AI 编程智能体，哪个用来干什么 — 仅凭四家厂商官方文档确认的选择标准

引言 — 先回答「哪个最便宜」
四款工具各自怎么介绍自己
为什么四款工具的价格无法并排比较
那么能对上到什么程度 — 用算术确认过的部分
只有 Anthropic 公开实际观测到的成本
共同基准测试并不存在 — 而这正是本文的要点
这四者并不互斥
那么哪个用来干什么 — 决策规则
什么时候不该相信本文
结语
参考资料

引言 — 先回答「哪个最便宜」

挑选 AI 编程智能体时，被问得最多的两个问题是：「该用哪个」，以及「哪个最便宜」。

先答第二个。只靠各厂商公开的价格，这个问题没有答案。因为四家公司出售用量的单位各不相同，而且互相换算不了：Anthropic 卖的是「Pro 的 5 倍或 20 倍」这样的倍数，Cursor 卖的是以美元标示的「包含多少 API 用量」，GitHub 卖的是「1 积分 = 1 美分」的积分，OpenAI 卖的是「每 5 小时各模型多少条消息」。这不是同一件商品挂了不同的价签，而是四把刻度本就不同的尺子。

第一个问题的答案更有意思。这四者并不是互斥的选项。Anthropic 的文档写明 Claude Code 可以在「VS Code、Cursor 及其他 VS Code 分支、JetBrains」里运行，GitHub 的文档则把 Anthropic Claude 和 OpenAI Codex 列为可以在 GitHub 上运行的第三方编码智能体(公开预览)。也就是说，「选 Cursor 还是选 Claude Code」在很大程度上是个立错了的问题 — 在 Cursor 里用 Claude Code，本来就是受支持的配置。

所以本文不讨论「哪家厂商赢」。取而代之，本文以工作从哪里开始为轴，只用各产品自家第一手文档里能确认的事实来构建决策规则。下面的数字全部以 2026 年 7 月 17 日为准、直接从各厂商官方文档核对而来；没能确认的，就照实写明未经确认。

也先交代一下本文的几篇邻篇：工具该怎么用(习惯)已经在与 AI 编程工具良好协作的五个习惯里谈过，是否真的变快(生产力测量)在AI 真的让开发者更快了吗里，基准测试分数能不能信在在 AI 编程模型评测中分辨信号与噪声里。本文只占一个与那三篇不重叠的位置 — 具体的工具选择。

四款工具各自怎么介绍自己

比较的出发点应该是各自的自我介绍，而不是旁人的评价。下面照搬厂商文档的表述。

Claude Code (Anthropic)。 官方文档的第一行写着「能读取代码库、编辑文件、执行命令、并与开发工具集成的智能体式编程工具」，并称「可在终端、IDE、桌面应用和浏览器中使用」。平台文档更进一步 — 「Claude Code 在哪里都运行同一个引擎，但每个表面(surface)都针对不同的工作方式做了调校」。而且各表面的用途是厂商自己划分好的：CLI 用于「终端工作流、脚本编写、远程服务器」，Agent SDK 仅限 CLI，Web 用于「不需要太多操控的长时间任务，或离线时也要继续跑的任务」。

Cursor (Anysphere)。 模型与定价文档的开头是「Cursor 支持来自 OpenAI、Anthropic、Google、SpaceXAI 等的前沿模型」。也就是说，Cursor 把自己定位成挑选模型的地方，而不是模型供应商。不过它也有自家模型 — Composer 2.5 是「为高度胜任智能体式编程而训练的 Cursor 自研模型」，Grok 4.5 是「Cursor 与 SpaceXAI 为长时间编程·知识工作而联合训练」的模型。而且现在不只有 IDE — 产品文档里同时列着 Agent、Cloud、CLI、Mobile、Automations、Review(Bugbot)、Tab、Marketplace。

GitHub Copilot。 云端智能体的文档这样写：「它调查仓库、制定实现计划、在分支上修改代码。你来评审 diff、反复迭代，准备好了就创建拉取请求」。入口全都是 GitHub 自家的 — Agents 标签页、issue 指派、在既有 PR 评论里 @copilot 提及、基于日程和事件的自动化，再到安全活动(security campaign)的告警指派。Copilot 的身份认同不在模型，而在活在仓库与 PR 生命周期之上这一点。

OpenAI Codex。 定价文档在 Plus 方案的说明里列举了表面 — 「Web、CLI、IDE 扩展、iOS 上的 Codex」，以及「自动代码评审、Slack 集成这类基于云端的集成」。模型是 GPT-5.6 系列，用途由文档直接划分：Sol 用于「质量与推理深度最重要的时候」，Terra 是「日常默认值 — 性能与价格的平衡更佳的强性能」，Luna「为速度与经济性而优化，适合轻量或大批量的任务」。另外还有单独的 API 密钥模式，文档的说法是「适合 CI 之类共享环境的自动化」，但同时钉死「没有基于云端的功能(GitHub 代码评审、Slack 等)」。

只看到这里，四款产品的重心就已经不同：Claude Code 在终端，Cursor 在编辑器，Copilot 在仓库，Codex 是搭在 ChatGPT 订阅上的多表面。这个差异支配着后面全部的决策规则。

为什么四款工具的价格无法并排比较

现在进入正题。把四家厂商的计费单位从各自文档里原样抽出来放进一张表，就是这样：

厂商	出售包含用量的单位	是否公开绝对量
Anthropic (Claude Code)	相对 Pro 的倍数(Max = 5 倍或 20 倍) + 滚动窗口	否 — 只公开倍数
Cursor	以美元标示的包含 API 用量	是 — 各方案的金额
GitHub Copilot	积分(1 积分 = `$0.01`)	是 — 各方案的积分数
OpenAI Codex	每 5 小时窗口的各模型消息数	是 — 各模型的范围

四个格子里是四种不同的东西。而且这不是我硬拆出来的分类，而是各厂商在自家文档里实际使用的单位。

Anthropic 不公开绝对量。 Max 方案的支持文档只写「比 Pro 方案多 5 倍或 20 倍的用量」。作为 5 倍基准的 Pro 绝对量是多少，哪里都没写。用量上限文档反倒解释了为什么写不出来 — 「能发送的消息数量因方案而异」，并列举出消息长度、附件大小、对话长度、工具使用、模型选择、努力等级(effort level)、Artifact 生成全都会造成影响。Claude Code 的文档也是同一个调子 — 「组织方案所含的用量池，按滚动窗口重置」。所以「Max 20x 一天能跑多少次」是一个厂商没有公开答案的问题。

GitHub 恰好相反，彻底美元化了。 计费参考写得直白 — token 成本「换算成积分，1 积分 = $0.01」。而且方案结构很简单。照文档原话，基础积分(base credits)「与订阅价格一致，永远不变」。我验算了一遍。

Copilot 方案	月费	基础积分	基础积分的美元值	弹性配额	总积分	总美元值
Pro	`$10`	1,000	`$10`	500	1,500	`$15`
Pro+	`$39`	3,900	`$39`	3,100	7,000	`$70`
Max	`$100`	10,000	`$100`	10,000	20,000	`$200`
Business	`$19` / 用户	1,900	`$19`	—	—	—
Enterprise	`$39` / 用户	3,900	`$39`	—	—	—

基础积分 × 1 美分与订阅价格在五个方案上全部精确一致。也就是说，Copilot 的订阅费是「等额换回 token」的结构，真正的收益来自叠加在上面的弹性配额。

不过这里必须原样搬来厂商自己的警告：弹性配额被明确标注为可变。文档的说法是「它是包含用量中可变的部分，其设计会随 AI 经济性的演进而调整，包括模型价格、新模型和效率改进」。也就是说，上表的总额一栏是 GitHub 自己声明随时可以改动的数字，固定不变的只有基础积分。而且积分不结转 — 每月 1 日 00:00:00 UTC 重置，这个日期与你的扣款日无关，是固定的。

Cursor 也按美元卖。 只是表述方式不同。

Cursor 个人方案	月费	包含的 API 用量	相对价格的倍率
Pro	`$20`	`$20`	1.0 倍
Pro Plus	`$60`	`$70`	约 1.17 倍
Ultra	`$200`	`$400`	2.0 倍

此外还有一个 Cursor 独有的结构：个人方案有两个用量池 — 1st-party 池(Auto、Composer 2.5、Grok 4.5)和 API 池(直接指定某个模型时，按该模型的 API 费率扣减)。上表的美元金额说的是 API 池；对 1st-party 池，Cursor 没有写金额，只写了「慷慨的包含用量(Generous included usage)」。也就是说，Cursor 的包含量同样是一半公开、一半不公开。 团队方案是 Standard $40/用户、Premium $120/用户(Agent 上限是 Standard 的 5 倍)；在团队和企业方案里，非 Auto 的第三方模型请求会在模型 API 价格之上再叠加每 100 万 token $0.25 的 Cursor Token Rate(Auto 和 1st-party 模型豁免)。

OpenAI 是四家中唯一公开各模型消息数的。 这是值得称赞的透明度。

模型	Plus 本地消息 / 5 小时	Pro 5x	Pro 20x
GPT-5.6 Sol	15–90	75–450	300–1,800
GPT-5.6 Terra	20–110	100–550	400–2,200
GPT-5.6 Luna	50–280	250–1,400	1,000–5,600

Pro 的「5 倍或 20 倍」主张是否属实，我验算过了。六个模型 × 上·下限 = 12 对，每一对都在两个倍率(5 倍·20 倍)下检验，12 对全部精确吻合。Sol 下限 15 × 5 = 75，上限 90 × 20 = 1,800 — 没有四舍五入，没有含糊其辞，整整齐齐地对上。厂商宣称一个倍数、而这个倍数还能在它自己的表格里验算通过的情形，比想象中少见。

然而 Business 方案的上限与 Plus 完全相同(Sol 15–90)。也就是说，每用户 $20(按年付费，按月则为 $25)的方案，上限和个人 $20 方案一样。Business 给的不是上限，而是管理功能和「能把云端任务跑得更快的更大虚拟机」。

这里同样原样保留厂商的警告。OpenAI 就写在这张表的正上方 — 「看起来相似的任务也可能消耗不同数量的配额。模型选择、上下文、推理、工具使用、搜索、缓存都会影响用量，因此仅凭提示词长度无法做出可靠的估算」。15–90 这个范围本身就有 6 倍宽。这不是精确的数字，而是诚实的范围。

那么能对上到什么程度 — 用算术确认过的部分

单位不同，并不意味着什么都做不了。这里有两座桥。

桥 1 — Cursor 和 Copilot 用的是同一种尺子。 两者都是「交订阅费，就给等值 token 用量」的结构，所以可以把相对价格的倍率并排摆放。

相对价格的包含用量倍率 (以各厂商自家文档为准)

Cursor  Pro    $20 -> $20     1.00x
Cursor  Pro+   $60 -> $70     1.17x
Cursor  Ultra  $200 -> $400   2.00x

Copilot Pro    $10 -> $15     1.50x   (base 1,000 + flex 500 积分)
Copilot Pro+   $39 -> $70     1.79x   (base 3,900 + flex 3,100)
Copilot Max    $100 -> $200   2.00x   (base 10,000 + flex 10,000)

-> 最高档位上双方都精确收敛于 2.00x

最高档位双方都是 2.0 倍，这是个有意思的巧合。但如果把它读成「Cursor Ultra 和 Copilot Max 等值」，那就错了。 倍率相同，分母却不同 — 同样 $1 能换多少 token 由各自的单价表决定，而两张单价表并不一样。Cursor 在团队方案里甚至还要按每 100 万 token 追加 $0.25。所以这张表该读出来的不是排名，而是结构 — 两者都是「订阅费 = token 预算」，而且档位越高，预算比价格涨得越快。

桥 2 — OpenAI 的积分能换算成它自己的 API 标价。 OpenAI 把 Codex 积分费率(每 100 万 token 的积分数)和 API 标价(每 100 万 token 的美元数)公开在两份不同的文档里。我把两张表相除了。

模型          token 类型     积分/1M      API 标价 $/1M    相除的值
GPT-5.6 Sol   input           125          5              0.04
GPT-5.6 Sol   cached input     12.5         0.5           0.04
GPT-5.6 Sol   output          750          30             0.04
GPT-5.6 Terra input            62.5         2.5           0.04
GPT-5.6 Terra cached input      6.25        0.25          0.04
GPT-5.6 Terra output           375         15             0.04
GPT-5.6 Luna  input            25           1             0.04
GPT-5.6 Luna  cached input      2.5         0.1           0.04
GPT-5.6 Luna  output           150          6             0.04

-> 9 个数据点全部一致，都是 0.04

三个模型 × 三种 token 类型 = 9 个数据点，全部精确落在 $0.04。这是巧合的概率实际上为零。也就是说，1 个 Codex 积分按 OpenAI 标准 API 标价折合 4 美分，Codex 的超额用量就是按 API 标价计费的。

这里必须加上一个重要的限定。 这个 $0.04 不是 OpenAI 公开的数字，而是我拿两张官方表格相除得到的值。OpenAI 的 Codex 文档里没有任何一句「1 积分 = $0.04」。积分费率表和 API 价格表各自都是第一手资料，但两者之间的等价关系是我的算术。OpenAI 没有义务维持这个比率，即便不打招呼就改掉，在文档上也不构成矛盾。GitHub 把「1 积分 = 1 美分」明确写进文档，与 OpenAI 没有明写，是两个不同的事实。 前者是引用，后者是推算。

只有 Anthropic 公开实际观测到的成本

有一件事，四家厂商里只有一家在做。Anthropic 的成本管理文档记下了在实际部署中观测到的金额。

在企业部署的整体范围内，平均成本约为每开发者每活跃日 $13，每开发者每月 $150–$250，90% 的用户保持在每活跃日 $30 以下。

这是厂商自测的数值，必须原样带上它的条件。测量对象是「企业部署的整体范围」，而且文档自己在紧接着的下一句就承认了局限 — 「每开发者的成本会因模型选择、代码库大小、以及并行多个实例或使用自动化等使用模式而差异巨大」。此外这个数字是按 API token 计费的口径，不是 Pro/Max 订阅的口径 — 同一份文档另行指引「订阅方案价格见 claude.com/pricing」。也就是说，$150–$250 不是可以读成「那用 Max 20x($200/月)就行了」的数字。计费路径不同。

尽管如此，这一段仍然可贵，原因就在其余三家厂商没有对应的数字。我核实过 — 把 OpenAI 的 Codex 文档全文(约 1.26MB 的合并 markdown 转储)按每开发者成本的模式检索，得到的只有一条脚注：「2 人起，按年付费。按月付费时每用户每月 $25」。OpenAI 在 Codex 文档里不公开每开发者的实测成本。 Cursor 和 GitHub 的文档里也没有。

顺带一提，搜索摘要里流传着「Codex 约为每开发者每月 $100–$200」这样的句子。本文把它剔除了 — 因为在 OpenAI 自己的文档里确认不到。确认不到的数字就是厂商没有说过的数字，而「尚未公开」本身也是一个事实。

共同基准测试并不存在 — 而这正是本文的要点

这里是全文最重要的一段。

四家厂商的官方文档里，哪里都没有与竞品的共同基准测试。 Anthropic 的文档不给 Cursor 跑分，Cursor 的文档不登 Copilot 的分数，GitHub 的文档不让 Codex 和自家智能体同场竞技。各家只写自己的产品做什么。所以如果你见到「Claude Code 比 Cursor 好 X%」这样的句子，它不出自四家厂商任何一方的第一手文档。

最接近的东西倒是有一个。GitHub 的 AI 模型比较参考把 OpenAI·Anthropic·Google·xAI 的模型放进同一张表，按工作领域给出推荐。比如 GPT-5.6 Sol 是「深度推理与调试 / 对大型代码库的复杂推理和长时间智能体任务」，Claude Haiku 4.5 是「快速处理简单或重复性的任务 / 对轻量编程问题给出快速可靠的回答」这样的写法。把多家厂商的模型放在一处比较的资料很少见，就这一点而言值得参考。

但这不是基准测试。 原因有二。第一，它是叙述而不是分数 — 是一个叫「excels at」的散文字段，不是测出来的数值。第二，它的范围在 Copilot 之内。 这张表是关于「在 Copilot 里选哪个模型」的路由指南，不是对「Copilot 对 Cursor」的回答。裁判同时也是参赛者这一点，也要照实计入。

所以诚实地讲是这样：「哪个智能体的代码写得更好」这个问题，本文不回答。 因为共同的测量标准没有被公开，而用不存在的标准排名次，那不是依据，是创作。至于即便有排行榜分数也不能照单全收的原因，在 AI 编程模型评测中分辨信号与噪声里已另行讨论 — 概括说，OpenAI 评估团队自己都表示，使用最广的编程基准测试已经给不出有意义的信号。

这四者并不互斥

「该用哪个」为什么是个立错了的问题，现在用各厂商的文档来展示。

Claude Code 能在 Cursor 里跑。 Anthropic 支持文档：Pro/Max 方案包含在「VS Code、Cursor 及其他 VS Code 分支、以及 IntelliJ·PyCharm 等 JetBrains IDE」中的 Claude Code。
GitHub 把 Claude 和 Codex 接了上来。 GitHub 文档的「第三方编码智能体」(公开预览)条目下，支持列表恰好就是两个 — Anthropic Claude、OpenAI Codex。可以把 issue 指派给它们、在 PR 评论里提及智能体的名字、从 Agents 标签页·移动端·VS Code 发起任务。按文档的说法，它们「适用与 Copilot 云端智能体相同的安全保护、缓解与约束」。
Cursor 卖别家的模型。 「支持来自 OpenAI、Anthropic、Google、SpaceXAI 等的前沿模型」。
Copilot 也卖别家的模型。 模型目录里 OpenAI·Anthropic·Google·xAI 同在。

也就是说，这个市场不是「四款互斥的产品」，而是表面(surface)、模型、计费相互交叉的一张格子。在 Cursor 里用 Anthropic 的模型，钱付给 Cursor；在 Cursor 里用 Claude Code，钱付给 Anthropic。在同一个编辑器里、用同一个模型、干同一件事，账单也会来自不同的公司。 这才是「哪个最便宜」不是一个简单问题的真正原因。

那么哪个用来干什么 — 决策规则

下面是仅凭前述事实就能构建的规则，全部只用各厂商第一手文档里能确认的内容。

规则 1 — 仓库的托管方不是 GitHub，分岔就在这里。 Copilot 云端智能体的入口全是 GitHub 自家的(issue、PR、Agents 标签页)。相比之下，Cursor 云端智能体按文档支持 GitHub(云端·Enterprise Server)、GitLab(云端·自托管)、Bitbucket Cloud、Azure DevOps。如果你用的是 GitLab，这一行就把决定做完了。 这不是口味问题，而是支持列表问题。

规则 2 — 工作沿「issue → PR」流动，就选仓库侧的智能体。 如果工单已经以 issue 的形式存在、产出必须是 PR，那么活在这条生命周期之上的工具占优。Copilot 云端智能体恰好就是这个形状(调查 → 计划 → 分支 → PR)，基于日程·事件的自动化和安全告警指派也都在同一个地方。而且只要过了规则 1，你还可以在同一个地方挑 Claude 或 Codex 来用 — 因为 GitHub 把它们作为第三方智能体支持了。

规则 3 — 工作从终端和 CI 开始，就是 CLI。 四家都有 CLI，但细节分岔。Claude Code 的文档钉死 Agent SDK 仅限 CLI，所以要把智能体包成库嵌进自己的系统，CLI 是唯一路径。Codex 的 API 密钥模式自荐「适合 CI 之类共享环境的自动化」，代价是放弃云端功能 — 这是不想在共享 CI 里烧个人订阅的设计。Cursor CLI 则单独有 print 模式和 GitHub Actions 的文档。

规则 4 — 有自有云·合规要求，候选就会收窄。 Claude Code 在文档层面支持经由 Amazon Bedrock、Google Cloud 的 Agent Platform、Microsoft Foundry 部署。如果需求是「模型调用必须发生在我们自己的云账号里」，这条轴实际上就把决定做了。

规则 5 — Tab 自动补全是一天的中心，就选编辑器侧。 Cursor 文档写着「所有个人方案(Pro·Pro+·Ultra)都包含无限量 Tab 补全」，免费的 Hobby 则是「受限的 Tab 补全」。Copilot 同样，付费方案在 IDE 内补全无限量，Free 是每月 2,000 次。Claude Code 和 Codex 在自家文档里不把自动补全当作自己的身份标识 — 它们是智能体，不是补全引擎。

规则 6 — 用「预算要能算」还是「预算要锁死」来挑计费模型。 这是前一节的实战结论。

如果需要事前计算成本、事后对账 → 选 Copilot 或 Cursor。两者都以美元计价，只要有 token 估算值就能拉出电子表格。Copilot 的「1 积分 = 1 美分」写死在文档里，尤其好算。
如果想把成本锁死为每月定额 → 选 Claude Code 订阅或 Codex 订阅。代价是「这个额度里能干多少活」无法事先计算：Anthropic 只公开倍数，OpenAI 公开的是宽达 6 倍的范围。
四家都留有超额后转按 API 标价付费的出口：Anthropic 是按「标准 API 费率」计的用量积分，Codex 是追加积分和 API 密钥，Cursor 是按需付费(同一费率，后付)，Copilot 是以美元设定的额外用量预算。

一行版决策规则。 别挑工具，挑工作开始的地方。从工单开始就选仓库智能体，从编辑器开始就选 Cursor 或 Copilot，从终端·脚本开始就选 CLI，要在多处流转就选同一引擎覆盖多个表面的那家。然后只在支持那个地方的候选里再按计费模型收窄。顺序反过来 — 先比价格表 — 你抱着的就是四把根本无法互相换算的尺子。

什么时候不该相信本文

诚实地写下局限。没有这一节，上面的规则也不值钱。

本文不比较质量。 上面的规则里哪一条都没有「哪个代码写得更好」，这不是疏漏，而是因为共同基准测试没有公开。表面·价格·支持列表能用文档确认，质量确认不了。想知道质量，你自己代码库上的小评估集是唯一的路，而它的结果与排行榜对不上是正常的。

价格是本文里腐坏得最快的部分。 Anthropic 的定价页写明「价格与方案可由 Anthropic 酌情变更」，Copilot 的弹性配额在设计上就是可变的，OpenAI 的积分-美元等价从头到尾是我的算术，不是他们的承诺。上面的表格是 2026 年 7 月 17 日的快照。做决定之前请亲自打开各厂商的页面 — 本文的参考资料就是那些链接。

公开的上限并不精确。 OpenAI 的 15–90 有 6 倍宽，厂商自己都写了「仅凭提示词长度无法做出可靠的估算」。别把这个范围原封不动地塞进容量规划。

还有几处状态变化要计入。 GitHub 文档通告，自 2026 年 4 月 22 日起，Free/Team 方案组织的 Copilot Business 新自助注册已暂停。Copilot 的按请求计费在文档结构上已经被挤到遗留位置(request-based-billing-legacy)。GitHub 的第三方编码智能体是公开预览。把团队工作流建在预览功能之上，这本身就是一项需要拍板的决定。

而且，没有任何保证说换了工具生产力就会上升。 这超出了本文的范围，却是最重要的一条限定 — 两个设计良好的随机对照实验给出了符号相反的答案，那个故事在AI 真的让开发者更快了吗里。工具的选择，通常没有用法重要。

结语

归纳起来是这样。

「哪个最便宜」，凭公开的价格没有答案。 四家厂商用四种不同的单位卖 — Anthropic 是没有绝对量的倍数，Cursor 是美元(但一半是「慷慨」)，GitHub 是 1 美分一个的积分，OpenAI 是宽达 6 倍的消息范围。其中只有 GitHub 和 Cursor 在结构上可比，而即便这一对，单价表也不同，排不出名次。算术能确认的有三件事 — Copilot 的基础积分与订阅价在五个方案上全部精确一致；OpenAI 的 5 倍·20 倍主张 12 对全部验算通过；Codex 积分按它自己的 API 标价折合 4 美分(这不是厂商的句子，是我的除法)。

「该用哪个」从一开始就不是互斥的选择。 Claude Code 在 Cursor 里跑，GitHub 接上了 Claude 和 Codex，Cursor 和 Copilot 都卖别家的模型。所以要挑的不是厂商，而是工作开始的地方 — 工单就选仓库，代码就选编辑器，脚本就选终端。地方定了，候选就少了，到那时计费模型才开始有意义。

而质量排名，没有任何一家公开过。 四家厂商没有一家刊登与竞品的共同基准测试。如果你见到那样的排名，它的出处不是四家中任何一家的文档。填补这个空白的办法不是排行榜，而是你自己仓库上的那一个评估集 — 它依然乏味，也依然是唯一的办法。

先有工作，才有工具。这与Graph RAG 那一篇得出的结论形状完全相同，而这不是巧合 — 因为对厂商没有公开答案的问题，只有你自己的测量才是答案。

参考资料

Anthropic — Claude Code

Cursor

GitHub Copilot

OpenAI Codex

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