当发现Kimi OK Computer能够处理的输入量大概就是一篇几十页的文档后，就开启了一个“小挑战”：每次给OK Computer一篇文档，然后去生成一个互动站点：
每次都能仅消耗“一条命”完成一个网站；
外观审美很好，有符合主题的配色，背景图，交互动画效果；
但是内容上，往往“自由发挥”的有点多，会加入不少虽然相关但并不在文档里的内容；
小错误还是很多的，大概可以形容为：理想远大于能力；
消耗掉了这个月剩下的次数，做了六个内容，用codex简单生成了个目录首页，放到了vercel上：
并且简单录了个视频：
当然，OK Computer生成的网站最大问题就是很难改，既很难让它改，更很难让人改，所以，就看个热闹吧，做做简单的有声读物，帮孩子学学历史学学英语，应该是有不小帮助的。
OK Computer背后的K2模型，跟OK Computer自然是一样的特点：一次生成还行，但是改动就很难了，所以，显然还不能成为可靠的vibe coding模型。
最近一段时间因为用量巨大，而Claude Code的用量限制过于难受了，所以只能更多使用Codex。
Codex的GPT-5-codex-high能力很不错，而且在GPT的Pro订阅下，至今没碰到过用量超限问题；
Codex“自由发挥”程度相比Claude Code（Claude-4.5）小很多，意味着相对更频繁的人工输入（模型会相对更频繁的停下来询问），以及不断要给Codex补充细节；
所以，绝大多数场景下，还是Claude Code的效率更高，完成度更高，细节丰满度更好；
当然，Codex在执行过程中使用的折叠很多，所以看起来屏幕更静止，相对而言Claude Code看起来更忙碌，更“Vibe Coding”；
PS：这篇文章本来在三天前开始写，但是因为忙其它事情就断了。现状是，Anthropic在这两天又更新了Claude Code的rate limit政策，总体上又下降了不少，而且质量明显变差了。
这基本上是倒逼我弃用了，相反，codex还在勤勤恳恳的干活，从晚上八点到现在已经快两小时了。
所以，但凡差距不是非常大，换个模型也总是有办法解决的。
我知道我的行为有“提前性”，只要最好的模型有超过一个，卖token就不太会有“暴利”。
当然，今天闲暇时间在听一个艺术家的访谈时，得到了新的启示：我觉得我想错了OpenAI，想错了这个节奏，总不自觉地存在长期看好，短期波动的“金融思维”。但其实，对于当下撬动超万亿美金s的OpenAI而言，要么成功，要么就抱着大家一起“毁灭”，似乎已经没了中间路线可言。