《Codex、Grok、Kimi、Gemini 4 在真实业务代码上的实战对比》 🔗 我目前订阅了下面这些 AI，也把它们深度用在日常、团队和公司的 AI 工作流里： 1️⃣ Claude Code $100 2️⃣ Codex $200 3️⃣ Kimi ¥199 4️⃣ Grok Premium $30 5️⃣ Google AI Ultra $200（实际 $40） 对不少开发者来说，如何根据模型的能力和价格，把不同任务分给不同模型，是控制 Harness 工程成本时绕不开的问题。但我一直没看到太多关于不同模型在真实业务场景里交付质量的分享。 以前我习惯把业务代码里的子任务分给几家模型交叉完成，主力是 Codex，Grok 和 Kimi 做补充。最近新接入了 Gemini 4，我想看看它到底能不能写业务代码，也想重新确认一下另外几家的水平，于是做了这次真实对比。 样本不大，但整体体感和我过去几个月的使用经验基本吻合。希望对大家有参考意义。

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Codex 是真的作，我让他部署策略的时候非要我操作说实盘交易是他的边界 blabla，怎么说都绕不过，最多是帮我把命令写好我去按回车。但是后来我没让他部署的时候他改完自己就部署完跑起来了，还不止一次。

codex 的 computer 功能太好用了! 今天把 zeabur 的里面服务迁移到 coolify 自建里面,他自己迁移+测试! 还帮我实现了通过 iphone mirror 的功能整理了微信的 tag 清单!

codex+hypit完整工作流复刻视频 使用这套工作流真的只需要在codex窗口提需求就行 完全省去了搬运 来回修改的功夫 ，一个需求 一条爆款视频就复刻下来了