选择一个AI助手来写代码并不容易:市场上有几种强大的解决方案,而且其构建方式不同. 有的习惯于在一个熟悉的IDE中工作,有的倾向于终端,有的则想将任务完全委托给云代理. 让我们看看三个最显著的选项,并把它们在真实情景中进行比较.
这些工具是什么?
- 光标 ——基于VS代码之上的AI本土发展环境. 截至3.0版本,它是一个独立应用程序,可以在代理模式下运行. 它包括在孤立的虚拟机上的云代理,一个内置的Bugbot,和一个平行的任务系统. 4月3.1日的更新引入了耐久画布——多步骤规划画布. 值得注意的是,代理商已经自主地在公司本身产生了约30%的内部牵引请求.
- 克劳德代码 ——来自Anthropic的CLI代理,在终端直接运行. 它读取寄存器,执行bash命令,并编辑文件. 默认情况下,克劳德·奥普斯(Claude Opus)4.7被选为复杂的任务,索内4.6被选为常规工作. 除终端外,还有VS代码扩展,桌面应用程序,以及claude.ai/code的浏览器IDE.
- OpenAI 代码 ——ChatGPT内置的云自主剂. 在Rust中也有一个开源CLI(GitHub上的82,000多颗恒星,Apache-2.0许可)和用于macOS和Windows的桌面应用. Codex运行在一个孤立的云沙盒中,可以处理需要数天的时间而不需要开发商参与的任务.
他们如何处理任务:基准
为了了解谁更擅长现实世界的任务,让我们比较一下流行测试的结果. 截止2026年5月, 光标 和克劳德代码 测试了Opus 4.7模型,同时 OpenAI 代码 用GPT-5.5进行了测试。 在SWE-bench验证上,Codex领先1.1个百分点. 然而,在更为复杂的SWE-bench Pro上,克劳德码位居第一,领先其最接近的竞争对手5.7分. 在终端-奔驰2.0,Codex再次领先. 还有Cursor自己的测试,Cursor Bench,其中Cursor得分70%.
尽管如此,社区对SWE-bench的验证有抱怨:相信现代模式在培训数据中可能遇到非常相似的任务. 因此,SWE-bench Pro被认为更加可靠。
效率和象征性使用
关键的标准之一是一项任务消耗多少物证。 Builder.io的独立测试显示,克劳德代码使用3.3万个令牌完成了同样的任务,没有出现单一错误. 光标 在代理模式中,花费了188,000个令牌并犯了错误. 这是5.5x的差异。 这是因为Claude Code使用快速缓存并更好地管理上下文. 然而,定价也有所不同:克劳德代码通过API或订阅方式每条令牌计费,而Cursor Pro每月20美元则给出500份保费请求. 由于在Agent模式下大量使用大型代码库,这个限制可以在几天内用完.
上下文窗口: "头" 中有多少代码匹配
背景是一个代理可以同时分析的信息量. 光标 声称窗口为200K令牌,但论坛上的用户注意,在内部压缩后,实际使用的只有70–120K. Claude Code一贯与200K合作,在Beta版本的Opus 4.6中,它支持高达1M的令牌,在MRCR v2测试上达到了76%. 这对于大型寄存器尤为重要,因为许多文件必须同时保存在内存。
"写一个故事"的情景:选择什么
如果你的任务是在坐在电脑上时写一个新的功能 光标 是最好的选择。 它拥有基于Supermaven的快速Tab自动完成:在100毫秒以下的延迟. 加视觉diffs,用于多文件编辑的编译器,以及即时反馈. 这一切使得编码过程尽可能舒适清晰.
但是,如果你需要 运行一个长期自主的任务 可能需要几天,检查 OpenAI 代码对于那些习惯于在终端工作的人来说, 克劳德代码很适合。
归根结底,这一切都归结到你的情景上:Cursor是用于交互工作,Codex是用于自主任务,而Claude Code则是用于那些想要控制每一步而不支付过高报酬的人.
