概要
Claude Code と ChatGPT Codex について、それぞれの長所・短所をまとめています。
AI開発の運用状況
Claude Code と ChatGPT Codex を併用して Altary を開発しています。
コストの関係で上位プラン（100ドル）ではなく、標準プランの併用（20 × 2 = 40ドル）を選択しています。
標準プランでは利用リミットへの到達が早く、単体では運用しづらいため併用しています。
※補足1 料金比較
| サービス名 | 個人向け・標準 | 個人向け・上位 |
|---|---|---|
| Claude Code | $20（Pro） | $100（Max） |
| ChatGPT Codex | $20（Plus） | $200（Pro） |
※補足2 レートリミット（2025-10-15 現在）
Claude Code / ChatGPT Codex ともに、時間単位（5時間） と 週間単位（1週間） での利用上限が設けられています。
運用所感
| 観点 | Claude Code | ChatGPT Codex |
|---|---|---|
| 変更適用前の安心感 |
◎ 編集時に逐次問いかけ・確認。diff/PR 前提で誤操作を抑止 |
△ デフォルトは実行→差分提示。計画→承認→実行を明示しないと問いかけが少ない |
| 全体把握と大規模リファクタ |
◎ 索引化で横断把握しやすく、大規模リファクタ向き |
△ タスク中は全体を読むが恒常索引なし。横断整理は不向き |
| スピード感 |
△ 初回/再索引や広域解析で待ちが発生 |
◎ 並列タスク＋クラウド実行で仕様→実装→テスト→PRまで一気通貫 |
| compact 後の精度 |
△ set compact 前後で精度低下の体感。繰り返すと劣化が目立つ場合 |
○ 長セッションで要約不足の迷子はあるが、体感劣化は小さめ |
推奨利用シーン
Claude Code が向いているケース
-
コード全体の整理や大規模リファクタをしたいとき
↳ 未使用・重複コードの一掃、依存関係をまたぐ変更、設計の地ならし。 -
影響範囲が広く、事前確認を重ねたいとき
↳ 変更は diff/PR 前提で段階適用。誤操作を防ぎたい案件。 -
長期プロジェクトで知識を溜めながら改善したいとき
↳ リポジトリを索引化して“全体地図”を持ちつつ、継続的に整える。
ChatGPT Codex が向いているケース
-
短期間で機能を実装して PR まで出したいとき
↳ 仕様 → 実装 → テスト → PR をクラウドで一気通貫。 -
ホットフィックスや試作（プロトタイピング）を急ぎたいとき
↳ まず動くものを出し、後で整える運用に強い。 -
タスクを並列にサクサク回したいとき
↳ 複数の小タスクを同時並行で前に進めたい。
判断の目安
- 影響範囲が広い／壊したくない → Claude Code
- 影響範囲が狭い／まず PR が欲しい → ChatGPT Codex
- 併用案：広域調査・設計整理は Claude Code、実装と PR 化は ChatGPT Codex
※補足
Claude Code からMCPで ChatGPT Codex を使える模様です。
https://zenn.dev/tmasuyama1114/articles/cdfd4562bdce78
参照
- Claude Code 概要（索引化・運用の前提）
- Claude Code ベストプラクティス（範囲絞り・コンテキスト管理）
- MCP（Model Context Protocol）仕様（権限制御つき連携の基盤）
- OpenAI：Introducing Codex（事前ロードされたサンドボックスで実行）
- ChatGPT 料金・プラン（Plus/Pro の位置づけ確認に）