作者 | 褚杏娟

“玩歸玩、鬧歸鬧，別拿我的 token 開玩笑～”

“所有付費版 ChatGPT 訂閱用戶的 Codex 使用額度已完成重置。你的每周額度和每小時額度都應該已經恢復到 100%。今天就讓 token 去創造些了不起的東西吧，玩得開心。”OpenAI Codex 負責人 Tibo 發帖稱。

據悉，這一舉措是為了慶祝 Codex 用戶突破 500 萬大關。這意味著，近期因達到 Codex 使用上限而受限的 ChatGPT 付費用戶，可以重新獲得完整額度，繼續使用 Codex。已有用戶確認，自己的周額度已從約 60% 恢復到 99%，表明本次重置已經在部分用戶賬戶中生效。 此前，ChatGPT Plus、Pro 等用戶達到使用限制后，需要購買額外 credits 以繼續使用。

不過，用戶們對此次 OpenAI 的重置“福利”的反應并不相同。

一部分用戶對額度恢復表示歡迎，“我當時真的很努力得想用掉我的 token，哈哈”還有用戶表示，“你額度重置的帖子，正好推了我一把，讓我終于去試了試 fast 模式。我之前一直沒用，是擔心使用額度燒得太快。但這次額度重置之后，我就很容易拿它來跑真正的 eval 和 review-agent 工作了?，F在，新鮮出爐的 token 已經給我帶來過量多巴胺了?！?/p>

但更多人的態度是：“實際上，它并沒有給大多數人帶來任何真正的好處，只是表面上的重置而已?！?/p>

對許多人來說，新一周剛開始不到一天，額度還沒來得及消耗多少，突然重置反而浪費。不少用戶表示，自己的常規周重置剛剛發生不久，因此這次額外重置幾乎沒有帶來實際收益。

有用戶詢問當前是否按 5 倍計算，也有人問 100 美元訂閱檔是否不再擁有雙倍使用量。帖子下方回復稱，按太平洋時間計算，雙倍額度仍會持續到當天結束。

還有用戶表示自己在這次本是“福利”的活動中反而虧了。“我的每周額度原本應該在 6 號重置，而且我除了打開應用查看重置日期之外，并沒有實際使用額度。結果現在我的每周重置日期變成了 7 號。如果用戶的額度本來還是 100%，這次統一重置就不應該把他的重置日期往后推?！盝immni 說道。

對此，有網友回復解釋稱，“在小于 7 天的窗口期內，你不可能真正處于 100% 額度狀態。你需要至少發送一條 prompt / 消息來啟動這一周的計量周期，而這會讓你的額度低于 100%（不過四舍五入后，界面上可能仍然顯示為 100%）。”

Jimmni 回復稱，他之前的經驗是，只要打開應用，Codex 就會把 5 小時額度設成 99%、每周額度設成 100%，這樣就足以“鎖定”用戶的重置日了，并不需要真的至少發送一條 prompt。其最后直接道，“對我來說，少了一天。這次重置對我完全是負面的。”

統一重置，確實能緩解部分高頻用戶的使用壓力，但重置時機、雙倍額度持續時間、不同訂閱檔位的權益差異，以及周額度窗口如何計算，仍是用戶最關心、但也很難統一解決的問題。

1 Claude Code 8 倍于 Codex token 消耗

“美國人還沒醒的時候先用 Claude；等美國用戶上線、Claude 變慢之后，再切到 Codex?！盇nthropic 一直拿用戶來調整工具和定價策略，Codex 借此用戶 500 萬了，但 Claude Code 依然是開發者們首選。

AI 成本管理平臺 CostHawk 發布“匿名人工智能工具排行榜”，試圖用 Token 消耗量衡量開發者對 AI 編程工具的使用強度。該榜單覆蓋 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor 等 AI 開發工具，并以匿名別名展示用戶排名，只公開 Token 數量、模型名稱、時間戳和哈希后的項目 ID，不展示真實姓名、賬號、郵箱，也不收集或存儲提示詞、模型回復和源代碼。

頁面顯示，CostHawk 榜單共追蹤了 100 名 operator，總 Token 消耗達到 4159 億。其中，榜首用戶 LunarCircuit 使用量約為 525 億 Token；榜單 Top 1% 用戶貢獻了 12.6% 的 Token 消耗，顯示高強度 AI 編程用戶對總體使用量具有明顯拉動作用。

從工具占比看，Claude Code 仍是當前榜單中的絕對主力。頁面顯示，Claude Code 消耗約 3697 億 Token，占比 88.9%；Codex 消耗約 462 億 Token，占比 11.1%；Cursor 消耗約 77 萬 Token，占比接近 0%。榜單還顯示，100 名 operator 中，有 96 名使用 Claude Code，43 名使用 Codex，2 名使用 Cursor。

不過，值得關注的是，Codex 和 Claude Code 的設計不同，也會導致同一個任務的 token 消耗量有很大差異。有開發者在一次標準 Figma 集成任務中，在相同提示詞、相同代碼倉庫、相同目標輸出下，Codex 和 Claude Code 的 Token 消耗了現可顯著差異：Codex 完成一項基準任務約消耗 7.2 萬個 Token，而 Claude Code 約消耗 23.5 萬個 Token，后者消耗量約為前者 3 倍。

另外，榜單進一步區分了用戶類型：僅使用 Claude Code 的用戶占 56%，多工具用戶占 40%，僅使用 Codex 的用戶占 3%，僅使用 Cursor 的用戶占 1%。這意味著，在高強度 AI 編程用戶中，Claude Code 仍是主入口，但相當一部分用戶已經開始同時使用多款 AI 編程工具。

在增長趨勢上，Cursor 本月增長速度比 Codex 快 1.3 倍。其中，Cursor 本月增長 100%，Codex 增長 79.1%，Claude Code 增長 0.1%。不過，由于 Cursor 當前基數較小，其高速增長更多體現為早期擴張信號，尚未改變整體 Token 份額格局。

“從 Claude Code 切換到 OpenAI Codex”這不是最近才興起的話題。

月前，Reddit 上就有開發者詢問，從 Claude Code 遷移到 Codex 的用戶體驗如何。發帖者稱，自己過去數月一直使用 Claude Code Max x20，同時結合 Serena、MCP、GSD1 等工具，并在多個項目中并行使用，但經常遇到會話額度耗盡的問題。

帖子下，部分開發者已經開始把 Codex 作為主力工具。一名擁有 30 多年開發經驗的用戶表示，Codex 對自己來說“能完成工作”，并認為 Codex 在編寫更具未來可維護性的代碼方面表現更好；相比之下，Claude 有時需要反復要求修正，尤其在前端任務上表現較弱。不過他也提醒，AI 工具不會對代碼庫承擔長期責任，最終負責的人仍然是開發者自己。

另一名有 20 年經驗、在 FAANG 工作的工程師則表示，他通常會在 Claude Code 和 Codex 之間切換，尤其是在額度受限時。他認為，Codex 在最新版本中已經成為自己的首選，原因是反饋更快、推理更好，但他仍然傾向于同時保留兩者，并在復雜設計和規劃階段讓兩個工具互相“對抗式”審查：先讓一個工具形成方案，再讓另一個工具提出批評。也有用戶明確表示準備取消 Claude 訂閱，完全依賴 Codex。

不過，不少用戶認為，Claude Code 在規劃模式和多智能體工作流上仍有優勢。有開發者的工作流是：用 Claude Opus 進行規劃，用 Codex 執行，再回到 Claude 做清理和優化。他認為，GPT 5.5 仍然會遺漏不少東西，Claude 在理解意圖和整體設計上仍有不可替代之處。

額度和價格，是推動用戶遷移的重要因素。一名此前幾乎只使用 Claude Code 的開發者表示，自己轉向 Codex 的主要原因就是使用限制。即便在每月 100 美元方案下，也可能幾天內耗盡每周 token。他認為 Claude 更擅長理解目標，但 Codex 更擅長嚴格遵循指令。與此同時，他也指出 Codex 應用體驗并不理想，自己主要使用 Codex CLI，且過去為 Claude 構建的插件和技能無法一鍵遷移，需要重寫。

該用戶還提到，OpenAI 的核心聊天界面不計入同樣的五小時窗口限制，因此可以用網頁端進行初步規劃或小型編碼任務；而 Claude 網頁聊天也會消耗同一訂閱窗口，這使得 Claude 在重度開發場景中更容易受到限制。評論區也有人認為，這正是 Claude 難以與 OpenAI 競爭的原因之一。

與此同時，也有用戶提醒，頻繁耗盡額度未必只與工具有關，可能也和工作流管理不當有關。有開發者指出，如果同時在 3 到 5 個項目中使用 Claude Code，首先要改進的是會話紀律，而不是簡單更換工具。過長的歷史記錄、無目的瀏覽代碼庫以及插件過度堆疊，都會燒掉大量 token。即便換成 Codex，如果仍然不控制項目會話和任務切片，也可能只是“從一個供應商那里買到了同樣的泥潭”。

2 AI 編程：個人與團隊間的 10 倍價差

隨著 AI 編程工具的快速發展，其商業模式也正在收斂。

無論 Claude Code 還是 Codex，都采用了低門檻入門、高強度使用單獨收費的模式，并形成了幾乎相同的訂閱分層：個人用戶入門價格約為每月 20 美元，而面向高頻專業開發者的高級檔位則跳至每月 200 美元。

根據相關公開討論和產品信息，80%-90% 的用戶通常遠低于入門檔限制，而前 5%-10% 的高頻用戶貢獻了絕大多數推理負載。對于廠商而言，如果繼續采用過于寬松的固定價格模式，輕度用戶將長期補貼重度用戶，最終導致推理成本失控。因此，200 美元檔位的作用，是將高消耗開發者單獨分層，使真正高頻、專業、依賴 AI 編程工具的人為更高算力消耗付費，同時避免普通用戶為自己用不到的資源買單。

速率限制也進一步強化了這一分層。AI 編程工具通常會設置一定時間窗口內的使用上限，例如每隔數小時重置一次。當開發者在項目進行過程中頻繁觸及額度限制時，往往更傾向于升級到高階訂閱，而不是切換到其他工具。對于已經將 Claude Code 或 Codex 嵌入日常開發流程的用戶來說，使用習慣和工作流本身也會提高遷移成本。

推理成本是這套價格結構形成的另一關鍵原因。前沿模型運行成本高昂，尤其是在涉及復雜推理、工具調用和代碼執行時，重度用戶的實際算力消耗可能遠超訂閱價格。有分析稱，Claude Code Max 每月 200 美元訂閱所提供的使用量，如果按隨用隨付的 API Token 價格計算，成本可能超過 1000 美元。

對廠商而言，200 美元固定訂閱費既可以帶來更穩定的高價值用戶收入，也能在一定程度上對沖推理負載波動帶來的成本風險。OpenAI 的 ChatGPT Pro 訂閱推出后，曾被報道稱在數月內帶來顯著年化收入增長；Anthropic 推出 Max 檔位，也被視為對高頻開發者需求和成本結構的直接回應。

這種定價方式對 AI 公司具有明顯吸引力。20 美元檔負責降低試用門檻、擴大用戶基數和收集使用數據；200 美元檔則承接那些從工具中獲得更高商業價值、也更愿意由個人或公司報銷費用的專業用戶。相比難以預測的按 Token 計費，訂閱收入也更便于廠商規劃 GPU 集群、推理資源和研發預算。

這一趨勢并不局限于 Anthropic 和 OpenAI。Cursor、Replit 等 AI IDE 和編程平臺也已顯示出類似階梯式定價跡象。其底層邏輯基本相同：AI 編程工具的使用量差異極大，重度用戶帶來的推理成本遠高于普通用戶，廠商必須通過分層定價維持可持續商業模式。

不過，大趨勢下的一些細節可能存在差異：Codex 正試圖把 AI 編程能力做成一套可計量、可審計的 Token 經濟系統，Claude Code 則更強調通過 Claude 統一工作臺鎖定開發者日常使用。

從產品定位看，Codex 正在從“ChatGPT 訂閱附贈能力”轉向“訂閱額度 + Token 化計費”。OpenAI 先將 Codex 納入 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 等多個訂閱方案，通過 ChatGPT 現有用戶入口擴大覆蓋面；隨后再通過 Codex credits 和 token 費率，對高強度開發者使用進行貨幣化。

OpenAI 在 4 月初，將 Codex 定價從過去“按消息 / PR 平均扣點”，改為與 API token 用量對齊，即按每百萬輸入 Token、緩存輸入 Token、輸出 Token 消耗 credits。不同模型對應不同費率，輸出 Token 通常明顯更貴。這意味著，開發者的長上下文、多輪修復、長輸出、代碼審查等行為，都會被拆解回更細顆粒度的 Token 成本。

更值得關注的是 OpenAI 的促銷策略。當前，OpenAI 為 Pro 100 美元檔提供 2 倍 Codex 使用量，直到 2026 年 5 月 31 日，相當于將標準 5x 臨時提升至 10x；Pro 200 美元檔則在 20x Plus 的基礎上，將 5 小時 Codex 限額臨時維持在 25x Plus。這一設計，一方面是在用 100 美元檔位正面卡位 Claude Max 5x，另一方面也是通過 200 美元檔穩住真正的重度用戶，降低其因額度焦慮轉向 Claude Code 的可能性。

Anthropic 消耗不夠透明，也更“企業定制”

相比之下，Anthropic 將 Claude、Claude Code、Claude Desktop 等入口統一納入同一套訂閱預算。Claude Code 的策略更像是在把 Claude 打造成開發者全天候工作臺，而不是單獨售賣一個 coding 產品。

這使得 Claude Code 的商業價值不僅來自代碼工具本身，更來自對開發者日常工作流的鎖定。一旦用戶把 Claude Code 當作主力工具，Claude 在聊天、文檔、代碼、分析等場景中的整體訂閱粘性都會增強。

不過，相比 Codex 將本地消息、云端任務、代碼審查、模型窗口和 credits 拆得更清楚，Claude Code 的額度消耗對用戶來說更難精確判斷。

近日，Claude Mythos 25 美元 / 每百萬輸入 token 、125 美元 / 每百萬輸出 token 的定價，也引發了社區討論。

“按這個價格，Mythos 上一次深度推理會話的成本，可能就相當于過去 Claude Sonnet 一整個月的使用費用。這個價位也會從根本上改變所有依賴長上下文推理的創業公司的經濟模型?！庇芯W友說道。

不少網友認為，這種高價策略正在進一步拉開個人用戶與企業級用戶之間的使用門檻，也顯示出 Anthropic 正將高端能力更多瞄準基礎設施層和生產環境，而非個人開發者。

有用戶將其稱為“給有錢技術宅準備的新檔位”，甚至調侃可能會出現“1000 美元套餐”。類似“不適合窮人”的評論，也反映出社區對高端模型定價門檻的直觀感受。有開發者調侃稱，自己凌晨兩點進行輕量級代碼修改時，入門級模型已經足夠使用，“他們想收多少錢就收多少”。另一位用戶也表示，價格確實高，自己夜間寫代碼仍會使用預算型模型，把錢省下來用于周末出行，同時該開發者也好奇高端模型是否真的能提供與價格匹配的能力。

不過，部分用戶認為價格并非完全不可接受。有網友提到，此前部分高端模型的 API 調用價格更高，因此當前價格在高端推理模型市場中并不算極端。也有人表示，如果已有最高訂閱檔位，或許能夠承受這類模型的使用成本。

“若輸出價格達到每百萬 Token 125 美元，這一定價架構瞄準的并不是個人用戶，而是基礎設施層客戶。”有開發者指出。

這場討論也再次展現了模型的定價模式：低成本輕量模型可能繼續承擔日常使用和個人開發場景，而高價前沿模型則更多服務于高價值工作流、企業生產環境和基礎設施層調用。而上面的訂閱套餐列表項目可能還只是開始，未來或許有更多的可選項，同時開發者對各種收費花樣可能也會越來越蒙圈。

3 AI 編程工具的路線分野

除了定價策略，AI 編程工具的路線也逐漸走出了差異。

開發者“Theo - t3?gg”認為，Claude Code 重體驗與情緒，Codex 強調效率與驗證，Cursor 押注云端工作流，這三個產品代表了三條不同的路線，三者真正的差異不在于“誰更聰明”，而在于背后團隊對“未來如何構建軟件”的理解完全不同。

Claude Code 的最大特點是選擇從終端切入，而不是要求開發者切換 IDE、安裝新應用或遷移到云端環境。它的優勢在于“站在開發者已經所在的位置”，通過 CLI 直接接入現有工作流。

這種路徑讓 Claude Code 快速獲得開發者接受。過去 Cursor 在 AI 編程工具中擁有很強的心智占位，但如今 Claude Code 已經接過這一位置。在一些創業者和開發者群體中，原本大量使用 Cursor 的人，已經明顯轉向 Claude Code。

不過，Theo - t3?gg 也指出，Claude Code 的另一面是強烈的“體驗設計”和“營銷屬性”。他認為，Claude Code 不只是開發工具，也是 Anthropic 展示“用 Anthropic 模型構建 AI 應用”能力的窗口。其 sub-agent、pet mode、終端動畫、token 計數、加載狀態等設計，都在強化一種“事情正在大量發生”的生產力感，也非常適合在 X/Twitter 上截圖傳播。

在其看來，Claude Code 的底層哲學可以概括為：如果更多 token 能解決問題，那就使用更多 token。比如通過 sub-agent 并行檢查項目、用大量 agent 審計代碼、讓模型在終端里執行更多操作。這種方式往往確實能讓用戶感覺“非常高產”，但也可能帶來更高的 token 消耗和成本壓力。

與 Claude Code 相比， Codex 的產品氣質完全不同。Codex 的界面更克制，任務運行時沒有大量動畫、計數器或多 agent 展示，更多是一個簡單的工作狀態、計時器和任務輸出。Theo - t3?gg 稱，Codex “沒有試圖讓自己像老虎機一樣令人上癮”，而是更強調把事情做完。

他多次提到，OpenAI 的 Codex 更關注真實工程問題，而不是社交媒體傳播效果。例如，Codex 支持在 Mac 鎖屏狀態下繼續使用電腦、支持新的 diff marker 設置、支持通過快捷鍵把當前應用畫面發送給 Codex 作為上下文。這些功能并不適合截圖傳播，但能切實提高工程效率。

Theo - t3?gg 尤其強調 Codex 的 computer use 能力。隨著模型能力提升，Codex 可以修改代碼后實際查看運行結果、驗證修改是否成功，而不是單純依賴模型“想象”代碼是否正確。他認為，這代表了 OpenAI 的核心思路：不是用更多 token 反復檢查，而是用更好的環境和驗證方式，讓模型以更少 token 得到更可靠結果。

對于 Cursor，Theo - t3?gg 認為，外界低估了它的真正強項。Cursor 曾經是 AI 編程工具的第一心智，但隨著 Claude Code 崛起，很多人把 Cursor 視為“退居第三”。他認為，這是因為很多人仍然只把 Cursor 當作 IDE 使用，而沒有看到 Cursor Cloud 的能力。

在 Theo - t3?gg 看來，Cursor 的云端 agent 是三者中最接近未來形態的方案。Cursor Cloud 并不只是提供一個簡單的 headless Linux sandbox，而是可以啟動完整的圖形化 Linux 環境，運行真實應用，再通過 computer use 測試修改結果。

這使得 Cursor 能夠承擔更多團隊級、企業級任務。例如，在 Slack 中有人提出一個產品問題，團隊成員可以直接 @Cursor bot，讓它啟動 agent 修復問題，并在同一 thread 中返回修復后的視頻證明。他認為，這種“從協作工具發起任務，再返回可驗證結果”的流程，是 Claude Code 和 Codex 當前都難以達到的。

因此，Theo - t3?gg 將三者定位為三個不同時間尺度的押注：Codex 押注當下，解決今天 agent 寫代碼如何更可靠的問題；Claude Code 押注幾個月后的模型能力，認為模型會聰明到不必總是運行代碼；Cursor 則押注更遠未來，即開發者不再主要在本地電腦上運行 agent，而是通過 Slack、瀏覽器和云端環境觸發任務。

此外，三家公司在開放性和生態策略上也存在明顯差異：OpenAI 更愿意提供可構建的底層能力。例如，Codex CLI 中的 app server 為第三方 agentic coding 應用提供了構建基礎，開發者可以在其上開發自己的工具。相比之下，Anthropic 更希望用戶留在 Claude Code 自身 UI 和 CLI 體驗里，把集成深度嵌入 Claude Code，而不是讓外部工具以編程方式自由調用。Cursor 則有意向開放 SDK 和 agent 能力，但相關優先級和成熟度仍有不足。

在產品選擇上，Theo - t3?gg 建議道，如果一個開發者討厭寫代碼、缺乏動力，或者希望寫代碼過程更有趣、更有成就感，Claude Code 是一個很好的選擇。它通過終端、多 agent、動畫和強反饋機制，能讓用戶持續感受到“我正在高效推進”。

如果是經驗豐富、對 AI 工具有懷疑精神的工程師，希望工具盡量少打擾自己，只在需要時可靠完成任務，那么 Codex 更合適。他認為，Codex 更像“由工程師構建、為工程師構建”的工具，強調穩定、驗證和融入已有工作流。

https://x.com/thsottiaux/status/2061106703446450392

https://www.reddit.com/r/codex/comments/1tsydiy/reset_just_happened/?utm_source=chatgpt.com

https://costhawk.ai/leaderboard

https://techforward.io/why-the-20-to-200-pricing-leap-in-claude-code-and-codex/?utm_source=chatgpt.com

https://www.youtube.com/watch?v=JMYspR42HFM

https://www.youtube.com/watch?v=dcrASucavMk

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