OpenAI的山姆·奥特曼(Sam Altman)，最近参加了一档访谈。

他在访谈里，把 OpenAI 追赶 Claude Code 的决定叫作“kamikaze mission”——神风特攻。

选这个词有他的道理。神风特攻的要义从来不是勇气，是不计代价。

为了让编程产品 Codex 追上 Claude Code，OpenAI 在过去半年里关停了视频生成工具 Sora，砍掉了独立浏览器 Atlas，把内部编程算力翻了一百倍，还默许了一套近乎不设上限的用户补贴体系。

主持人问 Altman：Sora 难道不会成功吗？“不，它会非常成功，”他说，“只是把更多算力和精力投入编程 agent 更重要。”

这次神风特攻队的结果有目共睹。这个7月，Codex与ChatGPT Work的合计周活已经突破1000万。这场追赶只用了半年。OpenAI是怎么做到的？

一场本不该打的仗

今年年初，随便拉住一个开发者问“你用过 Codex 吗”，大概率得到的是反问：“Codex 是什么？”

这怨不了谁。

JetBrains 今年 1 月的全球调查显示，只有 3% 的开发者在工作中用过 Codex，听说过这个名字的人也不到三成。

同一时期，Claude Code 上线六个月，年化收入已经冲到 10 亿美元。到 2 月，翻过了 25 亿。

硅谷老牌风投 Menlo Ventures 对美国企业生成式 AI 支出的估算里，Anthropic 在编码市场拿走了 54% 的份额，OpenAI 只有 21%。

差距大到这种程度，Claude Code 已经不仅仅是一个产品了，几乎成了一种工作习惯。它在终端里直接读代码库、改文件、跑测试，出了错自己修，修完继续做。开发者第一次发现，可以把整段工作交给模型去完成，不用再一句一句地问、一段一段地粘。

讽刺的是，最早做 AI 编程的恰恰是 OpenAI 自己。2021 年发布的初代 Codex 撑起了 GitHub Copilot，但那一代产品的想象力止步于代码补全。OpenAI 当时认定 Copilot 就是终局。这个误判把本该属于自己的先发优势拱手让出。Claude Code 入场更晚，但它准确地读懂了开发者想要什么——他们已经不满足于让 AI 帮忙补全代码，他们要的是一个能独立干活的 agent。

OpenAI 也不是没有努力。2025 年 4 月 Codex CLI 发布，5 月云端 coding agent 上线，9 月推出专为 agentic coding 设计的 GPT-5-Codex，10 月 Codex 正式独立为完整产品。动作不少，可在开发者那里，它始终只是“另一个可以试试的选项”，默认工具还是 Claude Code。

据《WIRED》对三十多名相关人士的采访，到 2025 年 9 月，Codex 的用户规模只有 Claude Code 的大约 5%。数字还不是最棘手的。真正的困难在于，你要说服的是一群已经把 Claude Code 写进日常肌肉记忆的开发者，让他们换工具。

壮士断腕

如果 AI 编程只是一个增长很快的普通市场，OpenAI 或许舍得放手。他们有 ChatGPT，有图像生成，有浏览器，有一堆说不完的故事可以讲。但 Altman 在访谈里给出了一个没法放手的理由：RSI，递归自我改进。

编程 agent 能替客户写软件，这是它作为商品的价值。但它还能干另一件事：参与下一代模型的训练。检查训练代码，分析失败的实验，修复基础设施，部署新版本，再把改进带进下一轮研发。一个足够强的编程 agent，既是卖给客户的产品，也是制造下一代产品的工具。

“这件事发生得太快、太重要了，”Altman 说，“我们输不起。”

OpenAI 甚至专门设计了一套“RSI 指数”来量化模型参与自身迭代的能力，涵盖故障排查、底层优化、预训练方案改进和后训练流程优化四个维度。从 GPT-5.5 到 5.6，这个指数从 41.7 跳到了 57.9。

2025 年 12 月，转折来了。Altman 在内部宣布进入“code red”状态，要求公司推迟广告、购物、个人助理等项目，把资源集中到核心产品的速度、可靠性和质量上。

接下来发生的事情，比任何内部备忘录都更能说明 OpenAI 的决心。

今年 3 月，Sora 被关停。三个月前，迪士尼刚和 OpenAI 谈妥合作，准备把两百多个经典角色授权给 Sora，附带 10 亿美元投资。Sora 一停，这笔尚未完全展开的合作也胎死腹中。

7 月，上线仅九个月的独立浏览器 Atlas 宣布退役。浏览器 agent 的能力被拆进了 ChatGPT 和 Codex，但 Atlas 作为一个产品，已经彻底消失。

Altman 把这说成 OpenAI 一贯的做法：“一个东西真正开始跑通，我们就杀掉其他好东西，让最好的东西长得更快。”GPT-3 跑通时，公司直接砍了机器人业务。这一次，编程 agent 跑通，Sora 和 Atlas 成了被砍掉的那些“好东西”。

除了砍产品，OpenAI 也在给 Codex 倾倒资源。公司披露，从 2026 年初到 7 月，内部用于编程推理的算力份额提高了整整 100 倍，内部 agent 任务消耗的 token 增长了约 22 倍。

而且，原来的 Codex 产品负责人 Tibo 还升任了 OpenAI“核心产品与平台负责人”，Codex、ChatGPT、API 全部归到他的管辖范围（对，就是那位隔三岔五在 X 上宣布给你重置额度的人）。7 月 9 日，OpenAI 直接把最大的产品入口交给了 Codex：它从产品形态上并入了 ChatGPT 应用。

Codex 的追赶靠的不仅仅是模型团队的努力。OpenAI 是真的把整个公司的命运，都押注在了它身上。

快，就是武器

这么多资源投下去，Codex 最后追上来的方式反而出人意料。它没有造出一个在每个维度上都碾压 Claude 的模型。最终帮它撬开市场的，是一个听起来不那么决定性的优势：快。

设想你是一名软件工程师，每天的工作就是补测试、改接口、修边界条件。面前摆着两个选择：能力更强但速度慢一倍的 Claude Code，和能力够用但完成任务只要一半时间的 Codex。你选哪个？

Artificial Analysis 最新的编码代理测评给出了一个意味深长的结果：Claude 和 Codex 顶级配置的综合得分都是 67，旗鼓相当。细项上各有胜负，Codex 在代码库修改和终端操作上更强，Claude Code 更擅长理解代码库、回答问题。但真正拉开差距的是时间：Claude Code 完成一个任务平均需要 23.6 分钟，Codex 只要 10.2 分钟。

还有一个云端编码平台团队，拿自家代码库做过测试，结论类似：Claude 的 Fable 5 和 Opus 4.8 写出来的代码质量更高，可 GPT-5.6 干活的速度快了五倍。最终他们把 GPT-5.6 Sol 设成日常主力，只在审代码质量的时候请 Claude Code 出场。

GPT-5.6 Sol 为什么能快这么多？同一组测评数据透出了一些线索。完成同一项任务，Claude Code 平均要和模型交互 153 轮，Codex 只要 114 轮；前者平均消耗 2180 万个 token，后者是 1320 万。

OpenAI 给出的解释是，GPT-5.6 被训练得更善于让每个 token 都做有效的事。遇到工具密集型任务，它倾向于自己写一段代码来处理中间结果、决定下一步，而不是每拿到一次工具返回，都把所有信息重新喂回模型去判断。同样一件活，token 用得少，来回的次数也少。

简单说，GPT-5.6 Sol 快，不全是因为它跑得快，更因为它会自己抄近路。

这恰恰切中了 Codex 从 Claude Code 手里抢用户的要害。真实的软件开发并不全是推翻架构、从零重写之类的大工程。多数时候就是补一组测试、改一个接口、修一个边界条件。对这些日常任务，开发者在意的是工具能不能尽快把活干完，不是每次都等最强的模型慢慢给出一个深思熟虑的漂亮答案。

速度优势建立之后，OpenAI 的分发能力开始放大它。Codex 被直接塞进 ChatGPT 现有套餐，免费用户就能限额试用，付费用户只是额度更大。想试一试 Codex？门槛低到几乎不存在。

效果立竿见影。《WIRED》获得的数据显示，2025 年 9 月 Codex 的用户量还只有 Claude Code 的 5%，到 2026 年 1 月已经接近 40%。2 月桌面应用上线后增长继续提速：4 月初周活突破 300 万，两周后 400 万，7 月 14 日超过 700 万。

上周，Codex 和 GPT Work 合计周活已经达到了全新的里程碑： 1000 万。

这在半年前，简直无法想象。

追上了，然后呢

OpenAI为了这场战争，付出了惨痛的代价。Sora 和 Atlas 的消失是最容易看见的代价，但远不是全部。

代价甚至直接体现在了 GPT 的能力上。

今年 1 月，Codex 刚进入全力追赶阶段，一场 OpenAI 开发者座谈会上有人问 Altman：为什么 GPT-5 系列编程很强，写作却退步了？Altman 没有回避：“我觉得我们确实把这件事搞砸了。”大部分精力给了推理、编程和工程，写作和对话体验只能暂时往后排。

一个模型没法在每个方向上同时冲刺。选了编程，就意味着暂时放弃写作。

写作是看不见的代价。看得见的代价还有惊人的算力支出。《WIRED》采访的多名开发者表示，无论 Codex 还是 Claude Code，200 美元的月费套餐实际提供的模型用量经常超过 1000 美元。

而 OpenAI 在补贴上的阔绰几乎到了荒诞的地步。Tibo 隔三岔五就在 X 上宣布给全体用户免费重置使用额度。

Codex 周活达到 300 万那天，他承诺此后每增 100 万用户就重置一次，直到 1000 万。但实际发放的次数远超承诺——产品发了新版本？重置。系统出了故障？重置。额度出了 bug？还是重置。

平均不到 9 天就来一次重置，7 月份甚至缩短到了 3 天一次。

X 上有人专门搭了个网站 codex-resets.com，用来统计 Tibo 到底发了多少次重置。

更夸张的是，就算在执行任务途中耗尽了额度，Codex 也会把手头的活干完再停，绝不半途撂挑子。有人发现了这个机制，专门卡在额度将尽的时刻丢给它一个庞大的复杂任务。甚至连订阅到期也不会立刻断服务——不少用户反映，订阅过期好几天了，账号上的 Pro 权益还在默默延续。

补贴确实拉来了大量用户。但用户越多，这套做法的成本就越刺眼。

从公开数字看，Claude Code 在商业上仍然是更耀眼的明星。它 2 月公布的年化收入超过 25 亿美元；《WIRED》得到的数据则显示，Codex 在 1 月底刚刚越过 10 亿。TickerTrends 的模型估算表明，OpenAI 的增长曲线正在加速，Codex 很可能是这轮提速的重要推力；Anthropic 在冲上高位后增速有所放缓，但仍以约 1.8 倍的收入规模保持领先。

Codex 让开发者选择了自己，但还没有证明自己在收入和单位经济上也能大获全胜。

访谈快结束的时候，Altman 说，AI 到现在已经出现了两种重大产品形态：第一种是聊天机器人，第二种是正在飞速增长的编程 agent。第三种不会太远——一种持续存在、持续工作的 agent，更像是和你长期共事的同事。

Codex 的故事证明，OpenAI 仍然有能力在对手已经定义了一个品类之后，靠模型、工程、分发和资源集中追到对方身边。但它也暴露了这家公司目前最有效同时最昂贵的运转方式：一件事跑通了，就砍掉其他好东西。

问题是，Codex 早期的误判造成的落后，Altman 恐怕再犯不起第二次了。如果第三种产品形态真正成型的时候 OpenAI 又慢了一步，他们下一次要付出的代价是什么？