen und mit API-Key authentifizieren
claude
Claude Code ist Node.js-basiert, du benötigst also eine installierte Node-Runtime. Für die meisten Entwickler keine große Sache, aber es ist eine Abhängigkeit mehr im Vergleich zum abhängigkeitsfreien Binary von Codex.
Urteil: Codex gewinnt bei der Einfachheit der Installation. Claude Code ist in Ordnung, wenn du bereits Node hast.
Authentifizierung & Preise: Hier wird es interessant
Codex CLI
- ChatGPT-Kontologin (empfohlen): Dein bestehender Plus- (20 $/Monat), Pro- (200 $/Monat), Business-, Edu- oder Enterprise-Plan beinhaltet Codex. Keine separate Abrechnung.
- API-Key: Bezahlung pro Token, wenn du das bevorzugst.
Für ChatGPT Pro-Abonnenten ist Codex praktisch unbegrenzt und kostenlos. Kein Zähler-Stress, keine überraschenden Rechnungen.
Claude Code
- API-Key: Abrechnung pro Token über die API von Anthropic. Sonnet ist günstiger, Opus ist teuer.
- Claude Max-Abonnement: 100 $/Monat oder 200 $/Monat Stufen mit Nutzungsobergrenzen.
Der Kostenunterschied ist real. Ein intensiver Tag mit Claude Code und Opus kann leicht 10-20 $ an API-Credits verbrauchen. Codex mit einem Pro-Plan? 0 $ extra, egal wie viel du es nutzt.
Reddit-Signal: Mehrere Posts heben die Kostenangst hervor. „Warum ich aufgehört habe, viel Geld für Claude Code und Codex zu bezahlen“ ist einer davon. Ein anderer – „Ich habe ein Tool gecodet, das meine Claude-Code-Nutzung verfolgt“ (781 Upvotes, r/vibecoding) – zeigt, dass Entwickler buchstäblich Überwachungstools bauen, nur um zu verstehen, was Claude Code sie kostet. Wenn Nutzer Dashboards bauen, um deine Preise zu verfolgen, ist das ein Signal.
Urteil: Codex gewinnt bei den Kosten für ChatGPT-Abonnenten. Das Pro-Token-Modell von Claude Code trifft Power-User hart.
Stabilität: Der größte Unterschied
Hier setzt sich Codex entscheidend ab, und das ist der Grund, warum viele Entwickler (einschließlich des Autors) ihren täglichen Workflow auf Codex umgestellt haben.
Codex: Berechenbar zuverlässig
Codex erzeugt Diffs, die sich sauber anwenden lassen. Er halluziniert keine Dateipfade. Er behauptet nicht „Ich habe die Änderungen vorgenommen“, wenn sich tatsächlich nichts geändert hat. Wenn du ihm eine Aufgabe gibst, liest er die relevanten Dateien, nimmt die Änderungen vor und hört auf. Das Rust-TUI zeigt dir syntaxhervorgehobene Diffs, bevor etwas angewendet wird – du weißt immer, was gleich passieren wird.
Bei längeren Aufgaben (Refactors über mehrere Dateien, Aktualisierungen von Test-Suiten) bleibt Codex auf Kurs. Er verliert nicht auf halbem Weg den Kontext und fängt an, sich zu wiederholen.
Claude Code: Brillant, aber inkonsistent
Das beste Ergebnis von Claude Code ist wirklich besser als das beste Ergebnis von Codex. Wenn er in Form ist, erzeugt er elegante Lösungen mit durchdachten Kommentaren und findet Edge Cases, die du nicht erwähnt hast. Aber er hat ein Drift-Problem.
Bei längeren Sessions neigt Claude Code dazu:
- Den Überblick darüber zu verlieren, was er bereits geändert hat
- Patches zu erstellen, die mit seinen eigenen früheren Bearbeitungen in Konflikt stehen
- Arbeit zu wiederholen, die er bereits erledigt hat
- Gelegentlich Dateipfade oder Import-Anweisungen zu halluzinieren
Auf Reddit im r/ChatGPTPro hat ein Post mit dem Titel „Habe heute nach dem Drop von GPT-5.4 ein Muster bemerkt“ (39 Upvotes, 34 Kommentare) dies auf den Punkt gebracht: Nutzer berichten durchweg, dass Codex „das Ding einfach macht“, während Claude Code bei komplexen Aufgaben mehr Babysitting erfordert.
Allerdings sind nicht alle einer Meinung. Ein sehr detaillierter Beitrag von einem Staff Software Engineer – „Der Staff-SWE-Guide zum Vibe-Coding“ (226 Upvotes auf r/vibecoding) – bietet eine andere Perspektive: „Codex: Kommt Claude Code zu etwa 90 % nahe, wird aber schneller dümmer, wenn der Kontext voll ist.“ Ihr Team nutzt beide in einem adversarial Review Setup: „Claude / Codex arbeiten an einem Feature und überprüfen sich gegenseitig in adversarial Reviews. In 6 Monaten hatten wir keinen einzigen Produktionsausfall.“ Die Quintessenz: Codex ist bei kurzen Aufgaben berechenbarer, aber Claude Code kommt mit Sessions mit langem Kontext besser zurecht – das Gegenteil von dem, was man vielleicht erwarten würde.
Urteil: Codex für Zuverlässigkeit. Claude Code für Spitzenintelligenz – wenn du bereit bist, zu beaufsichtigen.
Intelligenz & logisches Denken: Die Stärke von Claude Code
Architektur- und Designentscheidungen
Wenn du einen Agenten brauchst, der darüber nachdenkt, warum Code auf eine bestimmte Weise strukturiert ist – nicht nur, was zu ändern ist – ist Claude Code (besonders mit Opus) merklich besser. Er versteht Design-Patterns, identifiziert Technical Debt und schlägt Refactors vor, die die langfristige Wartbarkeit berücksichtigen.
Codex ist kompetent im logischen Denken, aber er ist mehr ein Ausführender. Er wird das, was du verlangst, korrekt ausführen, aber er wird weniger wahrscheinlich mit „eigentlich solltest du das umstrukturieren, weil…“ widersprechen.
Code Review
Claude Code erstellt nuanciertere Code-Reviews. Er findet subtile Logikfehler, identifiziert nicht behandelte Edge Cases und erklärt, warum etwas problematisch ist – nicht nur, dass es so ist. Der eingebaute Code-Review-Befehl von Codex ist nützlich, aber oberflächlicher.
Komplexes Debugging
Bei der Nachverfolgung von mehrschichtigen Bugs (ein Frontend-Problem, verursacht durch eine Backend-Race-Condition, die durch eine Datenbankmigration ausgelöst wurde) ist die Argumentationskette von Claude Code gründlicher. Codex neigt dazu, das Symptom zu beheben; Claude neigt dazu, die Wurzel des Problems zu finden.
Urteil: Claude Code zum Denken. Codex zum Machen.
Gedächtnis: Das Killer-Feature von Claude Code
Dies ist der größte strukturelle Vorteil von Claude Code.
Claude Code: CLAUDE.md
Claude Code liest eine CLAUDE.md-Datei im Stammverzeichnis deines Projekts. Dort legst du deine Konventionen, Vorlieben und den Projektkontext ab, und Claude erinnert sich sitzungsübergreifend daran. Mit der Zeit baut er ein Modell davon auf, wie du arbeitest.
# CLAUDE.md
- Use TypeScript strict mode
- Prefer Zod for validation, not Joi
- Tests go in __tests__/ next to source files
- Use pnpm, not npm
- Error messages should be user-facing (no stack traces in responses)
Dies verstärkt sich. Nach einer Woche kennt Claude Code dein Projekt genau. Nach einem Monat fühlt er sich wie ein Teammitglied an.
Codex CLI: Kein Gedächtnis
Jede Codex-Sitzung beginnt komplett neu. Er weiß nicht, was du gestern gemacht hast. Er kennt deine Vorlieben nicht. Er liest jedes Mal deine Codebase, was gut für die Genauigkeit ist, aber bedeutet, dass du Konventionen ständig neu erklärst.
Die Community hat diese Lücke bemerkt. Ein Open-Source-Memory-Plugin für Codex CLI bekam 14 Upvotes auf r/OpenAI – ein klarer Bedarf für eine Funktion, die nativ noch nicht existiert.
Urteil: Claude Code gewinnt entscheidend. Das Gedächtnis ist ein Game-Changer für langfristige Projekte.
Features: Direkter Vergleich
| Feature | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| Runtime | Rust-Binary (~15 MB) | Node.js |
| Open source | Ja (Apache-2.0) | Nein |
| Models | GPT-5.4, GPT-5.3-Codex | Claude Sonnet, Opus |
| Auth | ChatGPT-Konto oder API-Key | API-Key oder Claude-Abonnement |
| Memory | Keines (Community-Plugin existiert) | CLAUDE.md (auf Projektebene) |
| Subagents | Ja (native parallele Aufgaben) | Ja (über Tool-Nutzung) |
| Image input | Ja | Ja |
| Web search | Ja (eingebaut) | Nein (benötigt MCP-Server) |
| MCP support | Ja | Ja |
| Code review | Eingebauter /review-Befehl | Manueller Prompt |
| CI/scripting | codex exec (nicht-interaktiv) | claude -p (Pipe-Modus) |
| Approval modes | 3 Stufen (suggest/auto-edit/full-auto) | 3 Stufen (ask/auto-edit/yolo) |
| Cloud tasks | Ja (Codex Cloud) | Nein |
| Pricing | In ChatGPT-Plan enthalten | Pro-Token oder Abo-Obergrenzen |
| Stability | Hoch (Konsens der Community) | Variabel bei langen Sessions |
| Reasoning depth | Gut | Exzellent |
Features, die Codex hat und Claude Code nicht
- Eingebaute Websuche: Codex kann mitten in einer Aufgabe im Web nach Dokumentation, API-Referenzen oder Fehlermeldungen suchen. Claude Code benötigt dafür einen MCP-Server.
- Codex Cloud-Aufgaben: Starte Aufgaben in Cloud-Sandboxes und wende die resultierenden Diffs lokal an. Nützlich für rechenintensive oder isolierte Umgebungen.
- Native Subagents: Starte parallele Worker für mehrteilige Aufgaben. Claude Code kann das auch, aber es ist weniger streamlined.
Features, die Claude Code hat und Codex nicht
- Sitzungsübergreifendes Gedächtnis: CLAUDE.md ist wirklich transformativ für langfristige Projekte.
- Tieferes logisches Denken: Analyse auf Opus-Niveau für Architektur- und Designentscheidungen.
- Erweitertes Denken: Claude kann sichtbar „nachdenken“, bevor er handelt, und zeigt seine Argumentationskette. Codex hat Argumentationsstufen, aber sie sind weniger transparent.
Genehmigungsmodi: Beide nehmen Sicherheit ernst
Codex CLI
codex # suggest-Modus (Standard) – fragt vor jeder Änderung
codex --approval-mode auto-edit # bearbeitet Dateien automatisch, fragt vor Befehlen
codex --approval-mode full-auto # volle Autonomie – sei hier vorsichtig
Claude Code
claude # normaler Modus – fragt vor Änderungen
claude --auto-edit # bearbeitet automatisch, fragt vor Befehlen
claude --dangerously-skip-permissions # YOLO-Modus
Beide haben drei Stufen. Beide haben standardmäßig den sichersten Modus. Beide lassen dich eskalieren, wenn du der Aufgabe vertraust. Die Benennung ist unterschiedlich, aber das Verhalten ist gleichwertig.
Sicherheitshinweis für Codex: Anfang 2026 wurde eine kritische Command-Injection-Schwachstelle entdeckt – nicht bereinigte Git-Branch-Namen konnten GitHub-OAuth-Token stehlen. Sie wurde schnell gepatcht, aber es ist eine Erinnerung daran, deine Tools auf dem neuesten Stand zu halten, besonders im full-auto-Modus bei nicht vertrauenswürdigen Repos.
Die Multi-Agenten-Realität: Warum Power-User beide verwenden
Ein Beitrag mit vielen Upvotes (40 Votes, 14 Kommentare) auf r/ChatGPTPro – „Ich habe aufgehört, nur GPT-5.4 zu verwenden. Jetzt arbeitet es neben Claude Code und Gemini in derselben IDE“ – enthüllt, was in der Praxis wirklich passiert.
Entwickler wählen nicht einen Agenten aus. Sie spezialisieren sich:
- Codex zum Ausführen: Bugfixes, Schreiben von Tests, Refactors, Migrationen, CI-Scripting
- Claude Code zum Denken: Architektur-Reviews, komplexes Debugging, Designentscheidungen, Code-Review
- Gemini für Geschwindigkeit: schnelle Fragen, Nachschlagen in der Doku, schnelle Iteration
Der Staff-SWE-Guide bringt es am besten auf den Punkt: Ihr Team führt Claude und Codex in einem adversarial Review Loop aus – einer schreibt das Feature, der andere überprüft es. „Ob du es glaubst oder nicht, in 6 Monaten hatten wir keinen einzigen Produktionsausfall oder Datenvorfall.“ Das liegt nicht daran, dass einer der Agenten perfekt ist. Es liegt daran, dass zwei unvollkommene Agenten, die sich gegenseitig Fehler aufzeigen, besser sind als ein Agent, der alleine arbeitet.
Ein weiterer Datenpunkt: „Ich habe meine Token-Nutzung in Claude Code um das 178-fache reduziert“ (159 Upvotes) zeigt, dass das Kostenproblem von Claude Code mit dem richtigen Workflow lösbar ist – aber es erfordert Anstrengungen, über die Codex-Nutzer nie nachdenken müssen.
Das „Kontext-Silo“-Problem (verschiedene Agenten teilen kein Gedächtnis) ist real – ein anderer Reddit-Thread mit 12 Votes und 5 Kommentaren diskutiert genau diesen Schmerzpunkt. Aber der Konsens ist, dass Spezialisierung eine Einheitslösung schlägt.
Projekte wie Maestro (eine 22-Agenten-Orchestrierungsplattform, die als natives Codex-Plugin geliefert wird) versuchen, das Koordinationsproblem zu lösen. Von der Community erstellte Memory-Plugins und gemeinsam genutzte Wissensdatenbanken („Habe ein gemeinsames Gehirn für GPT + Claude + Gemini gebaut“ – 12 Upvotes) zeigen, dass das Ökosystem aktiv daran arbeitet.
Echte Nachteile: Codex-Edition
1. OpenAI Lock-In
Codex funktioniert nur mit OpenAI-Modellen. Kein Claude, kein Gemini, keine lokalen Modelle. Wenn OpenAI einen Ausfall hat oder die Preise ändert, steckst du fest.
2. Kein Gedächtnis
Jede Sitzung beginnt von neuem. Bei langfristigen Projekten bedeutet dies, den Kontext immer wieder neu zu erklären. Die Community-Memory-Plugins helfen, sind aber nicht nativ.
3. Windows ist zweitklassig
Nur WSL2. Keine native Windows-Unterstützung. Wenn dein Team Windows-Entwickler hat, die kein WSL verwenden, ist Codex keine Option.
4. Geschlossen für externe Beiträge
Obwohl es Open Source (Apache-2.0) ist, akzeptiert Codex keine unaufgeforderten Pull-Requests. Bugfixes hängen vollständig von der Priorisierung durch OpenAI ab.
5. Sicherheitsbilanz
Die Sicherheitslücke mit dem Diebstahl von OAuth-Token (gepatcht) zeigt, dass auch gut finanzierte Open-Source-Projekte Sicherheitslücken aufweisen. Halte es aktuell.
Echte Nachteile: Claude-Code-Edition
1. Die Kosten summieren sich schnell
Die Abrechnung pro Token mit Opus wird schnell teuer. Eine intensive Refactoring-Session kann 10-20 $ kosten. Die Abo-Obergrenzen bei Claude Max bedeuten, dass du mitten in einer Aufgabe an Limits stoßen könntest. „Ich habe Claude Code für 200 $ gekauft, damit du es nicht tun musst“ (105 Upvotes auf r/vibecoding) ist ein echter Post-Titel – und die Tatsache, dass er bei Hunderten von Entwicklern Anklang fand, sagt einiges aus. Der Staff-SWE-Guide widerspricht dem: „Der Max-Plan ist normalerweise ausreichend, wenn man ihn gut nutzt; jeder, der dir erzählt, dass du 5.000 $ pro Monat für Credits ausgeben musst, lügt.“ Die Wahrheit liegt irgendwo dazwischen – es hängt von deiner Workflow-Disziplin ab.
2. Session-Drift
Bei längeren Aufgaben verliert Claude Code an Kohärenz. Er wiederholt Arbeit, erzeugt widersprüchliche Patches und halluziniert gelegentlich. Du musst ihn aktiver überwachen als Codex.
3. Keine eingebaute Websuche
Claude Code kann nicht nativ im Web suchen. Du musst einen MCP-Server für den Webzugriff einrichten, was die Komplexität erhöht.
4. Nicht Open Source – aber wir haben den Code trotzdem gesehen
Claude Code ist Closed Source. Du kannst ihn nicht inspizieren, nicht selbst hosten, nicht forken. Außer... Anfang 2026 wurde der vollständige TypeScript-Sourcecode (~1.884 Dateien) versehentlich durch eine Source-Map-Datei geleakt, die im npm-Registry verblieben war. Der Leak (4.000 Upvotes auf r/LocalLLaMA, 958 auf r/vibecoding) enthüllte 35 versteckte Feature-Flags, über 120 undokumentierte Umgebungsvariablen und 26 interne Slash-Befehle. Zu den bemerkenswerten unveröffentlichten Features gehören KAIROS (persistentes Gedächtnis mit nächtlicher „Traum“-Konsolidierung), ULTRAPLAN (30-minütige Remote-Planungssitzungen), Coordinator Mode (parallele Worker-Agenten) und Daemon Mode (Hintergrund-tmux-Session-Management). Das USER_TYPE=ant-Flag schaltet alles für Anthropic-Mitarbeiter frei. Dieser Leak ist faszinierend, weil er zeigt, dass die Roadmap von Claude Code ehrgeizig ist – viele der Features, die Codex fehlen (Gedächtnis, Orchestrierung, Daemon-Modus), sind in Claude Code bereits eingebaut, aber noch nicht veröffentlicht.
5. Node.js-Abhängigkeit
Benötigt eine Node-Runtime. Eine kleine Unannehmlichkeit, aber es ist eine weitere Sache, die auf CI-Runnern und neuen Maschinen verwaltet werden muss.
Community-Ökosystem
Codex CLI
- codex-cli-best-practice: Von der Community gepflegter Guide, die Anlaufstelle für neue Benutzer
- Memory-Plugins: Mehrere Open-Source-Projekte, die die größte Feature-Lücke füllen
- Maestro v1.6.1: 22-Agenten-Orchestrierung als natives Plugin
- 1 Mio. $ Open Source Fund: Zuschüsse von bis zu 25.000 $ in API-Credits für Projekte, die Codex nutzen
- Sprachbenachrichtigungen: Von der Community erstellte Integrationen, da Codex keinen Messaging-Gateway hat
Claude Code
- CLAUDE.md-Ökosystem: Geteilte Vorlagen und Konventionen über Teams hinweg
- MCP-Server-Ökosystem: Wachsende Bibliothek von Tool-Integrationen
- Claude Code Hooks: Benutzerdefinierte Automatisierungs-Trigger
- Aktive Entwicklung durch Anthropic: Häufige Updates und neue Features
Beide Ökosysteme sind gesund. Das von Codex ist eher basisdemokratisch (Community-Plugins füllen Lücken). Das von Claude Code ist eher Top-Down (Anthropic baut Features direkt ein).
Kurzanleitung: Wann du was verwenden solltest
| Aufgabe | Codex verwenden | Claude Code verwenden |
|---|---|---|
| Bugfixes | ✅ Schnell, zuverlässig | Overkill |
| Tests schreiben | ✅ Vorhersehbares Ergebnis | Okay, aber langsamer |
| Multi-file refactor | ✅ Bleibt auf Kurs | ⚠️ Kann abdriften |
| Architektur-Review | Gut genug | ✅ Viel tiefere Analyse |
| Code review | Eingebauter Befehl | ✅ Nuancierteres Feedback |
| Komplexes Debugging | Behebt Symptome | ✅ Findet Ursachen |
| CI/CD-Scripting | ✅ codex exec | claude -p funktioniert auch |
| Langzeitprojekt | ⚠️ Kein Gedächtnis | ✅ CLAUDE.md verstärkt sich |
| Kostenbewusste Arbeit | ✅ Kostenlos im Pro-Plan | ⚠️ Pro-Token summiert sich |
| Nicht vertrauenswürdige Codebase | ✅ Sandbox + Genehmigung | ✅ Genehmigungsmodi |
Fazit
Codex CLI ist der Coding-Agent für Entwickler, die Zuverlässigkeit schätzen. Er tut, was du von ihm verlangst, erzeugt saubere Diffs und verschwendet nicht deine Zeit. Das Rust-Binary ist schnell, das ChatGPT-Abonnementmodell ist erschwinglich und die Genehmigungsmodi sorgen für deine Sicherheit. Seine Schwäche ist, dass er nicht lernt – jede Sitzung ist ein unbeschriebenes Blatt.
Claude Code ist der Coding-Agent für Entwickler, die Intelligenz schätzen. Er denkt tiefgründig, erinnert sich an deine Konventionen und findet Dinge, die andere Agenten übersehen. Seine Schwäche ist die Konsistenz – an guten Tagen ist er brillant und an schlechten frustrierend, und die Kosten summieren sich.
Die eigentliche Antwort: Nutze beide. Codex für die 80 % der Aufgaben, die eine zuverlässige Ausführung erfordern. Claude Code für die 20 %, die tiefes Nachdenken erfordern. Die Community konvergiert bereits auf dieses Muster, und die Tools, um Multi-Agenten-Workflows nahtlos zu gestalten, werden schnell besser.
Der beste Coding-Agent im Jahr 2026 ist nicht Codex oder Claude Code. Es ist das Wissen, wann man welchen einsetzt.
Links:
- Codex CLI: github.com/openai/codex | developers.openai.com/codex
- Claude Code: docs.anthropic.com/claude-code
- Codex Open Source Fund: openai.com/form/codex-open-source-fund