Si trabajas con datos o programas a diario, seguro que te has planteado qué asistente de inteligencia artificial usar para escribir código: Claude Code o Codex. Ambas herramientas se han convertido en aliados habituales para construir, revisar y automatizar proyectos directamente desde el editor.
En esta comparativa de Claude Code vs Codex repasamos sus modelos, precios, límites de uso y las diferencias prácticas que marcan la experiencia real de trabajar con cada una en el día a día.
Qué son Claude Code y Codex exactamente
Claude Code es la herramienta de programación agéntica de Anthropic. Codex es su equivalente de OpenAI. Ambas se instalan como extensión en Visual Studio Code y, además, funcionan también desde la terminal. Por eso, la comparativa Claude Code vs Codex empieza siempre por el mismo punto: los dos asistentes leen y modifican archivos locales dentro de un proyecto real, no solo generan fragmentos sueltos de código.
En qué se parecen Claude Code y Codex
A primera vista, las dos herramientas son muy parecidas. Ambas trabajan con archivos locales, ambas operan dentro de un proyecto y ambas pueden ejecutar pasos de forma autónoma pidiéndote feedback antes de continuar. Además, las dos están pensadas para ayudarte a construir, no solo a sugerir líneas de código sueltas. Esta similitud de base es, precisamente, lo que hace tan interesante comparar Claude Code y Codex en detalle.
Modelos de Claude Code: Haiku, Sonnet, Opus y Fable 5
Claude Code ofrece varios modelos según la tarea. Haiku es el más barato y rápido, pensado para tareas sencillas y repetitivas. Sonnet es el modelo que viene activado por defecto, un punto intermedio entre coste y capacidad. Opus, por su parte, está diseñado para tareas complejas, aunque consume el doble de uso que Sonnet, por lo que el límite se agota antes. Por último está Fable 5, el modelo más potente y complejo de todos, que funciona mediante un sistema de créditos independiente del plan mensual.
Modelos de Codex: Luna, Terra y Sol
Codex ha adoptado recientemente una nomenclatura parecida a la de Anthropic. Antes solo existían un modelo mini y uno estándar, pero ahora OpenAI organiza Codex en tres niveles: Luna, el más pequeño y económico, pensado para tareas de alto volumen donde el coste importa; Terra, el intermedio, que equilibra inteligencia y coste; y Sol, el más potente, recomendado para programación y tareas complejas. La propia documentación de OpenAI representa estos tres niveles con la metáfora del sol, la tierra y la luna, lo que ayuda a entender de un vistazo cuándo usar cada uno.
Precios: Claude Code vs Codex por millón de tokens
Al comparar precios, Sol cuesta 5 dólares de input y 30 dólares de output por millón de tokens. Terra baja a 2 dólares de input y 12 de output. Luna, en cambio, es mucho más económico: apenas 0,20 dólares de input y 1,20 dólares de output. Si lo llevamos a Claude Code, Opus se sitúa prácticamente al mismo nivel que Sol, y Sonnet coincide con Terra en el precio de input. Sin embargo, al bajar hasta Haiku, Luna resulta ser más barato, algo que conviene tener en cuenta si tu equipo ejecuta tareas de alta repetición y quiere optimizar costes.
En definitiva, en esta parte de la comparativa Claude Code vs Codex ambos proveedores se están acercando cada vez más en precio. Por eso, antes de decidirte por uno, merece la pena revisar la documentación oficial de cada plataforma, ya que estos precios cambian con frecuencia según salen nuevos modelos.
Límites de uso y la guerra de precios entre Anthropic y OpenAI
A nivel de uso real, Claude Code destaca por cómo interactúa y por su forma de trabajar, aunque durante meses el límite de tokens se agotaba con relativa facilidad, obligando a cambiar a Codex para seguir trabajando. Últimamente esto ha cambiado bastante: Anthropic ha incrementado el límite semanal de Claude Code un 50%, una subida temporal que se mantiene activa durante varias semanas. En el fondo, Anthropic y OpenAI están en una guerra constante de precios y límites, porque ambas compañías quieren que uses su inteligencia artificial de forma habitual. Esto es positivo para cualquier analista de datos o desarrollador, ya que esta competencia se traduce en planes mensuales que rinden más y duran más tiempo.
CLAUDE.md vs AGENTS.md: la diferencia que debes tener en cuenta
Una diferencia técnica importante entre Claude Code y Codex es el archivo de configuración que cada uno utiliza para entender el contexto de tu proyecto. Claude Code lee un archivo CLAUDE.md, mientras que Codex utiliza AGENTS.md. Ninguno de los dos lee el archivo del otro, así que si trabajas con ambas herramientas en el mismo proyecto necesitas mantener la información duplicada en los dos archivos. Es una pequeña molestia, pero conviene saberlo desde el principio para no perder tiempo depurando por qué una herramienta «no sigue las instrucciones» que sí sigue la otra.
Modo Plan, reasoning effort y speed: diferencias de funcionamiento
Otra diferencia clara es el modo plan, exclusivo de Claude Code. Este modo te permite ver y aprobar un plan de acción antes de que la IA modifique ningún archivo. Codex no tiene un modo plan como tal, sino opciones de aprobación manual o edición directa, aunque si le pides explícitamente un plan también puede generarlo. En cambio, ambas herramientas comparten el concepto de reasoning effort, es decir, cuánto tiempo dedica el modelo a razonar antes de responder. Codex añade además un control de speed que Claude Code no tiene: cuanto más rápida quieres la respuesta, antes se consume tu límite de uso. Por último, ambas cuentan con distintos niveles de esfuerzo de razonamiento que puedes ajustar según la dificultad de la tarea.
Ejemplo práctico: cuándo elegir Claude Code o Codex en un proyecto de datos
Imagina que eres analista de datos y estás automatizando un pipeline que limpia datos de ventas y genera un dashboard. Para diseñar la arquitectura del script y decidir cómo estructurar las funciones, el modo plan de Claude Code resulta especialmente útil: primero revisas el plan propuesto y después dejas que ejecute los cambios. Sin embargo, cuando ya tienes el pipeline funcionando y solo necesitas iterar rápido sobre pequeños ajustes, como cambiar un formato de fecha o añadir una columna calculada, el modo speed de Codex te devuelve resultados casi al instante.
Un archivo de contexto típico para este proyecto podría verse así en ambas herramientas:
# Contexto del proyecto
- Stack: Python, pandas, PostgreSQL
- Objetivo: pipeline de limpieza de datos de ventas
- Estilo: funciones pequeñas, sin dependencias externas innecesarias
Ese mismo contenido debe existir tanto en CLAUDE.md como en AGENTS.md si usas las dos herramientas en el mismo repositorio.
Errores comunes al comparar Claude Code y Codex
- Asumir que una es siempre mejor que la otra. Ambas rinden muy bien y la mejor opción depende de la tarea y del límite de uso que te quede disponible en ese momento.
- Olvidar duplicar el archivo de contexto. Si solo mantienes CLAUDE.md o solo AGENTS.md, la herramienta que no lo lee trabajará sin contexto real de tu proyecto.
- Ignorar el reasoning effort y el speed. Dejar siempre el nivel más alto de razonamiento consume el límite de uso mucho más rápido de lo necesario.
- Casarte con una sola herramienta. Depender únicamente de Claude Code o únicamente de Codex significa quedarte parado cuando se agota el límite de esa plataforma.
Guía paso a paso: cómo elegir entre Claude Code y Codex
- Define el tipo de tarea: si necesitas planificar una arquitectura compleja, prueba primero el modo plan de Claude Code.
- Revisa tu presupuesto de tokens y compara los precios de Opus, Sonnet o Haiku frente a Sol, Terra o Luna según el volumen de trabajo.
- Crea los archivos de contexto CLAUDE.md y AGENTS.md con la misma información desde el inicio del proyecto.
- Ajusta el reasoning effort y, en Codex, el speed, según si priorizas velocidad o profundidad de análisis.
- Ten cuentas activas en ambas plataformas para no depender de una sola cuando se agote el límite semanal.
Conclusión
Esta comparativa Claude Code vs Codex deja claro que no hay una única herramienta ganadora: ambas resuelven bien tareas de programación e IA, aunque con matices distintos en modelos, precios y funciones como el modo plan o el speed. Por esta razón, lo más práctico es tener acceso a las dos y elegir según la tarea, el presupuesto y el límite de uso disponible en cada momento.
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