Claude CodeとCodexを実務比較｜使い分けの判断軸【2026】

結論：Claude CodeとCodex、どちらを選ぶべきか

Claude CodeとCodexは、どちらもターミナルやエディタで動き、コードを読んで編集し、コマンドを実行するコーディングエージェントです。一度に読める量（コンテキスト）は両方とも約100万トークンで、APIの料金帯もよく似ています。選ぶときに差が出るのは、次の4点です（2026年10月14日に両社の公式ページで確認）。

• 契約中のプラン： Claude CodeはClaude（クロード）の有料プラン（Pro 月$20から）、CodexはChatGPTのプラン（CLIはPlus 月$20から）に含まれます。すでに払っているほうを使うのが一番手間がかかりません。
• ソースコードの公開： Codex CLIはApache-2.0で公開、Claude Codeは非公開です。中身を監査・改造したいならCodex CLIです。
• 権限の仕組み： Claude Codeは「権限モード」（ターミナルの既定は安全チェックつきのauto）、Codexは「サンドボックス」と「承認ポリシー」（既定は作業フォルダへの書き込みのみ・ネットワークはオフ）で、確認なしに動ける範囲を決めます。
• 指示ファイル： Claude CodeはCLAUDE.md、CodexはAGENTS.md。ただしClaude CodeはAGENTS.mdも読めるので、両方を同じリポジトリで使えます。

こんな人	向くほう	理由
Claudeの有料プランを契約している	Claude Code	Proから追加料金なしで使える
ChatGPTのPlus以上を契約している	Codex	PlusでCLI・IDE拡張・Web・iOSが使える
ツールの中身を確認・改造したい	Codex CLI	ソースがApache-2.0で公開されている
PCを閉じても作業を続けさせたい	どちらも可	Codex Cloud／Claude Code on the web・Routines
1つに決めきれない	併用	AGENTS.mdを共有でき、Claude CodeからCodexを呼ぶ公式プラグインもある

性能の差について、Anthropicは自社の発表でベンチマークの数値を出していますが、OpenAIの推奨モデルとそろえた比較ではありません（詳しくは「性能の比較」の章）。最後は、自分のリポジトリの同じ作業を両方に頼んで決めるのが確実です。

関連記事Claude Codeの代替ツールは？ ／ Claude CodeとCursorの違いは？ ／ Claude CodeとAntigravityの違いは？

Claude CodeとCodexの違いが一目でわかる比較表

「Codex」という名前は、かつてOpenAIがAPIで提供していたコード生成モデルにも使われていました。この記事で比べるのは、現在のCodex（ChatGPTのプランに含まれるコーディングエージェント。CLI・IDE拡張・デスクトップアプリ・Webで使える）です。

項目	Claude Code	Codex
提供元	Anthropic	OpenAI
主なモデル	Fable 5.1／Opus 5.5／Sonnet 5.5／Haiku 5.5	GPT-6.1 Sol（推奨）／GPT-6 Luna（決まった作業向け）／GPT-6 Astra
一度に読める量	100万トークン（上の4モデルすべて）	GPT-6.1 Solは105万トークン（OpenAIのAPIモデルページ）。Codexで使うときの上限はCodexの文書に記載なし
使える場所	ターミナル・VS Code・JetBrains・デスクトップアプリ・Web（claude.ai/code）	ターミナル・IDE拡張（VS Code・Cursor・Windsurf）・ChatGPTデスクトップアプリ・Web・iOS
クラウドでの実行	Claude Code on the web、Routines（PCの電源が切れていても動く）	Codex Cloud（タスクごとに専用の作業環境）
権限の既定	ターミナルはauto（v2.1.283以降・安全チェックつき）。使えなければ手動モード	作業フォルダへの書き込みのみ・ネットワークはオフ
指示ファイル	CLAUDE.md（AGENTS.mdも読める）	AGENTS.md
非対話の実行	claude -p "…"	codex exec "…"
ソースコード	非公開	Apache-2.0で公開（GitHub openai/codex）
料金	Claudeの有料プランに含む（Pro 月$20から）。APIキーなら従量	ChatGPTのプランに含む（CLIはPlus 月$20から）。APIキーなら従量

出典：Claude Code Overview・Permission modes・Context windows、Codex CLI・Codex Models・GPT-6.1 Sol（API）・Agent approvals & security。いずれも2026年10月14日確認。

料金の比較：月額・使用量の目安・API料金

どちらも「サブスクリプションに含まれる使い方」と「APIキーで従量課金する使い方」の2通りがあります。金額は2026年10月14日に両社の公式料金ページで確認した米ドル表示です。

月額プラン

	Claude Code	Codex
無料	使えない（Freeはチャットのみ）	Free（$0）・Go（月$8）は、デスクトップアプリでのGPT-6 Lunaと書かれている
個人	Pro：月$20（年払いなら月$17）／Max：月$100から（Proの5倍か20倍の使用量）	Plus：月$20（Web・CLI・IDE拡張・iOS）／Pro：月$100・$200・$500
チーム	Team：Standard 1人月$20（月払い$25）・Premium 1人月$100（月払い$125）。2〜150人	Business：1人月$20（年払い・2人以上）、月払いなら$25
大企業	Enterprise：1シート月$20（年払い）＋使用量はAPI料金	Enterprise・Edu：要問い合わせ

使用量の目安：同じ月$20でも数え方が違う

Codexは公式料金ページに、PlusとBusiness（Standard）で5時間あたりに送れるローカルのメッセージ数の目安を載せています。作業の大きさで大きく変わるため、固定の上限ではないと注記されています。Proは現在5時間あたりの上限がなく、週の上限がかかることがあります。

モデル	Plus・Business（5時間あたりの目安）
GPT-6.1 Sol	15〜160
GPT-6 Luna	350〜3,000
GPT-6 Astra	5〜45

Claude側は、Proが「より多くの使用量」、MaxがProの5倍または20倍と書かれているだけで、回数の目安は公表されていません。Claude Codeとチャットは同じ使用量の枠を使います。最上位のFable 5.1は、Proでは追加の使用量クレジットで、Maxでは週の上限の50%まで使えます。どちらが多く使えるかは公式の数字では比べられないため、1〜2週間使って、自分の作業量が枠に収まるかで判断します。上限に達したとき、CodexのPlus・Proはクレジットを買い足せます。

APIキーで使う場合の料金

CIなどで自動実行するときは、APIキーで従量課金にできます。両社のモデルは価格帯がよく似ています（100万トークンあたり・標準の速度）。

価格帯	Claude（入力／出力）	OpenAI（入力／出力）
最上位	Fable 5.1：$10／$50	GPT-6 Astra：$10／$50
主力	Opus 5.5：$4／$20 Sonnet 5.5：$2／$10	GPT-6.1 Sol：$2／$10
軽量	Haiku 5.5：$0.10／$0.50（10万トークン以下のプロンプト）	GPT-6 Luna：$0.10／$0.50

長いプロンプトには割増があります。Haiku 5.5は10万トークンを超えるプロンプトで入力$0.50・出力$2.50、GPT-6.1 Solは入力が27.2万トークンを超えるとリクエスト全体の入力が2倍・出力が1.5倍です。CodexをAPIキーで使う場合、CLI・SDK・IDE拡張では使えますが、GitHubのコードレビューやSlack連携などのクラウドの機能は使えません。

なお、GPT-5.5は2026年10月14日でChatGPT・Codexの全プランから提供を終えました（OpenAI APIは対象外）。古い記事でGPT-5.5を前提にした比較は、現在のモデルに読み替えてください。

出典：Claude 料金ページ、Codex Pricing、GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna・GPT-6 Astra（OpenAI APIモデルページ）。2026年10月14日確認。

使える場所の比較：ターミナル・IDE・デスクトップ・クラウド

どちらもターミナルが基本ですが、エディタやブラウザ、スマートフォンからも使えます。チームのふだんの作業場所で使えるかを確認します。

場所	Claude Code	Codex
ターミナル	○（macOS・Linux・WSL・Windows）	○（macOS・Linux・Windows）
VS Code・Cursor・Windsurf	○ 公式の拡張機能	○ 公式の拡張機能
JetBrains系	○ 公式プラグイン（CLIを別に入れる）	○ JetBrains側のAI Chatで選ぶ
Xcode	公式の記載なし	○ Xcode側の統合で選ぶ
デスクトップアプリ	○ ClaudeアプリのCodeタブ（CLI不要・有料プラン）	○ ChatGPTデスクトップアプリ
Web・スマートフォン	○ claude.ai/code（iOS・AndroidのClaudeアプリ）	○ Web・iOS（Plus以上）
CI	GitHub Actions・GitLab CI/CD	codex exec（CIではAPIキーが基本）

クラウドで長い作業を任せる仕組みも両方にあります。Codex Cloudは、GitHubのリポジトリを選んで作業環境を用意し、タスクごとに専用の環境で進めます（PCがスリープしていても続く）。Claude Codeは、claude.ai/code で複数のタスクを並行して動かせるほか、Routinesでクラウド上の定期実行やGitHubのイベントをきっかけにした実行ができます。

出典：Claude Code Overview、Codex IDE extension・Codex Cloud・Pricing。2026年10月14日確認。

権限と安全性の比較：既定でどこまで任せるか

エージェントにどこまで確認なしで作業させるかは、両社で考え方が違います。とくに既定の状態が違うので、導入前に確認しておきます。

項目	Claude Code	Codex
仕組み	権限モード：default（手動。読み取りだけ自動）・acceptEdits（ファイル編集も自動）・plan（読み取り中心）・auto（安全チェックつきで全操作）・dontAsk（許可済みのツールだけ）・bypassPermissions（全操作・隔離環境向け）	サンドボックス（read-only／workspace-write／danger-full-access）と承認ポリシー（on-requestなど）の組み合わせ
ターミナルの既定	auto（v2.1.283以降）。別のモデルが操作を確認する。autoが使えない場合は手動モード	workspace-write（作業フォルダへの書き込みのみ）・ネットワークはオフ。作業フォルダの外への書き込みやネットワークは確認を求める
非対話の既定	claude -p は多くの環境で手動モードで始まる（編集させるときは –permission-mode を指定）	codex exec は read-only
OSのサンドボックス	/sandbox で有効にするBashサンドボックス（macOS・Linux・WSL2）	既定でOSのサンドボックスが働く
実行中の切り替え	Shift+Tab	/permissions

Claude Codeを慎重に使いたい場合は、claude --permission-mode default で手動モードにすると、ファイル編集やコマンドの前に毎回確認されます。Codexで編集も任せたい場合は、codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request（公式の「Auto」の組み合わせ）を使います。どちらも、本番環境の近くでは書き込みや全操作の許可を広げすぎないようにします。

送ったコードは学習に使われるか

Claude Codeは、Team・Enterprise・APIなど商用の利用では、送ったコードやプロンプトを既定で学習に使いません。Free・Pro・Maxでは、学習への利用を許可する設定がオンの場合に学習の対象になり、保存期間は5年です（オフなら30日）。Codexは、公式料金ページにBusinessが「既定でビジネスのデータを学習に使わない」と書かれていますが、個人向けプランの扱いは同ページには書かれていません。業務のコードを扱う場合は、どちらも契約の種類と設定を先に確認します。

ソースコードの透明性では、Codex CLIはApache-2.0で公開されているため、どんな処理をしているかを自分で確認・監査できます。Claude Codeのソースは公開されていません。

出典：Permission modes・Sandboxing・Data usage、Agent approvals & security・Non-interactive mode・GitHub openai/codex。2026年10月14日確認。

拡張のしかたの比較：指示ファイル・MCP・スキル・サブエージェント・フック

どちらも標準の機能に加えて、指示ファイル・外部ツールとの接続（MCP）・作業手順のひな形（スキル）・役割を分けた補助エージェント（サブエージェント）・実行の前後に処理を挟む仕組み（フック）・それらをまとめたプラグインで動きを広げられます。長く使うほど効いてくる部分なので、置き場所と呼び方を並べます。

項目	Claude Code	Codex
指示ファイル	CLAUDE.md（CLAUDE.mdが無ければAGENTS.mdを読む）	AGENTS.md（/init で作成）
自動のメモ	auto memory（Claudeが自分で書き残す）	Memories（ローカルの別の保存先）
MCPの追加	claude mcp add --transport http <名前> <URL>	codex mcp add <名前> -- <コマンド>
MCPの設定	チームで共有するときはプロジェクト直下の .mcp.json（JSON）	~/.codex/config.toml（TOML）。プロジェクト単位は .codex/config.toml
スキル	SKILL.md を含むフォルダ。~/.claude/skills/ または .claude/skills/。/スキル名 で呼ぶ	SKILL.md を含むフォルダ。$HOME/.agents/skills または .agents/skills。/skills か $ で呼ぶ
サブエージェント	Markdown＋YAML を .claude/agents/ に置く	TOML を .codex/agents/ に置く
フック	.claude/settings.json などの hooks。PreToolUse・PostToolUse など	hooks.json か config.toml の [hooks]。PreToolUse・PostToolUse・SessionStart・Stop など。配布元が管理していないフックは確認して信頼してから動く
プラグイン	スキル・エージェント・フック・MCPをまとめて入れる。/plugin でマーケットプレイスから	スキルとMCPをまとめる。ChatGPTと共通のプラグイン一覧。IDE拡張では使えない

出典：Claude Code公式（Memory・MCP・Skills・Subagents・Hooks・Plugins）、OpenAI公式（MCP・Skills・Subagents・Hooks・Plugins・Memories）。2026年10月14日確認。

スキルが「SKILL.md を置いたフォルダ」という同じ形である点は共通です。違うのは置き場所と呼び出し方、サブエージェントの定義の形式（Markdown か TOML か）です。片方で作り込んだ定義を移すときは、フォルダの場所と形式を書き換える手間がかかります。

設定ファイルの書き方の例

MCPの設定は、Claude CodeがJSON、CodexがTOMLです。下の2つは各社の公式ドキュメントに載っている例です。

Claude Code：プロジェクト直下の .mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "shared-server": {
      "type": "http",
      "url": "https://example.com/mcp"
    }
  }
}

Codex：~/.codex/config.toml

[mcp_servers.context7]
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]

サブエージェントの必須項目は、Claude Codeが name と description、Codexが name・description・developer_instructions です。Claude Codeの定義ファイルは、公式の例が次の形です。

---
name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
---
You are a code reviewer. When invoked, analyze the code and provide
specific, actionable feedback on quality, security, and best practices.

Codex側を必須の3項目だけで書くと、たとえば次のような形になります（必須項目に合わせた書き方の例で、公式のサンプルそのものではありません）。

name = "code-reviewer"
description = "Reviews code for quality and best practices"
developer_instructions = "Analyze the code and give specific, actionable feedback."

MCPの追加：Claude Codeの実際の画面

MCPは、どちらも1行のコマンドで追加できます。下の画面は、ログイン情報のない空のホームフォルダで claude mcp --help を実際に実行して撮影したものです（2026年10月14日）。追加（add）のほか、一覧（list）・詳細（get）・削除（remove）などのサブコマンドがあります。

性能の比較：公開されているベンチマークと、自分で比べる方法

「どちらが賢いか」は一番気になる点ですが、製品としてのClaude CodeとCodexを同じ条件で比べた公式のデータはありません。公開されているのは、モデルどうしのベンチマークです。

Anthropicが公表した数値

Anthropicは2026年9月22日のClaude Opus 5.5の発表で、エージェントによるコーディングのベンチマークを他社のモデルと並べて載せています。

ベンチマーク	Opus 5.5	Fable 5.1	GPT-6 Astra
Terminal-Bench 4.0	66.4%	55.8%	57.9%
FrontierCode v1.1（Main）	54.4%	50.3%	53.3%

出典：Anthropic「Claude Opus 5.5」（2026年9月22日）。Terminal-Bench 4.0のGPT-6 Astraの値は、同発表によるとOpenAIの公表値です。

読むときの注意が3つあります。①Anthropic自身が同じ発表で「この水準では、ベンチマークの差は実際の差の目安になりにくい」と書いています。②Codexが推奨するGPT-6.1 Solはこの表に入っていません（OpenAIはGPT-6.1 Solを「Astraに近い性能を低いコストで」と説明しています）。③モデルの点数であって、権限の仕組みや使い勝手を含む製品の比較ではありません。

自分のリポジトリで比べる手順

確実なのは、同じ作業を両方に頼んで結果を見比べることです。非対話の実行を使うと、条件をそろえやすくなります。

1. 比べる作業を1つ決める（例：失敗しているテストを1つ直す、関数に入力チェックを足す）。
2. 作業用に、同じコミットから2つの作業フォルダを作る：git worktree add ../try-claude と git worktree add ../try-codex
3. それぞれで同じ指示を出す：claude -p "…" --permission-mode acceptEdits と codex exec --sandbox workspace-write "…"
4. git diff で変更の大きさと読みやすさを、テストの結果で正しさを比べる。かかった時間と、使用量の減り方（Codexは /status、Claude Codeは /usage）も控える。

下の画面は、Claude Code側の手順2〜4を実際に実行したものです（失敗するテストを1つ入れた練習用のリポジトリ）。Claude Codeは原因（ループの開始位置）を見つけて1行だけ直しましたが、npm test の実行は承認が必要で止まり、「テストはまだ実行できていない」と正直に報告しています。acceptEdits はファイル編集だけを自動で許可するためです。テストまで任せたい場合は、--allowedTools "Bash(npm test)" のように実行してよいコマンドを指定します。

1回だけで決めず、バグ修正・機能追加・リファクタリングなど種類の違う作業で3〜5回試すと、自分のコードベースとの相性が見えてきます。

用途別：どちらを選ぶか

下の表は、公式文書で確かめられる違いから導いた目安です。ベンチマークの順位ではありません。

用途	向くほう	理由（公式で確認できる事実）
個人で月$20から始めたい	契約中のほう	Claude Pro・ChatGPT Plusはどちらも月$20。Claude Codeは年払いで月$17
無料でまず触りたい	Codex	Free・Goでもデスクトップアプリで使える（CLIはPlus以上）
ツールの中身を監査・改造したい	Codex CLI	Apache-2.0で公開
書き込み範囲をOSで強く縛りたい	Codex（Claude Codeも設定で可）	Codexは既定でOSのサンドボックス。Claude Codeは /sandbox で有効化
確認の手間を減らして長い作業を任せたい	Claude Code	ターミナルの既定がauto（安全チェックつき）
変更のレビューを頼みたい	Codex	CLIに作業ツリーを書き換えない専用の /review がある
CIに組み込みたい	どちらも可	claude -p／codex exec
Xcodeで使いたい	Codex	Xcode側の統合で選べる（Claude Codeは公式に記載なし）

選ぶときによくある失敗

• ベンチマークの数値だけで決める： 公開されている数値はモデルの比較で、製品の使い勝手や自分のコードとの相性は含みません。
• 月額だけで比べる： 同じ月$20でも、使用量の数え方と上限が違います。使ってみて枠に収まるかを確かめます。
• 個人プランのデータ設定を確認しない： 業務のコードを個人プランで扱う前に、学習への利用の設定を確認します。
• 指示ファイルを2つ別々に育てる： CLAUDE.mdとAGENTS.mdに同じ規約を別々に書くと、いずれ食い違います。次の章のように1つにまとめます。

両方を併用する方法：AGENTS.mdの共有と公式プラグイン

どちらか1つに決めず、場面で使い分ける人もいます。公式の機能だけで、指示ファイルの共有と、Claude CodeからCodexを呼ぶことができます。ただし、併用で速度や品質が上がるという公式の比較データはありません。

指示ファイルはAGENTS.md 1つにまとめられる

Claude Code（v2.1.277以降）は、作業フォルダとその上のフォルダにCLAUDE.mdが無いとき、AGENTS.mdを読みます。下の画面は、AGENTS.mdだけを置いたフォルダでClaude Codeを起動し、テストのコマンドと決まりごとを尋ねたものです。AGENTS.mdの内容をそのまま答えています。

Claude Code専用の指示も書きたい場合は、CLAUDE.mdを置いて1行目に @AGENTS.md と書き、その下にClaude Code向けの指示を足します。こうすると、共通の規約はAGENTS.mdだけを直せば両方に反映されます。

@AGENTS.md

## Claude Code
Use plan mode for changes under `src/billing/`.

出典：Claude Code公式ドキュメント（Memory）。上の例は同ページの例です。2026年10月14日確認。

Claude Codeの中からCodexにレビューを頼む

OpenAIは、Claude Code用のプラグイン「Codex plugin for Claude Code」（GitHub openai/codex-plugin-cc）を公開しています。入れると、Claude Codeの画面のまま次のコマンドが使えます。

コマンド	できること
/codex:review	今の変更をCodexが読み取り専用でレビューする（--base main でブランチ比較）
/codex:adversarial-review	設計の判断やリスクを問い直すレビュー（観点を指示できる）
/codex:rescue	調査や修正をCodexに任せる
/codex:status・/codex:result・/codex:cancel	裏で動いている作業の確認・結果の表示・中止

必要なものは、ChatGPTのサブスクリプション（Freeを含む）かOpenAI APIキーと、Node.js 18.18以上です。使った分はCodexの使用量に数えられます。導入は、Claude Codeで次の順に入力します。

/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins
/codex:setup

/codex:setup はCodexが使える状態かを確かめ、Codexが入っていなければ入れることを提案します。実装はClaude Code、レビューはCodex、のように役割を分けると、1つのモデルの見落としを別のモデルで補えます。

導入手順：インストールから最初の指示まで

どちらも、コマンドを1行実行して入れ、作業フォルダで起動します。公式文書に書かれた手順を並べます（2026年10月14日確認）。

手順	Claude Code	Codex CLI
インストール	curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash（macOS・Linux・WSL）。Homebrew（brew install --cask claude-code）、WinGet（winget install Anthropic.ClaudeCode）でも可	curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh（macOS・Linux）。npm（npm install -g @openai/codex）、Homebrew（brew install --cask codex）でも可
起動	作業フォルダで claude	作業フォルダで codex
サインイン	初回起動時に案内される。ClaudeのサブスクリプションかAnthropic Consoleのアカウントが必要（Amazon Bedrockなど外部のクラウド経由でも使える）	初回起動時に「Sign in with ChatGPT」などを選ぶ。APIキーでも使える
最初の指示	作業内容をそのまま入力する	公式の例は「Tell me about this project」

Claude Code：インストールと起動

Claude Code公式ドキュメント（Overview）の「Get started」には、Terminal・VS Code・Desktop app・Web・JetBrains のタブがあり、Terminalでは上の1行を実行します。

入れたあとは、claude --version でバージョンを確かめ、作業フォルダで claude を実行します。下の2枚は、ログイン情報のない空のホームフォルダで実際に実行して撮影した画面です（Claude Code v2.1.296）。

※ 上の画面は、Claudeにログインしていない撮影用の環境でAmazon Bedrock経由として起動しているため、モデルの表示が「Amazon Bedrock」になっています。ふだんの環境では、ご自身のプランに合わせた表示になります。

Codex CLI：インストールと起動

OpenAI公式ドキュメント（Codex CLI）には、macOS/Linux・Windows・npm・Homebrew のインストール方法と、「作業フォルダで codex を実行し、Sign in with ChatGPT などでサインインする」流れが書かれています。Codexはこの記事の撮影環境に入れていないため、下の画面は公式ドキュメントのものです。

公式は、作業の前後にGitのチェックポイント（コミット）を作って、変更を戻せるようにしておくことを勧めています。これはClaude Codeでも同じです。

導入時の注意点：最初の1週間で決めておくこと

決めること	Claude Code	Codex
権限の初期設定	慣れるまでは --permission-mode default（手動）。慣れたら acceptEdits や auto	既定の workspace-write のまま始める。danger-full-access は隔離した環境だけ
指示ファイル	CLAUDE.md に規約・よく使うコマンド・触ってはいけない場所を書く	AGENTS.md に同じ内容を書く（/init で作れる）
モデル	/model で切り替え。重い作業はOpus、軽い作業はSonnetやHaiku	複雑な作業はGPT-6.1 Sol、決まった作業はGPT-6 Luna（公式の推奨）
使用量	/usage で確認	/status で残りを確認。1〜2週間ごとに使用量のダッシュボードを見る（公式の推奨）
秘密情報	APIキーや .env をリポジトリに入れない。読ませたくないファイルは deny ルールで止める	APIキーや設定ファイルをリポジトリに入れない

Claude Codeを手動モードで起動すると、画面の下に「manual mode on」と表示されます。慣れるまではこの状態で、何を確認されるかを見ておくと安心です。

監修者の運用経験から

監修者の河合継は、Claude Codeが公開された2025年2月ごろ（Claude 3.7 Sonnetの時代）から、日常の開発の中心に使ってきました（以下は個人の運用経験で、公式文書で確かめた事実ではありません）。

• 指示ファイルは使いながら育てる： 最初は短い原則集で始め、失敗や手戻りのたびに項目を足してきました。乗り換えるときも、この蓄積をそのまま移せるか（AGENTS.mdで共有できるか）が効いてきます。
• フックで事故を防ぐ： AIの編集で既存の動作が壊れることがあったため、ファイルを書き換える直前に自動でバックアップを取るフック（PreToolUse）を入れています。フックは両方にあるので、どちらを選んでも同じ考え方で守れます。
• 原因が分かるまで直させない： エージェントは手が速い分、原因を飛ばして場当たりの修正を重ねがちです。「修正の前に根本原因を特定する」「一度に複数の箇所を変えない」を指示ファイルに書いています。
• 決め手はスペックより馴染み： ターミナル中心かエディタ中心か、自分の進め方に合うほうが結局よく使われます。迷ったら、いま一番困っている作業を両方で短く試すのが早道です。

よくある質問

Q. Claude CodeとCodexの一番大きな違いは何ですか？

A. どちらもコードを読み、編集し、コマンドを実行するコーディングエージェントです。違いがはっきりしているのは、①使えるプラン（Claude CodeはClaudeの有料プラン、CodexはChatGPTのプラン）、②ソースコードの公開（Codex CLIはApache-2.0で公開、Claude Codeは非公開）、③権限の仕組み（Claude Codeは権限モード、Codexはサンドボックスと承認ポリシー）、④指示ファイルの名前（CLAUDE.mdとAGENTS.md）です。

Q. 無料で使えるのはどちらですか？

A. Claude CodeはClaudeのFreeプランでは使えず、Pro（月$20、年払いなら月$17）以上が必要です。CodexはChatGPTのFree・Go（月$8）でも使えますが、公式料金ページではデスクトップアプリでのGPT-6 Lunaと書かれており、CLI・IDE拡張・Webで使えるのはPlus（月$20）以上です（2026年10月14日に両社の公式料金ページで確認）。

Q. 月$20のプランでは、どれくらい使えますか？

A. Codexは公式料金ページに、Plusで5時間あたりのローカルのメッセージ数の目安（GPT-6.1 Solで15〜160、GPT-6 Lunaで350〜3,000）を載せています。固定の上限ではなく、作業の大きさで変わります。Claude CodeのProは「より多くの使用量」とだけ書かれ、回数は公表されていません。MaxはProの5倍または20倍です。

Q. コンテキストウィンドウ（一度に読める量）はどちらが大きいですか？

A. ほぼ同じです。Claude Codeで使うFable 5.1・Opus 5.5・Sonnet 5.5・Haiku 5.5は100万トークン、Codexの推奨モデルGPT-6.1 SolはOpenAIのAPIモデルページで105万トークンです。Codexの文書には、Codexで使うときの上限は書かれていません。

Q. 性能（コードの品質）はどちらが上ですか？

A. Anthropicは2026年9月22日のClaude Opus 5.5の発表で、Terminal-Bench 4.0でOpus 5.5が66.4%、GPT-6 Astraが57.9%（OpenAIの公表値）と載せています。ただし同じ発表で、この水準ではベンチマークの差は実際の差の目安になりにくいとも書いています。Codexの推奨モデルGPT-6.1 Solはこの表にありません。自分のリポジトリの同じ作業を両方に頼んで比べるのが確実です。

Q. 安全に使うための仕組みはどう違いますか？

A. Claude Codeは権限モードで確認なしに実行できる範囲を決めます。ターミナルではv2.1.283以降、安全チェックつきで全操作を任せるautoモードで始まります（使えない場合は手動モード）。CodexはOSのサンドボックスで書き込みを作業フォルダに限り、既定ではネットワークがオフで、承認ポリシーで確認のタイミングを決めます。

Q. CLAUDE.mdとAGENTS.mdは両方用意する必要がありますか？

A. 必須ではありません。Claude Code（v2.1.277以降）は、CLAUDE.mdが無いフォルダではAGENTS.mdを読みます。CLAUDE.mdも置く場合は、CLAUDE.mdに @AGENTS.md と書いて読み込ませれば、規約を1つのファイルにまとめられます。

Q. Claude Codeの中からCodexを使えますか？

A. OpenAIが公式に、Claude Code用のプラグイン（openai/codex-plugin-cc）を公開しています。入れると /codex:review でCodexにレビューを頼んだり、/codex:rescue で作業を任せたりできます。ChatGPTのサブスクリプション（Freeを含む）かOpenAI APIキーと、Node.js 18.18以上が必要で、使った分はCodexの使用量に数えられます。

まとめ

Claude CodeとCodexは、どちらもコードを読み、編集し、コマンドを実行するコーディングエージェントで、一度に読める量やAPIの料金帯はよく似ています。違いが出るのは、契約するプラン、ソースコードの公開、権限の既定、指示ファイルの名前です。

• Claude Codeが向く人： Claudeの有料プランを使っている人、確認の手間を減らして長い作業を任せたい人。
• Codexが向く人： ChatGPTのPlus以上を使っている人、ツールの中身を確認したい人、Xcodeで使いたい人。
• 併用： AGENTS.mdを共有し、公式プラグインでClaude CodeからCodexにレビューを頼めます。

最後は、自分のリポジトリの同じ作業を両方に頼み、結果と使用量を見て決めるのが確実です。

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