Hace unos días, OpenAI lanzó oficialmente el nuevo modelo de gran tamaño GPT-5.4-Cyber. Al igual que muchos usuarios de Internet, este modelo también nos dio una sensación extremadamente fuerte de déjà vu.
Este nuevo modelo, en términos de su grupo objetivo de usuarios, escenarios de aplicación e incluso estrategias de promoción, es casi una réplica exacta del Claude Mythos lanzado por Anthropic hace unos días. Esta postura de "combate cuerpo a cuerpo" ha llegado a un punto que no disimula. Hasta el New York Times señaló acertadamente en el título del último reportaje: "Al igual que Anthropic, OpenAI...".
Esta tendencia hacia la homogeneización no se detiene en los modelos base más fundamentales. Si diriges tu mirada hacia la serie de productos lanzados recientemente por estas dos empresas, ¡descubrirás que se están convirtiendo en el espejo la una de la otra!
Bajo la luz invisible del mercado de capitales, esta convergencia es aún más evidente. Actualmente, las valoraciones de las dos empresas en el mercado secundario están muy ajustadas, e incluso Anthropic, gracias a su avance arrollador en el mercado empresarial, tiene recientemente un precio ligeramente superior al de OpenAI. El olfato del capital es el más agudo, y a sus ojos, estos dos unicornios están desarrollando los mismos cuernos.
Parece que la homogeneización de los modelos base de gran tamaño inevitablemente conduce a la convergencia de las aplicaciones de nivel superior.
Hoy, lo que quiero discutir con ustedes son precisamente dos herramientas de referencia que representan el más alto nivel actual de programación asistida por IA: Codex de OpenAI y Claude Code de Anthropic. De haber tomado caminos separados en el pasado a converger finalmente, ¿cómo fue que paso a paso terminaron pareciéndose tanto?
De caminos separados a converger: La historia de la evolución de los dos gigantes
Si retrocedemos el tiempo unos años, Codex y Claude Code eran productos de dos filosofías tecnológicas completamente diferentes.
La lógica subyacente de Codex es "en las artes marciales, la única invencibilidad está en la velocidad". Es como un desarrollador senior con 5 años de experiencia que te sigue y está listo para completar tu código en cualquier momento.
En la concepción de OpenAI, Codex es un agente inteligente ligero y de alta interacción para terminales, que se centra en la iteración rápida y la programación interactiva. Su velocidad de ejecución es extremadamente rápida, y con el apoyo del hardware Cerebras WSE-3, puede alcanzar un rendimiento de 1000 tokens por segundo. En el flujo de trabajo concreto, Codex ofrece tres modos de aprobación claros: sugerencias, edición automática y totalmente automático, manteniendo siempre al desarrollador dentro del ciclo. Este diseño se ajusta muy bien a los desarrolladores geeks que necesitan construir prototipos rápidamente y manejar interacciones de alta frecuencia.
Por el contrario, Claude Code, desde su nacimiento, ha tenido una propiedad "arquitectónica" fría y contenida.
Anthropic le inyectó los genes para manejar tareas extremadamente complejas. Depende de una enorme ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens, y una tecnología única de "compresión" para lograr diálogos infinitos. El credo de Claude Code es "control global, planificar antes de actuar". Antes de ejecutar cualquier acción, utiliza tecnología de búsqueda de agentes inteligentes para comprender a fondo la estructura completa del código base, y luego coordina modificaciones consistentes en múltiples archivos. Para tareas de refactorización a nivel empresarial que involucran la migración de decenas de miles de líneas de código, Claude Code ha demostrado una asombrosa capacidad de dominio.
Sin embargo, con el paso del tiempo y la continua expansión de los escenarios de aplicación, estas dos herramientas, originalmente de carácter muy diferente, comenzaron a copiarse mutuamente.
Fuente de la imagen: MorphLLM
Al manejar proyectos complejos, el mayor cuello de botella al que se enfrenta un modelo de IA monolítico es la contaminación del contexto. Le pides a la IA que refactorice un módulo de autenticación, y después de leer 40 archivos, a menudo olvida el patrón de diseño del primer archivo. Para resolver este punto crítico, las dos empresas dieron una respuesta casi idéntica: asignar ventanas de contexto independientes para cada subtarea.
OpenAI pronto lanzó una nueva aplicación de escritorio para macOS, que aísla las tareas en diferentes hilos por proyecto y las ejecuta de forma independiente en un sandbox en la nube. Anthropic, por su parte, lanzó una arquitectura de equipo de agentes inteligentes, que permite a los desarrolladores generar múltiples subagentes. Estos comparten listas de tareas y dependencias, y trabajan en paralelo en sus propias ventanas independientes. Te darás cuenta de que, ya se llame "sandbox en la nube" o "equipo de agentes inteligentes", sus conceptos centrales en la implementación de ingeniería se han superpuesto por completo.
En la hoja de resultados de las pruebas de referencia, también muestran un equilibrio sutil. GPT-5.3-Codex lidera con una puntuación del 77.3% en la tarea de terminal Terminal-Bench 2.0. Claude Code, por su parte, obtuvo una puntuación del 80.8% en la compleja lista SWE-bench Verified. Ambos han dado lo máximo en su intervalo de ventaja, mientras se esfuerzan desesperadamente por compensar sus propias debilidades.
Efecto OpenClaw: La mano invisible que derriba los muros altos
Si la estrategia interna de las dos empresas determina la causa interna de su homogeneización, entonces la presión de todo el ecosistema de código abierto es una fuerza externa que no puede ignorarse. Aquí, debemos mencionar el profundo impacto que OpenClaw ha tenido en toda la carrera de herramientas de programación de IA.
Como marco de trabajo de flujo lanzado por la comunidad de código abierto, la aparición de OpenClaw puede decirse que derribó los muros altos del ecosistema que los gigantes habían construido con esfuerzo. Estandarizó el proceso de interacción entre los modelos de gran tamaño y las cadenas de herramientas de terminales locales. En el pasado, cómo hacer que un modelo de gran tamaño invoque elegantemente commits de Git locales, cómo ejecutar scripts de prueba de forma segura en un sandbox, cómo realizar verificaciones de razonamiento de múltiples pasos, todos estos eran "trucos" patentados y propios de los que Codex y Claude Code se enorgullecían.
Pero OpenClaw abstrajo estos procesos en protocolos universales. Esto significa que los desarrolladores ya no necesitan quedar vinculados a una plataforma específica por un modo de colaboración particular. La juerga de la comunidad de código abierto hizo que la estandarización se convirtiera en una corriente imparable. Ante esta situación, tanto OpenAI como Anthropic tuvieron que bajar la postura para ser compatibles con este estándar abierto.
Cuando las barreras tecnológicas subyacentes fueron allanadas por fuerzas de código abierto como OpenClaw, cuando todas las características avanzadas se convirtieron en configuraciones estándar de la industria, la única salida para Codex y Claude Code fue competir sin fin a nivel de la experiencia del usuario en los aspectos más minuciosos. Esta es también la razón por la que sentimos que se parecen cada vez más, porque bajo un marco estandarizado, la solución óptima a menudo es solo una, al igual que la evolución convergente en biología.
Codex está alcanzando a Claude Code
Aunque Claude Code y Codex están en el camino de la evolución convergente, las diferencias entre ambos aún existen, e incluso Codex es preferido por los desarrolladores en algunos aspectos.
Hace un par de días, en la comunidad r/ClaudeCode, un ingeniero senior con 14 años de experiencia que había trabajado en gigantes tecnológicos, u/Canamerican726, compartió una evaluación extremadamente sólida.
Concretamente, en un proyecto complejo que contenía 80.000 líneas de código, invirtió 100 horas usando Claude Code y 20 horas usando Codex, respectivamente.
Desde su perspectiva, usar Claude Code era como dirigir a un ingeniero perseguido por una fecha límite. Su velocidad de sprint era extremadamente rápida, pero a menudo ignoraba las especificaciones que el desarrollador escribía en CLAUDE.md, y le gustaba amontonar código continuamente en los archivos existentes para completar la tarea, careciendo de pensamiento de refactorización.
En comparación, Codex le daba la sensación de ser un veterano sereno con 5 a 6 años de experiencia. Su velocidad de procesamiento, aunque 3 o 4 veces más lenta, se detenía activamente a mitad de camino para pensar y refactorizar el código, y seguía estrictamente los límites de las instrucciones. Este alto grado de autonomía permitió a este ingeniero atreverse a lanzarle la tarea directamente y luego ir con confianza a hacer otras cosas.
La misma voz también apareció en redes sociales como X. El investigador Aran Komatsuzaki, combinando su propia experiencia de uso, mencionó que en el campo front-end Claude Code todavía tiene ventaja, pero en la planificación back-end y el mantenimiento de la actualización de información, Codex, que invoca frecuentemente búsquedas en la red, es claramente más sólido.
La sección de comentarios estaba llena de resúmenes de experiencias sangrientas en escenarios comerciales reales. Un desarrollador señaló con gran agudez que los modelos basados en Opus, aunque corren rápido, a menudo acumulan una gran "deuda de limpieza de código" en el proyecto. Codex es más lento, pero puede barrer el suelo sobre la marcha mientras avanza. Incluso vi a un usuario resumir una regla de supervivencia, sugiriendo que todos inicien una nueva sesión inmediatamente cuando el uso de la ventana de contexto alcance el 70%, de lo contrario es extremadamente fácil recibir bugs ocultos regalados por el sistema.
Estas quejas reales de primera línea indican claramente que cuando los paneles de capacidad de las dos herramientas divinas se superponen cada vez más, lo que a menudo determina la lealtad final del desarrollador son estas pequeñas brechas de experiencia relacionadas con el "coste de rellenar agujeros" y la "carga mental de mantenimiento". Por supuesto, para los usuarios chinos hay algunas dificultades especiales, como:
Reflexión fría: La guerra oculta del ecosistema detrás de la homogeneización
Por supuesto, las ventajas y desventajas de Codex y Claude Code también dependen de los propios desarrolladores, y también de la capacidad del propio desarrollador, como resumió el informe de evaluación de u/Canamerican726 mencionado anteriormente: Si no entiendes la ingeniería de software, ambas herramientas producirán resultados deficientes. La herramienta no equivale a la habilidad.
Esta frase pincha la ilusión que las herramientas de programación de IA han estado creando durante mucho tiempo. Una vez pensamos que con un asistente de IA lo suficientemente poderoso, incluso un Vobe Coder sin base alguna podría crear aplicaciones a nivel empresarial por sí solo. Pero la realidad es que Claude Code necesita un "conductor" extremadamente concentrado y con habilidades sólidas, de lo contrario es fácil que se pierda en bases de código enormes. Codex, aunque más independiente, también necesita que el desarrollador proporcione un contexto del sistema preciso para aprovechar al máximo su utilidad.
Entonces, en estos días de alta homogeneización de la capacidad de las herramientas, ¿hacia dónde se ha trasladado realmente el foso defensivo de estas dos empresas?
La respuesta se esconde en esas aburridas hojas de balance financiero y estrategias de precios. Bajo la misma tarea, la cantidad de tokens consumida por Claude Code suele ser de 3 a 4 veces la de Codex. El coste de uso es mayor. Para los equipos empresariales, usar Claude Code cuesta entre 100 y 200 dólares por desarrollador al mes. Codex, por su parte, empaquetó su capacidad en planes de suscripción más asequibles y acumuló una gran base de usuarios a través de la vasta comunidad de GitHub.
Fuente de la imagen: MorphLLM
La ambición de Anthropic es integrar profundamente Claude Code en los flujos de trabajo de los gigantes tecnológicos que no carecen de dinero. Por ejemplo, Stripe hizo que 1370 ingenieros usaran Claude Code para completar en 4 días una migración de código entre lenguajes que originalmente habría requerido que 10 personas trabajaran durante semanas. La empresa Ramp, dependiendo de él, acortó su tiempo de respuesta a eventos en un 80%. OpenAI, confiando en su omnipresente tasa de penetración en el ecosistema, ha hecho de Codex la opción por defecto para muchos desarrolladores comunes.
Esta ya no es una simple competencia tecnológica, sino una guerra de desgaste sobre la vinculación del ecosistema, las estrategias de precios y la remodelación de los hábitos de los usuarios.
La encrucijada del desarrollador
Mirando hacia atrás en la evolución tecnológica de este último año, el lanzamiento de GPT-5.4-Cyber es solo una pequeña nota al pie en esta larga batalla. Que Codex y Claude Code estén convergiendo hacia "la misma cara" marca la transición de las herramientas de programación de IA desde una fase inicial de prueba llena de variables y novedades, a una fase de producción industrializada madura y aburrida.
Ahora, Claude Code genera automáticamente 135.000 commits de GitHub al día, una cifra que ya representa el 4% de la cantidad total de commits públicos en toda la red. Podemos prever que, en un futuro no muy lejano, la mayor parte del código boilerplate, los casos de prueba básicos y las refactorizaciones de código rutinarias, serán completadas en segundo plano por estos agentes de IA que se parecen cada vez más.
Fuente de la imagen: MorphLLM & SemiAnalysis / GitHub Search API
Frente a dos herramientas superpoderosas que se acercan infinitamente en capacidad y se imitan mutuamente en experiencia, ¿qué valor central nos queda a nosotros, los desarrolladores humanos? Quizás, el período de bonificación de las herramientas está a punto de terminar por completo. Cuando todos tengan en sus manos el mismo arma afilada, lo que realmente decida la victoria ya no será quién tiene la mejor velocidad de autocompletado de código, sino quién puede definir mejor los problemas, quién tiene una visión de arquitectura de sistema más grandiosa, y quién puede encontrar, en este mundo de código lleno de IA, esa cualidad insustituible única de los humanos.
Volviendo al tema, ¿cuál eliges?
Enlaces de referencia
https://www.morphllm.com/comparisons/codex-vs-claude-code
https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1sk7e2k/claude_code_100_hours_vs_codex_20_hours/
https://x.com/arankomatsuzaki/status/2044270102003196007
https://www.nytimes.com/2026/04/14/technology/openai-cybersecurity-gpt54-cyber.html
Este artículo proviene del WeChat público "机器之心" (ID:almosthuman2014), autor: 机器之心
