OpenAI Codex vs. Claude Code : Quel outil CLI IA est le meilleur pour le codage ?

OpenAI Codex CLI et Claude Code se sont imposés comme les outils de codage en ligne de commande alimentés par l’IA les plus performants en 2025, transformant la façon dont les développeurs interagissent avec leurs bases de code. Bien que ces deux outils apportent l’intelligence artificielle directement dans le terminal, ils représentent des philosophies et des capacités distinctement différentes qui influencent considérablement leurs cas d’utilisation idéaux. Ce rapport fournit une comparaison complète pour aider les développeurs à choisir l’outil adapté à leurs besoins spécifiques.

L’essentiel

Claude Code surpasse OpenAI Codex CLI dans les tâches complexes d’ingénierie logicielle, atteignant une précision de 72,7% sur SWE-bench Verified contre 69,1% pour Codex. Cependant, la nature open-source de Codex CLI (lancé en avril 2025) offre un potentiel de personnalisation plus important à moindre coût que l’approche plus puissante mais plus onéreuse de Claude Code (sorti en février 2025). Les développeurs travaillant sur des projets complexes à plusieurs fichiers préfèrent généralement la compréhension supérieure du code de Claude Code, tandis que ceux qui privilégient la contribution communautaire et la rentabilité choisissent souvent Codex CLI, particulièrement pour les tâches de codage plus simples et les implémentations algorithmiques.

Fonctionnalités et capacités principales

Les deux outils fonctionnent dans le terminal du développeur mais mettent en œuvre des approches fondamentalement différentes du codage assisté par IA :

Intégration en ligne de commande

Les deux outils s’intègrent directement à l’environnement du terminal, mais avec des approches opérationnelles différentes :

• Claude Code fonctionne comme un agent complet capable de cartographier des bases de code entières sans sélection manuelle du contexte. Il maintient une conscience du projet tout en travaillant sur des tâches spécifiques et propose des “modes de réflexion” qui allouent progressivement plus de ressources de calcul pour les problèmes complexes.

• OpenAI Codex CLI fonctionne avec des niveaux d’autonomie configurables à travers trois modes distincts : Suggest (par défaut, lit les fichiers mais nécessite une approbation pour les modifications), Auto Edit (applique automatiquement les modifications de fichiers mais nécessite l’approbation des commandes), et Full Auto (exécute à la fois les opérations sur les fichiers et les commandes sans nécessiter d’approbation).

Différences principales : L’approche de Claude Code privilégie la compréhension profonde et le raisonnement, tandis que Codex CLI met l’accent sur le contrôle utilisateur et la configurabilité. Claude Code excelle dans le maintien du contexte à travers de grandes bases de code, tandis que Codex CLI offre un contrôle plus granulaire sur les actions de l’IA.

Architecture technique

• Claude Code utilise un modèle client-serveur fonctionnant à la fois comme serveur et client MCP (Model Context Protocol), avec une fenêtre contextuelle pouvant atteindre 200 000 tokens. Il se connecte directement à l’API d’Anthropic sans serveurs intermédiaires.

• OpenAI Codex CLI implémente une architecture privilégiant le local, initialement construite avec Node.js (v22+), comprenant des composants pour l’analyse des commandes, la gestion du contexte, l’intégration de l’API OpenAI et un environnement d’exécution isolé qui s’exécute directement sur la machine de l’utilisateur. Depuis mi-2025, OpenAI est en train de faire migrer Codex CLI d’une implémentation Node.js/TypeScript vers Rust natif. Ce changement supprime la dépendance à Node.js, simplifie l’installation et améliore la sécurité en exploitant les fonctionnalités de sécurité mémoire et d’isolation de Rust. Les benchmarks et les retours utilisateurs notent une utilisation mémoire réduite et un démarrage plus rapide, bien que le temps d’exécution significatif (principalement l’inférence du modèle) ne soit pas affecté par la réécriture.

Distinction clé : La conception open-source de Codex CLI (licence Apache 2.0) permet aux développeurs de personnaliser pratiquement tous les aspects de l’outil. La réécriture en Rust préserve cette flexibilité tout en améliorant l’efficacité. Claude Code, en revanche, offre une expérience plus contrôlée mais potentiellement plus sécurisée et cohérente grâce à son modèle d’agent à code fermé.

Performance et benchmarks

Les différences de performance entre ces outils sont substantielles et devraient fortement influencer les décisions de sélection :

Benchmarks techniques

• Claude Code atteint des performances de pointe sur SWE-bench Verified avec un score de 72,7%, surpassant les autres modèles. Il démontre des capacités exceptionnelles dans la planification des modifications de code et la gestion des mises à jour full-stack.

• OpenAI Codex CLI utilisant le dernier modèle o3, atteint maintenant environ 69,1% sur SWE-bench Verified — une amélioration substantielle par rapport à l’ancien o3-mini (~50%) et significativement plus proche des ~72,7% de Claude Code.

Forces de performance en situation réelle

Claude Code excelle dans :

• La refactorisation complexe à travers de grandes bases de code
• La compréhension et la modernisation du code legacy
• Les opérations multi-fichiers avec une vision architecturale cohérente
• L’achèvement de tâches de bout en bout avec une supervision minimale
• Le raisonnement avancé grâce à ses capacités de réflexion étendues

OpenAI Codex CLI performe mieux avec :

• La génération rapide de snippets de code et le prototypage
• L’implémentation et l’optimisation d’algorithmes
• Les modifications de fichiers uniques et les opérations shell
• Les flux de travail personnalisés grâce à sa nature open-source
• Les projets nécessitant une flexibilité de sélection de modèles spécifiques

Structures tarifaires

Les modèles de coût diffèrent significativement entre ces outils :

• Claude Code utilise la tarification standard de l’API Claude : 3 $ par million de tokens d’entrée et 15 $ par million de tokens de sortie (Sonnet 4). Le coût moyen est d’environ 6 $ par développeur et par jour, les coûts quotidiens restant inférieurs à 12 $ pour 90% des utilisateurs. Pour une utilisation intensive, les coûts peuvent atteindre 40-50 $ par jour. Claude Opus 4, le niveau premium, est plus cher à 15 $ par million de tokens d’entrée et 75 $ par million de tokens de sortie.

• OpenAI Codex CLI est gratuit et open-source, avec des coûts d’utilisation de l’API basés sur la tarification standard des tokens d’OpenAI. L’outil lui-même n’a pas de coût, seulement les appels API. Les modifications de code de taille moyenne coûtent généralement 3-4 $ avec le modèle o3. OpenAI propose également une initiative de subventions API d’1 million de dollars pour les projets Codex CLI open-source.

Considération d’efficacité des coûts : Bien que Claude Code coûte généralement plus cher, ses performances supérieures peuvent justifier le prix premium pour les tâches complexes où les économies de temps des développeurs l’emportent sur les coûts de l’API.

Expérience utilisateur

Installation et configuration

Les deux outils utilisent NPM pour l’installation :

# Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd your-project-directory
claude

# OpenAI Codex CLI
npm install -g @openai/codex
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"
codex

Interface et flux de travail

• Claude Code fournit des commandes slash intégrées (comme /init, /bug, /config, /vim) pour gérer les paramètres et les flux de travail. Son modèle de permission demande l’approbation avant d’exécuter des commandes potentiellement impactantes. L’outil prend également en charge la création de commandes slash personnalisées via des fichiers Markdown.

• OpenAI Codex CLI offre des options de ligne de commande et des fichiers de configuration pour la personnalisation. Ses trois modes opérationnels contrôlent le niveau d’autonomie accordé à l’outil, et les options de configuration incluent des fichiers de paramètres personnels, des instructions spécifiques au projet et des variables d’environnement.

Différence de philosophie UX : Claude Code présente une expérience plus raffinée et intégrée nécessitant moins de configuration, tandis que Codex CLI offre une plus grande flexibilité mais peut nécessiter plus de configuration pour atteindre une intégration optimale du flux de travail.

Support des langages de programmation

Les deux outils gèrent un large éventail de langages de programmation avec différents domaines de force :

Maîtrise des langages par Claude Code

• Plus fort : Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, HTML/CSS
• Bon : Go, Rust, Ruby, PHP, Swift, Kotlin
• Frameworks : Forte compréhension de React, Angular, Vue, Django, Flask, Spring, et plus

Maîtrise des langages par OpenAI Codex CLI

• Primaire : Python, JavaScript/TypeScript, Shell/Bash
• Fort : Go, Ruby, PHP, HTML/CSS, SQL, Java
• Basique : C/C++, Rust, Swift, Perl, C#

Note de performance : Bien que les deux outils puissent travailler avec pratiquement n’importe quel langage, Claude Code démontre généralement une qualité plus constante sur une gamme plus large de langages et de frameworks.

Cas d’utilisation réels

Les organisations déploient ces outils pour différents scénarios en fonction de leurs forces :

Claude Code excelle dans :

• Les environnements d’entreprise nécessitant une compréhension approfondie du code et la refactorisation de bases de code legacy complexes
• Les projets multi-fichiers où la cohérence architecturale est critique
• La génération de documentation qui représente fidèlement l’architecture du système
• La gestion des flux de travail Git y compris la création de commits, de PR et la résolution de conflits de fusion
• L’intégration des développeurs dans des bases de code non familières rapidement

OpenAI Codex CLI brille avec :

• Les environnements de startup et les projets open-source exploitant son programme de subventions API
• Le prototypage rapide de composants et de fonctionnalités
• Les flux de travail centrés sur le terminal où l’intégration des commandes est vitale
• Le développement communautaire où la personnalisation et l’extension sont prioritaires
• L’apprentissage de nouveaux langages ou frameworks par la génération d’exemples

Développements et mises à jour de 2025

Les deux outils ont connu des développements significatifs en 2025 :

Étapes importantes de Claude Code :

• Sortie initiale : 24 février 2025, aux côtés de Claude 3.7 Sonnet
• Disponibilité générale : Largement disponible fin mai 2025 pour les utilisateurs Claude Pro et Max
• Intégrations IDE : Extensions officielles désormais disponibles pour VS Code et les IDE JetBrains
• Support CI/CD : S’intègre avec GitHub Actions pour les flux de travail d’intégration continue
• SDK et Hooks : Propose des SDK en TypeScript et Python, plus des hooks de cycle de vie pour l’extensibilité
• Guide des meilleures pratiques : Publié en avril 2025
• Réflexion étendue : Introduction de modes de réflexion hiérarchisés, y compris “ultrathink” avec un budget de 31 999 tokens
• Support du protocole MCP : Ajout de l’intégration avec les serveurs Model Context Protocol

Avancées d’OpenAI Codex CLI :

• Lancement initial : 15 avril 2025, aux côtés des modèles o3 et o4-mini d’OpenAI
• CLI Rust : Codex CLI est en cours de réécriture en Rust pour de meilleures performances et un support multiplateforme
• Intégration VS Code : Des extensions créées par la communauté offrent maintenant des fonctionnalités Codex CLI dans l’éditeur
• Support multi-fournisseurs : Ajouté en mai 2025, permettant l’intégration avec des fournisseurs de modèles alternatifs
• Programme de subventions API de 1M$ : Établi pour soutenir le développement open-source
• Contributions communautaires : Des dizaines de pull requests et d’extensions fusionnées en quelques semaines après la sortie

Forces et limites

Forces de Claude Code :

• Compréhension supérieure de la base de code et capacité à maintenir le contexte à travers de grands projets
• Capacités de réflexion étendues pour un raisonnement plus profond sur des problèmes complexes
• Autonomie plus élevée pour l’achèvement des tâches de bout en bout
• Performances de référence de pointe sur les tâches d’ingénierie logicielle
• Forte compréhension architecturale avec moins d‘“hallucinations”

Limites de Claude Code :

• Coût plus élevé qui peut s’accumuler rapidement pour les tâches complexes
• Invites de permission que certains utilisateurs trouvent excessives
• Pas de support Windows natif (nécessite WSL)
• Nature à code fermé limitant la personnalisation

Forces d’OpenAI Codex CLI :

• Conception open-source permettant les contributions communautaires et la personnalisation
• Support multi-modèles pour optimiser les compromis coût/performance
• Contrôles de sécurité isolés solides par défaut
• Coût inférieur pour les tâches de codage routinières
• Niveaux d’autonomie configurables donnant un contrôle précis sur les actions de l’IA

Limites d’OpenAI Codex CLI :

• Performance de référence inférieure par rapport à Claude Code
• Moins efficace avec la compréhension architecturale complexe
• Hallucinations de code générant occasionnellement des références à des composants inexistants
• Limitations de contexte lors du travail avec de très grandes bases de code
• Support Windows nécessite WSL2

Public cible : Quel outil convient à quel développeur ?

Le profil d’utilisateur idéal diffère significativement entre ces outils :

Claude Code est idéal pour :

• Les développeurs d’entreprise travaillant sur des bases de code vastes et complexes
• Les équipes maintenant des systèmes legacy qui nécessitent une compréhension architecturale profonde
• Les développeurs prêts à payer un prix premium pour une autonomie et des performances supérieures
• Les projets nécessitant une refactorisation multi-fichiers avec cohérence architecturale
• Les spécialistes de la documentation ayant besoin de représentations précises du système

OpenAI Codex CLI convient aux :

• Contributeurs open-source exploitant les subventions API et les extensions communautaires
• Développeurs soucieux des coûts privilégiant la valeur plutôt que les performances maximales
• Équipes nécessitant des flux de travail personnalisables et une flexibilité de sélection de modèles
• Programmeurs centrés sur le terminal concentrés sur l’intégration en ligne de commande
• Développeurs travaillant sur des bases de code plus petites ou des modifications de fichiers uniques

Conclusion

Le choix entre Claude Code et OpenAI Codex CLI dépend finalement des besoins et priorités spécifiques. Claude Code offre des performances supérieures, un raisonnement plus profond et une meilleure compréhension de la base de code à un prix premium, tandis que Codex CLI fournit une plus grande personnalisation, des coûts inférieurs et une innovation communautaire.

De nombreuses équipes professionnelles adoptent les deux outils pour différents flux de travail—utilisant Claude Code pour la refactorisation complexe et le travail architectural, tout en employant Codex CLI pour les tâches routinières et le prototypage rapide. À mesure que ces outils évoluent en 2025 et au-delà, leurs philosophies distinctes façonneront probablement la manière dont l’IA continue de transformer les pratiques de développement logiciel.

FAQ