OpenAI Codex対Claude Code:コーディングに最適なCLI AIツールはどちらか?

OpenAI Codex CLIとClaude Codeは、2025年に登場した主要なAIパワードのコマンドラインコーディングツールであり、開発者がコードベースとやり取りする方法を変革しています。両ツールは人工知能を直接ターミナルにもたらしますが、それぞれ異なる哲学と機能を持ち、理想的なユースケースに大きな影響を与えています。このレポートでは、開発者が特定のニーズに合ったツールを選択するための包括的な比較を提供します。
主なポイント
- Claude Codeは複雑なタスクにおいてSWE-benchで72.7%の精度を誇るが価格は高く、Codex CLIはより低コストでカスタマイズ性が高い
- Claude Codeは大規模プロジェクト全体でコンテキストを維持し、Codex CLIはAIアクションをより細かく制御できる
- 選択はプロジェクトの複雑さによる:Claude Codeはエンタープライズレベルの作業に、Codex CLIはスタートアップや個人開発者向け
- 両ツールは共通のワークフロー(NPM経由のインストール)を共有するが、アーキテクチャ、価格設定、機能において大きく異なる
結論
Claude Codeは複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクにおいてOpenAI Codex CLIを上回り、SWE-bench Verifiedで72.7%の精度を達成しています(Codexは69.1%)。しかし、Codex CLI(2025年4月リリース)のオープンソースという性質は、Claude Code(2025年2月リリース)のより強力だがプレミアム価格のアプローチよりも、低コストで大きなカスタマイズの可能性を提供します。複雑なマルチファイルプロジェクトに取り組む開発者は通常、Claude Codeの優れたコードベース理解力を好む一方、コミュニティ貢献とコスト効率を重視する開発者は、特にシンプルなコーディングタスクやアルゴリズム実装においてCodex CLIを選ぶことが多いです。
主要機能と能力
両ツールは開発者のターミナル内で動作しますが、AIアシストコーディングに対して根本的に異なるアプローチを実装しています:
コマンドライン統合
両ツールは直接ターミナル環境に統合されますが、操作アプローチが異なります:
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Claude Codeは、手動のコンテキスト選択なしに全コードベースをマッピングできる包括的なエージェントとして機能します。特定のタスクに取り組みながらプロジェクト認識を維持し、複雑な問題に対して段階的により多くの計算リソースを割り当てる「思考モード」を提供します。
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OpenAI Codex CLIは3つの異なるモードを通じて設定可能な自律レベルで動作します:Suggest(デフォルト、ファイルを読み取るが変更には承認が必要)、Auto Edit(ファイル変更を自動的に適用するがコマンドには承認が必要)、Full Auto(ファイル操作とコマンドの両方を承認なしで実行)。
主な違い:Claude Codeのアプローチは深い理解と推論を優先し、Codex CLIはユーザーコントロールと設定可能性を重視します。Claude Codeは大規模コードベース全体でコンテキストを維持することに優れ、Codex CLIはAIのアクションをより細かく制御できます。
技術アーキテクチャ
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Claude CodeはMCP(Model Context Protocol)サーバーとクライアントの両方として機能するクライアント-サーバーモデルを使用し、最大200,000トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。中間サーバーなしでAnthropicのAPIに直接接続します。
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OpenAI Codex CLIはローカルファーストのアーキテクチャを実装し、もともとNode.js(v22+)で構築され、コマンド解析、コンテキスト管理、OpenAI API統合、ユーザーのマシン上で直接実行されるサンドボックス実行環境などのコンポーネントを含みます。2025年半ばから、OpenAIはCodex CLIをNode.js/TypeScriptの実装からネイティブRustへと移行しています。この変更によりNode.jsの依存関係が削除され、インストールが合理化され、Rustのメモリ安全性とサンドボックス機能を活用してセキュリティが強化されています。ベンチマークとユーザーレポートによると、メモリ使用量の削減と起動の高速化が見られますが、実行時間(主にモデル推論)はリライトによって大きく影響を受けていません。
主な違い:Codex CLIのオープンソース設計(Apache 2.0ライセンス)により、開発者はツールのほぼすべての側面をカスタマイズできます。Rustへのリライトは効率性を高めながらもこの柔軟性を維持しています。対照的に、Claude Codeはクローズドソースのエージェントモデルを通じて、より制御されているが潜在的により安全で一貫性のある体験を提供します。
パフォーマンスとベンチマーク
これらのツール間のパフォーマンスの違いは大きく、選択決定に大きく影響すべきです:
技術ベンチマーク
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Claude CodeはSWE-bench Verifiedで72.7%のスコアを達成し、最先端のパフォーマンスを示しています。コード変更の計画とフルスタック更新の処理において優れた能力を発揮します。
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OpenAI Codex CLIは最新のo3モデルを使用した場合、現在SWE-bench Verifiedで約69.1%のスコアを達成しています—これは古いo3-mini(約50%)からの大幅な改善であり、Claude Codeの約72.7%に意味のある差で近づいています。
実世界のパフォーマンス強み
Claude Codeが優れている点:
- 大規模コードベース全体での複雑なリファクタリング
- レガシーコードの理解と最新化
- 一貫したアーキテクチャビジョンを持つマルチファイル操作
- 最小限の監視でのエンドツーエンドタスク完了
- 拡張思考機能による高度な推論
OpenAI Codex CLIが最も効果的な場面:
- クイックコードスニペット生成とプロトタイピング
- アルゴリズムの実装と最適化
- 単一ファイルの修正とシェル操作
- オープンソースの性質を通じたカスタマイズされたワークフロー
- 特定のモデル選択の柔軟性が必要なプロジェクト
価格構造
これらのツール間のコストモデルは大きく異なります:
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Claude Codeは標準のClaude API価格を使用:入力トークン100万あたり$3、出力トークン100万あたり$15(Sonnet 4)。平均コストは開発者1人あたり1日約$6で、ユーザーの90%は日々のコストが$12以下です。集中的な使用では、コストは1日$40-50に達することがあります。プレミアムティアのClaude Opus 4は、入力トークン100万あたり$15、出力トークン100万あたり$75とより高価格です。
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OpenAI Codex CLIは無料でオープンソースであり、API使用コストはOpenAIの標準トークン価格に基づいています。ツール自体にコストはなく、APIコールのみです。中規模のコード変更は通常o3モデルで$3-4のコストがかかります。OpenAIはオープンソースCodex CLIプロジェクト向けに$1百万のAPI助成金イニシアチブも提供しています。
コスト効率の考慮:Claude Codeは一般的により高コストですが、開発者の時間節約がAPIコストを上回る複雑なタスクでは、そのより高いパフォーマンスがプレミアム価格を正当化する可能性があります。
ユーザーエクスペリエンス
インストールとセットアップ
両ツールともNPMを使用してインストールします:
# 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
インターフェースとワークフロー
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Claude Codeは設定とワークフローを管理するための組み込みスラッシュコマンド(
/init
、/bug
、/config
、/vim
など)を提供します。その許可モデルは潜在的に影響力のあるコマンドを実行する前に承認を要求します。このツールはMarkdownファイルを通じてカスタムスラッシュコマンドの作成もサポートしています。 -
OpenAI Codex CLIはカスタマイズのためのコマンドラインフラグと設定ファイルを提供します。その3つの操作モードはツールに付与される自律性のレベルを制御し、設定オプションには個人設定ファイル、プロジェクト固有の指示、環境変数が含まれます。
UXの哲学の違い:Claude Codeはより洗練された統合された体験を提供し、設定が少なくて済む一方、Codex CLIはより大きな柔軟性を提供しますが、最適なワークフロー統合を達成するためにより多くのセットアップが必要かもしれません。
プログラミング言語サポート
両ツールは幅広いプログラミング言語を扱いますが、強みの領域が異なります:
Claude Codeの言語熟練度
- 最強:Python、JavaScript/TypeScript、Java、C++、HTML/CSS
- 良好:Go、Rust、Ruby、PHP、Swift、Kotlin
- フレームワーク:React、Angular、Vue、Django、Flask、Springなどの強い理解
OpenAI Codex CLIの言語熟練度
- 主要:Python、JavaScript/TypeScript、Shell/Bash
- 強い:Go、Ruby、PHP、HTML/CSS、SQL、Java
- 基本:C/C++、Rust、Swift、Perl、C#
パフォーマンスメモ:両ツールは事実上どの言語でも作業できますが、Claude Codeは一般的により広範囲の言語とフレームワークにわたって一貫した品質を示します。
実世界のユースケース
組織はそれぞれの強みに基づいて、これらのツールを異なるシナリオに展開しています:
Claude Codeが優れている分野:
- 深いコード理解と複雑なレガシーコードベースのリファクタリングが必要なエンタープライズ環境
- アーキテクチャの一貫性が重要なマルチファイルプロジェクト
- システムアーキテクチャを正確に表現するドキュメント生成
- コミットの作成、PR、マージ競合の解決を含むGitワークフロー管理
- 未知のコードベースへの開発者のオンボーディングを迅速に行う
OpenAI Codex CLIが輝く分野:
- API助成金プログラムを活用するスタートアップ環境とオープンソースプロジェクト
- コンポーネントと機能の迅速なプロトタイピング
- コマンド統合が重要なターミナル中心のワークフロー
- カスタマイズと拡張が優先されるコミュニティ駆動の開発
- 例生成を通じた新しい言語やフレームワークの学習
2025年の開発とアップデート
両ツールは2025年に大きな進展を見せています:
Claude Codeのマイルストーン:
- 初期リリース:2025年2月24日、Claude 3.7 Sonnetと共に
- 一般提供:2025年5月下旬にClaude ProとMaxユーザーに広く利用可能に
- IDE統合:VS CodeとJetBrains IDEの公式拡張機能が現在利用可能
- CI/CDサポート:継続的統合ワークフローのためのGitHub Actionsとの統合
- SDKとフック:TypeScriptとPythonのSDK、および拡張性のためのライフサイクルフックを提供
- ベストプラクティスガイド:2025年4月に公開
- 拡張思考:31,999トークン予算を持つ「ウルトラシンク」を含む階層型思考モードの導入
- MCPプロトコルサポート:Model Context Protocolサーバーとの統合を追加
OpenAI Codex CLIの進歩:
- 初期ローンチ:2025年4月15日、OpenAIのo3およびo4-miniモデルと共に
- Rust CLI:Codex CLIはより良いパフォーマンスとクロスプラットフォームサポートのためにRustで書き直されています
- VS Code統合:コミュニティ構築の拡張機能が現在エディタ内でCodex CLI機能を提供
- マルチプロバイダーサポート:2025年5月に追加され、代替モデルプロバイダーとの統合を可能に
- $1M API助成金プログラム:オープンソース開発をサポートするために設立
- コミュニティ貢献:リリース後数週間で数十のプルリクエストと拡張機能がマージ
強みと制限
Claude Codeの強み:
- 優れたコードベース理解と大規模プロジェクト全体でコンテキストを維持する能力
- 複雑な問題に対するより深い推論のための拡張思考機能
- エンドツーエンドタスク完了のためのより高い自律性
- ソフトウェアエンジニアリングタスクにおける業界をリードするベンチマークパフォーマンス
- より少ない「幻覚」を伴う強力なアーキテクチャ理解
Claude Codeの制限:
- 複雑なタスクで急速に蓄積する可能性のあるより高いコスト
- 一部のユーザーが過剰と感じる許可プロンプト
- ネイティブWindowsサポートなし(WSLが必要)
- カスタマイズを制限するクローズドソースの性質
OpenAI Codex CLIの強み:
- コミュニティ貢献とカスタマイズを可能にするオープンソース設計
- コスト/パフォーマンスのトレードオフを最適化するためのマルチモデルサポート
- デフォルトで強力なサンドボックスセキュリティコントロール
- 日常的なコーディングタスクの低コスト
- AIアクションの正確な制御を提供する設定可能な自律レベル
OpenAI Codex CLIの制限:
- Claude Codeと比較して低いベンチマークパフォーマンス
- 複雑なアーキテクチャ理解において効果が低い
- 時折存在しないコンポーネントへの参照を生成するコードの幻覚
- 非常に大規模なコードベースでの作業時のコンテキスト制限
- WindowsサポートにはWSL2が必要
ターゲットオーディエンス:どのツールがどの開発者に適しているか?
これらのツール間の理想的なユープロファイルは大きく異なります:
Claude Codeに最適な対象:
- 大規模で複雑なコードベースに取り組むエンタープライズ開発者
- 深いアーキテクチャ理解が必要なレガシーシステムを維持するチーム
- より高い自律性とパフォーマンスのためにプレミアムを支払う意思のある開発者
- アーキテクチャの一貫性を持つマルチファイルリファクタリングを必要とするプロジェクト
- 正確なシステム表現を必要とするドキュメントスペシャリスト
OpenAI Codex CLIに適した対象:
- API助成金とコミュニティ拡張を活用するオープンソース貢献者
- 最大パフォーマンスよりも価値を優先するコスト意識の高い開発者
- カスタマイズ可能なワークフローとモデル選択の柔軟性を必要とするチーム
- コマンドライン統合に焦点を当てたターミナル中心のプログラマー
- 小規模コードベースや単一ファイルの修正に取り組む開発者
結論
Claude CodeとOpenAI Codex CLIの選択は、最終的に特定のニーズと優先事項に帰着します。Claude Codeはプレミアム価格で優れたパフォーマンス、より深い推論、より良いコードベース理解を提供する一方、Codex CLIはより大きなカスタマイズ性、低コスト、コミュニティ駆動のイノベーションを提供します。
多くのプロフェッショナルチームは異なるワークフローのために両方のツールを採用しています—複雑なリファクタリングとアーキテクチャ作業にはClaude Codeを使用し、日常的なタスクと迅速なプロトタイピングにはCodex CLIを採用しています。これらのツールが2025年以降も進化するにつれて、それらの異なる哲学はAIがソフトウェア開発実践をどのように変革し続けるかを形作る可能性が高いです。
よくある質問
Claude CodeとOpenAI Codex CLIは現在、SWE-bench Verifiedで同等のパフォーマンスを示しており、Claudeは72.7%、Codexは69.1%のスコアを達成しています。Claudeは大規模な理解とマルチファイル推論においてわずかな優位性を維持していますが、その差はもはや顕著ではありません。複雑なリファクタリングや深く相互接続されたコードベースに取り組む開発者にとって、Claudeの高いコンテキスト容量とエージェント設計は測定可能な利点を提供するかもしれません。しかし、Codex CLIのパフォーマンスの近似性—オープンソースの柔軟性と低コストと組み合わせて—は、ほとんどの日常的な開発タスクにとって説得力のある選択肢となります。
OpenAI Codex CLIは主にローカルで実行され、マシン上にサンドボックス実行環境を持ちますが、プロンプトはOpenAIのAPIに送信します。Claude Codeはクライアント-サーバーモデルを使用し、AnthropicのAPIに直接接続します。両ツールとも機密コードを尊重するメカニズムを持っていますが、どちらも完全にオフラインでの操作を提供していません。Codex CLIのオープンソースの性質により、外部サーバーに送信される内容をより多くカスタマイズすることができます。
両ツールとも既存のワークフローへの簡単な統合を目的に設計されています。インストールはNPMを通じて簡単で、両方とも馴染みのあるターミナルインターフェースを使用します。Codex CLIは徐々にAIの関与を増やすことができる設定可能な自律レベルを提供し、Claude Codeの許可モデルは潜在的に影響力のあるコマンドを実行する前に承認を要求します。ほとんどの開発者は生産的になるまでのラーニングカーブはわずか数日と報告しており、最大の調整は効果的なプロンプトエンジニアリングを学ぶことです。