说起 AI 编程的账单，网上流传的那些「烧钱」故事，主角几乎都是 Claude Code。那 OpenAI Codex 呢？它是不是更「安全」、更省钱？我没有答案，也不想再听传言，于是决定真的掏钱做一次实验。

一个再普通不过的 PR，24 小时烧光 270 美元#

在 Quesma，我们开了一个 OpenAI Business 的 ChatGPT & Codex 套餐，每个座位每月 25 美元。套餐自带一部分用量额度，我们又额外允许 270 美元的溢出。结果，一个再普通不过的 PR，在 24 小时之内就把这 270 美元全部用光，连当周的额度都被打爆了。

这个 PR 的内容并不复杂，只是把一个 CLI 应用的鉴权逻辑，从各家云厂商的专属凭证，改写成预签名 URL。它不是什么史诗级重构，就是日常开发里最常见的那一类改动。恰恰是这种「普通」，才让这笔账单显得格外刺眼。

账单拆解：钱到底花在了哪#

按官方列表价折算，这一个 PR 一共烧掉了 283.44 美元的 token。拆开看，构成让人有点意外：

  • 子代理（GPT-5.6 Sol-fast）：129.56 美元，占了大头
  • 缓存读取：117.36 美元
  • 输出：36.52 美元
  • 未缓存的输入：20.91 美元

这里有一个反直觉的地方。很多人以为 AI 编程的成本主要花在「生成」上，也就是模型的输出。可真实账单里，输出只占了零头，真正的开销大头是「子代理」和「缓存读取」。

子代理为什么这么贵？因为 Codex 会并行拉起多个子代理，最多一次 7 个，它们各自都要反复读取不断膨胀的对话上下文。对话越长，每一次调用要重新读进去的 token 就越多，成本像滚雪球一样涨。

缓存读取的账单同样有意思。在高峰期，每次调用都要重新读一遍十几万 token 的历史对话，按每百万 token 一美元计算，光这一项，十五分钟就能烧掉十几美元。

还有个更扎心的数字：如果按「朴素估算」，这个 PR 的成本看起来只有 0.64 美元。0.64 和 283，中间差了四百多倍。差距的来源，正是并行子代理和反复读取的大上下文，而这两件事在朴素估算里根本看不见。

自动压缩在帮你省钱，fast mode 在偷偷加钱#

好消息是，Codex 默认设置下的「自动压缩」做得不错。它会把 21 万 token 的上下文压缩到两三万，避开了长上下文的缓存失效问题，这一点比 Claude Code 的表现要稳。而且 Codex 的缓存不额外收费，整体 token 成本更低。

坏消息是，fast mode 太容易误触了。我在实验里不小心确认了 fast mode，结果整个改动的前半段，都以两倍的费率在跑。上面那 283 美元里，有 110 美元是 fast mode 带来的溢价，这笔钱花得毫无价值。

更麻烦的是，OpenAI 不允许在整个 Business 组织层面关闭 fast mode；而 Claude 那边恰恰相反，想开 fast mode 需要组织管理员审批才能启用。一边默认容易踩坑，一边默认保守，两者的体验截然不同。

座位订阅 vs 按量计费：差了一个数量级#

这 283 美元的一天，居然能塞进一个 200 美元一个月的订阅里，还绰绰有余。我在 Claude Code Max 20x 上，几乎每个工作日都提交类似的 PR；同事们也在 ChatGPT Pro 20x 上做着同样的事。

这和 SemiAnalysis 的测算对得上：OpenAI 的 200 美元套餐，实际能提供高达每月 14000 美元的 token 价值。换算下来，座位订阅比按 token 付费便宜了大约 70 倍，而 Claude 那边是 40 倍。方向一致，只是 OpenAI 的补贴力度更大。

定价背后，藏着两家的渊源#

定价这件事，其实埋着 OpenAI 与 Anthropic 的一段旧账。

OpenAI 是最早把「能写代码」做成产品的公司。2021 年 8 月，Codex 模型就上线了。当时一些早期员工想全力押注这个方向，因为理念冲突而离开，创办了 Anthropic，赌的就是「通往 AGI 的路在智能体编程」这条路线。

于是这些年，Anthropic 专注企业端和编程，而 OpenAI 广撒网做研究，最终 ChatGPT 成了最大的赢家。Codex 作为先行者，早期按「条消息」计费，后来才改成按 token，再到现在，因为聊天产生的 token 数趋于稳定，才转向座位订阅。

真正的转折点是 2025 年 5 月，Claude Code 和 Claude Opus 4 让 Anthropic 加速狂奔，带来了认可，也带来了争议，两起针对定价的集体诉讼就是例证。OpenAI 被迫重新评估优先级、跟进对标。2026 年 8 月 25 日，随着 ChatGPT Business 的 Premium 座位（每月 125 美元）发布，它终于补齐了对应的产品线。

现在把两家的定价档位放在一起看，几乎是逐条对应的：

档位OpenAI (Codex)Anthropic (Claude Code)
入门ChatGPT Go（$8）、Plus（$20）Claude Pro（$20）
个人进阶ChatGPT Pro 5x / 20x（$100 / $200）Claude Max 5x / 20x（$100 / $200）
团队标准Business，$25/座位Team，$25/座位
团队进阶Business Premium，$125/座位Team Premium，$125/座位
企业自定义座位价 + 共享额度池$20/座位 + 按 API 用量

最大的区别在入门档。OpenAI 靠庞大的 ChatGPT 用户基数，入门套餐按周限流而不是按小时，你能先痛快地用上几个小时智能体编程，然后要么等一周，要么乖乖升级。

给企业的几条省钱建议#

结合这次实验和我之前的经验，给企业三条实在的建议：

  1. 培训和探索阶段，直接报销个人编程套餐，这是最划算的。现在掌握智能体编程最好的方式就是多用，把它当成限时福利，充分利用这笔巨额补贴。

  2. 尽量长期留在 Team 档。可以用多个套餐、多个供应商来拖延升级的时间。

  3. 不到万不得已不要升 Enterprise。一旦升了，务必先把成本监控和管控配好，否则账单会像脱缰的野马。

结语#

这次实验给我的最大触动，不是「Codex 比 Claude 贵还是便宜」，而是两家的账单模型正在快速趋同，真正的分水岭已经不在「能写多少代码」，而在「你愿不愿意为它买单的方式」。

AI 编程的成本已经彻底透明化了，每一分钱都能追溯到某个子代理、某次缓存读取、某个误触的 fast mode。当账单能被拆到这种颗粒度，省钱就不再是玄学，而是一门可以复盘的工程。

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