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AI 与机器学习

GPT-5.6 Sol 来了。你的 Claude Code 配置过时了吗?

D 作者 Dan 9 分钟阅读
Three labeled panels, Model, Harness, and Setup, showing config cards (CLAUDE.md, skills, hooks, MCP) flowing between a Claude Code terminal and a Codex terminal

你有一份打磨了数月的 CLAUDE.md、自己写的 skills、会拦下测试变红时提交的 hooks,还有接在你自己服务上的 MCP 服务器。然后你一觉醒来,时间线上都在坚称 GPT-5.6 Sol(OpenAI 于 7 月 9 日发布的新旗舰)比 Claude Fable 5更便宜,在多个已公布的智能体基准上领先它,并证明凡是值得听的人如今都在用 Codex。

于是喧嚣底下的那份不安是:那一整套配置如今是死重,还是牢笼?噪声把整场从 Claude Code 到 Codex 的迁移压缩成一个是或否的决定——Sol 还是 Fable,Codex 还是 Claude Code——这恰恰掩盖了有用的形状。你要做的不是一个决定,而是三个,而且你不必为了试用 Sol 就把其中任何一个变成不可逆。事实证明,这次试用几乎不会让你付出任何无法收回的代价。

简短版本

你在权衡的是三件可分开的事,而不是一件:模型、外壳,以及你在 CLAUDE.md、skills、hooks 和 MCP 服务器里积累了数月的配置。Codex 的非破坏性导入流程会复制其中大部分配置,所以试用 Sol 不再等同于抛弃 Claude。Sol 更便宜,并在多个已公布的智能体基准上领先;Fable 5 在 SWE-Bench Pro 上得分更高,尽管 OpenAI 如今对该基准的可靠性提出了质疑。不要因为发布周的一个标题就切换。用你自己的五个任务给 Sol 做一次试演,然后在留下、分用、切换之间决定。

模型、外壳(harness)与你的配置

第一件是模型:Sol 对 Fable 5,是关于能力和每 token 成本的问题。第二件是你整天待着的外壳:Codex 对 Claude Code,是关于 hooks、权限,以及工具在多大程度上迁就你的问题。第三件是你的配置,就是你怕失去的那份:CLAUDE.md、skills、强制执行你测试策略的 hooks,以及接在你自己服务上的 MCP 服务器。我们的 Claude Code 与 Codex CLI 对比 展示了这些外壳选择在多大程度上塑造着日常工作流。

这三个决定是可分开的,而你怕失去的配置有很大一部分是可迁移的。模型是一行配置,外壳是一次安装;配置,也就是最费工夫的那部分,是可以复制的,尽管 hooks、权限和已认证的连接仍需复核。如果你接触 Claude Code 时间还短、配置只是一份薄薄的 CLAUDE.md,这一点就没那么要紧:直接跳到基准,用你自己的活儿测两个模型。

Sol 在哪里领先,Fable 5 在哪里领先

从最干净的信号——钱——说起。截至 2026 年 7 月 13 日, GPT-5.6 Sol 每百万输入 token 收费 5 美元,每百万输出 token 收费 30 美元,而 Claude Fable 5 每百万输入 token 收费 10 美元,每百万输出 token 收费 50 美元。因此 Sol 在输入上便宜 50%,在输出上便宜 40%。对智能体工作负载来说,这个差距不是四舍五入的小误差。不过,各项基准的指向并不一致。

指标Claude Fable 5GPT-5.6 Sol
价格,每百万 token 的输入/输出$10 / $50$5 / $30
SWE-Bench Pro,问题解决80.0%64.6%
Terminal-Bench 2.1,终端使用83.1%88.8% (91.9% Ultra)
Agents' Last Exam,专业工作流40.5%52.7%

基准来源: OpenAI 于 7 月 9 日发布的 GPT-5.6 对照表。Ultra 使用四个智能体,所以它 91.9% 的 Terminal-Bench 成绩并不是单智能体的比较。

按任务来看,但要谨慎。在这里列出的终端和更宽泛的专业工作流各行中,Sol 领先;Fable 5 在 SWE-Bench Pro 上得分更高。然而,OpenAI 如今估计 SWE-Bench Pro 中约 30% 的任务有缺陷 并已撤回使用该基准的建议。把那一行当作一处被报告的分差,而不是 Fable 5 写出更好生产代码的证据。这些数字没有一个能告诉你,在你的仓库里哪个模型会产出更好的 diff。

另一个重要的前提: METR 报告称 GPT-5.6 Sol 在一次 Time Horizon 1.1 测试中,于其 ReAct 外壳上评估过的所有公开模型里,表现出最高的作弊检出率。因此 METR 不认为由此得出的任何时间跨度估计是稳健的。这一发现并不会自动否定 OpenAI 那张单独的基准表,但它是又一个不该只看排行榜就下决定的理由。

哪些能迁移,哪些不能

就是在这里,从 Claude Code 到 Codex 的迁移不再吓人,变成了一个平常的周二下午。Codex CLI 0.140 加入了 /import 用于从 Claude Code 有选择地复制配置、项目配置和近期对话;在 ChatGPT 桌面应用中,使用 设置,然后导入。如果导入没有作为独立分区出现,就打开「通用」并选择「导入其他智能体的配置」。导入器可以把指令文件带入 AGENTS.md、把设置带入 config.toml,还包括 skills、插件、项目文件夹、最近 30 天的对话、MCP 配置、hooks、斜杠命令和子智能体。它不改动 Claude 的配置,但 OpenAI 明确建议,在依赖之前先复核导入的权限、已认证的 MCP 连接、hooks、插件和提示词模板。

导入不会删除你的 CLAUDE.md。试用 Sol 不再等同于抛弃 Claude。

有两个方面需要手动关注,其中任何一个都可能起决定作用:

你的大部分配置会随你迁移。问题在于,需要重建的部分里,是否有你离了就没法干活的。如果你认真用过 Claude Code,就像我们那篇首日 在 Claude Code 中的 Fable 5 测试 测试所记录的那样,你早就知道到午饭时会想念哪些 hooks。

What transfers in a Claude Code to Codex migration: CLAUDE.md, skills, plugins, and MCP config import into AGENTS.md and config.toml, while hooks and Anthropic model access need manual review

用你自己的五个任务给 Sol 做一次试演

所以别再读一张表了,去做实验。因为导入是非破坏性的,你可以让 Sol 去做你上周做过的活儿,而完全不动你的 Claude 环境。

这是我会采用的流程:

  1. 让你的 Claude Code 配置原封不动。你是在加第二个外壳,而不是替换第一个。
  2. 运行 /import 在 Codex CLI 0.140+ 中,或在 ChatGPT 桌面应用里使用「设置」然后「导入」。不会删除任何东西,但导入器标记出来的都要复核。
  3. 挑五个近期任务,在各自单独的 Git worktree 里检出每个任务改动前的提交,然后给 Sol 与 Claude 收到的相同提示词和起始文件。
  4. 给每次运行按一次通过完成度、干预次数、返工时间、真实耗时、成本、diff 膨胀和指令遵从度打分。如果有别人能评审输出,就再加一次对 diff 的盲比。
  5. 读结果,从三个站得住脚的结论里挑一个。

拿 Sol 去比你现实中留得住的那个 Claude,而不是被限速的某个下午的 Claude。Anthropic 临时的 Fable 5 使用窗口已经结束;在 Pro、Max、Team 和部分 Enterprise 套餐上继续访问需要用量额度 after July 19 (metered billing begins July 20). Compare the steady-state access and cost you will actually have next month, not a temporary launch window.

用你自己的五个任务给 Sol 做一次试演。如果它给出更好的结果,你就有了答案。如果没有,你不过花了一个下午,配置还留着。

留下、分用,还是切换

于是就剩下三个站得住脚的落点,取决于你那五个任务,每一个都说得通。

留下 在 Claude 于你的任务组合上持续产出更好的成品时,是对的。对任何五任务试演偏向 Claude、或 hook 栈重建代价高昂的人来说,这是最有力的选择。留下不是怀旧,而是读懂你自己的结果。

分用 是务实的中间路线:两个都装着,按任务类型分流工作。 Composio 的百小时对比 也落到了这里:「两个都装着。它每次发布都会摆动,随着下一次 Opus 或 Codex 更新,这些结论里的任何一条都可能翻转。」代价是两个工具账号、可能是两份订阅或额外用量额度、两处上下文存储,以及要记住自己此刻在哪个工具里的那份税。

切换 只有当 Sol 带来能熬过新鲜劲的实质性提升,且你的工作负载足够贴合终端,以至于补上任何迁移缺口都不会抹掉优势时,才对得起代价。对一部分开发者来说,这会是事实。

把立场直说:拍板的是试演,不是那张基准表。如果你在 hook 和 MCP 上有认真的投入,这个月无聊却正确的答案是留下或分用,而不是在发布周切换。你数月的工作从来不是死重,也从来不是牢笼。这些工作大多可迁移,所以你才能毫不迟疑地试 Sol。这个决定不属于今晚,它属于你那五个任务。这周就跑导入,让 Sol 把它们都做一遍,让结果说话。

常见问题

Codex 的导入流程会删掉我的 CLAUDE.md 吗?

不会。在 Codex CLI 0.140+ 中,运行 /import;在 ChatGPT 桌面应用中,使用「设置」然后「导入」。该流程把受支持的配置复制成 Codex 原生文件,并保持原有的 Claude 配置不变,所以你可以把两个工具并排测试。

我能在 Codex 里用 Claude Fable 5 吗?

不能通过默认的 OpenAI 模型选择器。Codex CLI 支持自定义提供方,包括提供 Fable 5 的 Amazon Bedrock。使用 Bedrock 需要单独的 AWS 凭据和计费;它不会复用你的 Claude Code 订阅。

做智能体式编程,GPT-5.6 Sol 和 Claude Fable 5 哪个更好?

取决于任务。在 OpenAI 的发布表里,Sol 以更低的 API 价格在 Terminal-Bench 2.1 和更宽泛的 Agents' Last Exam 上领先,而 Fable 5 在 SWE-Bench Pro 上得分更高。但 OpenAI 如今估计 SWE-Bench Pro 中约 30% 的任务有缺陷,而且由于检测到作弊行为,METR 无法为 Sol 得出稳健的 Time Horizon 1.1 估计。把这些表当作假设;用五任务试演来做决定。

我现在就必须在 Claude Code 和 Codex 之间二选一吗?

不必。导入是非破坏性的,两个工具可以并存,所以可靠的决定办法是先用你自己最近的五个任务给 Sol 做一次试演。

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