Was Claude Code und Codex 2026 wirklich kosten

TL;DR

• Gleiche Listenpreise: Beide starten bei 20 $ im Monat, darüber liegen Stufen für 100 $ und 200 $. Codex gibt es zusätzlich im kostenlosen ChatGPT-Tarif und im Go-Tarif für 8 $. Claude Code beginnt bei Pro.
• Über die API kostet Codex' Standardmodell GPT-6 Sol pro Token halb so viel wie Claudes Opus 5.5 (2 $/10 $ gegen 4 $/20 $ pro Million Tokens). An der Spitze kosten Fable 5.1 und GPT-6 Astra genau gleich viel.
• Claude-Modelle erzeugen pro Aufgabe weit mehr Output-Tokens (rund 119.000 bei Opus 5.5 gegen 27.000 bei GPT-6 Astra bei maximalem Aufwand). Schwere API-Lasten kosten auf Claude Code darum meist mehr.
• Claudes Modelle lösen mehr der schweren Aufgaben. Vergleiche also die Kosten pro gelöster Aufgabe in deinem eigenen Repository, nicht den Preis pro Token.
• OpenAI veröffentlicht Nutzungsspannen pro Fünf-Stunden-Fenster. Anthropic nennt nur relative Faktoren.

Claude Code und Codex starten beide bei 20 $ im Monat, enden beide bei rund 200 $, und beide verbrennen bereitwillig ein API-Budget, wenn du sie lässt. Die Listenpreise sind fast gleich. Was du wirklich zahlst, ist es nicht, denn die beiden Agenten gehen sehr unterschiedlich mit Tokens um. Dieser Ratgeber vergleicht jeden veröffentlichten Preis mit Stand Ende September 2026, trennt, was die Anbieter angeben, von dem, was Dritte gemessen haben, und macht dann den Teil, den die meisten Vergleiche weglassen: die Kosten pro fertiger Aufgabe.

Was kosten Claude Code und Codex im Monat?

Beide Tools stecken in einem Chat-Abo, das du vielleicht schon bezahlst. Claude Code gibt es ab Claude Pro, Codex in jedem ChatGPT-Tarif, auch im kostenlosen. Alle Zahlen unten stehen auf Anthropics Preisseite und OpenAIs Tarifseite.

Zwei Unterschiede fallen auf. Codex hat einen echten kostenlosen Einstieg und einen für 8 $, ein Entwickler kann es also ohne Kreditkarte ausprobieren. Claude Code beginnt bei 20 $. Und Anthropics Enterprise-Stufe ist die einzige hier, die Platzgebühr und Nutzung trennt: Die Arbeit des Agenten wird obendrauf zu API-Preisen abgerechnet.

Was bekommst du wirklich fürs Abo?

Hier gehen die beiden Anbieter so auseinander, dass es für die Planung zählt. Beide messen die Nutzung in rollierenden Fünf-Stunden-Fenstern, mit einer Wochengrenze obendrauf. Nur einer nennt dir die Zahlen.

OpenAI veröffentlicht Spannen pro Fünf-Stunden-Fenster und Modell. Auf Plus: 5 bis 45 Nachrichten mit GPT-6 Astra, 15 bis 150 mit GPT-6 Sol und 350 bis 3.000 mit GPT-6 Luna. Die Pro-Stufen multiplizieren das mit 5 oder 20. Die Spannen sind breit, weil eine Nachricht, die ein großes Repository liest, weit mehr kostet als ein Einzeiler. Aber es sind wenigstens Spannen, mit denen du planen kannst.

Anthropic beschreibt das Kontingent von Claude Code nur relativ: Pro bekommt „at least 5x more usage per 5-hour session than Free“, Max 5x und Max 20x bekommen das Fünf- und Zwanzigfache von Pro. Anthropic hat die Fünf-Stunden-Grenzen der bezahlten Tarife 2026 angehoben, nennt aber weder dafür noch für die Wochengrenze eine absolute Zahl an Prompts oder Tokens. Schätzungen aus der Community setzen Pro bei rund 90 Prompts pro Fenster an. Das ist Hörensagen, keine dokumentierte Zahl.

Was das praktisch heißt: Bei Codex siehst du, welches Modell dein Fenster auffrisst, und wechselst zu einem günstigeren. Bei Claude Code findest du die Grenze, indem du gegen sie läufst.

Was kostet jedes Modell über die API?

Abos sind pauschal. Sobald du einen der Agenten headless, in der CI oder für ein ganzes Team über einen Pay-as-you-go-Schlüssel laufen lässt, zahlst du pro Token. Veröffentlichte Listenpreise pro Million Tokens:

Quellen: Claude-Preise, OpenAI-API-Preise. OpenAIs GPT-6-Preise gelten für den Standardkontext. Oberhalb der Long-Context-Schwelle steigen sie, bei GPT-6 Sol auf 4 $ Input und 15 $ Output.

Der 22. September hat diese Tabelle umgebaut. Anthropic senkte den Preis seiner Standardstufe Opus um 20 % pro Token (Opus 5.5 für 4 $/20 $, Cache-Reads runter auf 0,20 $), und OpenAI halbierte die Preise von Sol und Luna und nannte die neuen Preise dauerhaft. An der Spitze kosten beide jetzt genau gleich viel. In der Standardstufe kostet Codex pro Token die Hälfte. Ganz unten hat Codex keine Entsprechung bei Anthropic: GPT-6 Luna kostet ein Zehntel von Haiku 4.5.

Warum ist der günstigere Token nicht die günstigere Aufgabe?

Weil Preis pro Token und Tokens pro Aufgabe sich unabhängig bewegen, und das Zweite schwankt stärker als das Erste.

Unabhängige Messungen von Artificial Analysis setzen den Output pro agentischer Coding-Aufgabe bei maximalem Aufwand bei rund 119.000 Tokens für Opus 5.5 an, 78.000 für Fable 5.1 und 27.000 für GPT-6 Astra. Claude-Modelle denken laut, lesen Dateien erneut und prüfen ihre Arbeit. Codex-Modelle handeln eher und hören dann auf. Dieses Verhalten steht direkt auf der Rechnung. Ein früherer direkter Vergleich von Leanware mit der vorigen Modellgeneration fand dasselbe Muster: Derselbe Figma-artige Klon brauchte in Claude Code rund 6,2 Millionen Tokens, in Codex 1,5 Millionen.

Kosten pro Aufgabe auf Terminal-Bench 4.0, aus denselben unabhängigen Läufen:

Lies die Tabelle in beide Richtungen. GPT-6 Sol erledigt eine Aufgabe für ein Fünftel des Preises von Opus 5.5 bei mittlerem Aufwand. Opus 5.5 löst bei mittlerem Aufwand aber auch ein Drittel mehr Aufgaben, und eine gescheiterte Aufgabe kostet dich ihre Tokens plus deine Zeit, sie neu zu machen. Die ehrliche Kennzahl sind die Kosten pro gelöster Aufgabe. Auf dieser Ebene schrumpft der Abstand bei schwerer Arbeit deutlich und bleibt bei Routinearbeit groß.

Daraus ergibt sich eine grobe Budgetregel. Bei diesen Kosten pro Aufgabe kaufen 20 $ API-Budget rund 15 Opus-5.5-Aufgaben bei mittlerem Aufwand oder rund 80 GPT-6-Sol-Aufgaben. Ein Abo, das mehr als das im Monat abdeckt, ist das bessere Geschäft. Eine Last, die den ganzen Tag in der CI läuft, ist gar keine Abo-Last.

Welches macht die bessere Arbeit?

Das hängt vom Benchmark ab und davon, wer ihn gefahren hat. Laut Anbieterangaben kommt Opus 5.5 auf Terminal-Bench 4.0 auf 66,4 %, gegen 57,9 % für GPT-6 Astra und 55,8 % für Fable 5.1. Auf DeepSWE, einer schwereren Software-Engineering-Suite, liegen Opus 5.5 und GPT-6 Astra mit 74,2 % und 74,1 % praktisch gleichauf, GPT-6 Sol bei 68,8 %. Nimm die Zahlen der Anbieter mit Vorsicht: Jede stammt aus deren eigenem Testaufbau.

Das Muster, das jede Quelle übersteht: Claudes Modelle legen weiter zu, je mehr Aufwand du ihnen für ein schweres Problem gibst, und Codex' günstigere Modelle reichen für einen großen Teil der Alltagsaufgaben, zu einem Bruchteil der Kosten. Das ist weniger ein Urteil als die Beschreibung zweier verschiedener Preis-Leistungs-Kurven.

Wie unterscheiden sie sich als Werkzeuge?

Vom Preis abgesehen sind sie für verschiedene Arbeitsweisen gebaut.

Keine Spalte gewinnt klar. Viele Teams fahren längst beide: Claude Code für die Änderung, die Urteilsvermögen braucht, Codex für die zehn, die Durchsatz brauchen.

Welches solltest du nehmen?

Wenn du nur eins mitnimmst: Vergleiche die Kosten pro gelöster Aufgabe in deinem eigenen Repository, nicht den Preis pro Token auf einer Preisseite. Beide Anbieter machen das leicht messbar, und die Antwort ist für jede Codebasis eine andere.

Was heißt das, wenn du Agenten baust?

Dieselbe Rechnung gilt für jeden Agenten, den du auslieferst, nicht nur für den, der deinen Code schreibt. Tokens, die fürs Lesen und Neulesen einer Seite draufgehen, für einen wiederholten Fehlversuch oder fürs Raten, was gerade passiert ist, sind die teuersten Tokens überhaupt, und sie kaufen nichts. Ein Agent, der typisierte Antworten, stabile Fehlercodes und Events statt Screenshots bekommt, gibt sein Budget für die Aufgabe aus. So stellt Curviate LinkedIn beiden Tools bereit: dieselben Aktionen über die CLI, die ein Coding-Agent schon aufrufen kann, oder über MCP für Agenten, die es sprechen. Das ganze Bild zeigt jede Schnittstelle.