简短回答:Codex 是 OpenAI 的官方 CLI,可以用上最新的 GPT 模型(GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Terra 和 Luna),但它按5小时滚动窗口内的消息配额计费,而且同一套餐里,配额会因你选择的模型不同相差最多40倍。Verboo Code 是同样形态的终端 CLI,所有套餐token无限且价格固定:模型之间变化的是速度,不是上限。如果你想在OpenAI最新模型一发布就用上,而且你的用量在5小时窗口内够用,就留在Codex。如果你已经因为数着还剩多少条消息而卡住过长任务,或者想保留Codex的CLI只换掉底层引擎,那就是Verboo Code登场的时候:可以让Codex本身指向Verboo Code的router,不用换工具。
Codex 对比 Verboo Code,并排比较
| 属性 | Codex | Verboo Code |
|---|---|---|
| 个人价格 | Plus 每月20美元(含Codex)· Pro 5x 每月100美元 · Pro 20x 每月200美元 · Business 每用户每月20美元 | Junior 每月99雷亚尔 · Pro 249 · Max 499 · Ultra 1,299 |
| 如何计费 | 5小时滚动窗口内的消息配额,同一套餐内因模型不同相差最多40倍 | 所有套餐token无限。变化的是速度,取决于模型权重 |
| 不受配额限制的方式 | 用OpenAI API密钥登录按token计费,不占用消息配额,但费用随用量变化 | 每月固定价格,没有按token浮动计费 |
| 可用模型 | GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Terra和Luna,在模型选择器中挑选 | 11个开源模型(GLM-5.2、Kimi K2.7、DeepSeek-v4、MiniMax M3等),多数支持100万上下文 |
| 前沿基准测试 | GPT-5.6 Sol:在Terminal-Bench 2.1上以极高推理强度得分89.5%(Artificial Analysis,2026年) | GLM-5.2:在同一Terminal-Bench 2.1上得分81.0%(Z.ai官方发布,2026年6月13日) |
| 运行位置 | OpenAI自有的终端CLI,配有IDE扩展 | 终端CLI,配有VS Code配套扩展 |
| OpenAI兼容端点 | 通过config.toml(model_providers,wire_api = "chat")或OPENAI_BASE_URL变量接受自定义提供商 | 原生在code.verboo.ai/router/v1暴露端点,是其他工具接入的引擎 |
| 基础设施 | OpenAI的云 | 专用GPU,服务器在巴西 |
什么时候Codex是正确选择
- 你想在OpenAI最新模型一发布就用上,不想等它出现在其他提供商那里。
- 你的用量能在选定模型的5小时窗口内搞定,尤其是用Terra或Luna的时候。
- 你已经为其他用途付了ChatGPT Plus或Pro,想让Codex包含在同一个订阅里。
- 你更愿意用API密钥按token付费,不要消息配额,也能接受费用浮动。
什么时候Verboo Code是正确选择
- 你老是要花时间判断Codex的四个模型里哪个能在不超配额的情况下完成任务。
- 你想要固定、可预测的预算,不想每个模型每个套餐都对着一张"还剩多少条消息"的表。
- 你已经喜欢Codex的CLI,只想换掉底层引擎来解决消息上限问题。
- 你想在会话中途切换开源模型,不用惦记这会消耗多少配额。
讨论:基准测试数字背后隐藏了什么
在Terminal-Bench 2.1上,Codex里基准测试数据最公开的模型GPT-5.6 Sol,以极高推理强度得分89.5%,而Verboo Code目前最强的模型GLM-5.2得分81.0%,数据来自Artificial Analysis和Z.ai在2026年6月13日的官方发布。在SWE-bench Pro上,GPT-5.6 Sol为64.6%,GLM-5.2为62.1%。在Artificial Analysis于2026年7月9日发布的Coding Agent Index上,GPT-5.6 Sol(max)以80分领先。Codex的前沿模型更强,这一点应该直接说出来。
问题是Codex不会让你一直以同样的成本用Sol:它是消耗配额最快的模型。在Plus套餐里,Sol每5小时给10到100条消息,而最轻量的Luna给250到2,000条,数据来自OpenAI的官方价目表。把简单任务换成Terra或Luna能拉长配额,但也放弃了一部分让Sol在基准测试中获胜的能力。这是一笔每次会话都会变化的账,取决于你选了哪个模型。
Verboo Code用一种和Codex不同的方式,把这笔账从等式里拿掉:所有套餐token无限,没有消息配额,也不取决于你在选择器里选了哪个模型。11个开源模型之间变化的是速度,因为更重的模型处理得更慢,而不是它让你用多少。这和通过API密钥使用的Codex有点像,后者也逃开了消息配额,但那边的费用按消耗的token浮动;在Verboo Code上,价格两边都是每月固定的。
而且不必二选一:Codex的官方高级配置文档说明了如何指向一个自定义的OpenAI兼容提供商,通过config.toml里的model_providers,对说Chat Completions格式的端点使用wire_api = "chat"。可以保留Codex的CLI作为界面,把引擎路由到Verboo Code,用固定套餐代替按模型计算的配额:
# ~/.codex/config.toml
model_provider = "verboo"
model = "glm-5.2"
[model_providers.verboo]
name = "Verboo Code"
base_url = "https://code.verboo.ai/router/v1"
env_key = "VERBOO_API_KEY"
wire_api = "chat"# 在 code.verboo.ai/api-keys 生成密钥(只显示一次,当场复制)
export VERBOO_API_KEY="你的Verboo Code密钥"
codex常见问题
能用Codex搭配Verboo Code的引擎吗?
可以。Codex通过config.toml里的model_providers接受自定义提供商,使用wire_api = "chat"。把base_url指向https://code.verboo.ai/router/v1,在code.verboo.ai/api-keys生成一个密钥,绑定到env_key。你选择的模型(GLM-5.2、Kimi K2.7、DeepSeek-v4-pro)就会在同一个CLI里运行。
Codex的token是无限的吗?
不是。它按5小时滚动窗口内的消息配额计费,同一套餐里配额会因选择的模型不同相差最多40倍(来源:OpenAI官方价目表,2026年9月5日查证)。用API密钥登录能绕开配额,但按token浮动计费。Verboo Code不管用哪个模型,都是固定价格加token无限。
GPT-5.6 Sol和Verboo Code的开源模型,哪个更强?
在原始基准测试上是Sol:在Terminal-Bench 2.1上89.5%对GLM-5.2的81.0%(Artificial Analysis和Z.ai,2026年)。差距体现在工作中最难的部分。剩下的部分,决定因素不是排行榜,而是配额里还剩多少条消息能让你再试一次。
要摆脱Codex的配额,必须换工具吗?
不一定。既然Codex接受自定义的OpenAI兼容端点,你可以保留同一个CLI,把它指向Verboo Code的router。如果你更愿意,Verboo Code本身也能作为独立的终端CLI运行,用npm install -g @verboo/code即可。
如果卡住你任务的是配额里还剩多少条消息,而不是模型的智能程度,Verboo Code用固定价格加token无限解决了这个问题,而且指向的还是你已经在用的那个终端。
