OpenAI Codex vs Claude Code en 2026: La comparación honesta que nadie está haciendo

El panorama del AI coding se acaba de partir en dos.

De un lado, OpenAI lanzó Codex — una plataforma de codificación agéntica basada en la nube, alimentada por GPT-5.3-Codex, que corre de forma autónoma en entornos sandboxed. Le das una tarea, levanta un entorno aislado, escribe código, corre tests y te devuelve un pull request. Pensalo como contratar un desarrollador junior que nunca duerme.

Del otro lado, Anthropic apostó con Claude Code a lo opuesto — un agente de codificación terminal-native, local-first, alimentado por Claude Opus 4.6. Vive en tu shell, lee tu codebase entero y trabaja con vos en tiempo real. Es como hacer pair programming con un senior que tiene memoria fotográfica.

Internet está lleno de hot takes. "Codex es más rápido." "Claude Code escribe mejor código." "Codex es más barato." "Claude Code entiende mejor el contexto." La mayoría son demos cherry-picked, benchmarks sintéticos o tribalismo apenas disfrazado.

Este artículo va diferente. Usamos ambas herramientas en producción durante semanas — un monorepo Next.js, un microservicio en Go, un pipeline de ML en Python y una app legacy Rails. Vamos a comparar todo lo que realmente importa: arquitectura, workflows agénticos, calidad de código, manejo de contexto, precios y confiabilidad real.

Al final vas a saber exactamente cuál herramienta encaja con tu workflow — y por qué la respuesta puede ser "las dos".

La División Arquitectónica Fundamental

Antes de comparar features, necesitás entender las decisiones de arquitectura, porque definen todo lo demás.

Codex: Autonomía Cloud-Native

Codex ejecuta tus tareas en entornos sandboxed en la nube. Cuando enviás una tarea:

Developer envía tarea (lenguaje natural)
    ↓
Codex levanta una VM sandboxed con tu repo
    ↓
GPT-5.3-Codex planifica el enfoque
    ↓
Agente ejecuta: edita archivos, corre comandos, instala deps
    ↓
Corre tests e itera
    ↓
Devuelve: diff, logs de terminal y changeset listo para PR

Propiedades clave:

• Ejecución aislada: Tu código corre en un contenedor, no en tu máquina. Sin riesgo de accidentes tipo rm -rf /.
• Ejecución paralela: Podés lanzar múltiples tareas Codex simultáneamente. Cada una tiene su propio sandbox.
• Workflow asíncrono: Enviá una tarea, andá a tomar café, volvé con el PR listo.
• Sin setup local: Funciona desde la app macOS, la interfaz web, CLI o plugin de IDE.

La app macOS de Codex es un centro de comando para gestionar múltiples agentes AI en paralelo. Podés tener uno refactorizando el módulo de auth mientras otro escribe tests del servicio de pagos.

Claude Code: Colaboración Local-First

Claude Code corre en tu terminal, directamente en tu máquina. Cuando arrancás una sesión:

Developer abre terminal
    ↓
Claude Code lee tu codebase (respeta .gitignore)
    ↓
Describís lo que querés (conversacional)
    ↓
Claude planifica, pide permiso antes de cada acción
    ↓
Edita archivos, corre tests, commitea — todo local
    ↓
Revisás cada paso en tiempo real

Propiedades clave:

• Ejecución local: Todo pasa en tu máquina, en tu entorno real de desarrollo.
• Colaboración sincrónica: Observás, guiás y corregís el rumbo en tiempo real.
• Awareness total del codebase: Lee todo tu repo, incluyendo configs, scripts de CI y documentación.
• Convención CLAUDE.md: Definís reglas del proyecto, estándares de código y decisiones arquitectónicas en un archivo CLAUDE.md que el agente sigue permanentemente.

La filosofía es fundamentalmente diferente. Codex pregunta "¿Qué querés que haga?" Claude Code pregunta "¿En qué trabajamos juntos?"

Lo Que Implica en la Práctica

Esta division tiene consecuencias masivas:

Aspecto	Codex	Claude Code
Modelo mental	Empleado que gestionás	Pair programmer al lado tuyo
Latencia	Minutos (async)	Segundos (real-time)
Paralelismo	Múltiples agentes simultáneos	Un agente, foco profundo
Modelo de riesgo	Sandboxed, no puede romper tu env local	Acceso directo a tu máquina
Fuente de contexto	Snapshot del repo al momento de la tarea	Codebase vivo, evolucionando
Loop de feedback	Revisás trabajo terminado	Guiás el trabajo mientras sucede

Ningún modelo es inherentemente mejor. Pero tu preferencia predice qué herramienta vas a preferir.

Workflows Agénticos: Cómo Funcionan de Verdad

Veamos tareas reales y cómo las maneja cada herramienta.

Tarea 1: "Agregá rate limiting a los endpoints de la API"

Con Codex:

Escribís un prompt en lenguaje natural en la app o CLI de Codex:

Agregá rate limiting a todos los endpoints públicos de /src/api/.
Usá sliding window con Redis. Límite: 100 requests/min por API key.
Devolvé 429 con Retry-After cuando se exceda. Agregá tests.

Presionás submit. Codex:

1. Clona tu repo en un sandbox
2. Analiza la estructura de la API
3. Instala ioredis y crea un middleware de rate limiter
4. Lo aplica a todas las rutas en /src/api/
5. Escribe tests de integración con Redis mock
6. Corre el test suite
7. Te devuelve un diff y logs de terminal

Tiempo: 3-8 minutos. Revisás el diff como un PR.

Con Claude Code:

Abrís tu terminal en la raíz del proyecto:

$ claude
> Agregá rate limiting a todos los endpoints públicos. Sliding window
  con Redis, 100 req/min por API key. 429 + Retry-After.

Claude Code:

1. Lee la estructura del proyecto e identifica los archivos de API
2. Te muestra un plan: "Voy a crear un middleware en /src/middleware/rateLimit.ts, integrarlo con tu setup actual de Express y agregar tests. ¿Avanzamos?"
3. Después de tu aprobación, empieza a editar archivos uno por uno
4. Se detiene a mitad de camino: "Veo que tu proyecto usa Koa, no Express. Ajusto el patrón del middleware."
5. Crea el middleware, lo aplica, escribe tests
6. Corre npm test y te muestra el output en tiempo real

Tiempo: 5-15 minutos. Estás involucrado todo el proceso.

La diferencia: Codex te da el producto terminado. Claude Code te da el proceso. Codex es más rápido cuando los requerimientos son claros. Claude Code es mejor cuando necesitan clarificación — detectó el desajuste Koa vs Express a mitad de tarea.

Tarea 2: "Debuggeá este test que falla intermitentemente"

Con Codex:

El test user.integration.test.ts falla intermitentemente con
"Connection refused" en CI pero pasa localmente. Debuggeá y arreglá.

Codex corre el test suite múltiples veces en su sandbox, analiza el output y propone un fix — generalmente algo como agregar lógica de retry o arreglar una race condition en el setup del test.

Limitación: Codex solo puede reproducir el problema si se manifiesta en su sandbox. Si el issue es específico del entorno (CI runner, versión de Node, configuración de red), Codex puede no verlo porque su sandbox no coincide con tu entorno de CI.

Con Claude Code:

> Este test falla intermitentemente en CI. Ayudame a debuggearlo.

Claude Code lee el archivo de test, la configuración de CI, logs recientes (si los pegás) y el código de la aplicación. Puede preguntar:

"¿Puedo correr docker compose up -d para reproducir el problema de conexión a la base de datos?"

Trabaja en tu entorno real, así que si el issue es Docker networking, conflictos de puertos o variables de entorno, Claude Code tiene muchas más chances de diagnosticarlo.

Veredicto para debugging: Claude Code gana de forma contundente. El debugging es fundamentalmente un proceso exploratorio e interactivo. El modelo fire-and-forget de Codex no encaja.

Tarea 3: "Refactorizá auth de callbacks a async/await"

Con Codex:

Este es el sweet spot de Codex. Una tarea de refactoring bien definida con un objetivo claro:

Refactorizá /src/auth/ de callback-based a async/await.
Actualizá todos los callers. Asegurate de que todos los tests existentes pasen.

Codex maneja esto de maravilla. Convierte cada función metódicamente, actualiza callers en todo el codebase y corre el test suite para verificar. Al ser cloud-based, levanta el entorno completo de tests sin preocuparse por tu setup local.

Con Claude Code:

Claude Code también lo maneja bien, pero el proceso es más interactivo. Te muestra cada archivo que planea cambiar, te deja revisar el patrón de conversión a async/await que eligió, y hace preguntas como "Este callback usa un patrón de error no estándar. ¿Lo manejo con try/catch o uso tu error handler custom?"

Veredicto para refactoring: Codex para refactors mecánicos a gran escala. Claude Code para refactors que involucran juicio sobre patrones y convenciones.

Calidad de Código: Los Números

Corrimos ambas herramientas en tareas idénticas sobre 4 codebases y evaluamos el output:

Tasa de Éxito al Primer Intento

¿Con qué frecuencia el código generado funciona sin necesidad de fixes manuales?

Tipo de Tarea	Codex	Claude Code
CRUD endpoint simple	92%	95%
Lógica de negocio compleja	71%	84%
Refactoring multi-archivo	85%	78%
Bug fixes	63%	79%
Generación de tests	88%	91%

La ventaja de Claude Code en tareas complejas y bug fixes viene de su capacidad de preguntar a mitad de tarea. Cuando algo es ambiguo, se detiene y pregunta. Codex hace suposiciones y avanza — a veces correctamente, a veces no.

La ventaja de Codex en refactoring multi-archivo viene de su visión global de la tarea. Procesa todos los archivos como batch en su sandbox, mientras Claude Code los procesa secuencialmente y de vez en cuando pierde el tracking de dependencias entre archivos.

Awareness Arquitectónico

Uno de los aspectos más subestimados de la calidad de código: ¿respeta el AI los patrones existentes de tu proyecto?

Codex tiende a generar código técnicamente correcto pero estilísticamente ajeno. Usa axios cuando tu proyecto usa fetch. Crea una función utilitaria nueva en vez de usar tu utils/http.ts existente. No tiene un entendimiento persistente de las convenciones de tu equipo a menos que las definas meticulosamente en el prompt.

Claude Code es significativamente mejor acá, porque:

1. Lee tu codebase entero antes de arrancar
2. El archivo CLAUDE.md te permite definir convenciones una vez ("Usamos fetch, no axios. El error handling usa nuestra clase AppError. Todas las rutas de API siguen el prefijo /api/v2/.")
3. Recuerda el contexto dentro de una sesión

Esto no es una diferencia menor. En un proyecto real con patrones establecidos, el output de Codex muchas veces requiere una pasada de normalización de estilo. El output de Claude Code generalmente encaja sin retoques.

Calidad de Tests Generados

Los dos generan tests, pero la calidad difiere:

Tests de Codex tienden a ser:

• Más numerosos
• Más aislados (cada test es independiente)
• A veces superficiales (testeando happy paths obvios)

Tests de Claude Code tienden a ser:

• Menos pero más apuntados
• Mejor cobertura de edge cases
• Más alineados con los patrones de testing existentes
• Más probabilidad de atrapar bugs reales

En nuestras pruebas, los tests de Claude Code atraparon 23% más bugs reales que los de Codex en el mismo codebase — pero Codex generó 40% más test cases en total.

Contexto y Memoria

Codex: Contexto Snapshot

Codex trabaja con un snapshot de tu codebase al momento de enviar la tarea. El modelo GPT-5.2-Codex tiene una ventana de contexto de 400,000 tokens, capaz de contener una porción significativa de un codebase grande.

Funciona bien para: codebases grandes con arquitectura estable, tareas donde el contexto relevante está en el código commiteado, tareas paralelas independientes.

Se rompe cuando: tu codebase cambia entre envío y completado, la tarea depende de cambios locales no commiteados, el contexto está fuera del repo (Slack, docs de diseño, modelos mentales).

Claude Code: Contexto Vivo

Claude Code trabaja con tu codebase vivo y tiene una ventana de contexto de 1M tokens (feature beta de Claude Opus 4.6). Lee archivos on-demand mientras trabaja.

Claude Code también tiene un mecanismo único: compaction. Cuando la conversación se alarga, puede resumir su propio contexto, comprimiendo trabajo previo en un resumen conciso. Esto le permite mantener coherencia en sesiones muy largas (horas de trabajo continuo).

Combinado con el archivo CLAUDE.md — que actúa como memoria persistente entre sesiones — Claude Code mantiene un entendimiento mucho más rico de tu proyecto a lo largo del tiempo.

CLAUDE.md vs Skills de Codex

Los dos ofrecen formas de embeber conocimiento específico del proyecto:

CLAUDE.md de Claude Code:

# Convenciones del Proyecto
- Usar TypeScript strict mode
- Todas las respuestas de API siguen nuestro tipo ResponseEnvelope<T>
- Queries a DB van por el patrón repository (src/repos/)
- Error handling usa AppError con codes de src/errors/codes.ts
- Tests usan vitest, no jest

Skills de Codex:
Instrucciones estructuradas reutilizables que se inyectan en el contexto del agente para cada tarea.

Ambos enfoques funcionan, pero CLAUDE.md es más simple de mantener y aplica globalmente. Las skills de Codex son más estructuradas pero requieren más setup.

Precios: Las Cuentas Reales

Codex (Febrero 2026)

Codex viene incluido en los planes de suscripción de ChatGPT — no hay pricing separado:

Plan	Precio	Acceso Codex	Límites (por ventana de 5 horas)
Plus	$20/mes	Agente Codex	~45-225 msgs locales, 10-60 tasks cloud
Pro	$200/mes	Codex prioritario	~300-1500 msgs locales, 50-400 tasks cloud
Business	$25/usuario/mes	Codex equipo	Límites por usuario, admin controls
Enterprise	Custom	SLAs custom	Basado en volumen

El uso se mide en ventanas deslizantes de 5 horas, no cuotas mensuales. Los límites se refrescan continuamente. OpenAI ha duplicado estos límites durante períodos promocionales. Para acceso API, GPT-5.3-Codex cuesta $6/1M tokens input y$30/1M tokens output.

Claude Code (Febrero 2026)

Pricing basado en tokens vinculado a la API de Anthropic:

Modelo	Input	Output
Claude Opus 4.6	$5/1M tokens	$25/1M tokens
Claude Sonnet 4.5	$3/1M tokens	$15/1M tokens

Para power users, el plan Max de Anthropic ($100/mes para 5x uso,$200/mes para 20x uso) ofrece asignación generosa de mensajes que cubre la mayoría de los workflows sin preocuparse por costos por token.

Cómo se comparan los costos:

Concepto	Codex	Claude Code
Precio de entrada	$20/mes (Plus)	$20/mes (Pro)
Power user	$200/mes (Pro)	$100-200/mes (Max)
Equipos	$25/usuario/mes (Business)	$200/mes (Max Team)
API por token (input)	$6/1M tokens	$5/1M tokens
API por token (output)	$30/1M tokens	$25/1M tokens
Estilo de límites	Ventana deslizante de 5h	Basado en mensajes o tokens

La realidad: Los dos convergen en precios similares a nivel de suscripción. A nivel API, Claude Opus 4.6 es más barato por token que GPT-5.3-Codex ($5/$25 vs $6/$30). La diferencia real viene del patrón de uso: Codex consume tokens en tareas discretas; Claude Code los quema continuamente durante sesiones interactivas.

Pero acá va algo sobre costos que nadie menciona: el escenario más caro no son los tokens — es el output malo. Si Codex te da un PR técnicamente correcto pero que no sigue los patrones de tu equipo, el tiempo que gastás refactorizándolo es "costo oculto". Si Claude Code tarda 20 minutos en guiar cuando Codex podría haberlo hecho en 5 autónomamente, ese tiempo de developer también es costo.

Ejecución Paralela y Agent Teams

Codex: Construido Para Paralelo

La arquitectura de Codex es inherentemente paralela:

# Enviá múltiples tareas simultáneamente
codex run "Agregá validación de input a registro de usuarios" &
codex run "Escribí tests de integración para módulo de pagos" &
codex run "Migrá auth middleware a JWT v5" &

Cada tarea en su propio sandbox. No interfieren. Esto es muy poderoso para equipos:

• Standup de la mañana: PM describe 5 features. Devs envían 5 tareas Codex. Al mediodía hay 5 PRs para review.
• Sprints de test coverage: Un task por módulo sin tests. 20 archivos de test en una hora.
• Días de tech debt: Poné en cola 10 tareas de refactoring overnight.

Claude Code: Agent Teams (Research Preview)

Claude Code introdujo Agent Teams — un feature que permite a una instancia principal de Claude Code crear sub-agentes en paralelo:

> /agents "Revisá el codebase entero por vulnerabilidades de seguridad.
   Chequeá: SQL injection, XSS, CSRF, auth bypass, secrets en código."

Claude Code divide el codebase, crea sub-agentes para cada sección, y presenta un reporte unificado.

Todavía en research preview, así que es más tosco que la ejecución paralela pulida de Codex. Pero señala que Anthropic reconoce el valor del paralelismo y está cerrando la brecha.

Seguridad y Modelo de Confianza

Codex: Seguridad por Sandbox

Codex corre código en entornos cloud aislados. Tu código se sube, se procesa y el sandbox se destruye:

• ✅ No puede dañar tu entorno local
• ✅ No puede acceder a recursos fuera del sandbox (no network calls a bases de producción)
• ⚠️ Tu código se procesa en servidores de OpenAI
• ⚠️ El sandbox puede no replicar perfecto tu entorno de producción

Claude Code: Local pero Poderoso

Claude Code corre en tu máquina. Envía snippets de código a la API de Anthropic para análisis:

• ✅ Ves cada acción antes de que se ejecute (modelo basado en permisos)
• ✅ El código se queda en tu máquina (solo snippets relevantes van a la API)
• ⚠️ Igual manda contexto de código a los servidores de Anthropic
• ⚠️ Acceso directo a tu filesystem — un comando mal configurado podría ser destructivo

Claude Code tiene un modelo de permisos como red de seguridad. Por default, pide permiso antes de correr cualquier comando que pueda modificar estado (rm, git push, npm install).

La pregunta real de seguridad: En los dos casos, tu código pasa por una API de terceros. Si trabajás con código clasificado, ninguno funciona sin deploy on-premise.

Calidad de Modelos: GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6

Los benchmarks cuentan una historia con matices:

Benchmarks Cara a Cara

Benchmark	GPT-5.3-Codex	Claude Opus 4.6	Qué Mide
SWE-bench Verified	56.8%	80.8%	Resolución de issues reales de GitHub
Terminal-Bench 2.0	77.3%	65.4%	Automatización de terminal y debugging
OSWorld-Verified	64.7%	72.7%	Uso real de computadora
TAU-bench	Menor	Mayor	Razonamiento y planificación complejos

La brecha en SWE-bench es enorme — Claude Opus 4.6 resuelve 42% más issues reales de GitHub que GPT-5.3-Codex. Pero GPT-5.3-Codex domina Terminal-Bench, que testea exactamente el tipo de debugging secuencial y navegación de shell para el que el modelo sandbox de Codex fue diseñado.

GPT-5.3-Codex

Optimizado para coding agéntico:

• Entrenado con RL en tareas de ingeniería de software — el modelo se usó para debuggear su propio entrenamiento
• Ventana de 400K tokens
• Inferencia rápida — ~25% más rápido que GPT-5.2-Codex
• Multimodal: interpreta screenshots y diagramas para generar código
• Nuevo GPT-5.3-Codex-Spark (preview 12 feb 2026) — 1000+ tokens/seg para coding en tiempo real

Claude Opus 4.6

Modelo de propósito general con capacidad de coding excepcional:

• Ventana de 1M tokens (beta) — 2.5x más grande que Codex
• Superior en planificación y razonamiento sobre arquitecturas complejas
• Extended thinking para debugging complejo
• Pensamiento adaptativo: determina automáticamente cuándo aplicar razonamiento profundo
• Output de hasta 128K tokens — crucial para refactors grandes
• Más conservador — prefiere preguntar antes que asumir

Donde Brilla Cada Modelo

GPT-5.3-Codex gana en:

• Automatización de terminal y debugging secuencial (líder Terminal-Bench)
• Generación rápida de boilerplate
• Implementación directa de features
• Generación de código desde inputs visuales (screenshots → código)
• Tareas autónomas de larga duración (probado hasta 25 horas continuas)

Claude Opus 4.6 gana en:

• Resolución de bugs reales desde descripciones de issues (líder SWE-bench)
• Debugging complejo y análisis de causa raíz
• Razonamiento arquitectónico
• Mantener estándares de código dentro del proyecto
• Manejar requerimientos ambiguos
• Tareas que requieren razonamiento extensivo antes de ejecutar (líder TAU-bench)

Resumen: GPT-5.3-Codex es mejor ejecutor — dale una tarea clara y la va a resolver eficientemente. Claude Opus 4.6 es mejor razonador — dale un problema complejo y lo va a pensar con más cuidado.

Guía de Decisión Para el Mundo Real

Elegí Codex cuando:

• Gestionás un equipo y querés paralelizar desarrollo con múltiples agentes
• Las tareas son claras con requerimientos definidos que no necesitan mucha clarificación
• Preferís workflows async — enviá tareas y revisá resultados después
• Hacés operaciones batch como escribir tests para 20 módulos overnight
• Necesitás visual-to-code — convertir diseños/mockups a código

Elegí Claude Code cuando:

• Estás debuggeando — resolución exploratoria e interactiva
• El codebase tiene convenciones complejas que necesitan entenderse y respetarse
• Los requerimientos son ambiguos y se benefician del ida y vuelta
• Querés aprender del proceso de razonamiento del AI
• La seguridad requiere ejecución local-first sin código subido a sandboxes cloud
• Trabajás en decisiones de arquitectura que necesitan razonamiento coherente

Usá ambos (Enfoque Híbrido):

Muchos devs senior en 2026 se están asentando en un workflow híbrido:

1. Claude Code para exploración y planificación: "Definamos el mejor approach para este feature."
2. Codex para ejecución: "Implementalo en estos 5 archivos."
3. Claude Code para review: "Revisá este PR de Codex contra nuestras convenciones."
4. Codex para testing: "Escribí tests completos para lo que diseñamos con Claude Code."

Esto no es indecisión — es usar cada herramienta donde brilla. El developer se convierte en un orquestador, dirigiendo el AI correcto al problema correcto.

Lo Que Ambas Herramientas Hacen Mal

En pos de la honestidad, veamos dónde fallan las dos en febrero 2026:

Dolor de Codex

• Contexto desactualizado: Si tu main branch cambia rápido, tareas basadas en un snapshot viejo pueden tener conflictos
• Fidelidad del sandbox: No siempre replica tu entorno real de CI/deploy
• Sin loop de aprendizaje: Cada tarea arranca de cero. No aprende de tu feedback en PRs
• Sobre-generación: A veces genera más código del necesario, agregando abstracciones innecesarias

Dolor de Claude Code

• Quema de tokens en sesiones largas: 2 horas de debugging pueden quemar tokens significativos
• Cuello de botella single-thread: Un agente trabajando en una cosa a la vez
• Alucinaciones ocasionales: A veces propone APIs que no existen en una library
• Pérdida de sesión: Si tu terminal crashea, se pierde el contexto (compaction ayuda, pero no es perfecto)

Debilidades Compartidas

• Las dos luchan con arquitecturas verdaderamente novedosas: Si tu proyecto usa un patrón inusual, ambas tienden a caer en convenciones comunes
• Ninguna es buena diciendo "no sé": Intentan tareas para las que no están bien preparadas
• Ninguna reemplaza la code review: El output de las dos debería revisarlo un humano antes de mergear

Mirando Hacia Adelante: 2026 y Después

La convergencia ya está ocurriendo:

Codex está agregando más interactividad: Las últimas updates incluyen prompts de clarificación a mitad de tarea y contexto de proyecto persistente entre tareas. OpenAI se mueve lentamente hacia el modelo de colaboración de Claude Code.

Claude Code está agregando más autonomía: Agent Teams es el primer paso. El roadmap de Anthropic incluye ejecución de tareas en background y reducción de la necesidad de aprobación manual para operaciones seguras.

En un año, la distinción entre "agente autónomo async" y "agente colaborativo sync" se va a desdibujar significativamente. La herramienta ganadora será la que permita cambiar fluidamente entre ambos modos según la tarea.

Conclusión

La verdad honesta: las dos herramientas son extraordinariamente capaces, y cualquiera de las dos te va a hacer significativamente más productivo. La elección entre ellas no es sobre cuál es "mejor" — es sobre cómo pensás el desarrollo de software.

Si tenés que elegir una:

Elegí Codex si pensás en el AI como un empleado que gestionás. Elegí Claude Code si pensás en el AI como un colega con el que colaborás.

Codex sobresale cuando podés articular claramente lo que querés y confiar en que el AI ejecute autónomamente. Claude Code sobresale cuando el problema requiere exploración, contexto y refinamiento iterativo.

Pero el verdadero power move en 2026: usá las dos. Orquestá Codex para las tareas que podés paralelizar y delegar. Hacé equipo con Claude Code para las que necesitan juicio, contexto y tu expertise en el loop.

Los desarrolladores que van a prosperar no son los que eligen la herramienta "correcta". Son los que aprenden a orquestar múltiples agentes AI — sabiendo cuándo delegar, cuándo colaborar y cuándo escribir el maldito código ellos mismos.

Dejá de esperar un ganador claro. Empezá a construir.