Claude Code vs. Codex im großen Praxistest

Räumen wir zuerst mit dem größten Missverständnis auf. OpenAI Codex ist kein reiner Cloud-Agent. Die Codex CLI arbeitet lokal in deinem Repository, liest und ändert lokale Dateien und führt die auf deinem Rechner installierten Werkzeuge aus.

Genau daran scheitern viele Vergleiche. Sie werfen Codex CLI, Codex Cloud und die ChatGPT-Desktop-App in einen Topf, obwohl das drei verschiedene Produkte sind. Für diesen Artikel habe ich deshalb beide CLI-Tools auf demselben Mac installiert und praktisch getestet, statt nur Feature-Listen abzugleichen.

1. Vier Produkte, die du getrennt betrachten musst

Ein fairer Vergleich beginnt mit der richtigen Produktgrenze. Es geht nicht um „lokal gegen Cloud“, sondern um vier Oberflächen.

Claude Code CLI

Wo läuft die Arbeit?

Lokales Repository, optional echter Cloud-Start

Stärke

Terminal, Skripte, CI, Remote Control

Codex CLI

Wo läuft die Arbeit?

Lokales Repository, optional Cloud-Unterbefehle

Stärke

Terminal, codex exec, Review, Automatisierung

Claude-Desktop-App, Code-Tab

Wo läuft die Arbeit?

Local, Cloud, SSH oder WSL

Stärke

GUI, parallele Sessions, Worktrees, Vorschau

ChatGPT-Desktop-App, Codex-Modus

Wo läuft die Arbeit?

Local, Worktree oder Cloud

Stärke

GUI, parallele Threads, Diff, Terminal, Browser

Produkt	Wo läuft die Arbeit?	Stärke
Claude Code CLI	Lokales Repository, optional echter Cloud-Start	Terminal, Skripte, CI, Remote Control
Codex CLI	Lokales Repository, optional Cloud-Unterbefehle	Terminal, codex exec, Review, Automatisierung
Claude-Desktop-App, Code-Tab	Local, Cloud, SSH oder WSL	GUI, parallele Sessions, Worktrees, Vorschau
ChatGPT-Desktop-App, Codex-Modus	Local, Worktree oder Cloud	GUI, parallele Threads, Diff, Terminal, Browser

Wie gefragt die Werkzeuge sind, zeigt der Beliebtheitsindex von gradually.ai. Codex CLI und die Codex-App stehen dort getrennt, Claude Code zählt als ein Produkt mit allen Oberflächen. Er fasst Google-Suchvolumen, Nutzungsdaten wie Downloads und Installationen sowie Nennungen in Nachrichten zu einem Wert von 0 bis 100 zusammen.

Beliebtheitsindex von 0 bis 100, höher ist beliebter · Stand 15. November 2026

Claude Code

94

Codex CLI

85

Codex app

72

Quelle: Gradually Beliebtheitsindex

PNG|SVG

CC BY 4.0

gradually.ai

2. So habe ich getestet

Der Praxistest lief am 24. August 2026 auf einem Apple-Silicon-Mac mit macOS 26.6.2 und 128 GB Arbeitsspeicher. Installiert waren Claude Code CLI 2.1.234, Claude Desktop 1.34493.1 mit gebündeltem Claude Code 2.1.237, Codex CLI 0.149.0-alpha.4.1 und ChatGPT Desktop 26.818.41509.

Für den CLI-Test habe ich zweimal dieselbe kleine JavaScript-Anwendung kopiert. Ein Duration-Parser enthielt zwei Fehler, sechs Tests deckten sie ab und zwei Tests waren anfangs rot. Beide Agenten bekamen denselben Auftrag. Sie durften Quellcode ändern und Tests ausführen, aber weder Tests bearbeiten noch Pakete installieren oder Commits anlegen.

Find and fix the bug in this repository.
Run the tests and keep the change minimal.
Do not install dependencies, edit tests, or commit.

Beide fanden die richtige Ursache, änderten ausschließlich die Quelldatei und brachten alle 6/6 Tests zum Laufen. Codex war in diesem Lauf schneller. Allerdings lief Fable 5 mit High Reasoning, Sol ohne Reasoning.

3. CLI gegen CLI

Die Codex CLI arbeitet lokal, so steht es auch in der offiziellen CLI-Dokumentation von OpenAI. Sie untersucht Dateien, ändert sie und führt lokal installierte Werkzeuge aus. Claude Code macht dasselbe. Unterschiede zeigen sich bei Bedienung, Automatisierung und Sicherheitsmodell.

Spalten:Claude CodeOpenAI Codex

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Feature	Claude Code	OpenAI Codex
Grundlagen(6 Einträge)
Hersteller	Anthropic	OpenAI
Erstveröffentlichung	Februar 2025	April 2025
Open Source	Nein	Apache 2.0
Primäre Schnittstelle	Terminal (CLI)	Terminal (CLI)
Installation	Native installer, Homebrew, WinGet	Homebrew, npm, system packages
Betriebssysteme	Mac/Linux/Win	Mac/Linux/Win
Preise & Limits(6 Einträge)
Basispreis	$20/mo (Pro)	$20/mo (Plus)
Premium-Tarif	$100-200/mo (Max)	$100-200/mo (Pro)
Free Tier	Nein	Limited
API Input-Kosten	$1-10/1M	$0.20-5/1M
API Output-Kosten	$5-50/1M	$1.20-30/1M
Prompt Caching	Ja	Ja
Modelle & Kontext(9 Einträge)
Standardauswahl	Claude Opus 5 (1M)	gpt-5.6-sol
Höchste Fähigkeit	Claude Fable 5 (best)	gpt-5.6-sol
Schnelles Modell	Claude Haiku 4.5	gpt-5.6-luna
Preview-Modell	Nein	gpt-5.3-codex-spark
Modellauswahl	/model	/model
Kontext der Standardauswahl	1M (Fable/Opus/Sonnet)	1.05M (GPT-5.6)
Max Kontext	1M Token	1.05M Token
Output-Limit	128K Token	128K Token
Reasoning-Modus	Effort / adaptive	Low-Max
Standards & Konfiguration(5 Einträge)
Config-Datei	CLAUDE.md	AGENTS.md
MCP-Support	Voll	Voll
Skills/Plugins	Skills/Plugins	Skills/Plugins
Custom Instructions	Rules & settings	Rules & settings
Projekt-Kontext	Automatisch	Automatisch
Integration & Oberflächen(8 Einträge)
Git-Integration	Git + worktrees	Git + worktrees
VS Code	Extension	Extension
JetBrains IDEs	Plugin	Terminal
Cursor Support	VS Code-compatible	VS Code-compatible
Neovim	Terminal	Terminal
Desktop-App	Separate Claude app	Inside ChatGPT app
Web/Cloud	Separate cloud workflow	Separate cloud workflow
API-Zugang	Voll	Voll
Features & Fähigkeiten(11 Einträge)
Datei-Operationen	Lesen/Schreiben	Lesen/Schreiben
Shell-Befehle	Local shell	Local shell
Code-Generierung	Ja	Ja
Refactoring	Ja	Ja
Debugging	Ja	Ja
Test-Generierung	Ja	Ja
Code Review	/review	codex review
Dokumentation	Ja	Ja
Bild-Input	Screenshots	Vision
Web-Suche	Ja	Ja
Codebase-Analyse	Voll	Voll
Autonomie & Agenten(8 Einträge)
Autonomes Arbeiten	Ja	Ja
Subagents	Nativ	Nativ
Parallele Agents	Ja	Ja
Task-Planung	Automatisch	Automatisch
Checkpoints	Rewind	Undo / Git diff
Kontext-Kompression	/compact	Automatic
Session-Fortführung	-c / -r	resume
Headless/Batch	-p Flag	codex exec
Sicherheit & Datenschutz(4 Einträge)
Lokale Ausführung	Ja	Ja
Permissions-System	Tools + OS sandbox	OS sandbox + approvals
Enterprise-Optionen	Ja	Enterprise
Daten-Training	Plan-dependent	Plan-dependent
Praxistest & Releases(3 Einträge)
Lokaler Kontrolltest	6/6 tests	6/6 tests
Dauer im Kontrolltest	83.50 s (Fable 5, High)	36.12 s (Sol, None)
Stabile Releases in 90 Tagen	78	29

Positiv

Eingeschränkt

Nicht verfügbar

Besonderheit

Quellen: Claude-Code-Dokumentation+ 1 weitere

PNG|SVG

CC BY 4.0

gradually.ai

3.1 Interaktive Bedienung

Claude Code fühlt sich wie eine sehr dichte Terminal-Anwendung an. Slash-Commands steuern Modelle, Berechtigungen, Kontext, Worktrees, Agenten, Remote Control und zahlreiche Komfortfunktionen. Die Oberfläche zeigt Plan, Tool-Aufrufe und Rückfragen klar, kann bei engen Berechtigungen aber viele Bestätigungen verlangen.

Codex ist ebenfalls interaktiv, trennt aber mehr Funktionen in echte Unterbefehle. codex exec ist für nicht interaktive Läufe gedacht, codex review für Reviews und codex app öffnet die Desktop-App. Für Skripte und CI ist diese Struktur leicht nachvollziehbar.

# Claude Code lokal und interaktiv
claude

# Claude Code nicht interaktiv
claude -p "Run the tests and explain every failure" --output-format json

# Codex lokal und interaktiv
codex

# Codex nicht interaktiv
codex exec "Run the tests and explain every failure"

3.2 Sandbox und Berechtigungen

Claude trennt Tool-Berechtigungen und Betriebssystem-Sandbox. Regeln können einzelne Tools und Befehle erlauben oder sperren. Hooks ergänzen eigene Prüfungen. Die Sandbox begrenzt anschließend die Prozesse, die ein freigegebener Shell-Befehl startet. Unter nativem Windows steht diese Sandbox laut Anthropic nicht zur Verfügung, unter WSL2 schon.

Codex dokumentiert drei Sandboxstufen. read-only erlaubt nur Lesen, workspace-write zusätzlich Änderungen im Arbeitsbereich und danger-full-access hebt die Begrenzung auf. Davon getrennt entscheidet die Approval Policy, wann der Agent nachfragen muss. Die Kombination aus workspace-write und on-request ist für normale lokale Arbeit ein sinnvoller Ausgangspunkt.

3.3 Erweiterbarkeit und Projektregeln

Beide unterstützen MCP, Skills, Hooks, Subagents, Projektanweisungen und Bild-Input. Claude liest typischerweise CLAUDE.md, Codex AGENTS.md. Bei Codex teilen CLI, Desktop-App und IDE die config.toml. Claude teilt Einstellungen, Skills, Hooks und MCP zwischen CLI und Code-Tab.

Der wichtige Unterschied bei parallelen Agenten ist nicht „Claude lokal, Codex Cloud“. Beide können lokal Subagents starten. Beide haben zusätzlich Cloud-Workflows. Subagents verbrauchen bei beiden zusätzliche Tokens und sollten deshalb bewusst eingesetzt werden.

4. Desktop-App gegen Desktop-App

Auch bei den Desktop-Apps geht oft einiges durcheinander. Die „Codex Desktop-App“ ist heute der Codex-Modus in der ChatGPT-App. Claude Code steckt im Code-Tab der Claude-App. Beide sind eigenständige grafische Arbeitsumgebungen und nicht bloß hübschere Terminals.

4.1 Claude Desktop im Alltag

Der Code-Tab öffnet laut Claude-Desktop-Dokumentation Ordner, zeigt Dateien und Diffs, hat ein integriertes Terminal und kann eine App-Vorschau anzeigen. In einem Git-Repository kannst du vor dem Start den Schalter Worktree aktivieren. Dann läuft die Session in einem eigenen Git-Worktree, und mehrere Aufgaben verändern nicht denselben Checkout.

Standardmäßig ist Worktree ausgeschaltet. Claude arbeitet dann direkt im Projektordner.

Claude bietet vier Ausführungsziele. Local arbeitet auf dem Mac oder PC, SSH auf einem entfernten eigenen Rechner, WSL in der Windows-Linux-Umgebung und Cloud auf Anthropic-Infrastruktur. Remote Control ist davon getrennt. Es steuert eine laufende lokale CLI-Session von einem anderen Gerät, verschiebt die Ausführung aber nicht automatisch in die Cloud.

4.2 ChatGPT Desktop mit Codex im Alltag

Die ChatGPT-Desktop-App öffnet Projekte und Codex-Chats, zeigt Dateien, Diffs und Terminalausgaben und kann Browser- sowie Computerwerkzeuge einbinden. Von den drei Codex-Modi arbeitet Local im gewählten Projektordner. Der Worktree-Modus erstellt einen isolierten Git-Worktree und unterstützt den Handoff zwischen Local und Worktree.

Cloud startet dagegen einen konfigurierten Container mit Checkout, Setup-Skript, Diff und Pull-Request-Option.

Der Worktree-Modus benötigt Git. Neue Worktrees beginnen standardmäßig mit einem detached HEAD. Erst ein bewusst angelegter Branch macht die Arbeit dauerhaft pushbar. Das ist technisch sauber, aber für Einsteiger nicht selbsterklärend.

4.3 Welche Desktop-App ist benutzerfreundlicher?

ChatGPT wirkt zugänglicher, wenn du die Chat-Oberfläche bereits kennst und viele Threads, Browserarbeit und geplante Aufgaben an einem Ort willst. Claude wirkt fokussierter auf den Coding-Loop aus Aufgabe, Dateidiff, Terminal und Vorschau.

Für parallele lokale Änderungen sind die isolierten Worktrees beider Apps der wichtigste Produktivitätsgewinn. Bei Claude aktivierst du dafür den Worktree-Schalter, bei Codex wählst du den Worktree-Modus. In beiden Apps ist das also eine bewusste Entscheidung pro Aufgabe.

Keine App nimmt dir Git-Grundwissen vollständig ab. Du solltest vor dem Start wissen, in welchem Ordner, Worktree oder Cloud-Checkout die Aufgabe läuft. Genau diese Umgebungswahl ist wichtiger als die Farbe der Oberfläche.

5. Alle aktuell verfügbaren Modelle

Ich habe nicht nur Marketingseiten ausgewertet, sondern die Modellpicker beider lokal installierter CLIs geöffnet. API-Preise in den folgenden Tabellen gelten pro 1 Million Input- und Output-Token.

Die Tabellen zeigen die technischen Modellmaxima. Das tatsächlich nutzbare Kontextfenster in einem Claude- oder ChatGPT-Tarif kann durch Tarif, Oberfläche und den für Werkzeuge reservierten Arbeitskontext kleiner sein.

5.1 Claude-Code-Modelle

Quellen: lokaler Claude-Code-Picker und offizielle Anthropic-Modellübersicht, geprüft am 24. August 2026, ergänzt um Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Fable 5.1 und Haiku 5.5 laut offizieller Anthropic-Modellübersicht, abgerufen am 31. Oktober 2026.

Claude Fable 5

Rolle im Picker

Im Test höchste verfügbare Fähigkeit, inzwischen Legacy-Modell

Veröffentlicht

09.06.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

10 $ / 50 $

Claude Opus 5

Rolle im Picker

Starkes Modell für komplexe Aufgaben, inzwischen Legacy-Modell

Veröffentlicht

24.07.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

5 $ / 25 $

Claude Sonnet 5

Rolle im Picker

Ausgewogenes Alltagsmodell, inzwischen Legacy-Modell

Veröffentlicht

30.06.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2 $ / 10 $

Claude Haiku 4.5

Rolle im Picker

Im Test schnellstes Modell, inzwischen Legacy-Modell

Veröffentlicht

15.10.2025

Kontext

200.000

Max. Output

64.000

API Input / Output

1 $ / 5 $

Claude Opus 5.5

Rolle im Picker

Leistungsstärkeres und günstigeres Nachfolgemodell zu Opus 5

Veröffentlicht

22.09.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

4 $ / 20 $

Claude Sonnet 5.5

Rolle im Picker

Schnelleres, günstigeres Komplement zu Opus 5.5 und Nachfolger von Sonnet 5

Veröffentlicht

28.09.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2 $ / 10 $

Claude Fable 5.1

Rolle im Picker

Nachfolger von Fable 5 für anspruchsvolles Reasoning und lange Agentenläufe, Alias fable

Veröffentlicht

01.09.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

10 $ / 50 $

Claude Haiku 5.5

Rolle im Picker

Schnellstes aktuelles Modell, Alias haiku ab Claude Code 2.1.293

Veröffentlicht

07.10.2026

Kontext

1 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

ab 0,10 $ / ab 0,50 $

Quellen: lokaler Claude-Code-Picker und offizielle Anthropic-Modellübersicht, geprüft am 24. August 2026, ergänzt um Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Fable 5.1 und Haiku 5.5 laut offizieller Anthropic-Modellübersicht, abgerufen am 31. Oktober 2026.

Modell	Rolle im Picker	Veröffentlicht	Kontext	Max. Output	API Input / Output
Claude Fable 5	Im Test höchste verfügbare Fähigkeit, inzwischen Legacy-Modell	09.06.2026	1 Mio.	128.000	10 $ / 50 $
Claude Opus 5	Starkes Modell für komplexe Aufgaben, inzwischen Legacy-Modell	24.07.2026	1 Mio.	128.000	5 $ / 25 $
Claude Sonnet 5	Ausgewogenes Alltagsmodell, inzwischen Legacy-Modell	30.06.2026	1 Mio.	128.000	2 $ / 10 $
Claude Haiku 4.5	Im Test schnellstes Modell, inzwischen Legacy-Modell	15.10.2025	200.000	64.000	1 $ / 5 $
Claude Opus 5.5	Leistungsstärkeres und günstigeres Nachfolgemodell zu Opus 5	22.09.2026	1 Mio.	128.000	4 $ / 20 $
Claude Sonnet 5.5	Schnelleres, günstigeres Komplement zu Opus 5.5 und Nachfolger von Sonnet 5	28.09.2026	1 Mio.	128.000	2 $ / 10 $
Claude Fable 5.1	Nachfolger von Fable 5 für anspruchsvolles Reasoning und lange Agentenläufe, Alias fable	01.09.2026	1 Mio.	128.000	10 $ / 50 $
Claude Haiku 5.5	Schnellstes aktuelles Modell, Alias haiku ab Claude Code 2.1.293	07.10.2026	1 Mio.	128.000	ab 0,10 $ / ab 0,50 $

Die Voreinstellung in meinem Picker empfahl Opus 5 mit 1 Million Token Kontext. Fable 5 ist die Option mit der höchsten verfügbaren Fähigkeit, aber mit 10 $ Input und 50 $ Output zugleich das teuerste Modell.

Opus 5 halbiert diese Preise und bleibt für schwierige Aufgaben stark. Sonnet 5 war der vernünftige Allrounder. Haiku 4.5 spart am meisten, hat aber nur 200.000 Token Kontext und 64.000 Token maximalen Output.

Am 22. September 2026 hat Anthropic zusätzlich Claude Opus 5.5 veröffentlicht, also nach meinem Picker-Test. Laut Anthropic-Modellübersicht kostet es 4 $ Input und 20 $ Output pro 1 Million Token, günstiger als Opus 5, das Anthropic inzwischen als weiterhin verfügbares Legacy-Modell führt.

Anders als bei Opus 5 lässt sich das Thinking bei Opus 5.5 nicht mehr abschalten, und die Standardstufe sank von High auf Medium. Anthropic nennt außerdem einen neuen Fast-Modus für Opus 5.5, der auch in Claude Code verfügbar ist.

Am 28. September 2026 hat Anthropic außerdem Claude Sonnet 5.5 veröffentlicht. Es kostet 2 $ Input und 10 $ Output pro 1 Million Token, genauso viel wie Sonnet 5. Laut Claude-Code-Dokumentation zeigt der Alias sonnet ab Version 2.1.284 auf Sonnet 5.5, die Voreinstellung bleibt aber Opus 5.5.

Anthropic beschreibt Sonnet 5.5 als schnelleres, günstigeres Komplement zu Opus 5.5. Auf Terminal-Bench 4.0 liegt es nach Anthropics eigenen Angaben sogar vor Opus 5.5. Bei komplexer, offener Arbeit, die anhaltendes Urteilsvermögen verlangt, sieht Anthropic Opus 5.5 trotzdem klar vorn. Auch bei Sonnet 5.5 lässt sich das Thinking in Claude Code nicht abschalten, und die Standardstufe ist Medium.

Am 7. Oktober 2026 folgte Claude Haiku 5.5. Es kostet ab 0,10 $ Input und 0,50 $ Output pro 1 Million Token, bei Prompts über 100.000 Token 0,50 $ und 2,50 $. Anders als Haiku 4.5 hat es 1 Million Token Kontext und 128.000 Token Output. Für Claude Code empfiehlt Anthropic dafür Version 2.1.293 oder neuer. Fable 5.1 ist seit dem 1. September 2026 der Nachfolger von Fable 5 zum gleichen Preis.

Die Terminal-Bench-4.0-Werte der Anthropic-Modelle im Überblick:

Sonnet 5.5 (Systemkarte)

70,6 %

Opus 5.5 (xhigh)

66,4 %

Fable 5.1

55,8 %

Opus 5

52,3 %

Anthropic, Herstellerangaben+ 1 weitere

PNG|SVG

CC BY 4.0

gradually.ai

5.2 Codex-Modelle

Quellen: lokaler Codex-Picker und offizielle OpenAI-Modellseiten, geprüft am 24. August 2026, ergänzt um GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol und GPT-6.1 Terra sowie die Abschaltungen laut offizieller OpenAI-Modelldokumentation, abgerufen am 31. Oktober 2026.

gpt-5.6-sol

Rolle im Picker

Früheres Flaggschiff für schwierige Coding-Aufgaben

Wissensstand

16.02.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

4 $ / 20 $

Hinweis

Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht

gpt-5.6-terra

Rolle im Picker

Früheres Alltagsmodell

Wissensstand

16.02.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2 $ / 12 $

Hinweis

Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht

gpt-5.6-luna

Rolle im Picker

Früheres günstiges Modell für Routinearbeit

Wissensstand

16.02.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

0,20 $ / 1,20 $

Hinweis

Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht

gpt-5.5

Rolle im Picker

Leistungsstarkes Vorgängermodell

Wissensstand

01.12.2025

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

5 $ / 30 $

Hinweis

ChatGPT-Zugang endete am 14.10.2026

gpt-5.4

Rolle im Picker

Vorgängermodell

Wissensstand

31.08.2025

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2,50 $ / 15 $

Hinweis

ChatGPT-Zugang endete am 31.08.2026

gpt-5.4-mini

Rolle im Picker

Kleinere Vorgängervariante

Wissensstand

31.08.2025

Kontext

400.000

Max. Output

128.000

API Input / Output

0,75 $ / 4,50 $

Hinweis

ChatGPT-Zugang endete am 31.08.2026

gpt-5.3-codex-spark

Rolle im Picker

Sehr schnelles Textmodell in Research Preview

Wissensstand

Nicht veröffentlicht

Kontext

Nicht veröffentlicht

Max. Output

Nicht veröffentlicht

API Input / Output

Kein API-Preis

Hinweis

Am 14.09.2026 eingestellt

gpt-6-sol

Rolle im Picker

Neues Modell für komplexe und agentische Coding-Aufgaben

Wissensstand

20.04.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2 $ / 10 $

Hinweis

Seit 22.09.2026 in Codex, OpenAI verweist inzwischen auf gpt-6.1-sol

gpt-6-luna

Rolle im Picker

Schnell und günstig für hochvolumige Routinearbeit

Wissensstand

18.05.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

0,10 $ / 0,50 $

Hinweis

Reasoning bis Max, seit 22.09.2026 in Codex

gpt-6-astra

Rolle im Picker

Teuerstes GPT-6-Modell für die schwersten Aufgaben

Wissensstand

30.04.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

10 $ / 50 $

Hinweis

Reasoning bis Max

gpt-6.1-sol

Rolle im Picker

Neues Modell für agentisches Coding und Computerbedienung

Wissensstand

30.04.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

2 $ / 10 $

Hinweis

Reasoning bis Max, empfohlene Wahl für Plus bis Edu

gpt-6.1-terra

Rolle im Picker

Ausgewogenes Alltagsmodell der 6.1-Reihe

Wissensstand

01.06.2026

Kontext

1,05 Mio.

Max. Output

128.000

API Input / Output

1 $ / 5 $

Hinweis

Seit 26.10.2026 in Codex, ab CLI 0.159.0

Quellen: lokaler Codex-Picker und offizielle OpenAI-Modellseiten, geprüft am 24. August 2026, ergänzt um GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol und GPT-6.1 Terra sowie die Abschaltungen laut offizieller OpenAI-Modelldokumentation, abgerufen am 31. Oktober 2026.

Modell	Rolle im Picker	Wissensstand	Kontext	Max. Output	API Input / Output	Hinweis
gpt-5.6-sol	Früheres Flaggschiff für schwierige Coding-Aufgaben	16.02.2026	1,05 Mio.	128.000	4 $ / 20 $	Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht
gpt-5.6-terra	Früheres Alltagsmodell	16.02.2026	1,05 Mio.	128.000	2 $ / 12 $	Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht
gpt-5.6-luna	Früheres günstiges Modell für Routinearbeit	16.02.2026	1,05 Mio.	128.000	0,20 $ / 1,20 $	Frühere Generation, nicht mehr in der Codex-Modellübersicht
gpt-5.5	Leistungsstarkes Vorgängermodell	01.12.2025	1,05 Mio.	128.000	5 $ / 30 $	ChatGPT-Zugang endete am 14.10.2026
gpt-5.4	Vorgängermodell	31.08.2025	1,05 Mio.	128.000	2,50 $ / 15 $	ChatGPT-Zugang endete am 31.08.2026
gpt-5.4-mini	Kleinere Vorgängervariante	31.08.2025	400.000	128.000	0,75 $ / 4,50 $	ChatGPT-Zugang endete am 31.08.2026
gpt-5.3-codex-spark	Sehr schnelles Textmodell in Research Preview	Nicht veröffentlicht	Nicht veröffentlicht	Nicht veröffentlicht	Kein API-Preis	Am 14.09.2026 eingestellt
gpt-6-sol	Neues Modell für komplexe und agentische Coding-Aufgaben	20.04.2026	1,05 Mio.	128.000	2 $ / 10 $	Seit 22.09.2026 in Codex, OpenAI verweist inzwischen auf gpt-6.1-sol
gpt-6-luna	Schnell und günstig für hochvolumige Routinearbeit	18.05.2026	1,05 Mio.	128.000	0,10 $ / 0,50 $	Reasoning bis Max, seit 22.09.2026 in Codex
gpt-6-astra	Teuerstes GPT-6-Modell für die schwersten Aufgaben	30.04.2026	1,05 Mio.	128.000	10 $ / 50 $	Reasoning bis Max
gpt-6.1-sol	Neues Modell für agentisches Coding und Computerbedienung	30.04.2026	1,05 Mio.	128.000	2 $ / 10 $	Reasoning bis Max, empfohlene Wahl für Plus bis Edu
gpt-6.1-terra	Ausgewogenes Alltagsmodell der 6.1-Reihe	01.06.2026	1,05 Mio.	128.000	1 $ / 5 $	Seit 26.10.2026 in Codex, ab CLI 0.159.0

Die GPT-5.6-Familie war die Generation vor GPT-6 und deckte drei Stufen ab. Sol war für schwere Aufgaben gedacht, Terra für die meisten Alltagsaufgaben und Luna für schnelle, wiederholbare Arbeit. In der aktuellen Codex-Modellübersicht führt OpenAI nur noch GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, GPT-6.1 Terra und GPT-6 Luna. Free und Go sollen in der Desktop-App GPT-6 Luna wählen, sofern verfügbar. Spark war eine textbasierte Research Preview für ChatGPT Pro, die OpenAI am 14. September 2026 eingestellt hat.

GPT-5.4 und GPT-5.4-mini standen am Testtag noch im Picker. OpenAI hat sie am 31. August 2026 bei ChatGPT-Anmeldung aus Codex entfernt, GPT-5.5 folgte am 14. Oktober 2026. Bei API-Key-Authentifizierung gelten diese Abschaltungen laut Modelldokumentation nicht.

Am 22. September 2026 hat OpenAI zusätzlich GPT-6 Sol und GPT-6 Luna veröffentlicht, laut eigener Ankündigung ab sofort auch in Codex. Laut den API-Modellseiten von GPT-6 Sol und GPT-6 Luna kostet Sol 2 $ Input und 10 $ Output pro 1 Million Token, Luna 0,10 $ Input und 0,50 $ Output. Damit sind beide mindestens 50 % günstiger als ihre GPT-5.6-Vorgänger.

OpenAI positioniert Sol für komplexe und agentische Coding-Aufgaben und Luna für schnelle Routinearbeit. Auf OpenAIs eigenem OSWorld-2.0-Benchmark erreicht Sol mit Xhigh-Reasoning 60,5 %, ähnlich wie Claude Opus 5 mit mittlerem Reasoning bei 60,3 %, aber zu rund 80 % geringeren Kosten pro Aufgabe.

GPT-6 Astra, OpenAIs bereits am 3. September veröffentlichtes Flaggschiff, bleibt nach eigenen Angaben das insgesamt stärkste Modell. GPT-6.1 Sol beschreibt OpenAI als nahezu so leistungsfähig wie Astra, aber günstiger.

Am 26. Oktober 2026 kam GPT-6.1 Terra in ChatGPT Work und Codex, für Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu. Laut API-Modellseite kostet es 1 $ Input und 5 $ Output pro 1 Million Token. Laut Codex-Modellübersicht brauchst du in der Codex CLI dafür mindestens Version 0.159.0.

5.3 Welches Modell ist besser?

Anthropic und OpenAI veröffentlichen ihre Benchmarkwerte mit unterschiedlichen Agentenharnesses, Toolsets, Limits und Prompting-Setups.

Einen unabhängigen Vergleich der beiden Werkzeuge mit ihren jeweils stärksten Modellen liefert Artificial Analysis. Dessen Coding Agent Index kombiniert drei Agenten-Benchmarks. Claude Code mit Opus 5.5 liegt dort vorn, Codex mit GPT-6 Astra ist pro Aufgabe günstiger.

Claude Code (Opus 5.5, Max)

62

Codex (GPT-6 Astra, Max)

55

Artificial Analysis, Coding Agent Index

PNG|SVG

CC BY 4.0

gradually.ai

Für deine Auswahl zählt trotzdem zuerst der konkrete Workflow. Fable 5.1 und GPT-6 Astra sind die Qualitätsoptionen, Opus 5.5 und GPT-6.1 Sol die starken Allrounder, Sonnet 5.5 und GPT-6.1 Terra die ausgewogenen Modelle, Haiku 5.5 und GPT-6 Luna die schnellen Sparmodelle. Teste deine eigenen Repositories mit denselben Aufgaben, Berechtigungen und Akzeptanztests.

6. Changelogs und Entwicklungsgeschwindigkeit

Ich habe die offiziellen GitHub-Releases von Claude Code und Codex bis zum 31. Oktober 2026 gezählt. Bei Codex zählen nur stabile Releases nach dem Muster rust-vX.Y.Z, keine Drafts und keine Pre-Releases. Claude Code veröffentlicht wesentlich häufiger.

Claude Code 2.1.316 vom 31. Oktober war der jüngste Release in der Messung. Codex 0.166.0 erschien laut offiziellem Codex-Changelog am 29. Oktober. Claude kommt über alle drei Zeitfenster auf ungefähr einen Release pro 1,1 bis 1,2 Tage. Codex liegt bei ungefähr einem stabilen Release pro 2,5 bis 4 Tage.

Codex bündelt häufiger mehrere Änderungen in einem stabilen Release und veröffentlicht zusätzlich Alphas und Pre-Releases, die in meiner Zählung bewusst fehlen. Für Nutzer bedeutet Claudes Takt mehr schnelle Funktionen, aber auch mehr Änderungen, die Dokumentation und Teamrichtlinien nachziehen müssen.

7. Voraussetzungen und Installation

# Claude Code, nativer Installer für macOS und Linux
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Codex über Homebrew
brew install --cask codex

# Alternativ stehen für beide npm-Pakete bereit.
# Nutze immer die aktuelle offizielle Installationsdokumentation.

Die aktuellen Installationsbefehle stehen in der aktuelle Claude-Code-Installation oder die aktuelle Codex-CLI-Dokumentation.

Mit lokalen Modellen geht es auch ohne Anthropic- oder OpenAI-Server. Ollama beschreibt in seiner Dokumentation, wie du lokale Modelle mit Claude Code und mit Codex verbindest. Ollama empfiehlt dafür ein Kontextfenster von mindestens 64.000 Token. Das ist eine Drittanbieter-Konfiguration.

8. Preise und Nutzungslimits

Claude Code ist laut Claude-Preisseite in Claude Pro für 20 $ monatlich enthalten. Max kostet 100 $ monatlich, Ultra 200 $. Team Standard kostet 25 $ monatlich oder 20 $ bei Jahreszahlung, Team Premium 125 $ monatlich oder 100 $ bei Jahreszahlung.

Codex ist laut aktueller Codex-Preisseite in ChatGPT Free, Go für 8 $, Plus für 20 $, Pro für 100, 200 oder 500 $ und Business für 25 $ monatlich beziehungsweise 20 $ bei Jahreszahlung enthalten. Den Ultrafast-Modus gibt es nur in der 500-$-Stufe von Pro.

Bei API-Key-Anmeldung zahlst du bei beiden Anbietern nach Tokens. Dafür gelten die Preise in den Modelltabellen. Ein Abo-Limit lässt sich nicht in einen festen Tokenwert umrechnen. Deshalb sind Aussagen wie „150 Nachrichten pro fünf Stunden“ ohne aktuelle, tarifbezogene Quelle ungeeignet.

9. Datenschutz und Sicherheit

Beide Tools führen lokale Befehle aus, senden aber den benötigten Code und Kontext an einen Modellanbieter. Eine Sandbox schützt dein Dateisystem und Netzwerk vor dem Agenten, wie OpenAIs Codex-Sicherheitsdokumentation erklärt. Sie verhindert nicht, dass freigegebener Kontext zur Inferenz übertragen wird.

Bei Claude Free, Pro und Max hängt die Verwendung zur Modellverbesserung laut Claude-Code-Datenrichtlinie von der Datenschutzeinstellung des Nutzers ab. Team, Enterprise und API werden standardmäßig nicht für Training verwendet. OpenAI trennt ebenfalls Consumer- und Business-Datenrichtlinien.

• Starte in unbekannten Repositories mit Lesezugriff oder Workspace-Sandbox.
• Speichere Secrets nicht in Projektdateien, Prompts oder Screenshots.
• Vertraue Projektregeln, Hooks, Skills und MCP-Server nur nach Prüfung.
• Verwende volle Berechtigungen nur in einer isolierten VM oder einem Wegwerf-Container.
• Prüfe den Diff und führe Tests selbst aus, bevor du commitest oder pushst.

10. Wie beliebt sind Claude Code und Codex im Vergleich zu anderen Coding-Agenten?

Claude Code und Codex sind nicht die einzigen Coding-Agenten. Der Beliebtheitsindex zeigt, wie viele Entwickler sie suchen und nutzen und wo sie im Feld stehen.

KI-Harnesses sind die Werkzeuge, in denen ein Sprachmodell als Coding-Agent arbeitet, etwa im Terminal, in der IDE oder in der Cloud. Im Beliebtheitsindex von gradually.ai liegen Claude Code (94 Punkte), Codex CLI (85 Punkte) und Cursor (83 Punkte) vorn. Der Index verbindet Suchnachfrage, GitHub- und Paketdaten sowie Erwähnungen in Fachmedien, 37 Harnesses haben einen Wert.

Claude Code steht auf Platz 1 (94 Punkte). Codex CLI steht auf Platz 2 (85 Punkte).

In der EU führt Claude Code, in Deutschland führt Claude Code. Mit dem Schalter am Chart wechselst du zwischen Welt, EU und Deutschland.

Die beliebtesten KI-Harnesses

Beliebtheitsindex von 0 bis 100, höher ist beliebter.

WeltEUDeutschland

20 von 37 Modellen

Top 20AlleModelle auswählen

Claude Code94

Codex CLI85

Cursor83

Google Antigravity81

Zed78

GitHub Copilot76

Pi76

OpenCode73

Devin73

Qwen Code72

Codex app72

Gemini CLI69

Kilo Code67

Cline66

CodeBuddy66

Devin Desktop (formerly Windsurf)65

TRAE65

OpenHands64

Warp60

Amp60

020406080100

Claude Code, Anthropic: 9494

Codex CLI, OpenAI: 8585

Cursor, Anysphere: 8383

Google Antigravity, Google: 8181

Zed, Zed Industries: 7878

GitHub Copilot, GitHub: 7676

Pi, Earendil Inc.: 7676

OpenCode, Anomaly: 7373

Devin, Cognition: 7373

Qwen Code, Alibaba: 7272

Codex app, OpenAI: 7272

Gemini CLI, Google: 6969

Kilo Code, Kilo Code: 6767

Cline, Cline Bot Inc.: 6666

CodeBuddy, Tencent: 6666

Devin Desktop (formerly Windsurf), Cognition: 6565

TRAE, ByteDance: 6565

OpenHands, OpenHands: 6464

Warp, Warp: 6060

Amp, Amp: 6060

Claude Code

Codex CLI

Cursor

Google Antigravity

Zed

GitHub Copilot

Pi

OpenCode

Devin

Qwen Code

Codex app

Gemini CLI

Kilo Code

Cline

CodeBuddy

Devin Desktop (formerly W…

TRAE

OpenHands

Warp

Amp

Stand 15. November 2026 · Quelle: gradually.ai Beliebtheitsindex

12. Meine Empfehlung

Für einen terminalzentrierten Workflow würde ich Claude Code nehmen. Die interaktive Oberfläche, die vielen Slash-Commands, die feinen Tool-Regeln und der schnelle Release-Takt machen es zu einem sehr starken täglichen Begleiter. Die Claude-Desktop-App ergänzt diesen Workflow gut, besonders mit optionalen Worktrees und App-Vorschau.

Codex würde ich wählen, wenn ich Terminal und GUI gleichwertig nutzen, viele Threads parallel organisieren oder bewusst zwischen Local, Worktree und Cloud wechseln will. Die Codex CLI ist nicht das Anhängsel der Cloud. Sie ist ein vollwertiger lokaler Agent mit guter Automatisierung und einem transparenten Sandboxmodell.

Wenn du bereits ChatGPT Plus, Pro oder einen Claude-Tarif bezahlst, starte mit dem enthaltenen Werkzeug. Baue dann fünf echte Aufgaben aus deinem Repository als kleines Eval. Erst wenn ein anderes Tool diese Aufgaben reproduzierbar besser löst, lohnt sich ein zweites Abo.

Willst du den Unterschied zwischen Chat-App und Coding-Agent von Anthropic klären, hilft Claude vs. Claude Code. Die Chatbots im Direktvergleich zeigt ChatGPT vs. Claude, und die Nutzerzahlen beider Tools stehen in den Claude Code Statistiken und den Codex Statistiken.