Claude Code 与 Codex 的价格差异：代码场景该如何选择模型

Claude Code 价格Codex 价格GPT API代码模型AI 编程

对比 Claude Code、Codex / GPT 在输入、输出、缓存读取等价格结构上的差异，给代码生成和自动化开发场景提供选型建议。

代码任务的成本主要来自输出

代码生成、重构和测试补全通常会产生较长输出，因此只看输入单价容易低估真实成本。对开发者工具来说，输出价格、缓存读取价格和上下文复用能力都需要一起看。

Claude Code 更适合复杂仓库理解、长上下文分析和多文件修改建议；Codex / GPT 则适合自动化脚本、CLI 工作流和通用代码问答。实际选择可以根据任务复杂度分层。

如果团队有多类用户，可以用不同分组承载不同成本。轻量问答走低倍率分组，高强度代码任务走更稳定的专用分组，既能控制预算，也能减少上游拥堵时的体验波动。

LondAI 价格页同时展示官方价格和分组价格，方便用户看到同一模型在不同分组下的实际调用成本。运营方也可以通过后台调整倍率，让套餐和渠道成本保持一致。

有些分组适合特定客户端，例如仅限 Claude Code 或仅限 Codex CLI。购买前应确认自己的接入方式是 API、CLI、桌面客户端还是第三方插件。

如果希望一个密钥同时用于多种客户端，建议选择外接版分组，并在创建 API Key 时明确模型范围，避免用户把高成本模型用于不必要的任务。

如果你正在把模型接入业务系统，建议先在 LondAI 用户后台创建独立 API Key，再用小额请求完成一次真实调用测试。确认模型可用、使用记录正常、余额扣费准确后，再扩大到生产场景。