artículos sobre Claude Code de Anthropic, y cómo lo uso para programar, y diferentes técnicas que aplico para hacerlo más efectivo. Sin embargo, en las últimas dos semanas he estado experimentando cada vez más con el Codex de OpenAI y he visto resultados muy mejorados en comparación con el Codex de hace unos meses.
En mi opinión, Codex es igualmente bueno en muchas tareas y tiene la ventaja de que, en muchos casos, es más rápido que Claude Code y que es mejor al hacer exactamente lo que se le pide y no realizar otras tareas (que es el problema que he experimentado con Claude Code).
En este artículo, analizaré mi experiencia al utilizar el Codex de OpenAI para tareas de codificación avanzadas y otras áreas de aplicación, así como algunas técnicas que utilizo para mejorar el rendimiento del Codex.
¿Por qué utilizar el códice OpenAI?
En primer lugar, quiero explicar por qué debería utilizar OpenAI Codex. Vale la pena mencionar que el precio de Codex para la suscripción 20x Max es el mismo que el de Claude Code. El único diferenciador es la calidad de los resultados producidos por el modelo y la eficiencia con la que puede completar las tareas.
Teniendo en cuenta que programo todos los días, es importante para mí mantenerme actualizado con los últimos modelos de codificación y probar constantemente modelos nuevos y futuros, como GPT-5.5, para ver si funciona mejor que mi configuración actual.
Comencé a usar Codex con GPT-5.5 hace aproximadamente dos semanas y simplemente lo apliqué a algunas tareas del mundo real en las que estaba trabajando. Esto es importante, ya que creo que ejecutar modelos de codificación en tareas de prueba no prueba realmente las capacidades del modelo y no es una prueba válida y completa.
Cuando lo usé en algunas de las tareas más complejas en las que estaba trabajando, quedé bastante impresionado con los resultados. En mi opinión, Codex fue extremadamente eficiente al completar algunas tareas y las completó muy rápidamente. Además, tuve la impresión de que Codex era mejor que Claude Code al realizar exactamente las tareas que le pedía y no cambiar otras cosas en el código. En realidad, un problema que he experimentado con Claude Code varias veces es que le pido que complete una tarea específica y en su mayoría completa esa tarea, pero también cambia algunas otras cosas que no quería que cambiara.
Vale la pena mencionar que esto es en gran medida un equilibrio. Por un lado, está el enfoque de Claude Code, que consiste en darle al modelo más libertad para tomar decisiones sobre lo que se debe cambiar, lo que puede llevar a que el modelo cambie partes del código que no desea cambiar. Por otro lado, está el enfoque de Codex, que cambia solo exactamente lo que el usuario le pide que actualice. Esto, por otro lado, puede tener la desventaja de que genera errores en todo el código porque no está actualizado, simplemente porque Codex simplemente realiza exactamente lo que se le pide y nada más.
Técnicas específicas que utilizo para optimizar Codex
En esta sección, cubriré algunas técnicas específicas que utilizo para hacer que Codex funcione mejor que lo que viene de fábrica. Cubriré mi configuración y algunas técnicas.
mi configuración
En primer lugar, cubramos mi configuración. Actualmente uso el modo rápido en Codex porque no alcanzo mis límites con tanta frecuencia. Sin embargo, si está alcanzando sus límites, debería considerar desactivar FastMode u obtener otra cuenta de Codex.
Además, uso un pensamiento extra elevado cuando uso el modo de plan y un pensamiento o razonamiento elevado cuando uso el modo normal, y estoy usando GPT-5.5, por supuesto.
También le he dado acceso a Codex a Playwright MCP, que es una forma de acceder a mi navegador y realizar acciones allí. Esto es extremadamente eficiente, por ejemplo, para los bots OpenClaw, que cubriré en la siguiente sección, y para acceder al navegador y probar las funciones que Codex ha implementado. Como mencioné en varios artículos anteriores, permitir que sus agentes de codificación prueben su propio trabajo mejora enormemente el rendimiento de estos modelos de codificación.
Puedes leer más sobre esto en mi artículo a continuación:
Cómo hacer que Claude Code valide su propio trabajo
Por último, también estoy usando el modo YOLO con Codex, donde le doy o le permito realizar cualquier acción dentro de la carpeta en la que está trabajando. En mi experiencia, los modelos de codificación de frontera, como Claude Code y Codex, no son propensos a cometer errores graves, como eliminar bases de datos de producción o similares, y normalmente le avisarán antes de tomar acciones irreversibles.
Además, también creo que si configuras tu código base y tu infraestructura correctamente, esto no será realmente un problema. Ni un agente ni usted, de hecho, deberían tener acceso para eliminar permanentemente bases de datos y provocar daños irreversibles en cualquier infraestructura. Por lo general, esto es más una señal de malas decisiones de diseño de infraestructura que un problema con un programador o un agente de codificación.
robots OpenClaw
Otro caso de uso que tengo para Codex es que lo estoy usando para mis bots OpenClaw. Una de las grandes ventajas de usar Codex sobre Claude Code actualmente es que puedes potenciar tus bots OpenClaw con tu suscripción a Codex, algo que ya no puedes hacer con tu suscripción a Claude Code. Esto es importante porque, en mi opinión, Codex es un modelo inteligente de nivel fronterizo que puedes usar para tus bots OpenClaw, que también tiene un precio aceptable.
Con esto, quiero decir que el precio de Claude Code API simplemente no es aplicable para casi todos los programadores y, por lo tanto, no es una opción para OpenClaw. En su lugar, puedes comprar una suscripción de $100 o $200 con Codex y tener un modelo muy inteligente que impulse tus bots OpenClaw, lo cual creo que es una buena inversión que puedes hacer.
También uso el modo rápido en mis bots OpenClaw ya que tengo suficiente presupuesto disponible para su uso. Sin embargo, puedes volver a desactivarlo si lo crees necesario y, por supuesto, depende del caso de uso. En algunos escenarios, usted depende más de las respuestas rápidas de su agente de codificación y, en otros casos, simplemente realiza una tarea de disparar y olvidar. El tiempo que lleva realizar la tarea no es realmente importante.
árboles de trabajo
Desafortunadamente, OpenAI Codex aún no ha implementado una configuración de árbol de trabajo simple, como lo ha hecho Claude Code. Esto es definitivamente un punto negativo en mi opinión, ya que los árboles de trabajo son una característica fundamental cuando trabajo en varias cosas en el mismo repositorio al mismo tiempo.
Sin embargo, para combatir este problema, configuré un alias simple donde creo mi propio árbol de trabajo cuando ejecuto Codex. Hice esto simplemente pidiéndole a Codex que me configurara un alias de modo que si escribo el comando que ves a continuación, generará un árbol de trabajo con el nombre proporcionado.
códice-peso
Fue muy sencillo de configurar y solo tomó unos minutos con Codex.
Codex vs Código Claude
En esta última sección, quiero cubrir Codex versus Claude Code y mi opinión sobre la comparación de los dos agentes y marcos de codificación. En mi opinión, no hay un ganador claro entre los dos modelos. Ambos son extremadamente poderosos y, en mi opinión, puedo completar incluso mis tareas más complejas con ambos modelos. Sin embargo, tengo algunas preferencias en ciertos escenarios.
Cuando tengo una tarea muy específica que quiero completar o busco errores específicos, en mi opinión, Codex funciona mejor y es más eficiente a la hora de completar la tarea. En muchos casos, Claude Code también podrá completar la misma tarea, pero, según mi experiencia, simplemente llevará más tiempo.
Además, como mencioné en la sección OpenClaw, Codex te permite usar la suscripción en bots OpenClaw, lo que Claude Code no te permite hacer. Si depende de ejecutar muchos bots OpenClaw, le recomiendo que lo haga con Codex.
Por el contrario, creo que Claude Code es extremadamente poderoso y puede completar todas mis tareas más complejas sin dejar de tener muchas funciones que realmente disfruto. La función del árbol de trabajo, por ejemplo, es una gran inclusión de Claude Code, así como la vista de agentes, que lanzaron recientemente. En mi opinión, la pila de funciones de Claude Code es más poderosa que la de Codex y, por lo tanto, podría ser una razón para elegir Claude Code en lugar de Codex.
Sin embargo, en general, creo que los dos modelos están codo con codo y ambos son extremadamente potentes. Tendremos que seguir ambos modelos en el futuro, continuar probándolos y ver cuál gana dentro de unos meses. Por el momento, creo que ambas son excelentes opciones y lo que funciona mejor para usted depende de su situación y preferencias.
Conclusión
En este artículo, hablé de cómo aprovechar al máximo el Codex de OpenAI. Hablé de por qué comencé a usar OpenAI Codex, destacando cómo necesito estar al tanto de los últimos modelos de codificación y quiero compararlos con Claude Code. Tuve una primera impresión muy positiva y noté que el modelo era capaz de realizar incluso las tareas más complejas en las que estoy trabajando. Luego cubrí algunas técnicas específicas que utilizo para mejorar el Codex, como por ejemplo:
permitirle validar su propio trabajo configurar un alias para los árboles de trabajo usarlo para mis bots OpenClaw
Por último, también tuve una sección que compara Codex vs. Claude Code, donde destaqué que están muy cerca y cuál es el mejor modelo. Qué modelo es mejor para ti depende de tus preferencias. Le recomiendo que analice ambos modelos para ver cuál funciona mejor para usted y que también siga de cerca los modelos en el futuro cercano, porque creo que estarán disponibles muchas funciones nuevas y LLM más potentes.
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