我的Codex通过Claude Code安装经验分享_AI热点日报

我的Codex通过Claude Code安装经验分享

类型：热点整理2026-07-22

OpenAICodexCLI支持ChatGPT登录，Plus与Pro用户可调用GPT-5。安装简单但遇配置错误需修复。Pro独享并行计算，额度独立，支持MCP、开源模型及跨平台。实测编程表现不佳，但项目每日更新。相比之下，ClaudeCodeMax被高度推崇，认为性能强大且物超所值。

近期，OpenAI的Tibo（@thsottiaux）透露Codex CLI已经支持ChatGPT账号登录，Plus和Pro订阅用户可以直接在命令行里调用GPT-5。这消息一出，瞬间激起不少兴趣——毕竟，命令行里跑AI编程，确实比每次打开网页要顺手得多。

安装过程相当简单，一条命令就搞定：

$ brew install codex
$ codex

不过，Codex CLI的差异点不只是支持登录。Tibo在评论区回应了不少问题，核心功能整理如下：

Pro账户独享并行测试时计算 —— Pro版本不只是普通的高级别，而是并行计算，同时运行多条推理路径，然后比较合并得出更准确的结果。不过，普通Plus用户没有这项福利（性价比的问题后面再聊）。
额度与网页版分开计算 —— Codex的使用配额与网页版ChatGPT独立，互不影响，算是个额外福利。
支持MCP（Model Context Protocol） —— 可以轻松集成Supabase、Ta vily和Playwright等工具，只需在config.toml里添加几行配置即可。
开源且支持本地模型 —— 作为开源项目，Codex还支持运行本地的开源模型，灵活性很高。
IDE集成正在路上 —— 团队正在开发类似Claude Code的IDE扩展集成，未来会更好用。
跨平台支持 —— 除了Mac，还支持Linux和WSL2，满足不同环境。

理论说完了，自然要实操一把。但在安装阶段就遇到了小插曲。

首先用Homebrew安装，一路顺利：

==> Downloading https://formulae.brew.sh/api/formula.jws.json
==> Downloading https://formulae.brew.sh/api/formula_tap_migrations.jws.json
==> Downloading https://formulae.brew.sh/api/cask.jws.json
==> Fetching downloads for: codex
==> Downloading https://ghcr.io/v2/homebrew/core/codex/manifests/0.22.0
################################################################################################################# 100.0%
==> Fetching dependencies for codex: ripgrep
==> Downloading https://ghcr.io/v2/homebrew/core/ripgrep/manifests/14.1.1
################################################################################################################# 100.0%
==> Fetching ripgrep
==> Downloading https://ghcr.io/v2/homebrew/core/ripgrep/blobs/sha256:b8bf5e73c9c9b441de067ec86ac167b071ecc2078dcb1d89d2cebbb151feab35
################################################################################################################# 100.0%
==> Fetching codex
==> Downloading https://ghcr.io/v2/homebrew/core/codex/blobs/sha256:bc3833f51bb78d9cf8c435c029a0d788650b88fcbef04b42c2893b91df8f8866
################################################################################################################# 100.0%
==> Installing codex dependency: ripgrep
==> Downloading https://ghcr.io/v2/homebrew/core/ripgrep/manifests/14.1.1
Already downloaded: /Users/****/Library/Caches/Homebrew/downloads/d7d10117e9817375ba05f5cc6a69867e3e6ebf8af96a2ff52fa1e08aa348b24b--ripgrep-14.1.1.bottle_manifest.json
==> Pouring ripgrep--14.1.1.arm64_sequoia.bottle.tar.gz
?  /opt/homebrew/Cellar/ripgrep/14.1.1: 14 files, 6MB
==> Pouring codex--0.22.0.arm64_sequoia.bottle.tar.gz
?  /opt/homebrew/Cellar/codex/0.22.0: 13 files, 15.4MB

版本确认也没问题：

codex --version
codex-cli 0.22.0

但运行登录命令时，却报错了：

codex login
Error loading configuration: Not a directory (os error 20)

这个错误信息让人摸不着头脑。翻了一遍Tibo推文的评论区，也没见到有人反映类似问题。

怎么办？直接交给Claude Code来处理。它迅速找到了根源——~/.codex应该是个目录，但被错误地创建成了文件。虽然这个原因依然有点令人困惑，但Claude Code二话不说，利索地解决了问题：

期间还自动打开了浏览器，只需点击一下确认授权即可。

接下来就是测试Codex的真实能力。给它布置了一个有些麻烦的任务——写一个从Markdown转图片的Python项目。听起来简单，但实际上有诸多细节要求，市面上的开源方案没有一个完全满足。

这个任务难度算中等偏上。Codex接到后迅速思考、规划、执行，和Claude Code一样麻利地把活干完了。

但运行一下，直接报错：

(.venv) (base) ➜  md2img python tools/md2img.py --markdown-file sample.md --out-dir images/result
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/****/****/codex/md2img/tools/md2img.py", line 342, in 
    main()
  File "/Users/****/****/codex/md2img/tools/md2img.py", line 282, in main
    content = render["content"]
KeyError: 'content'

具体是什么问题？没细看——相比之下，Claude Code虽然跑出来的结果不够理想，但至少整个流程能通，有图片生成，只是美观度欠缺一些。

还测试了一些其他小场景。整体来看，Codex的初步结论是：还有很大的提升空间。这一点上，它确实“超越”了Claude Code——至少以错误的方式突破了底线。

不过Tibo明确表示Codex项目会每日更新，值得继续关注。毕竟GPT-5的极低幻觉率，在某些场景下确实有独特优势。

话说回来，OpenAI这次倒是少见地大方——20美元的Plus账号也能跑很多耗token的任务，而且目前（暂时）与网页版隔离计算用量，不用白不用。

相比之下，200美元/月的Claude Code Max已经全面进入日常开发流程：装软件、写代码、debug、甚至处理视频等等，只要敢想，Claude Code就敢干，而且干得不错。每天不花到额度上限，简直是在浪费。

作为终端重度用户，甚至Google和Deep Research都不怎么用了，有时直接给Claude Code来一句：

搜索xxx相关的全面信息，并制定一份全面而完善的报告，用markdown/html/pdf格式给出

这个用法还专门建了一个/dp的slash commands命令简化操作，配置如下供参考：

cat ~/.claude/commands/dp.md
---
description: 深度研究指定主题并生成完整报告
argument-hint: <主题/关键词>
allowed-tools: WebSearch, WebFetch, Write
---

# 深度研究任务

请对主题 "$ARGUMENTS" 进行全面深度的研究。

## 任务要求

1. **全面搜索信息**
   - 使用 WebSearch 搜索关于该主题的最新信息
   - 收集多个权威来源的数据和观点
   - 获取相关的统计数据、案例研究和专家观点

2. **生成完整报告**，包含以下部分：
   - **执行摘要** - 简要概述核心发现
   - **背景介绍** - 主题的历史背景和重要性
   - **核心概念** - 关键术语和概念的详细解释
   - **当前状况** - 该领域的最新发展和现状
   - **关键技术/方法** - 相关的技术、方法论或理论框架
   - **实际应用** - 真实世界的应用案例和成功故事
   - **优势与挑战** - 深入分析优缺点和面临的挑战
   - **未来趋势** - 基于数据的趋势预测和发展方向
   - **结论与建议** - 总结性观点和行动建议
   - **参考资源** - 进一步学习的资源链接

3. **格式要求**
   - 使用结构化的 Markdown 格式
   - 包含目录（TOC）
   - 适当使用表格、列表和引用
   - 确保层次清晰、逻辑连贯

4. **保存报告**
   - 文件名格式：`research_[日期]_[主题简称].md`
   - 保存到当前工作目录
   - 在报告开头添加元数据（生成日期、主题、关键词）

请立即开始研究，确保信息的准确性和时效性，生成一份专业、全面的研究报告.%

使用时只需执行：

过一会儿就能得到一份全面的报告。真•无所不能，少用就是浪费。已经算很努力地用了，但每天还是花不满100美元限额。

最后来个暴论：每个人都应该开个Claude Code Max。 200美元/月的价格看着不算太便宜，但如果拥有这样一个锋利的武器，连1400块钱都赚不回来，或者说连这个回本信心都没有……那，还是趁早改行吧。

来源：https://www.53ai.com/news/OpenSourceLLM/2025081961735.html

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