2月5日，Anthropic 和 OpenAI 同时亮剑。一个发了 Claude Opus 4.6，一个扔出 GPT-5.3 Codex。作为一个在一线用 AI 做语音 Agent 系统的开发者，我第一时间把两个模型都拉到了生产场景里跑了一遍。这篇不讲跑分，讲真实体感。
先说结论
| 维度 | Opus 4.6 | Codex 5.3 |
|---|---|---|
| 长上下文推理 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 代码生成速度 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 多轮 Agent 编排 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 单次代码补全 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| Token 效率 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 架构设计能力 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
不是谁碾压谁，而是各有主场。
1. 长上下文：Opus 的护城河
测试场景：把一个完整的语音 Agent 系统代码库（约 12 万行，涵盖 ASR 流式处理、LLM 编排、TTS 合成、VAD 检测、WebSocket 会话管理等模块）整体喂给两个模型，让它们找出一个跨模块的竞态条件 bug。
Opus 4.6 的表现：
直接命中。它不仅找到了 bug（ASR 回调和 VAD 状态机之间的竞态），还画出了完整的时序图，指出在高并发场景下，当 ASR 流式结果和 VAD 端点检测几乎同时触发时，会导致 LLM 收到截断的 transcript。给出的修复方案涉及 3 个文件的 6 处改动，每处都有注释说明为什么这样改。
# Opus 给出的修复核心逻辑
class ConversationOrchestrator:
def __init__(self):
self._transcript_lock = asyncio.Lock()
self._pending_segments: list[TranscriptSegment] = []
async def on_asr_partial(self, segment: TranscriptSegment):
async with self._transcript_lock:
self._pending_segments.append(segment)
async def on_vad_endpoint(self):
async with self._transcript_lock:
# 确保在 endpoint 触发时，所有 pending 的 ASR 结果都被消费
complete_transcript = self._merge_segments(self._pending_segments)
self._pending_segments.clear()
# lock 释放后再调用 LLM，避免阻塞 ASR 回调
await self._invoke_llm(complete_transcript)
Codex 5.3 的表现：
找到了同一个 bug，但方案偏保守——建议加一个全局 mutex，这在高并发语音场景下会拖慢响应延迟。对于实时语音系统来说，每多加 10ms 延迟用户都能感知到，这个方案在工程上不够理想。
小结： 涉及复杂系统的架构级推理，Opus 目前领先一个身位。
2. 代码生成速度：Codex 的主场
这点没什么好争的。OpenAI 官方数据：Codex 5.3 的推理速度比前代提升 25%+，同等任务 Token 消耗减少一半。我的实测也基本吻合——让两个模型分别实现一个 WebSocket 消息路由器：
- Codex 5.3： 3.2 秒出结果，代码可直接运行
- Opus 4.6： 5.8 秒出结果，代码同样可运行，但多了一段设计说明
日常的 CRUD 和工具代码，Codex 确实更快更直接。
3. Agent 编排能力：这才是 2026 的主战场
这是我最关心的维度。为什么？因为 2026 年 AI 应用的核心范式已经从「单次问答」转向了「多步骤 Agent 协作」。不管是写代码、做数据分析，还是构建语音客服系统，都在走 Agent 化的路线。
测试场景：设计一个多 Agent 协作流程——用户打进客服电话，语音 Agent 需要：
- 实时转写用户语音（ASR Agent）
- 理解意图并查询知识库（Reasoning Agent）
- 生成回复并合成语音（TTS Agent）
- 全程监控对话质量（QA Agent）
这四个 Agent 需要并行工作、共享状态、处理中断和异常。
Opus 4.6 给出了一个非常优雅的架构：
# Opus 设计的 Agent 协作框架核心
class AgentOrchestrator:
"""
事件驱动的 Agent 编排器。
每个 Agent 通过 EventBus 通信，Orchestrator 只负责生命周期管理。
"""
def __init__(self):
self.event_bus = EventBus()
self.agents: dict[str, BaseAgent] = {}
self.session_state = SharedState()
async def handle_call(self, audio_stream: AsyncIterator[bytes]):
# 启动所有 Agent
tasks = [
self._run_agent("asr", ASRAgent(self.event_bus)),
self._run_agent("reasoning", ReasoningAgent(self.event_bus)),
self._run_agent("tts", TTSAgent(self.event_bus)),
self._run_agent("qa", QAAgent(self.event_bus)),
]
# ASR Agent 消费音频流，其他 Agent 通过事件总线协作
self.event_bus.emit("audio_stream_ready", audio_stream)
try:
await asyncio.gather(*tasks)
except ConversationEndSignal:
await self._graceful_shutdown()
它不仅写了代码，还指出了关键的设计决策：为什么用事件总线而不是直接调用（解耦 + 方便替换单个 Agent 的实现），以及为什么 QA Agent 要作为旁路观察者而非串联节点（避免增加响应延迟）。
Codex 5.3 给出的方案更像是一个线性 pipeline，虽然能跑，但在处理用户打断（barge-in）这种实时场景时会比较笨拙。
4. 实际工程中我怎么选
聊完纸面对比，说说我的实际选择策略：
选 Opus 4.6 的场景：
- 设计系统架构，需要全局视角
- Debug 跨模块问题，需要理解完整上下文
- 多 Agent 编排和协作逻辑设计
- Code review，特别是安全审计
选 Codex 5.3 的场景：
- 日常编码、快速原型
- 需要极致的响应速度
- 重复性的代码生成任务
- API 调用量大、需要控制成本
在我们的语音 Agent 项目里，架构设计和复杂 debug 用 Opus，日常编码和快速迭代用 Codex。两个模型互补而非替代。
5. 一个有意思的趋势：Agent-First 正在吞噬一切
写完对比，聊一个我观察到的更大趋势。
2026 年初，不管是 AI 编程工具（Cursor、Claude Code、Codex CLI）、AI 客服、还是 AI 语音系统，都在从「工具」转向「Agent」。区别是什么？
- 工具：你问一句，它答一句。你给指令，它执行。被动的。
- Agent：它理解你的目标，自主规划步骤，遇到问题自己调整，跑完了主动汇报。主动的。
以语音场景为例——传统的 IVR（按 1 查询、按 2 转人工）是工具思维。而现在像 ofox.ai 这类新一代语音 Agent 平台在做的事情，是让 AI 自主理解用户诉求、动态检索知识库、判断是否需要转人工，整个过程不需要预设决策树。这背后的技术挑战——实时 ASR 延迟压到 150ms 以内、LLM 首 Token 时间控制在 200ms、端到端延迟 <500ms——才是真正推动模型能力持续升级的工程动力。
回到 Opus vs Codex 的对比——这两个模型各自的发力方向，恰好对应了 Agent 系统的两大需求：
- Opus 强化的长上下文 + 深度推理 → 适合 Agent 的「大脑」，做复杂决策
- Codex 强化的速度 + 效率 → 适合 Agent 的「手脚」，快速执行
一个好的 Agent 系统，两个都需要。
总结
Opus 4.6 和 Codex 5.3 同日发布不是巧合，这是 Anthropic 和 OpenAI 对「Agent 时代该卷什么」给出的不同答案。前者说：Agent 需要更深的思考。后者说：Agent 需要更快的行动。
他们都对。而我们做应用的人，终于可以不用「选一个凑合用」了。
关于作者：做语音 AI Agent 的，日常在 ASR/LLM/TTS 的延迟三角里找平衡。欢迎交流语音 Agent 架构和大模型工程化落地经验。
