2026 年 2 月 5 日，AI 程式開發領域迎來史無前例的「同日對決」——Anthropic 發布 Claude Opus 4.6 僅僅 18 分鐘後，OpenAI 隨即以 GPT-5.3 Codex 強勢反擊。這場頂尖對決已不再只是基準測試（Benchmark）的百分比較量，而是標誌著兩大巨頭在「AI 如何參與軟體開發」這個核心議題上，正式走出了截然不同的技術路線。
對於正在使用 AI 工具來加速開發工作的台灣開發者與創業者來說，理解這兩個模型的差異至關重要。本文將從開發哲學、效能數據、實戰測試到選購建議，進行一次完整而深入的分析。
如果你還不熟悉 Claude 的上一代旗艦模型，建議先閱讀我們的 Claude Opus 4.5 深度解析。
Video source: https://www.youtube.com/watch?v=gmSnQPzoYHA&t=1s
一、開發哲學的根本分歧：互動型 vs. 自主代理型
根據 Hacker News 社群的深度觀察與 Every.to 的實測報告，這兩個模型的核心差異在於「人類介入程度」的設計理念。這不只是技術規格的競爭，更是在定義未來軟體工程方法論的走向。
GPT-5.3 Codex：你的「創始工程師」
GPT-5.3 Codex 的定位更像是團隊中那位速度極快、敢於動手的創始工程師（Founding Engineer）。它強調即時溝通與中途介入——開發者可以在模型執行程式碼的過程中隨時喊停（Mid-execution Steering），即時修正方向。OpenAI 甚至為此加入了「務實型（Pragmatic）」和「友善型（Friendly）」兩種人格選項。
其核心哲學是：快速迭代、頻繁交流、先做再說。
Claude Opus 4.6：你的「首席架構師」
相較之下，Opus 4.6 展現的是**資深架構師（Staff Engineer）**的氣質。它傾向於先進行深度規劃（Deep Planning），甚至能自主分配多個 AI Agent 團隊協同作業。開發者不需要一直盯著它——交付任務後，它會自己深度思考、拆解子任務、平行執行。
其核心哲學是：交付任務、深度思考、減少干預。
失敗模式分析
| 特性 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex |
| 失敗傾向 | 過度分析：面對模糊需求時可能猶豫不決，陷入過長的思考鏈 | 過度自信：可能過早鎖定錯誤假設，但在人為介入下能快速修正 |
| 行為特徵 | 延遲執行以確保架構正確 | 偏向先寫再說，依賴快速回饋迴圈 |
| 最佳搭配 | 信任 AI 自主決策的開發者 | 擅長程式碼審查、能即時修正方向的開發者 |
延伸閱讀：了解更多關於 AI Agent 開發的最新趨勢與 MCP 協定如何驅動 AI 代理人。
二、Benchmark 效能全面比較
根據 Anthropic 官方公布的數據、OpenAI 的系統卡，以及 DataCamp 與 Digital Applied 等第三方分析，以下是兩大模型在主要基準測試上的表現：
程式開發相關
| 基準測試 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex | 勝出 |
| Terminal-Bench 2.0（終端機自主程式開發） | 65.4% | 77.3% | 🏆 Codex |
| SWE-bench Verified（真實軟體工程任務） | 80.8% | — | 🏆 Opus |
| SWE-bench Pro Public | — | 78.2% | （不同測試集，無法直接比較） |
| OSWorld（代理型電腦操作） | 72.7% | — | 🏆 Opus |
推理與知識工作
| 基準測試 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex | 勝出 |
| GDPval-AA（經濟價值知識工作） | 1,606 Elo | 持平 GPT-5.2 | 🏆 Opus（領先約 144 Elo） |
| Humanity’s Last Exam（多學科推理） | 53.1% | — | 🏆 Opus |
| ARC AGI 2（新型問題解決能力） | 68.8% | — | 🏆 Opus |
| GPQA Diamond（研究所等級問答） | 77.3% | — | 🏆 Opus |
| BigLaw Bench（法律推理） | 90.2% | — | 🏆 Opus |
脈絡視窗與輸出能力
| 規格 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex |
| 脈絡視窗（Context Window） | 100 萬 tokens（beta） | 約 40 萬 tokens |
| 最大輸出 tokens | 128K | — |
| MRCR v2 長脈絡檢索（1M tokens） | 76% | — |
重點摘要： Claude Opus 4.6 在推理深度、長脈絡理解、知識工作等方面全面領先；GPT-5.3 Codex 則在純終端機程式開發速度與執行效率上佔優。兩者在 SWE-bench 上使用不同版本的測試集，無法直接比較。
想了解另一位競爭者的表現？可以參考我們的 Gemini 3 深度分析。
三、核心功能差異：Agent Teams vs. 中途介入
Claude Opus 4.6 的殺手鐗：Agent Teams（多代理團隊）
Opus 4.6 最具突破性的功能是 Agent Teams——能在 Claude Code 中同時啟動多個獨立的 Claude 代理人，各自擁有獨立的脈絡視窗，平行處理不同子任務，並由一個「主導代理人」統一協調。
這在實務上意味著：一個代理人負責寫測試、另一個處理 UI、第三個檢查安全性——全部同時進行。
啟用 Agent Teams 的環境設定
首先，確保你的 Claude Code 版本為 2.1.32 以上：
# 更新 Claude Code
npm update
# 或
claude update
接著，在 ~/.claude/settings.json 中啟用實驗性功能：
{
“model”: “claude-opus-4-6”,
“claude_code_experimental_agent_teams”: 1,
“display_mode”: “split-panes”
}
GPT-5.3 Codex 的殺手鐗：Mid-Turn Steering（中途介入）
GPT-5.3 Codex 的最大亮點在於即時互動能力。你可以在它執行任務的過程中，隨時送出新的指令來修正方向，而不會失去當前的脈絡。這讓開發流程更像是與真人工程師的即時對話，而非等待最終交付。
Codex 也已原生整合至 Cursor 和 VS Code，開發者可以直接在 IDE 中選擇 GPT-5.3-Codex 模型。
四、100 萬 vs. 40 萬——脈絡視窗的架構影響
脈絡視窗的大小直接決定了 AI 對大型程式碼庫的理解上限。
Claude Opus 4.6（100 萬 Token 原生容量）
具備「全回溯能力（Total Recall）」。開發者可以將整個 Repository 載入，模型能夠在理解全域程式碼相依關係後，進行具有架構深度的重構。根據 R&D World 的報導，Opus 4.6 在 MRCR v2 長脈絡檢索測試中取得 76% 的成績，而前代 Sonnet 4.5 僅有 18.5%——這是質的飛躍。
更重要的是，Anthropic 同步推出了 Compaction API（壓縮 API），能自動摘要較舊的對話內容，讓長時間的代理型任務不會因為碰到脈絡上限而中斷。
GPT-5.3 Codex（約 40 萬 Token）
雖然 40 萬對於多數任務已經足夠，但 OpenAI 的策略是「漸進式執行」——讓模型更擅長從工作記憶中篩選核心重點，而非試圖記住整個程式碼宇宙。搭配其更快的推理速度（比 GPT-5.2 快 25%），這種策略在快速迭代場景中反而更有效率。
延伸閱讀：如果你好奇 OpenAI 的產品策略演變，我們有專文分析。
五、API 進階功能：Adaptive Thinking（適應性思考）
針對高階 API 開發者，Opus 4.6 引入了全新的 effort 參數，取代了過去二元的「開啟/關閉延伸思考」選項。
| 努力等級 | 說明 | 適用情境 |
| low | 最快速回應 | 簡單查詢、格式轉換 |
| medium | 平衡速度與品質 | 日常程式輔助 |
| high（預設） | 深度推理 | 複雜程式邏輯、多步驟任務 |
| max | 解除所有思考深度限制 | 數學證明、架構設計、安全審計 |
值得注意的是，max 等級具有版本校驗功能：在非 Opus 4.6 的模型上請求 max 會直接回傳錯誤。這為工程師提供了一個天然的模型版本鎖定機制，確保最複雜的推理任務只在最強的模型上執行。
六、實戰對決：重建 Poly Market 預測市場
根據前 Sonos 高管、AI 創業者 Morgan Linton 的壓力測試，兩大模型分別被要求複製預測市場應用 Poly Market。這項實驗清楚揭示了「速度」與「深度」的取捨：
GPT-5.3 Codex 的成果：Signal Market
- 效率： 僅用 3 分 47 秒 即完成功能原型
- 優勢： 能在開發中途根據指令（如「以 Jack Dorsey 的極簡風格重寫」）即時切換設計風格
- 測試涵蓋： 產出 10 個核心測試（10/10 通過）
- 評價： 標準的 MVP，展現了極高的開發吞吐量
Claude Opus 4.6 的成果：Forecast
- 資源消耗： Agent Teams 總計消耗了 150,000 至 250,000 個 Token（每個研究代理人平均佔用 25,000 Token）
- 深度細節： 速度較慢，但產出的精緻程度令人驚艷：
- 自動設計完整 UX 指標，包含排行榜（Leaderboard）與投資組合（Portfolio）頁面
- 產出 96 個測試案例（Codex 僅 10 個），確保訂單撮合引擎的穩定性
- 評價： 在 Vibe Coding 場景下更具優勢，交付的是接近生產級別的軟體，而非僅是邏輯原型
其他第三方實測
InstantDB 的 Counter-Strike Bench 測試也呈現類似的結論：GPT-5.3 Codex 在速度上幾乎快了一倍，但 Claude Opus 4.6 在程式碼品質上贏了幾乎所有項目。
Interconnects 的分析更直接指出：Codex 5.3 這次感覺「更像 Claude」了——更快、更能處理多元任務，而 Opus 4.6 則繼續在可用性和自主性上保持優勢。
七、安全性與資安考量
這次的發布在安全性方面也有重大進展：
- Claude Opus 4.6： 搭載 Constitutional AI v3 與 ASL-3 安全協定，Anthropic 表示這是他們歷來最全面的安全評估。模型在欺騙性行為、過度順從等面向都展現了低風險率。
- GPT-5.3 Codex： 根據 Fortune 的報導，這是 OpenAI 首次將模型評級為資安領域的「高風險等級」。Sam Altman 親自表示這是「第一個在我們的準備框架中達到資安『高風險』等級的模型」。OpenAI 因此限制了完整 API 存取，並建立了受信任存取計畫（Trusted Access Program）。
延伸閱讀：關於 AI 安全性的更深入討論，我們也有完整的分析文章。
八、價格比較
| 項目 | Claude Opus 4.6 | GPT-5.3 Codex |
| API 定價（Input） | $5 / 百萬 tokens | 尚未公布（預計近期開放） |
| API 定價（Output） | $25 / 百萬 tokens | 尚未公布 |
| 消費端使用 | Claude Pro（$20/月）或 Team 方案 | 付費 ChatGPT 方案（Plus / Pro） |
| 200K 以上脈絡 | 額外加價 | — |
以一個典型的程式開發工作階段（50K input / 10K output tokens）估算，Claude Opus 4.6 大約便宜 17%。但如果你頻繁使用超長脈絡，成本差異會縮小。
九、選擇建議：找到適合你的工程方法論
這場對決沒有唯一的贏家，只有最適合你工作流程的工具。
選擇 GPT-5.3 Codex，如果你：
✅ 追求極致開發速度，喜歡與 AI 即時對話式的結對程式設計（Pair Programming）
✅ 本身具備強大的程式碼審查能力，能即時修正模型的方向
✅ 主要在 VS Code 或 Cursor 中工作，需要原生 IDE 整合
✅ 工作以快速原型驗證、bug 修復、日常功能開發為主
選擇 Claude Opus 4.6，如果你：
✅ 面對的是大型複雜 Repository，需要 AI 理解整體架構
✅ 需要一個能獨立思考、自動完成邊界測試的「AI 團隊」
✅ 重視程式碼品質勝過開發速度
✅ 從事需要深度推理的工作（法律分析、金融模型、科學研究）
混合使用策略
根據 Every.to 的結論，多數專業開發團隊目前採取的是混合使用策略——根據任務性質在兩個模型間切換。這也是我們認為目前最務實的做法。
十、結語：從「程式碼產出者」到「架構策展人」
當 AI 能夠在數分鐘內運用 25 萬個 Token 與多代理協作，建構出具備商業潛力的產品原型時，開發者的價值正在從「程式碼產出者」全面轉化為「架構策展人」與「系統評審員」。
兩個模型的同日發布，也宣告我們正式進入了「後基準測試時代」——如 Interconnects 所分析，基準測試的微小差距已經越來越難被使用者在日常使用中感受到。真正的差異在於開發體驗、工作流程整合，以及你個人的程式設計哲學。
無論你選擇哪一個模型，2026 年無疑是 AI 輔助開發最令人興奮的一年。
本文發布於 2026 年 2 月 11 日。AI 模型的能力與定價可能隨時更新，建議讀者參考 Anthropic 與 OpenAI 官方網站取得最新資訊。延伸閱讀：AI 到底是變聰明還是變笨了？ ｜ 2025 ChatGPT 完整報告 ｜ ChatGPT Atlas 全解析