顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析

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作品声明：个人观点、仅供参考

Claude Code是由Anthropic推出的一个专注于代码的大型模型，其实就是Claude系列的代码优化版。它的强项在于代码的自动补全、解释、修复和生成，并且在多语言支持与代码逻辑优化方面表现相当优秀。

Codex则是OpenAI利用GPT-3训练而成的代码专用模型，也是GitHub Copilot的核心技术。它在将自然语言转换为代码和上下文代码补全方面的适应性非常强。

这两者的环境搭建其实可以分为两大主要场景，基本上满足了99%的开发者需求：

顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析

方案一：本地或开发机直接调用官方API（推荐，99%的人选择） —— 你不需要部署模型本身，也不需要高性能的GPU或大内存。环境搭建超级简单，随时可以使用，没有兼容性的问题，强烈推荐所有开发者选择这个方案

方案二：本地部署开源替代模型（进阶，适合离线使用） —— 由于Claude Code和Codex并没有官方的开源版本可以下载，因此如果想在本地搭建一个类似Claude Code/Codex的环境，可以使用开源的替代方案来实现离线的代码能力。

一、核心前提说明

  1. Claude Code是Anthropic的闭源商业模型，没有官方的开源版本，也没有可以本地部署的模型权重文件。
  2. Codex同样属于OpenAI的闭源商业模型，从2023年起已经停止接受新用户申请API，仅存量用户可以继续使用，没有开源版本或本地部署包。
  3. 所有关于「本地部署ClaudeCode/Codex」的说法都是误导，真正可行的方式是「本地部署替代开源模型」，其功能和效果与原版非常接近。
  4. 这两个模型的核心功能包括：代码生成、补全、调试、重构、生成注释以及自然语言转代码，替代模型能够全面满足这些关键需求。
顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析

二、方案一：调用官方API环境搭建适用人群

所有开发者都能使用，无需高性能的电脑，兼容Windows/Mac/Linux等各大平台，对于新手也非常友好，轻松搭建，十分钟就能搞定，强烈推荐这个方案

核心优势

  1. 不需要自己部署模型，普通办公电脑就能运行，不必担心GPU或大内存的问题；
  2. 你调用的是官方训练好的ClaudeCode/Codex原版模型，效果完全没有折扣；
  3. 环境搭建只需「安装依赖库」和「配置API密钥」，没有复杂的设置；
  4. 支持Python、JavaScript、Java等主流开发语言，能够无缝集成到自己的项目或脚本中。

2.1 前置准备2.1.1 Claude Code准备项

  • 注册Anthropic账号：https://console.anthropic.com/
  • 登录后在控制台获取API Key（Claude系列通用，ClaudeCode不需要单独申请）
  • 账户充值：Anthropic是按调用token计费的，价格非常低（在代码场景下每1000token约为$0.001），支持信用卡和PayPal付款。

2.1.2 Codex准备项（OpenAI官方，注意存量限制）

  • Codex API已停止新用户注册，仅允许2023年前申请过OpenAI API的存量用户继续使用；
  • 存量用户可以直接使用之前的OpenAI API Key来调用Codex系列模型（code-davinci-002/code-cushman-001）；
  • 新用户无法申请Codex API，建议直接使用ClaudeCode API，体验和效果相当，甚至可能更好。

    • 轻松搭建Python环境，开始你的编程之旅

    顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析

    步骤一：安装Python环境

    首先，去下载适合你操作系统的Python 3.8版本，地址是：
    https://www.python.org/downloads/

    安装完成后，记得打开终端输入：python –version或者python3 –version来验证一下哦。

    步骤二：安装官方SDK依赖库

    接下来，打开你的终端或命令提示符，直接输入下面的pip命令，一键搞定依赖，省去繁琐的配置：

# 1. 安装Claude Code的官方SDK（最新版）
pip install anthropic --upgrade

# 2. 安装Codex的OpenAI官方SDK（兼容所有Codex接口）
pip install openai --upgrade

步骤三：最简可用调用示例

示例一：ClaudeCode API调用（推荐使用）

import anthropic
import os

# 1. 配置你的Claude API密钥（记得替换成自己的哦）
client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY") or "你的API_KEY_HERE")

# 2. 调用Claude Code的核心功能：代码生成（可以根据需求修改）
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20240620",  # 专为代码设计的最佳模型
    max_tokens=2048,
    temperature=0.2,  # 推荐在代码场景中设置为0.1-0.3，确保代码逻辑清晰
    system="你是Claude Code，顶级代码助手，只输出可运行的代码和简明注释",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一个Python的快速排序算法，附带详细注释，处理边界情况"}
    ]
)

# 3. 输出结果
print("Claude Code 生成的代码：n", response.content[0].text)

示例二：Codex API调用（供存量用户使用）

import openai
import os

# 1. 设置你的OpenAI API密钥
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY") or "你的API_KEY_HERE"

# 2. 调用Codex的核心功能：代码补全或生成
response = openai.Completion.create(
    model="code-davinci-002",  # Codex最强模型
    prompt="写一个JavaScript的防抖函数，处理高频点击，附带注释",
    max_tokens=1024,
    temperature=0.2,
    stop=None
)

# 3. 输出结果
print("Codex 生成的代码：n", response.choices[0].text)

步骤四：集成开发工具

完成API环境的搭建后，你可以直接将其集成到IDE中，实现与本地开发的无缝对接，这可是开发者们常用的方式：

  1. VS Code/WebStorm/PyCharm：安装ClaudeAI或GitHub Copilot插件，然后在插件设置中输入你的API密钥，就能在IDE中实时补全代码、右键生成代码、添加注释和调试，使用起来和原生功能一致；
  2. 所有插件都是基于官方API封装的，实际上就是在调用你搭建好的API环境，不需要额外配置。

方案二：本地部署开源平替模型

适用人群

  • 没有API密钥或无法访问外网的开发者；
  • 需要完全离线使用代码大模型的用户；
  • 有一定技术能力，且电脑配置满足要求（核心是需要GPU）；
  • 希望体验「本地无延迟」的代码补全和生成效果。

硬件最低配置要求

如果你想在本地部署代码大模型，GPU是必不可少的，虽然CPU也可以运行，但速度会非常慢（大约10秒只能出一行代码），不太推荐。以下是实测可用的配置：

  • 最低配置：NVIDIA显卡8GB VRAM（如RTX3050/4050，笔记本独显也可以），内存16GB，能运行7B参数模型，代码能力足够使用；
  • 推荐配置：NVIDIA显卡12GB+VRAM（如RTX3060/4060+），内存32GB，能运行13B参数模型，代码能力接近ClaudeCode/Codex；
  • 无NVIDIA显卡：可以用CPU和内存运行，但体验会很差，仅适合测试用途。

首选平替模型推荐

这里推荐一些2025年最新的开源模型，它们的代码能力可以与ClaudeCode/Codex相媲美，都是免费、可商用的，以下按照优先级列出：

必装模型推荐

  1. CodeLlama 7B/13B Instruct – Meta官方出品，Codex的直接替代品，是GitHub Copilot的核心，代码补全能力极强，尤其对Python/JS/Java/C++支持最佳，显存占用低，8GB显存即可流畅运行；

    2. 轻松搭建本地代码生成环境，提升开发效率

  • StarCoder2 15B – 这是HuggingFace和BigCode的联合力作，支持超过80种编程语言，生成的代码逻辑性极强，错误率非常低，特别适合处理复杂的项目。
  • DeepSeek-Coder 7B/16B – 这款模型在国内的表现非常出色，尤其擅长理解中文注释和需求，同时也能兼容英文，特别适合国内开发者，强烈建议国内用户使用。

3.2 本地部署环境搭建步骤
步骤 1：下载Ollama部署工具

  • 前往官网下载安装：https://ollama.com/
  • 支持Windows、Mac和Linux，双击安装包就能完成安装，无需额外配置，安装后会自动启动服务；
  • 检查安装是否成功：打开终端或命令行，输入ollama –version，如果显示版本号，就说明安装成功了。

步骤 2：一键下载与运行代码模型

在终端或命令行中输入以下任一命令，即可一键完成模型的下载、部署和启动，Ollama会自动处理所有依赖和显存优化，新手也能轻松上手：

# 推荐1：DeepSeek-Coder（适合中文用户，代码能力相当于Claude Code，7B版，8GB显存足够）
ollama run deepseek-coder:7b-instruct

# 推荐2：CodeLlama（Codex的替代品，官方出品，代码补全能力一流，7B版）
ollama run codellama:7b-code

# 进阶：StarCoder2（15B版，代码能力更强，需要12GB以上显存）
ollama run starcoder2:15b-instruct

步骤 3：本地模型的API调用

使用Ollama部署的模型，内置与OpenAI兼容的REST API，默认端口为11434，你可以像调用Claude或Codex那样轻松调用本地模型，几乎无需改动代码，体验就像使用「离线版ClaudeCode/Codex」：

import openai

# 设置本地模型的API地址（替换掉OpenAI官方地址）
client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",  # Ollama本地服务地址
    api_key="ollama",  # 本地调用时不需要真实密钥，随便填一个值即可
)

# 调用本地代码大模型（和Codex的调用方式完全一样，轻松替换）
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-coder:7b-instruct",  # 本地部署的模型名称
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个Java的单例模式，双重校验锁，带注释"}],
    temperature=0.2
)

print("本地代码模型生成的代码：n", response.choices[0].message.content)

步骤 4：IDE中集成离线使用

部署完成后，在VS Code或WebStorm中安装Continue或CodeLlama Extension插件，在插件的设置中输入本地API地址 http://localhost:11434/v1，这样你就可以在IDE中离线实时进行代码补全、生成和调试，体验几乎与在线的ClaudeCode/Codex完全一致，毫无延迟！

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四、选型建议

  1. 联网且有API密钥的用户 → 选择方案一：调用官方API，效果最佳，搭建最快，几乎零硬件要求，99%的开发者的首选；
  2. 无法联网或没有API密钥，需离线使用 → 选择方案二：使用Ollama部署DeepSeek-Coder或CodeLlama，代码能力足够，搭建简单，离线没有限制；
  3. 学生或新手，快速开发 → 方案一：不需要烦恼环境问题，专心编写代码；
  4. 企业开发或内网环境 → 方案二：离线部署，数据本地化，避免合规风险。

五、常见问题解答
Q1：调用Claude API时出现「API Key无效」的错误？

A：请检查API Key是否完整复制（没有空格），Anthropic的API Key以sk-ant-开头，确认账户已完成邮箱验证和充值（即使余额为0也可以试用）。

Q2：Codex API调用失败怎么办？

A：Codex已停止接受新用户注册，新用户无法使用，可以直接替换为Claude Code API，代码只需稍作调整，效果更佳。

Q3：Ollama部署模型时下载速度慢？

A：可以更换国内镜像源，在终端输入：ollama config set registry https://mirror.ollama.com，下载速度会明显提升。

Q4：运行本地模型时显存不足怎么办？

A：Ollama会自动优化显存，建议使用7B模型需要8GB显存，并关闭其他占用显存的程序（比如浏览器或游戏），就能顺利运行。

Q5：本地模型生成的代码有bug，怎么办？

A：可以调整temperature参数（建议在0.1到0.3之间），或者使用13B/16B的模型版本，这样代码的逻辑性和准确性会有很大提升。

顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析

总结

这篇指南详细介绍了如何搭建ClaudeCode/Codex的环境，下面是一些关键点：

  1. 首先要知道，ClaudeCode和Codex都是商业应用，没有官方的本地部署版本。这是最重要的提醒，避免误解；
  2. 如果可以的话，最好是调用官方API：这样搭建过程简单、效果一流，而且对硬件没有要求，适合大多数开发者；
  3. 想要离线使用的话，可以选择用Ollama来部署开源替代模型（比如DeepSeek-Coder或CodeLlama），它们的代码能力接近原版，搭建也很轻松；
  4. 这两种方案都可以和IDE集成，轻松融入日常开发中，效率立马提升。

只要按照这些步骤操作，就能顺利完成环境搭建，享受顶尖的代码大模型能力哦！

顶尖代码生成模型对决：Claude Code与OpenAI Codex的深度解析
来源：今日头条
原文标题：顶级代码大模型：Claude Code & OpenAI Codex – 今日头条
原文链接：https://www.toutiao.com/article/7589550446474166784/
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