ในโลกของ AI-powered coding assistants ที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว ความแตกแยกที่น่าสนใจได้ปรากฏขึ้นในหมู่เหล่านักพัฒนา แม้บทความเดิมจะชื่นชมเว็บอินเทอร์เฟซของ Claude Code ว่าเป็นเหมือน รายการสิ่งที่ต้องทำที่จัดการตัวเองได้ แต่ชุมชนนักพัฒนากลับเผยให้เห็นภาพที่ละเอียดลึกซึ้งกว่ามาก ซึ่งความชอบส่วนบุคคล รูปแบบการทำงาน และกรณีการใช้งานเฉพาะทางต่างเป็นตัวกำหนดว่า AI assistant ตัวใดจะครองตำแหน่งสูงสุด
สงครามรูปแบบการทำงาน: การทำงานร่วมกันอย่างระมัดระวัง พบ การทำให้ทำงานอัตโนมัติอย่างทะเยอทะยาน
ความแตกแยกพื้นฐานระหว่าง Claude Code และ GPT-5 Codex ดูเหมือนจะเป็นเรื่องของบุคลิกภาพและแนวทาง Claude Code ได้รับคำชมสำหรับธรรมชาติที่รอบคอบและระมัดระวัง ซึ่งทำให้ผู้พัฒนายังคงอยู่ในกระบวนการเขียนโค้ดตลอดเวลา ผู้ใช้บรรยายว่ามันมีแนวโน้มที่จะชี้แจงความตั้งใจและทำงานไปทีละขั้นเพื่อหาทางออก แนวทางนี้ตรงกับใจนักพัฒนาที่ต้องการรักษาการควบคุมและเข้าใจการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งขณะที่มันเกิดขึ้น
ในทางตรงกันข้าม GPT-5 Codex ใช้แนวทางที่ทะเยอทะยานและเป็นอัตโนมัติมากกว่า มันมักจะพุ่งไปข้างหน้าด้วยโซลูชันที่ครอบคลุม บางครั้งก็ทำการเปลี่ยนแปลงที่กว้างกว่าที่ขอไป แต่ก็มักจะส่งมอบโค้ดที่ใช้งานได้อย่างน่าประหลาดใจ ผู้ใช้หนึ่งคนจับความแตกต่างนี้ได้อย่างแม่นยำ: Claude นั้นระมัดระวังอย่างแน่นอน ส่วน Codex นั้นวิ่งไปอย่างรีบร้อนก่อนจะคุยกันมากนัก ความแตกต่างพื้นฐานในเรื่องอารมณ์นี้หมายความว่านักพัฒนากำลังเลือกระหว่างผู้ร่วมงานที่ระมัดระวัง กับลูกมือฝึกหัดที่ทะเยอทะยาน
「ประสบการณ์ของฉันกับ Codex คือมันมีแนวโน้มที่จะวิ่งไปทำสิ่งต่างๆ โดยไม่ถามคำถามให้เพียงพอหรือทำให้ฉันทราบตามตลอด ในขณะที่ Claude ดูจะระมัดระวังมากขึ้นในการชี้แจงและทำให้ฉันทราบถึงสิ่งที่มันกำลังทำ」
ความชอบในการทำงาน:
- Claude Code: มีระเบียบแบบแผน ทำงานทีละขั้นตอน คอยแจ้งข้อมูลให้นักพัฒนาทราบ
- GPT-5 Codex: ทะเยอทะยาน ครอบคลุมรอบด้าน บางครั้งทำงานอัตโนมัติมากเกินไป
- แนวทางแบบผสมผสาน: ผู้ใช้บางคนใช้ GPT-5 สำหรับการวางแผนร่วมกับ Codex/Claude สำหรับการพัฒนาจริง
ความสามารถดิบ พบ ประสบการณ์ที่กลั่นกรองแล้ว
แม้ Claude Code จะมีประสบการณ์ผู้ใช้ที่ประณีต แต่ผู้พัฒนาหลายคนรายงานว่า GPT-5 Codex แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนโค้ดดิบที่เหนือกว่า ผู้ใช้หลายคนแบ่งปันประสบการณ์ที่ Codex สร้างแอปพลิเคชันสมบูรณ์ตั้งแต่เริ่มต้นได้สำเร็จ แม้สำหรับนักพัฒนาที่มีประสบการณ์จำกัดในเทคโนโลยีเฉพาะด้าน นักพัฒนาหนึ่งคนสร้างเว็บไซต์ collaborative pixel canvas ทั้งหมดโดยใช้ React ทั้งที่ไม่มีประสบการณ์ด้าน frontend เลย โดยให้เครดิตกับ Codex ที่ทำให้สิ่งที่เคยเป็นไปไม่ได้ตอนนี้กลายเป็นสิ่งที่ทำได้
ความแตกต่างในเรื่องความแม่นยำดูเหมือนจะมีนัยสำคัญ ผู้ใช้รายงานว่า Sonnet 4.5 มักจะทำสิ่งต่างๆ ผิดพลาดเป็นประจำ ในขณะที่ GPT 5 Codex ทำทุกอย่างสำเร็จในครั้งเดียว ช่องว่างของความสามารถนี้มีมากพอที่นักพัฒนาบางคนยอมทนกับแนวทางที่ก้าวร้าวกว่าและต้นทุนที่สูงขึ้นของ Codex เพื่อความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์ที่ได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้มาพร้อมกับข้อแม้ - Codex บางครั้งก็ทำให้โซลูชันซับซ้อนเกินไปหรือทำการเปลี่ยนแปลงที่ไม่จำเป็น ซึ่งต้องมีการตรวจสอบอย่างระมัดระวัง
สมการราคาและประสิทธิภาพ
ด้านการเงินของเครื่องมือเหล่านี้เผยให้เห็นอีกชั้นหนึ่งของความซับซ้อนในการเลือกของนักพัฒนา Claude Code เปิดให้ใช้ระดับราคาที่ชัดเจนที่ 100 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งหลายคนมองว่าสมเหตุสมผลสำหรับการใช้งานระดับมืออาชีพ ในขณะที่ Codex นำเสนอตัวเลือกที่ชัดเจนกว่ามากระหว่างแผน 20 ดอลลาร์สหรัฐ ที่จำกัด กับระดับ Pro 200 ดอลลาร์สหรัฐ ที่ครอบคลุม โครงสร้างราคานี้ทำให้ผู้ที่ใช้เป็นงานอดิเรกและผู้ใช้เป็นครั้งคราวอยู่ในสถานะที่ลำบาก โดยนักพัฒนาหนึ่งคนระบุว่า 20 ดอลลาร์สหรัฐ ทำให้เขาได้เขียนโค้ดแค่วันละสัปดาห์ ซึ่งน้อยเกินไป และ 200 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อเดือนนั้นแพงเกินไปสำหรับโปรเจกต์งานอดิเรก
ปัญหาด้านประสิทธิภาพก็เป็นปัจจัยในสมการนี้เช่นกัน ผู้ใช้หลายคนรายงานปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญกับการใช้งานแบบท้องถิ่น (local implementation) ของ Claude Code รวมถึงปัญหา memory leaks การใช้ CPU สูง และปัญหาการตอบสนองเมื่อจัดการกับโปรเจกต์ขนาดใหญ่ ผู้ใช้หนึ่งคนอธิบายว่าไฟล์ JSON ของ Claude Code ของพวกเขาเติบโตเกิน 20MB ทำให้การทำงานชะงักงัน บางครั้งใช้เวลามากกว่า 15 วินาทีในการตอบสนองต่อการป้อนข้อมูลจากคีย์บอร์ด ข้อจำกัดทางเทคนิคเหล่านี้ขัดแย้งกับเว็บอินเทอร์เฟซที่ได้รับการชื่นชม และเน้นย้ำถึงความท้าทายที่กำลังดำเนินอยู่ในโครงสร้างพื้นฐานของเครื่องมือ AI
การเปรียบเทียบราคา:
- Claude Code: แพ็กเกจรายเดือนราคา $100 USD
- GPT-5 Codex: แพ็กเกจรายเดือนราคา $20 USD (แบบจำกัด) หรือ $200 USD (แบบ Pro)
- หมายเหตุ: ผู้ใช้จำนวนมากพบว่าแพ็กเกจราคา $100 USD ของ Claude เหมาะสมที่สุด ในขณะที่ราคาของ Codex บังคับให้ต้องเลือกระหว่างตัวเลือกที่ไม่เพียงพอกับตัวเลือกที่แพงเกินไป
การผสานรวมแพลตฟอร์มและรูปแบบการทำงานในอนาคต
เมื่อมองไปไกลกว่าความสามารถในปัจจุบัน นักพัฒนากำลังทดลองกับรูปแบบการทำงานใหม่ๆ ที่ใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของระบบ AI หลายระบบ ผู้ใช้บางคนใช้ GPT-5 สำหรับการเขียนข้อกำหนดเบื้องต้นและการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน จากนั้นจึงใช้ Codex หรือ Claude สำหรับงานการนำไปใช้จริง แนวทางแบบไฮบริดนี้พยายามรวมความเข้าใจบริบทที่กว้างขวางของ GPT-5 เข้ากับความสามารถในการเขียนโค้ดเฉพาะทางของโมเดลอื่นๆ
การสนทนายังเผยให้เห็นรูปแบบที่กำลังเกิดขึ้นเกี่ยวกับวิธีที่เครื่องมือเหล่านี้อาจถูกผสานรวมเข้าไปในสภาพแวดล้อมการพัฒนาระดับมืออาชีพ ความสามารถในการทำงานข้ามอุปกรณ์ต่างๆ - เริ่มงานบนมือถือและดำเนินการต่อบนเดสก์ท็อป - เป็นตัวแทนของข้อได้เปรียบที่สำคัญในรูปแบบการทำงาน กระบวนการตรวจสอบแบบ PR-based ที่ใช้โดยทั้งสองแพลตฟอร์มนั้นเข้ากันได้โดยธรรมชาติกับรูปแบบการทำงานของทีมที่มีอยู่แล้ว ชี้ให้เห็นเส้นทางสู่การนำไปใช้ในองค์กรในวงกว้างมากขึ้น
ปัญหาทางเทคนิคที่สำคัญที่มีการรายงาน:
- Claude Code: หน่วยความจำรั่ว การใช้ CPU สูง การตอบสนองช้าเมื่อทำงานกับไฟล์ JSON ขนาดใหญ่ (มากกว่า 20MB)
- GPT-5 Codex: บางครั้งทำการเปลี่ยนแปลงที่ไม่จำเป็น อาจทำให้โซลูชันซับซ้อนเกินไป
- ทั้งสองตัว: มีแนวทางที่แตกต่างกันในการผสานรวม git และการสร้าง PR
สรุป
ภูมิทัศน์ของ AI coding assistant ยังห่างไกลจากการลงตัว โดย Claude Code และ GPT-5 Codex ดึงดูดบุคลิกภาพของนักพัฒนาและกรณีการใช้งานที่แตกต่างกัน Claude Code ชนะในด้านประสบการณ์ผู้ใช้ การทำงานร่วมกันอย่างระมัดระวัง และราคาที่เข้าถึงได้ ในขณะที่ GPT-5 Codex แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการเขียนโค้ดดิบที่เหนือกว่าและการแก้ปัญหาที่ทะเยอทะยาน ดังที่นักพัฒนาหนึ่งคนสรุปได้อย่างสมบูรณ์แบบ: Claude Code ดีกว่า Codex CLI มาก แต่ GPT 5 Codex ดีกว่า Sonnet 4.5 มากเช่นกัน โซลูชันในอุดมคติสำหรับนักพัฒนาหลายคนคือการรวมอินเทอร์เฟซของ Claude เข้ากับความสามารถของ Codex - การรวมกันที่ยังไม่มีอยู่ในตอนนี้แต่เป็นตัวแทนของทิศทางที่อุตสาหกรรมกำลังมุ่งไป สิ่งที่ชัดเจนคือ AI coding assistants ได้ก้าวพ้นจากความใหม่สดไปสู่การเป็นเครื่องมือสำคัญที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างซอฟต์แวร์อย่างพื้นฐาน