【2025年版】GitHub Copilot vs OpenAI Codex 徹底比較
AIによるコード生成が日常化してきた2025年。
開発者の間では「Copilot派」と「Codex派」で意見が分かれることもしばしば。
両者は同じOpenAI系列の技術を基盤としているが、
実際の使い勝手や目的、将来性には明確な違いがある。
この記事では、実際に両方を日常開発で使い込んできた筆者が、
GitHub Copilot と OpenAI Codex の違いを徹底比較する。
第1章：初めに
普段私は Webアプリケーション開発 や 個人サイト制作 の際に、 GitHub Copilot をゴリゴリに使い倒している。 特に UI が洗練されており、VS Code 上での操作もスムーズで、 まさに「開発の相棒」と呼べる存在だ。
一方で、日常的なリサーチやアイデア出しでは ChatGPT を使っている。 「調べ物をする」「文章を書く」「ちょっと雑談する）」など、 プログラミング以外の作業にも幅広く活用している。
そんな中、最近（といっても2ヶ月ほど前）登場したのが OpenAI Codex。 Copilot の“エンジン的存在”でもあり、AIによるコード生成の原点ともいえるモデルだ。
実際に触ってみると、 「これがAIの本質的なコード生成か！」という驚きとともに、 「でも、なんか使いにくい……？」という違和感も感じた。
本記事では、その“使い勝手の差”や“性能の違い”を、
定性的・定量的な観点から整理し、
2025年10月現在の Codex vs Copilot 比較 をまとめていく。
第2章：CopilotとCodexの概要
🔹 GitHub Copilotとは
GitHub Copilot は、GitHub と OpenAI が共同開発した AIペアプログラマー。
VS Code や JetBrains、Neovim などのエディタに統合され、 入力中のコードの文脈をリアルタイムで解析し、次に書くべきコードを 自然言語→コード補完 という形で提案してくれる。
Copilot のベースには、OpenAI の Codex モデル が使われており、
GitHub 上の膨大な公開リポジトリを学習している。
つまり、世界中の開発者の知識を土台にして提案しているようなものだ。
また現在の Copilot は、単なる補完ツールを超えており、Copilot Chat や Copilot Workspace など、開発体験そのものを包括的にサポートする方向へ進化している。
🔹 OpenAI Codexとは
一方の Codex は、Copilot の“中身の脳”にあたる存在。
OpenAI によって開発された GPT-3.5 系列をベースにしたコード生成特化モデル で、 自然言語からさまざまなプログラミング言語への変換を得意とする。
例えば：
「PythonでファイルをS3にアップロードするLambda関数を書いて」
「SQLで日付ごとの売上合計を求めるクエリを書いて」
といった指示をそのまま理解してコード化できる。
Codex 自体は API経由で利用 する形式のため、
エディタ統合や補完支援機能は自前で構築する必要がある。
つまり、Copilotが「ユーザーに近い製品」であるのに対し、 Codexは「AI開発者向けの素材」といえる。
第3章：性能比較（スペック・制限・料金・将来性）
🔹 モデル性能比較
| 比較項目 | Copilot | Codex |
|---|---|---|
| ベースモデル | GPT-4 Turbo | GPT-3.5（Codex 12B） |
| 文脈理解 | 高（複数ファイル対応） | 低（単発入力） |
| 実行速度 | 高速（IDE統合） | やや遅い（API通信） |
| 出力精度 | 実務レベル | 正確だが簡素 |
| 言語対応 | 約20言語 | 約10言語（Python中心） |
🔹 プロンプト制限・コンテキスト保持
| 項目 | Copilot | Codex |
|---|---|---|
| コンテキスト長 | 約20,000 tokens | 約4,000 tokens |
| 状態保持 | 自動 | 手動 |
| ファイル横断 | 対応 | 非対応 |
| 会話継続 | あり（Copilot Chat） | 実装次第 |
🔹 料金比較
| プラン | GitHub Copilot | OpenAI Codex |
|---|---|---|
| 料金体系 | 定額（月額） | 従量課金（token単位） |
| 個人プラン | $10/月 | 約$0.002/1K tokens〜 |
| 無料枠 | 学生・OSS開発者対象 | 無し |
| コスパ | 高 | 使い方次第 |
Copilotは使い放題の安心感、Codexは柔軟だが変動制。
🔹 将来性（2025年時点）
- Copilot → Workspaceで仕様〜テストまで自動化、企業導入が加速中。
- Codex → GPT-4系に統合中。今後は「開発者向けAI API」として進化。
第4章：使用感レビュー（リアルな違い）
書き始めのスピード
- Copilot：数秒で補完、リズムを崩さない
- Codex：都度API呼び出し、ワンテンポ遅い
精度と理解力
Copilotは他ファイルの依存関係・型情報まで理解。
Codexは単発生成には強いが、継続的な文脈理解は弱い。
対話性
- Copilot Chat → 「なぜエラー？」に答えてくれる
- Codex → 自前で会話構造を設計する必要あり
→ ペアプロ体験はCopilotが圧倒的。
生成コードの質
- Copilot：実務向け、UIや例外処理まで考慮
- Codex：構文的に正しいが汎用的
Copilot＝「現場で動くコード」
Codex＝「正しい構文の見本」
第5章：最後に（どちらを使うべきか）
結論：両者は補完関係
| 観点 | Copilot | Codex |
|---|---|---|
| 対象 | 現場の開発者 | AI開発者・研究者 |
| 本質 | 作業効率化 | モデル理解と設計 |
| UX | 実践的 | 実験的 |
Copilotは「手を動かすAI」
Codexは「考えるAI」
将来展望
- Copilot：開発プロセスの自動化、チームAI化
- Codex：カスタムAIモデル化、企業専用AI構築へ
最後に
「Copilotはあなたの右腕。Codexはその右腕を作るための脳。」
AIコーディングの未来は、
“AIに命令する開発”から、“AIと共に設計する開発”へ。
その第一歩こそ、Copilot と Codex なのだ。