AI कोडिंग की जंग: Copilot, Claude, और Codex

GitHub Copilot ने हाल ही में अपनी कीमतें बदल दी हैं। इस बदलाव ने कई उपयोगकर्ताओं के लिए प्रीमियम अनुरोधों (requests) को बहुत महंगा बना दिया है। मैंने यह देखने के लिए अन्य AI कोडिंग टूल्स का परीक्षण करने का निर्णय लिया कि क्या वे बेहतर काम करते हैं।

Claude Code, Google AI Studio, और Codex का परीक्षण करने से मैंने जो सीखा, वह यहाँ है।

Claude Code Claude Code एक CLI-आधारित एजेंट है। यह agentic workflows के लिए बेहतरीन है, लेकिन इसमें कुछ कमियाँ हैं।

• यह महंगा हो सकता है। API का उपयोग करने पर हर कार्य के लिए पैसे लगते हैं। मैंने एक कार्य पूरा करने में लगभग $10 खर्च किए। • इसमें context control की कमी है। चूंकि यह टर्मिनल में चलता है, इसलिए आप VS Code की तरह आसानी से फाइलों को drag and drop नहीं कर सकते। • इसे डिज़ाइन में कठिनाई होती है। मेरे कोड को पढ़ने के बाद भी, यह मेरे एप्लिकेशन की विजुअल स्टाइल से मेल खाने में विफल रहा।

यदि आप VS Code में Claude का उपयोग करना चाहते हैं, तो API key का उपयोग करें। यह पुराने Copilot अनुभव जैसा महसूस होता है।

Google AI Studio (Gemini) Google एक फ्री टियर प्रदान करता है, लेकिन इसमें भारी सीमाएँ (limits) हैं।

• Rate limits सख्त हैं। आप प्रति मिनट पाँच अनुरोधों की सीमा तक पहुँच सकते हैं। • दैनिक सीमाएँ कम हैं। आपको प्रतिदिन केवल 20 अनुरोध मिलते हैं। • Error handling खराब है। यदि किसी सीमा के कारण अनुरोध विफल हो जाता है, तो कार्य को फिर से शुरू करना कठिन होता है।

यह जिज्ञासा के लिए एक अच्छा टूल है, लेकिन गंभीर विकास (serious development) के लिए नहीं।

Codex (ChatGPT Plus) मेरे विशिष्ट वर्कफ़्लो (workflow) के लिए Codex वर्तमान में मेरा विजेता है।

• बेहतर context control। डेस्कटॉप ऐप टूल्स और फाइलों को प्रबंधित करना आसान बनाता है। • अनुमानित लागत। ChatGPT Plus सब्सक्रिप्शन प्रति-कार्य बिलिंग के बिना एक स्थिर वर्कफ़्लो प्रदान करता है। • उच्च प्रतिक्रियाशीलता (High responsiveness)। Claude का उपयोग करने की तुलना में context प्रदान करना तेज़ और अधिक सहज (intuitive) लगता है।

मेरी मुख्य सीख

मुझे एहसास हुआ कि मैं पूरी तरह से 'vibe coder' नहीं हूँ। मैं एक 'semi-vibe coder' हूँ। मुझे context को नियंत्रित करने की आवश्यकता है। मुझे परिवर्तनों की मैन्युअल रूप से समीक्षा करने की आवश्यकता है।

AI टूल्स केवल मॉडल के बारे में नहीं हैं। वे वर्कफ़्लो के बारे में हैं। यदि उपयोगकर्ता अनुभव (user experience) context control को कठिन बना देता है, तो एक बेहतरीन मॉडल भी बेकार है।

यदि आप उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण (usage-based pricing) का उपयोग करते हैं, तो सावधान रहें। एक बार जब आप खराब कोड को ठीक करने के लिए भुगतान कर देते हैं, तो उसे हटाना कठिन हो जाता है। यह 'sunk cost effect' है।

Source: https://dev.to/ssknaoya/github-copilot-nomad-claude-code-google-ai-studio-and-finally-codex-4n5e

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi