我本來想做一件很簡單的事：花一個月，把 Claude Code、Cursor、Codex 三個工具都用過一輪，然後刪掉兩個，只留最好用的那一個。
結果一個月過去，三個我都還留著。不是因為我下不了決心，而是用著用著才發現，它們根本不是在搶同一個位子。下面就把我這一個月的實際感受、各自的定價、適合誰，攤開講清楚。（工具更新很快，本文資訊截至 2026 年 6 月。）
先講結論：它們是三種不同的東西
很多人把這三個放在一起比，好像在比哪支手機好。但它們的形態其實差很遠：
- Cursor 是一個編輯器（IDE）。你在它裡面寫程式，AI 隨時在旁邊補你。
- Claude Code 是一個跑在終端機（命令列）裡的 agent。你給它任務，它自己讀整個專案、改好幾個檔案、跑測試、開 PR。
- Codex（OpenAI 的）走的是雲端非同步路線。你派一個任務給它，它在雲端開一個容器、拉你的 repo、自己在背景做，做完丟一個 diff 或 PR 回來給你看。
一個是「我陪你寫」，一個是「我替你做完」，一個是「你去忙別的，我自己跑」。搞懂這個差別，後面的選擇就簡單多了。
Cursor：最順手的編輯器
如果你習慣眼睛盯著程式碼、滑鼠點來點去，Cursor 的體驗最自然。它本質上是把 VS Code 改造成 AI 原生的樣子，你既有的習慣幾乎不用改。對「想要看得到、改得到每一行」的人來說，它的手感目前最好。
定價分四級：免費的 Hobby、Pro 每月 20 美元、Pro+ 60 美元、Ultra 200 美元，團隊版每人每月 40 美元。要注意 Cursor 自己也講，每天重度用 Agent 的人，實際用量大概落在每月 60 到 100 美元，power user 常常破 200。所以那個 20 美元只是門票，不是你最後會付的錢。
適合誰：離不開圖形介面、喜歡邊看邊改、團隊已經在用 VS Code 的人。不適合誰：想把整包工作丟出去、自己跑去做別的事的人。
Claude Code：終端機裡的主力
Claude Code 跑在終端機裡，沒有花俏的介面。但它在「讀懂整個專案、規劃一連串動作、一口氣改多個檔案」這件事上，是我這個月用下來最能扛的。需要它從頭到尾把一個功能做完、連 PR 都開好，它的完成度最高。
它跟著 Claude 的訂閱走：Pro 每月 20 美元、Max 每月 100 或 200 美元，都共用同一個 5 小時用量視窗。有一個容易被忽略的優點：獨立測試發現，做同樣一件事，Claude Code 用掉的 token 大約是 Cursor 的五分之一左右，所以同樣的預算它能跑更久。當然，如果你真的整天在重度使用，Anthropic 自己文件裡估的真實花費是每位開發者每月 150 到 250 美元，這個要先有心理準備。
適合誰：習慣命令列、要做跨多檔案的深度工作、想要一個「總指揮」角色的人。不適合誰：完全不想碰終端機、看到黑底白字就頭痛的新手。
Codex：丟了就走的雲端工人
Codex 最特別的地方是「非同步」。你不用盯著它。派一個任務，它在雲端自己跑，你可以去開會、去寫別的東西，等它把結果推回來再看。OpenAI 把它定位成「你可以交辦任務的 agent」，而它的使用規模也不小，每週約 300 萬人在用，2026 年甚至傳出它一度吃下 GitHub 上約 4% 的提交量。
定價上它最沒負擔：直接包在 ChatGPT 訂閱裡，Plus 每月 20 美元就能用（每個 5 小時視窗約 15 到 80 則本地訊息、5 個雲端任務），Pro、Business、企業版也都含。對已經在付 ChatGPT 的人來說，等於多送一個。
適合誰：想把零碎、可平行處理的任務丟出去的人，還有已經在付 ChatGPT、想順便用的人。不適合誰：需要即時來回、邊做邊改的場景。
一張表看完三者差別
| 項目 | Claude Code | Cursor | Codex |
|---|---|---|---|
| 形態 | 終端機 agent | AI 原生 IDE | 雲端非同步 agent |
| 最強場景 | 跨檔案深度工作、當總指揮 | 邊看邊改、IDE 手感 | 背景平行跑任務 |
| 入門價/月 | US$20（Pro） | US$0 起，Pro US$20 | 含在 ChatGPT Plus US$20 |
| 高階價/月 | US$100–200（Max） | US$60–200（Pro+/Ultra） | 隨 ChatGPT Pro 方案 |
| 重度真實花費 | 約 US$150–250 | 常破 US$200 | 相對最低 |
| 要不要碰終端機 | 要 | 不用 | 少 |
那到底選哪個？
我原本以為會有個明顯的贏家，但用完一個月，誠實的答案是：看你要它幹嘛。2026 年圈內的共識其實也是這樣——跑在前面的工程師沒有死守一個工具，而是哪個活適合就用哪個。我自己最後的分工是：日常邊寫邊改用 Cursor，背景能平行的雜活丟 Codex，真正要動整個專案的硬仗交給 Claude Code 當總指揮。
但別把這些工具想得太神。同一份 2026 年的觀察也提醒：AI 改出來的東西大約有 43% 還是得人去除錯。它們能幫你跑得更快，前提是你自己看得懂結果、抓得到它亂寫的地方。工具負責加速，判斷還是你的事。
如果這三個你都不對味，還有別的路：想要圖形介面又想要 agent，可以看 Google 的 Antigravity；想要最便宜、團隊好導入，GitHub Copilot 仍是門檻最低的入口。沒有一個工具適合所有人，先想清楚你是「要陪寫」「要做完」還是「要丟了就走」，再去挑。
會用 agent 了，下一步想讓它真的去跑點什麼？
你已經會讓 AI agent 幫你跑流程了，下一步若想讓它真的去碰行情、跑量化策略，第一步其實很無聊：先有一個能用 API、手續費不咬人的交易所帳號。沒帳號，再聰明的 agent 也只能在本地空轉。我整理過五大交易所的手續費、API、出入金門檻，可以先比一輪再決定要不要開。
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