ปี 2025 ผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ใช้ AI กำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์ขององค์กร โดยเฉพาะ Codex CLI ของ OpenAI และ Claude Code ของ Anthropic กลายเป็นตัวเลือกสำคัญในการจัดตั้งสภาพแวดล้อมการพัฒนาของบริษัทต่างๆ
เครื่องมือทั้งสองนี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนวิธีการทำงานของทีมพัฒนาซอฟต์แวร์ หน่วยงานพัฒนาระบบจำเป็นต้องเข้าใจคุณสมบัติของเครื่องมือเหล่านี้ และเลือกตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับบริษัทของตน
พัฒนาการของผู้ช่วยเขียนโค้ด AI
หลังจาก GitHub Copilot เปิดตัวในปี 2021 เทคโนโลยี AI สำหรับการเขียนโค้ดได้พัฒนาอย่างรวดเร็ว ปี 2025 OpenAI และ Anthropic ทั้งสองบริษัทได้เริ่มให้บริการผู้ช่วย “ประเภทเอเจนต์” เครื่องมือใหม่เหล่านี้ให้ฟังก์ชันขั้นสูงที่สามารถทำงานอัตโนมัติตั้งแต่การจัดการไฟล์ การรันเทสต์ จนถึงการสร้าง Pull Request
บทบาทของนักพัฒนาได้เปลี่ยนจาก “การเขียนโค้ด” เป็น “การสั่งการและควบคุม AI Agent” ทำให้นักพัฒนาผู้เชี่ยวชาญจำนวนน้อยสามารถสร้างผลงานที่เทียบเท่าหรือมากกว่าทีมขนาดใหญ่แบบเดิมได้
การเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์: มุมมองจากการนำไปใช้ในองค์กร
ความแตกต่างในแนวทางพื้นฐาน
Codex CLI และ Claude Code มีแนวคิดที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างนักพัฒนาและ AI Codex CLI ใช้ “โมเดลการมอบหมาย” โดยนักพัฒนาส่งมอบงานให้กับ AI Agent เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ขณะที่ Claude Code เน้น “โมเดลการสนับสนุน” ที่นักพัฒนาเป็นผู้ควบคุมหลักและใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเหลือ
ความแตกต่างในแนวคิดนี้ส่งผลต่อความเข้ากันได้กับวัฒนธรรมการพัฒนาของแต่ละบริษัท
โครงสร้างราคาและต้นทุนการนำไปใช้
โครงสร้างราคาของทั้งสองผลิตภัณฑ์แตกต่างกันอย่างมาก Codex CLI ให้บริการในรูปแบบที่รวมกับการสมัครสมาชิก ChatGPT โดยมีราคาเป็นขั้นตอนตั้งแต่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน (Plus) ถึง 200 ดอลลาร์ (Pro) ข้อจำกัดการใช้งานเป็น “แบบบัคเกต” ซึ่งอาจทำให้การใช้งานหนักติดต่อกันหลายวันหยุดการใช้งานได้
Claude Code เป็นผลิตภัณฑ์แยกต่างหากที่เริ่มต้นที่ 20 ดอลลาร์ต่อเดือน (Pro) และมีแผนระดับกลาง ข้อจำกัดการใช้งานเป็น “ลิมิต 5 ชั่วโมงแบบหมุนเวียน” ที่มีความโปร่งใส โดยตัววัดจะรีเซ็ตหลังผ่านไป 5 ชั่วโมง จากมุมมองการจัดการงบประมาณขององค์กร Claude Code คาดการณ์ปริมาณการใช้งานได้ง่ายกว่า
ความสามารถในการปรับแต่งและการประยุกต์ใช้ในสภาพแวดล้อมองค์กร
ในด้านความสามารถในการปรับแต่งที่สำคัญสำหรับการใช้งานในองค์กร Claude Code มีข้อได้เปรียบ สามารถกำหนดกฎการเขียนโค้ดและข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรมในรายละเอียดผ่านไฟล์ CLAUDE.md แต่ละโปรเจค และสามารถแบ่งปันกับทีมผ่าน Git ได้
ฟังก์ชันการปรับแต่งของ Codex CLI อยู่ในระดับพื้นฐาน โดยความสามารถในการขยายทำได้ผ่านการแก้ไข CLI แบบโอเพ่นซอร์สหรือการเชื่อมต่อกับ MCP Protocol
ประสิทธิภาพและสาขาความเชี่ยวชาญ
จากเบนช์มาร์กสาธารณะ Claude 4 Opus 4.1 ได้คะแนน 74.5% ส่วน GPT-5 ได้ 69.1% Codex CLI มีข้อได้เปรียบในด้านความเร็วและประสิทธิภาพ ขณะที่ Claude Code เหนือกว่าในการเข้าใจโค้ดเบสขนาดใหญ่และการ Refactoring
ตารางเปรียบเทียบรวม
การเปรียบเทียบด้านธุรกิจและราคา
| รายการ | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| รูปแบบการให้บริการ | บันเดิลกับแผนสมาชิก ChatGPT | ให้บริการแยกเป็นผลิตภัณฑ์อิสระ |
| ราคาแผนพื้นฐาน (ต่อเดือน) | $20（ChatGPT Plus） | $20（Pro） |
| มีแผนระดับกลางหรือไม่ | ไม่มี | มี（$100 Max 5x） |
| ราคาแผนระดับสูง (ต่อเดือน) | $200（Pro） | $200（Max 20x） |
| โมเดลข้อจำกัดการใช้งาน | แบบบัคเกต (ตามปริมาณการใช้งาน) | แบบลิมิตเวลา (Rolling 5 ชั่วโมง) |
| ความโปร่งใสของข้อจำกัด | ไม่โปร่งใส (ไม่แสดงค่าขีดจำกัดที่ชัดเจน) | ชัดเจน (แสดงการนับถอยหลังจนถึงรีเซ็ต) |
| การจัดการงบประมาณในองค์กร | ยาก | ง่าย |
| กลยุทธ์ขายเพิ่มหลัก | ชักนำไปสู่แผนระดับสูงผ่านการหยุดใช้งานแบบ Cool down | อัปเกรดแผนแบบขั้นบันไดตามการเพิ่มการใช้งาน |
| กลุ่มเป็าหมายลูกค้า | ผู้ใช้ ChatGPT ทั่วไป ตั้งแต่บุคคลถึงองค์กร | นักพัฒนาโปร SME และทีมที่ให้ความสำคัญกับการจัดการงบประมาณ |
การเปรียบเทียบด้านเทคนิคและฟังก์ชัน
| รายการ | Codex CLI | Claude Code |
|---|---|---|
| โมเดลพื้นฐาน | GPT-5-Codex | Claude 4 Opus / Sonnet |
| ความยาว Context สูงสุด | 400K（GPT-5） | 200K |
| สภาพแวดล้อมการทำงาน | Terminal、IDE、Web、Mobile | Terminal (มีการเชื่อมต่อ IDE) |
| การเชื่อมต่อกับ IDE | VSCode、Cursor、Windsurf | VSCode、JetBrains |
| ความสามารถในการปรับแต่ง | จำกัด (ตั้งค่าใน Home Directory) | ขั้นสูง (CLAUDE.md แต่ละโปรเจค และคำสั่งปรับแต่ง) |
| การแบ่งปันการตั้งค่าในทีม | ไม่สามารถ | ได้ (ผ่าน Git) |
| งานที่ถนัด (ตัวอย่าง 1) | การติดตั้งอัลกอริทึม การสร้างแพตช์ขนาดเล็ก | Refactoring ขนาดใหญ่ การวิเคราะห์โค้ดเบส |
| งานที่ถนัด (ตัวอย่าง 2) | Test Driven Development การสร้าง Boilerplate | การจำลอง UI จาก Figma อย่างซื่อสัตย์ คำถามเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม |
| เบนช์มาร์ก (SWE-bench) | 69.1%（GPT-5） | 74.5%（Opus 4.1） |
| จุดแข็งในชุมชน | ความเร็ว ประสิทธิภาพ Token รอบการทดสอบอัตโนมัติ | ความเข้าใจ Context ยาว ความแม่นยำในการแก้ไขหลายไฟล์ ความสามารถในการอธิบายรายละเอียด |
| ปัญหาในชุมชน | Hallucination ความเข้าใจผิดเรื่องสถาปัตยกรรม | ปัญหาการลดลงของประสิทธิภาพโมเดลเป็นครั้งคราว |
แนวโน้มอนาคต
ตลาดเครื่องมือพัฒนา AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความแตกต่างของฟังก์ชันอาจเปลี่ยนแปลงในระยะเวลาอันสั้น สิ่งสำคัญสำหรับองค์กรคือการมีความยืดหยุ่นในการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมตามลักษณะของโปรเจค มีองค์กรที่ใช้เครื่องมือทั้งสองแบบเสริมซึ่งกันและกัน
BKK IT News มองว่าเครื่องมือพัฒนา AI จะเป็นปัจจัยที่ส่งผลใหญ่ต่อความสามารถในการแข่งขันขององค์กร การลงทุนในปัจจุบันและการสะสมความรู้ความชำนาญในการใช้งานอาจนำไปสู่การสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันในระยะกลางและยาว
ข้อเสนอแนะสำหรับหน่วยงานพัฒนาระบบ
การปรับปรุงงานด้วยผู้ช่วยเขียนโค้ด AI จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงองค์กรที่เกินกว่าการนำเครื่องมือมาใช้ การใช้งานอย่างมีประสิทธิผลจะทำให้เกิดการปรับปรุงที่เป็นรูปธรรมดังนี้
กลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนา
การทำให้การสร้างโค้ดเป็นอัตโนมัติ จะช่วยลดเวลาในการเขียน Boilerplate Code และการประมวลผลแบบมาตรฐานได้อย่างมาก นักพัฒนาจะสามารถใช้เวลามากขึ้นกับการออกแบบเชิงสร้างสรรค์และการแก้ปัญหา
การส่งเสริมความเข้าใจในระบบเดิม AI จะวิเคราะห์โค้ดที่มีอยู่และอธิบายการเชื่อมโยงที่ซับซ้อนและแนวคิดการออกแบบให้นักพัฒนาฟัง ช่วยลดต้นทุนการเรียนรู้ของสมาชิกใหม่และเพิ่มความสามารถในการบำรุงรักษา
การเสริมสร้างการควบคุมคุณภาพ
การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจสอบโค้ด AI จะตรวจจับข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์พื้นฐานและการละเมิดแนวทางปฏิบัติที่ดีล่วงหน้า การตรวจทานโดยคนจะสามารถมุ่งเน้นไปที่การอภิปรายการออกแบบระดับสูงได้มากขึ้น ส่งผลให้คุณภาพโดยรวมดีขึ้น
การทำให้การสร้างกรณีทดสอบเป็นอัตโนมัติ AI จะเสนอรูปแบบการทดสอบแบบครอบคลุมและช่วยค้นหาข้อบกพร่องตั้งแต่เริ่มต้น ช่วยลดภาระการสร้างการทดสอบด้วยมือและทำให้คุณภาพการทดสอบเป็นมาตรฐานในเวลาเดียวกัน
การเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันขององค์กร
การแก้ไขหนี้ทางเทคนิค AI จะช่วยสนับสนุนการปรับปรุงโค้ดเก่าให้ทันสมัย และปรับปรุงความสามารถในการบำรุงรักษาของระบบทั้งหมด สามารถให้การสนับสนุนที่ครอบคลุมตั้งแต่การจัดทำแผนการปรับโครงสร้างแบบขั้นตอนจนถึงการติดตั้ง
การเร่งการเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ AI จะทำหน้าที่เป็นพาร์ทเนอร์การเรียนรู้และสนับสนุนการพัฒนาทักษะของนักพัฒนา สร้างสภาพแวดล้อมที่สามารถติดตามเทคโนโลยีในพื้นที่ที่ไม่คุ้นเคยได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การเพิ่มประสิทธิภาพการพัฒนาระบบเป็นการลงทุนที่สำคัญซึ่งเชื่อมโยงโดยตรงกับการเพิ่มความสามารถในการแข่งขันขององค์กร การใช้ผู้ช่วยเขียนโค้ด AI จะทำให้สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถทางเทคนิคของทีมพัฒนาทั้งหมดในเวลาเดียวกัน
