Claude Code और Codex चलाने के लिए हाई-परफ़ॉर्मेंस PC की ज़रूरत नहीं है। दोनों में सोचने वाला मॉडल सर्वर पर चलता है, इसलिए AI के सोचने और लिखने में लगने वाला समय नया PC खरीदने से कम नहीं होगा। PC की परफ़ॉर्मेंस से जो बदलता है, वह है AI के माँगे गए बिल्ड, टेस्ट और सर्च जैसे लोकल कमांड का समय, और यह कि मेमोरी काफ़ी है या नहीं (कम हो तो पूरा सिस्टम धीमा हो जाता है)।
काम का समय दो हिस्सों में बँटता है
आपका PC
लोकल समय
- AI के माँगे गए कमांड चलना (बिल्ड, टेस्ट, सर्च, Docker)
- टूल और ऐप खुद कैसे चलते हैं (मेमोरी काफ़ी है या नहीं)
PC की परफ़ॉर्मेंस से बदलता है
सर्वर (Anthropic, OpenAI)
मॉडल का समय
- AI सोचता है, जवाब और कोड लिखता है
- तेज़ करने का तरीका: फ़ास्ट मोड (कीमत और उपयोग सीमा)
PC बदलने से नहीं बदलता
यह लेख दोनों टूल्स की आधिकारिक जानकारी और लेखक के PC पर रखे काम के रिकॉर्ड के आधार पर इन दोनों तरह के समय को पहचानने का तरीका समझाता है। जहाँ दोनों टूल्स अलग हैं, वहाँ Claude Code और Codex के रंगों से साथ-साथ दिखाया गया है।
1. आधिकारिक सिस्टम आवश्यकताएँ
ये शर्तें आधिकारिक दस्तावेज़ में लिखी हैं (24 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)। दोनों में से कोई भी कंपनी अनुशंसित मेमोरी की मात्रा सार्वजनिक नहीं करती। Claude Code के लिए 4GB सिर्फ़ चलने की न्यूनतम सीमा है।
“Windows में बिना WSL” का मतलब है WSL (Windows के भीतर Linux) का इस्तेमाल किए बिना चलाना। सैंडबॉक्स वह व्यवस्था है जो AI द्वारा चलाए गए कमांड को अलग रखती है। स्रोत: Claude Code की "Set up Claude Code" और "Sandboxing"; OpenAI की "Codex CLI", "ChatGPT desktop app", "ChatGPT desktop app for Linux" और "Sandbox"; Codex CLI की फ़ाइलें GitHub Releases पर हैं।
2. समय कहाँ जाता है — PC से क्या बदलता है
अनुपात काम के प्रकार और PC के हिसाब से काफ़ी बदलते हैं, इसलिए अपने काम का ब्रेकडाउन खुद मापना सबसे भरोसेमंद तरीका है (कैसे मापें, इसके लिए अध्याय 6 देखें)। संदर्भ के लिए, लेखक के PC पर दोनों टूल्स के रिकॉर्ड से एक उदाहरण दिया गया है।
दो संख्याओं की सीधी तुलना न करें (आधार और गिनती की इकाई अलग हैं)। शर्तें: 20 सितंबर से 24 अक्टूबर 2026 के बीच शुरू हुए सेशन। PC: Intel Core i9-10900K, मेमोरी 48GB, Windows 11; काम का फ़ोल्डर HDD पर था और काम में कई फ़ाइलें पढ़ने-लिखने वाली स्क्रिप्ट ज़्यादा थीं। Claude Code: मुख्य रूप से Opus 5.5 के सेशन (1 मिनट से कम के सेशन छोड़े गए)। Codex: GPT-6.1 Sol और GPT-6 Astra के पूरे हुए काम (एक अनुरोध पर जवाब; बीच में रोके गए काम छोड़े गए)। दोनों में से किसी भी रिकॉर्ड से यह पता नहीं चलता कि मंज़ूरी का इंतज़ार करने का समय शामिल है या नहीं (शामिल हो तो लोकल का हिस्सा बड़ा दिखेगा)।
HDD वाले PC के इस उदाहरण में, दोनों टूल्स में लोकल समय का हिस्सा नज़रअंदाज़ न करने लायक था। SSD वाले PC पर यह हिस्सा छोटा हो सकता है। तेज़ PC पर सिर्फ़ यही हिस्सा घट सकता है; मॉडल का समय PC बदलने से नहीं बदलता। PC बदलने या न बदलने का फ़ैसला कैसे करें, यह अध्याय 8 में बताया गया है।
3. गति सेटिंग्स और कीमत से आती है, PC से नहीं
मॉडल का समय कम करना हो तो सर्वर की सेटिंग और इस्तेमाल होने वाला मॉडल काम आता है। दोनों टूल्स के फ़ास्ट मोड साथ-साथ रखे गए हैं (24 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)।
Claude Code fast mode
2.5 गुना तक तेज़
- लागत
- मानक कीमत का दोगुना (Opus 5.5 के साथ प्रति 10 लाख टोकन इनपुट $8 और आउटपुट $40)
- मॉडल
- Opus 5.5, Opus 5, Opus 4.8
- किसे मिलता है
- Pro, Max, Team, Enterprise (उपयोग सीमा से नहीं, usage credits से भुगतान) और Claude Console
- कैसे बदलें
/fast
Codex Fast mode
गुणक का उल्लेख नहीं
- लागत
- मानक प्लान की उपयोग सीमा का 2.5 गुना इस्तेमाल (खरीदे गए क्रेडिट 2 गुना गिने जाते हैं)
- मॉडल
- GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna आदि
- किसे मिलता है
- ChatGPT से साइन इन होने पर
- कैसे बदलें
/fast(डेस्कटॉप ऐप और एडिटर एक्सटेंशन में भी)
Codex Ultrafast
8 गुना तक तेज़ (GPT-6 Astra)
- लागत
- उपयोग सीमा का 8 गुना इस्तेमाल (खरीदे गए क्रेडिट 6 गुना गिने जाते हैं)
- मॉडल
- GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol (Sol का गुणक उल्लेख नहीं)
- किसे मिलता है
- Pro $500 (मासिक) और योग्य Enterprise व Edu
- कैसे बदलें
- उल्लेख नहीं (योग्य प्लान पर मॉडल चुनने में जाँचें)
स्रोत: Claude Code की "Speed up responses with fast mode", Anthropic की "Pricing" और OpenAI की "Speed"।
बिना ज़्यादा खर्च किए मॉडल का समय घटाने के तरीके भी दोनों टूल्स में हैं।
| तरीका | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| सरल काम के लिए हल्का मॉडल | /model से Sonnet या Haiku पर जाएँ | /model से GPT-6 Luna आदि पर जाएँ |
| सोचने की ताकत (प्रयास) घटाएँ | /effort | /model में मॉडल के साथ ही चुनें |
| कितना पढ़ना है, यह कम करें | किसी फ़ोल्डर के किसी फ़ंक्शन जैसा दायरा साफ़ नाम लें / बातचीत लंबी हो जाए तो उसका सार बनाएँ या नई बातचीत शुरू करें | |
सोचने की ताकत घटाने पर जवाब तेज़ और सस्ते होते हैं; बढ़ाने पर समय ज़्यादा लगता है, पर मॉडल गहराई से सोचता है (Claude Code की "Model configuration", OpenAI की "Speed")। कठिन काम में ऊँची सेटिंग से गुणवत्ता बेहतर हो सकती है, इसलिए काम के हिसाब से बदलें। उपयोग सीमा और अतिरिक्त शुल्क की विस्तार से जानकारी "Claude Code के टोकन बचाने के तरीके और सीमा पूरी होने पर अतिरिक्त शुल्क" और "ChatGPT Pro प्लान की तुलना (कीमत और उपयोग सीमा)" में दी गई है।
4. PC के स्पेक और उपयोग का तरीका कहाँ मायने रखता है
मेमोरी — एक साथ चलने वाली चीज़ों से तय होती है
AI टूल के साथ आप ब्राउज़र, एडिटर, Docker और डेवलपमेंट सर्वर भी चलाते हैं। ज़रूरत उन सबको एक साथ चलाने के कुल योग से तय होती है, और कम पड़ने पर डिस्क पर स्वैप होने से पूरा सिस्टम धीमा हो जाता है। टूल खुद भी मायने रखता है: Claude Code एक सेशन के 2.5GB से ज़्यादा होने पर चेतावनी दिखाता है (Codex ने कोई अनुमानित सीमा सार्वजनिक नहीं की है)।
CPU और स्टोरेज — बिल्ड, टेस्ट और सर्च
AI जो बिल्ड और टेस्ट चलाता है, उनमें उतना ही समय लगता है जितना हाथ से चलाने में लगता। फ़ाइलें खोजने और पढ़ने की गति SSD या HDD पर और फ़ाइलों की संख्या पर निर्भर करती है। बड़े बिल्ड आउटपुट फ़ोल्डर को .gitignore में डालकर सर्च से बाहर रखना भी असरदार है (Claude Code के आधिकारिक दस्तावेज़ यही तरीका सुझाते हैं)।
संचालन — भारी प्रक्रियाएँ एक साथ न चलाएँ
एक ही PC पर Docker बिल्ड या वर्चुअल मशीन चल रही हों, तो AI के कमांड भी CPU और मेमोरी के लिए होड़ में रहते हैं और इंतज़ार करते हैं। लंबा बिल्ड या टेस्ट माँगते समय, बाकी भारी प्रक्रियाएँ रोक दें तो लोकल समय घटता है।
5. Mac, Windows और Linux पर उपयोग
दोनों टूल्स तीनों OS पर चलते हैं। OS के हिसाब से जो फ़र्क है, वह है AI के कमांड को अलग करके चलाने वाली व्यवस्था (सैंडबॉक्स) उपलब्ध है या नहीं (24 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)।
| कहाँ चलाएँ | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Mac | उपलब्ध macOS की व्यवस्था (Seatbelt) से; अतिरिक्त तैयारी नहीं चाहिए | उपलब्ध macOS की व्यवस्था (Seatbelt) |
| Windows में बिना WSL | उपलब्ध नहीं Git for Windows हो तो कमांड Bash में, वरना PowerShell में चलते हैं | उपलब्ध Codex का अपना सैंडबॉक्स (नीचे की तालिका) |
| WSL 2 | उपलब्ध bubblewrap और socat चाहिए | उपलब्ध Linux वाली व्यवस्था (bubblewrap और seccomp) |
| WSL 1 | उपलब्ध नहीं Claude Code खुद चलता है | समर्थित नहीं Codex खुद 0.115 से समर्थित नहीं है |
| Linux | उपलब्ध bubblewrap और socat चाहिए | उपलब्ध bubblewrap और seccomp |
स्रोत: Claude Code की "Sandboxing"; OpenAI की "Sandbox" और "Windows sandbox" (24 अक्टूबर 2026 को जाँचा गया)।
Claude Code Linux और WSL 2 पर सैंडबॉक्स के लिए तैयारी
bubblewrap और socat इंस्टॉल करें। Ubuntu या Debian पर sudo apt-get install bubblewrap socat, Fedora पर sudo dnf install bubblewrap socat। कुछ कमी है या नहीं, यह Claude Code में /sandbox के "Dependencies" टैब से पता चलता है। Mac पर macOS की व्यवस्था (Seatbelt) इस्तेमाल होती है, इसलिए कोई अतिरिक्त तैयारी नहीं चाहिए।
Codex Windows में बिना WSL चलाते समय सैंडबॉक्स का तरीका
तीन तरीकों में से ऊपर से क्रम में वह चुना जाता है जो उपलब्ध हो। सबसे नया MXC (Microsoft Execution Containers) Windows में पहले से मौजूद प्रक्रिया-अलगाव की व्यवस्था का इस्तेमाल करता है। Linux या WSL 2 पर अतिरिक्त इंस्टॉलेशन चाहिए या नहीं, इसका उल्लेख नहीं है।
| तरीका | शर्तें | स्थिति |
|---|---|---|
| MXC | Windows 11 का 24H2 (OS बिल्ड 26100.9278 या बाद का) या 25H2 (OS बिल्ड 26200.9278 या बाद का), और Microsoft चरणबद्ध रूप से जो MXC सुविधाएँ दे रहा है वे इंस्टॉल हों | अनुशंसित (प्रशासक की मंज़ूरी या फ़ायरवॉल सेटिंग नहीं चाहिए) |
| elevated | प्रशासक द्वारा मंज़ूर डिफ़ॉल्ट सेटिंग | MXC न हो तो पहला विकल्प |
| unelevated | संगठन की नीति में अनुमति प्राप्त | आख़िरी विकल्प (नेटवर्क अलगाव कमज़ोर) |
OS बिल्ड Settings > System > About में "Windows specifications" के नीचे देख सकते हैं। MXC वास्तव में चलता है या नहीं, यह जाँचने के लिए Codex CLI (0.162.0 या बाद का) से, प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में PowerShell में यह कमांड चलाएँ। MXC_OK और एग्ज़िट कोड 0 आए तो यह चलता है।
codex -c windows.sandbox=mxc sandbox --include-managed-config --permission-profile :workspace -- cmd.exe /d /c echo MXC_OK
$LASTEXITCODEWindows में बिना WSL चलाना है या WSL 2, यह मुख्य रूप से प्रोजेक्ट किस टूलचेन पर चलता है उससे तय होता है। Linux के लिए बिल्ड टूल इस्तेमाल करते हैं तो WSL 2, Windows ऐप बनाते हैं तो Windows में बिना WSL स्वाभाविक है। Claude Code में सैंडबॉक्स चाहिए तो WSL 2 ज़रूरी है।
6. धीमापन कहाँ से आ रहा है, यह कैसे पहचानें
PC बदलने से पहले देखें कि समय कहाँ लग रहा है। दोनों टूल्स में तरीका एक ही है।
- स्क्रीन पर देखें कि धीमापन कहाँ है
AI का टेक्स्ट देर से आता है मॉडल का समय। स्टेटस पेज (Claude, OpenAI) पर रुकावट देखें, फिर हल्के मॉडल या सोचने की ताकत पर जाएँ (अध्याय 3)।“चल रहा है” दिखा कमांड खत्म नहीं होता लोकल समय। वही कमांड अपने टर्मिनल में चलाएँ। हाथ से भी धीमा हो तो कमांड या PC की समस्या है। दायरा छोटा करने के लिए AI से कहना भी काम आता है।इनपुट या स्क्रीन की क्रियाएँ खुद भारी हैं टूल की अपनी समस्या। अध्याय 7 में दिए आधिकारिक उपाय आज़माएँ।
- लोकल समय लंबा हो तो PC बदलने का असर जाँचेंअध्याय 8 की तीन बातें देखें।
संख्याओं से समय का ब्रेकडाउन मापें (रिकॉर्ड फ़ाइलें पढ़ना, अनुभवी उपयोगकर्ताओं के लिए)
| क्या मापें | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| मॉडल का समय | /usage में "Total duration (API)" | कुल में से कमांड चलने का समय घटाकर जो बचे, वह अनुमान है |
| लोकल समय का अनुमान | रिकॉर्ड (~/.claude/projects के अंतर्गत JSONL) में सेशन के अंत की cost-state लाइन का totalToolDuration (वेब से लाना आदि भी शामिल) | रिकॉर्ड (~/.codex/sessions के अंतर्गत JSONL) की item_completed लाइनों में, जिनका प्रकार CommandExecution है, उनके started_at_ms और completed_at_ms का अंतर |
| कुल | /usage में "Total duration (wall)" (इनपुट का इंतज़ार भी शामिल) | task_complete लाइन का duration_ms |
ये वही मान हैं जो अध्याय 2 के आँकड़ों में इस्तेमाल हुए। रिकॉर्ड कहाँ हैं, यह हर कंपनी के आधिकारिक दस्तावेज़ में है, पर इन आइटम को कैसे पढ़ें, यह लेखक ने रिकॉर्ड पढ़कर खुद समझा है; इसकी आधिकारिक व्याख्या नहीं है। Codex की सोचने की अवधि (प्रकार Reasoning) में जवाब या कोड लिखने का समय शामिल नहीं होता, इसलिए मॉडल के समय का कुल अनुमान घटाव से निकालें। मंज़ूरी का इंतज़ार शामिल होता है या नहीं, यह दोनों रिकॉर्ड से पता नहीं चलता।
7. भारी होने या अटकने पर क्या करें
अगर टूल खुद भारी हो या अटके, तो PC की परफ़ॉर्मेंस से पहले हर टूल के आधिकारिक उपाय आज़माएँ। पहले टूल को नवीनतम संस्करण पर लाएँ, और लंबा सेशन हो तो उसे बंद करके फिर खोलें, यह दोनों के लिए पहला साझा कदम है।
Claude Code
- मेमोरी की चेतावनी आए (एक सेशन का heap 2.5GB से ऊपर) तो रीस्टार्ट करें और
claude --continueसे जारी रखें - बातचीत लंबी हो तो
/compactइस्तेमाल करें; बड़े काम के बीच रीस्टार्ट करें claude --safe-modeसे प्लगइन, MCP सर्वर और hooks हटाकर तुलना करें- जवाब न दे तो Ctrl+C दबाएँ; न हो तो टर्मिनल बंद करें और
claude --resumeचलाएँ - अगर होम फ़ोल्डर नेटवर्क पर है (जैसे NFS), तो प्रोग्राम लोकल डिस्क पर रखें
आधिकारिक Troubleshooting पेज CLI के लिए है। डेस्कटॉप ऐप के लिए नवीनतम संस्करण पर लाकर रीस्टार्ट करने से शुरू करें।
Codex
- अटका लगे तो पहले देखें कि मंज़ूरी का इंतज़ार तो नहीं हो रहा
- टर्मिनल में
git statusजैसा सरल कमांड चलता है या नहीं, जाँचें - न चले तो छोटे दायरे के अनुरोध के साथ नई चैट शुरू करें
- टर्मिनल अटके तो पैनल फिर खोलें; फिर भी हो तो चैट पूरी होने के बाद ऐप रीस्टार्ट करें
- शेड्यूल्ड रन से worktree (Git की कार्यकारी प्रतियाँ) बढ़ें तो जिनकी ज़रूरत नहीं उन्हें archive करें
आधिकारिक Troubleshooting पेज डेस्कटॉप ऐप के लिए है। CLI के लिए नवीनतम संस्करण पर लाकर नए सेशन से शुरू करें। Windows ऐप की सुस्ती पर, OpenAI के एक प्रतिनिधि ने GitHub पर बताया कि 28 अगस्त 2026 के संस्करण (ChatGPT v26.825.32147) में एक कारण ठीक किया गया था (openai/codex #20214)।
8. नया PC खरीदने से पहले तीन बातें जाँचें
नीचे की तीन में से कोई भी बात आप पर लागू न हो, तो PC बदलने से काम का समय लगभग नहीं बदलेगा। दूसरी बात के लिए: अगर काम का फ़ोल्डर HDD पर है तो पहले SSD पर ले जाना सस्ता उपाय है।
मेमोरी कम पड़ रही है?
सामान्य काम के दौरान (AI टूल, ब्राउज़र, एडिटर और Docker खुले हों तब) नीचे की तालिका के तरीके से देखें। सीमा पर चिपकी हो तो मेमोरी बढ़ाने से फ़र्क पड़ेगा। नया PC चुनते समय, इस समय का उपयोग + जितनी और चाहिए + थोड़ी गुंजाइश को आधार बनाएँ।
ऐसे कमांड हैं जो हाथ से चलाने पर भी धीमे हैं?
अध्याय 6 के तरीके से लंबे कमांड ढूँढें और उन्हें हाथ से चलाकर समय देखें। लंबे हों तो तेज़ CPU या स्टोरेज वाला PC उन्हें घटाएगा। HDD हो तो पहले SSD पर ले जाना सस्ता तरीका है।
एक साथ चलाने वाली चीज़ें बढ़ रही हैं?
एक साथ कई सेशन, सब-एजेंट या Docker कंटेनर चलाना चाहते हैं तो मेमोरी और CPU कोर की संख्या मायने रखती है।
| क्या जाँचें | Windows | Mac | Linux |
|---|---|---|---|
| मेमोरी | Task Manager में "Performance" → "Memory": इस्तेमाल में मेमोरी सीमा पर चिपकी है? | Activity Monitor का "Memory" टैब: "Memory Pressure" पीला या लाल तो नहीं? | free -h: available मेमोरी बची है? |
| SSD या HDD | Task Manager में "Performance" → "Disk" | "System Information" में "Storage" का "Media Type" | lsblk -d -o name,rota (ROTA 1 हो तो HDD) |
9. अगर मॉडल लोकल चलाते हैं तो बात अलग है
ऊपर की सारी बातें उन Claude Code या Codex पर लागू होती हैं जिनमें मॉडल सर्वर पर चलता है। Ollama जैसे टूल से मॉडल अपने PC पर चलाने पर, PC की परफ़ॉर्मेंस सीधे गति बन जाती है। खासकर GPU की मेमोरी (VRAM) और सिस्टम मेमोरी तय करती है कि कितना बड़ा मॉडल चल सकता है और जवाब कितनी तेज़ आएगा। PC चुनने के बारे में "लोकल LLM के लिए ज़रूरी स्पेक" और शुरू करने के बारे में "लोकल LLM कैसे चलाएँ" में बताया गया है।
10. सारांश
- हाई-परफ़ॉर्मेंस PC की ज़रूरत नहीं है। Claude Code CLI को 4GB या ज़्यादा मेमोरी, x64 या ARM64, और इंटरनेट कनेक्शन चाहिए। Codex मेमोरी या CPU के आँकड़े सार्वजनिक नहीं करता। दोनों में GPU की ज़रूरत नहीं है।
- मॉडल का समय PC से नहीं बदलता। तेज़ करने के लिए फ़ास्ट मोड (ज़्यादा कीमत या उपयोग सीमा खर्च होती है), हल्का मॉडल, सोचने की ताकत घटाना, या पढ़ने की मात्रा कम करना।
- PC से बदलता है लोकल समय (बिल्ड, टेस्ट, सर्च, Docker)। लेखक के HDD वाले PC के उदाहरण में दोनों टूल्स में यह हिस्सा नज़रअंदाज़ न करने लायक था। यह हिस्सा काम और PC के हिसाब से बदलता है, इसलिए फ़ैसला करने से पहले अपना ब्रेकडाउन देखें।
- OS सैंडबॉक्स को बदलता है। Windows में बिना WSL के Claude Code उपलब्ध नहीं है (WSL 2 के साथ है), और Codex उपलब्ध है (अनुशंसित तरीके के लिए Windows 11 का नया बिल्ड चाहिए)।
- भारी होने या अटकने पर पहले टूल्स के आधिकारिक उपाय। PC तभी बदलें जब पता चले कि लोकल समय लंबा है।
FAQ
Q. कम मेमोरी वाले Mac या सस्ते लैपटॉप पर भी चलेगा?
A. Claude Code CLI चलता है, अगर वह 4GB या ज़्यादा मेमोरी और x64 या ARM64 जैसी शर्तें पूरी करता हो (अध्याय 1 की तालिका)। Codex शर्तों के आँकड़े सार्वजनिक नहीं करता, और Mac डेस्कटॉप ऐप का डाउनलोड Apple silicon के लिए लिखा है (CLI के लिए Intel Mac का बिल्ड भी है)। दोनों में मॉडल का समय ऊँचे PC जैसा ही है। फ़र्क तब पड़ता है जब लोकल कमांड और एक साथ कई ऐप चलने पर मेमोरी की ज़रूरत हो।
Q. क्या 8GB मेमोरी काफ़ी होगी?
A. दोनों में से कोई भी टूल अनुशंसित मात्रा सार्वजनिक नहीं करता। Claude Code की न्यूनतम (4GB) से ऊपर है, पर काफ़ी होगी या नहीं, यह एक साथ चलने वाली चीज़ों के कुल योग से तय होता है। अनुमान के लिए, अभी के काम के दौरान का इस्तेमाल, उसमें जोड़ें जितनी और चाहिए, और थोड़ी गुंजाइश। नापने का तरीका अध्याय 8 की पहली बात में देखें।
Q. नया PC लेने से काम तेज़ होगा?
A. मॉडल का समय नहीं बदलेगा। सिर्फ़ बिल्ड, टेस्ट और सर्च जैसा लोकल समय घटता है। कौन-सा लंबा है, यह काम पर निर्भर करता है, इसलिए पहले अध्याय 6 के ब्रेकडाउन से जाँचें।
Q. क्या Claude Code और Codex के लिए अलग-अलग PC चाहिए?
A. ज़्यादा फ़र्क नहीं है। दोनों में मॉडल सर्वर पर चलता है, और आपके PC पर टूल खुद और AI के माँगे कमांड चलते हैं। फ़र्क सैंडबॉक्स में दिखता है: Windows में बिना WSL के Codex काम करता है (अनुशंसित तरीके के लिए Windows 11 का नया बिल्ड चाहिए), जबकि Claude Code नहीं करता (WSL 2 के साथ करता है)।
देखे गए आधिकारिक पेज (24 अक्टूबर 2026 को जाँचे गए): Claude Code की "Set up Claude Code", "Sandboxing", "Troubleshooting", "Speed up responses with fast mode"; OpenAI की "Codex CLI", "ChatGPT desktop app", "Sandbox", "Windows sandbox", "Speed", "Troubleshooting"। कीमतें और शर्तें बदल सकती हैं, इसलिए इस्तेमाल से पहले आधिकारिक पेज पर जाँच लें।
