花兩百美金請 OpenAI 幫我寫 code，這聽起來很瘋。但在用過各家 AI 工具、燒掉好幾十億個 token 後，我發現：
現在的 Codex，已經變得夠猛，猛到可以讓我炒掉原本心中那個王者——Claude Code。
🍧先講清楚，我原本可是 Claude 的死忠粉。
▋Claude Code 的高峰與墜落
老實說，Claude Code 在我心中的地位，一度是無可取代。尤其是 Opus 和 Sonnet 混搭的 workflow，真的非常強。
但問題是，使用穩定性一直讓人頭痛。從帳號被封到被迫轉用第三方跳板，體驗不斷退化。
直到 8 月 28 號，Anthropic 正式實施限制流量，我的 Claude 直接被掐斷。
開發進度瞬間停擺，只能退回那些舊式 AI IDE，效率慘到不行。
我心裡只出了一個問號：「現在怎麼辦？」
▋誤打誤撞，我重新認識 Codex
就在我絞盡腦汁找替代方案時，意外發現——我之前在用的 Wingsurf、Augment Code、Cursor 這些工具，其實內建的 GPT-5 High 表現其實不賴。
那是不是代表 Codex 在 CLI（命令列）環境下也很強？
這念頭一起，我立刻開啟 ChatGPT Plus，開始用 Codex 模型試寫程式碼。沒想到，不只好用，還非常順。
😮更誇張的是，$20 的 ChatGPT Plus，那幾天的產能，
居然跟我用 Claude 燒掉上億 token 的效率差不多！
讓我真的有種「春天來了」的感覺。
但夢醒得也很快，第二天我就遇到 ChatGPT Plus 的使用上限。果然，天下沒有白吃的午餐。
▋一週大逃亡：用光所有 AI IDE 配額
我開始爆肝清空手上所有剩下的工具點數：Cursor、WindSurf、舊訂閱方案，三天內全部榨乾。
那一週過得像難民。
結果我靜下來想：如果 Codex 在穩定性這麼高、產能又不差的情況下，真的值得我升級到 ChatGPT Pro 嗎？
答案慢慢浮現。
▋中途插曲：Grok Code 的嘗試
但實際試了 Elon Musk 推出的 Grok Code Fast 1，雖然 context 有 500K，而且工具調用能力強，UI 類的任務還 OK，但一碰到複雜架構或邏輯推論，馬上露餡。
我心中那句老話又響起來：「你是要 workhorse？還是 thoroughbred？」
▋便宜馬能跑活？還是頂規馬贏到底？
身為獨立開發者，你會想省錢、試便宜工具。但只要你開始做大型產品、模組化開發、要整合多功能時，你會突然發現：
模型的上限，就是你產品的上限。
用 Claude 或 GPT-5 High 的人，往往不是寫一兩段 code，而是一次拋出八九個需求，期待 AI 幫你一口氣統整、輸出、優化。
Grok 雖然「能跑」，
但其實你需要的是超越自己。
你是要請一個工讀生每個步驟要說清楚，還是要一個能一打十的高級工程師？
所以我選 Codex
我現在已不只是做一頁式 App，而是想打造更完整、更細緻的產品。
🔥 我正在做一個 AI 客服聊天機器人，目標超簡單：上傳 PDF 或自動爬網站內容，
AI 即時生成客服知識庫，還能嵌入網站使用。
就是幫中小品牌、個人創作者省下大量回覆私訊的時間。
這時候，用什麼模型就變成關鍵。
如果我 90% 的工作都委託 AI 代碼完成，那我就不能用只會「勉強寫完」的工具。
我要的是能「寫得漂亮、寫得透徹」的模型。GPT-5 Pro 雖然反應較慢，但換來的是穩定與細膩，這點太值得了。
特別是我做 SEO 策略分析、知識總結、語意搜尋時，Deep Search 搭配 GPT-5 Pro 的回應，準確又厚實，幾乎不需要我再做二次清理。
語音對話也不會逐漸退化。整體體驗，真的「全包」。
▋算一算，其實比較省
你可能覺得 $200 很貴，但我原本用掉的工具月費也破 $150，只是這次是集中起來一次搞定。
從這角度看，其實是升級。
而且這也讓我思考：「我們真的需要無限的產出嗎？」
還是，我們該回歸「慢效率」的創作節奏？
讓 AI 幫我們處理瑣碎，但我們用更多時間去沉澱思考、精緻產品。
你現在用哪套 AI 工具寫程式？你是傾向選擇能快速實驗、反覆錯誤的「便宜馬」？還是願意投資一個能力上限更高、但單價較貴的「頂規馬」？
我們其實都在從「寫得完」的階段，邁向「寫得精」的階段？
你呢？🙋
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同樣是每月 200 美金，為什麼沒有先訂閱 Claude Code Pro ?