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OpenAI CodexとClaude Codeの「AIコーディング支援のコスト感」の違い

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はじめに

OpenAI Codex と Claude Code を両方使っていると、単純な「どちらが賢いか」とは別に、かなり現実的な差が見えてきます。

それが コスト感 です。

ここでいうコストは、月額料金だけではありません。

  • どれくらい作業を続けられるか
  • どれくらい文脈を読ませると重くなるか
  • どの粒度で依頼すると効率がいいか
  • どの作業に向いているか

こういう実務上の感覚も含めた話です。

私は現在、OpenAI Codex は ChatGPT Plus プランで使い、Claude Code は Max プランで使っています。金額だけ見ると差は大きいのですが、実際の作業余裕は単純に料金差と比例しないと感じています。

この記事では、CodexとClaude Codeを実務で使ってみて感じた「なぜ消費感が違うのか」を整理します。

先に結論

ざっくり言うと、こうです。

観点 Codex Claude Code
体感 タスク単位で軽く使いやすい プロジェクトに深く入り込める
向いている作業 Web制作、修正、検証、本番反映 継続開発、横断調査、仕様を読んだ実装
消費感 比較的軽く感じる場面が多い 便利だが文脈が厚くなりやすい
注意点 大きな作業を丸投げすると当然重くなる 長いセッションや周辺ツールで消費が増えやすい

どちらが上という話ではありません。

作業の型が違う、というのが今のところの感覚です。

月額料金と作業余裕は比例しない

Claude Code の Max 5x は月額100ドルです。一方、ChatGPT Plus は月額20ドルです。

単純に見ると5倍の差があります。

ただ、実務で使っている感覚としては、「5倍払っているから5倍余裕がある」という感じではありません。体感では、作業の余裕は2〜3倍くらいに感じる場面があります。

これは Claude Code が悪い、という話ではありません。

むしろ Claude Code は、深い作業ではかなり強いです。大きなコードベースを読んだり、仕様書を前提にしたり、テストを回しながら修正したりする場面では頼りになります。

ただし、その強さは「たくさん文脈を持てる」ことと表裏一体です。

文脈を深く持つほど、消費も重くなります。

このあたりの体感差については、自社ブログ側でも少し詳しく整理しました。

CodexはClaude Codeよりトークン消費が少なく感じるのはなぜか

Codexが軽く感じる理由

Codexは、作業をタスク単位で切りやすい印象があります。

たとえばWordPressサイトの制作や修正では、依頼をかなり小さくできます。

  • このCSSだけ直す
  • この投稿本文だけ修正する
  • このテーマファイルだけ確認する
  • このWP-CLIコマンドの結果を見て判断する
  • 本番反映後にこのURLだけ確認する

このように切ると、AIに読ませる文脈も限定しやすくなります。

実務ではこれがかなり効きます。

たとえば「WordPressサイト全体をいい感じに直して」と頼むと重くなります。
でも「この記事のコードブロック表示だけ、テーマCSSで整えて」と頼めば、見るべき範囲はかなり狭くなります。

Codexはこういう短いタスクを積み上げる使い方と相性がいいです。

Claude Codeが重く感じる理由

Claude Codeは、逆にプロジェクトの中に深く入り込む感覚が強いです。

ターミナルで動き、既存コードを読み、プロジェクトルールを参照し、テストやビルドまで含めて進められます。

これはアプリ開発ではとても強いです。

たとえば、次のようなルールがあるプロジェクトではClaude Codeの強さが出ます。

  • コード変更後は呼び出し元・呼び出し先まで確認する
  • UI文言を追加したら日本語・英語の翻訳ファイルを同時に更新する
  • リリースノートはユーザー向けの言葉で書く
  • 仕様変更後はPROJECT.mdも更新する
  • ビルド手順を間違えると配布バイナリが壊れる

こういう「プロジェクトの作法」を覚えさせて進めるには、Claude Codeはかなり向いています。

ただ、そのぶん文脈が厚くなりやすいです。

  • 長いセッション
  • PROJECT.md / CLAUDE.md
  • MCP
  • skills
  • subagent
  • テストログ
  • 横断検索の結果

便利なものを増やすほど、AIが背負う情報も増えます。

結果として、「すごく助かるけど、減りも早い」という感覚になりやすいです。

依頼の粒度で消費感はかなり変わる

これはCodexでもClaude Codeでも同じですが、依頼の粒度はかなり重要です。

重くなりやすい依頼はこういうものです。

このプロジェクト全体を見て、問題がありそうなところを全部直して
関係ありそうなファイルを全部読んで、原因を調べて
仕様もUIもテストもまとめて改善して

こういう依頼は便利ですが、当然文脈が大きくなります。

一方で、軽く進めやすい依頼はこうです。

この1ファイルだけ見て、H2のフォントサイズを少し下げて
この投稿本文に未対応ブロックが残っていないか確認して
まず関連しそうなファイルを3つだけ挙げて
実装前に変更範囲だけ説明して

AIに「全部見て」と言わない。

これだけで消費感はかなり変わります。

実務での使い分け

今のところ、自分の中ではこういう使い分けがしっくりきています。

Codexが向いている作業

  • WordPressテーマの調整
  • 記事HTMLの修正
  • CSSの微調整
  • ブラウザ確認
  • WP-CLIでの確認
  • 本番反映前後のチェック
  • 小さめのタスクを連続で片付ける作業

Claude Codeが向いている作業

  • アプリの継続開発
  • 複数ファイルにまたがる仕様変更
  • テスト追加
  • リリース前の横断確認
  • PROJECT.mdを前提にした作業
  • CLI中心の開発フロー

Codexは「制作・確認・反映」の小回りが利く感じ。
Claude Codeは「深い開発・継続改善」に入り込める感じです。

以前、CodexとClaude Codeの使い分け自体についても別記事で整理しています。

OpenAI CodexとClaude Codeの違い。AI開発支援ツールを実務でどう使い分けるか

コストを抑えるためにやっていること

AIコーディング支援を使うときは、最近は次のことを意識しています。

1. 最初に範囲を狭める

いきなり「全部調べて」と言わず、まず対象を絞ります。

まずこの表示に関係しそうなCSSだけ探して

くらいから始めます。

2. ログは必要部分だけ渡す

長いログを全部読ませると当然重くなります。

まずはエラー行、直前直後、再現手順だけで足りるか確認します。

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