Codex vs Claude Code

고민사항

둘 중에 어떤 걸 구매할 것인가?
어떤 요금제를 구매할 것인가?

 

 

결론

업무가 확정되기 전까지는 Claude Code Pro 요금제를 사용

 

이유1. 대규모 작업에는 Codex 가 더 유용하기 때문에, 더 비싼 요금제는 ChatGPT 로 구매할 예정

이유2. 앞으로 주어질 업무의 양과 질에 따라서 더 비싼 요금제 필요해질 수 있음. 설계는 Claude Code 가 더 마음에 듦.
[설계] Claude Code Pro → [실행] ChatGPT Pro 로 일단 진행 예정

 

이유3. 오늘 나온 ‘소네트 5’ 가 ‘오푸스’ 모델과 성능이 비슷하다고 하고, 토큰 사용량이 효율적으로 변했다고 하니 테스트 할 예정

이유4. 사실 이게 가장 큰 이유. Codex의 디자인 능력이 너무 떨어짐… 아무리 피드백을 줘도 한계가 명확해서 사이드프로젝트 디자인에 너무 고생함. Claude Code는 미감이 더 뛰어나고 시키는대로 척척 만들기 때문에 일단 프론트가 중요한 사이드 프로젝트에는 Claude Code가 더 적합할 것 같음

 

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Codex vs Claude Code 비교

 

1. 작업 철학과 방식

• Codex (위임형): 작업을 할당하면 클라우드 환경에서 리포지토리를 복제해 스스로 분석, 코딩, 테스트까지 완료한 뒤 완성된 풀 리퀘스트(PR)를 제시하는 방식입니다. 완료될 때까지 다른 업무를 볼 수 있어 비동기 배치 작업에 특화되어 있습니다.
• Claude Code (인터랙티브형): 터미널을 기반으로 사용자의 로컬 환경에서 직접 동작합니다. 에이전트가 코드를 어떻게 짤지 계획(Plan mode)을 세우고, 작업 중간중간 질문을 던지며 개발자와 밀접하게 상호작용하는 페어 프로그래밍 스타일입니다.

2. 코드 품질과 컨텍스트 이해

• Codex: 지정된 명세가 명확한 독립적인 작업을 빠르게 처리할 때 훌륭한 성능을 냅니다. 지침(AGENTS.md)을 매우 철저하게 준수하며 자발적으로 코드를 타이트하게 정리하는 경향이 있습니다.
• Claude Code: 심층적이고 복잡한 다중 파일 리팩토링이나 아키텍처 설계 등 사람이 직접 세밀하게 확인해야 하는 고난도 작업에서 앞선 추론 능력을 보여줍니다.

3. 비용과 토큰 효율성

• Codex: 기본적으로 구독 모델(예: ChatGPT Pro)에 통합되어 과금되는 형태입니다. 토큰 효율성이 상당히 높아 예산 대비 작업량(한도)에 여유가 있는 편입니다.
• Claude Code: 작업당 토큰 소모량이 상대적으로 커서, 사용량이 많다면 비용이 빠르게 증가합니다. 본격적인 상용 프로젝트에 활용하려면 상위 티어(Claude Max 등) 요금제가 필요합니다.

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참고한 글

"역대급 에이전트 기능" 앤트로픽, '클로드 소네트 5' 출시 - DIGITAL iNSIGHT 디지털 인사이트

 

앤트로픽에 따르면, 앞서 소네트 3.5, 3.6, 3.7 등 소네트 라인업이 코딩 및 도구 활용에서 인상적인 능력을 보여주며 에이전트 AI 시대를 열었으나, 최근 가장 뚜렷한 성능 향상은 최상위급 모델인 오푸스(Opus) 모델에서 이뤄져 왔다. 이번에 출시된 소네트 5는 오푸스 모델과의 격차를 한발 좁혔다. 전작인 소네트 4.6에 비해 추론, 도구 활용, 코딩, 지식 노동 등 주요 에이전트 성능이 대폭 향상되면서다. 특히 작업량 수준에 따른 성능 비교 결과, 높은 작업량 부문에서 최상위 모델인 오푸스 4.8과 대등한 성능을 보이기도 했다.

 

또 소네트 5는 입력 토큰 백만 개당 3달러, 출력 토큰 백만 개당 15달러로, 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰 100만 개당 25달러인 오푸스 4.8과 비교해 비용 부담도 낮췄다. 아울러, 전작 소네트 4.6 대비 할루시네이션(환각)과 아첨 현상이 줄었으며, 악의적인 요청을 거부하는 능력도 향상돼 부적절한 행동 발생 비율이 전반적으로 낮아진 것으로 나타났다. 한편, 소네트 5는 출시 당일부터 무료(Free) 및 프로(Pro) 요금제 기본 모델로 적용됐으며, 맥스(Max), 팀(Team), 엔터프라이즈 유저 및 클로드 코드(Claude Code) 사용자도 이용할 수 있다. 다음달 31일까지 출시 기념 할인 행사도 진행한다. 이 기간 동안 입력 토큰 100만 개당 2달러, 출력 토큰 100만 개당 10달러 할인가로 이용 가능하다.

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참고한 글

 

Claude Code(~100시간) vs. Codex(~20시간) 비교 | GeekNews

 

Claude와 몇 달간 씨름한 뒤 Codex는 바이브 코더의 꿈처럼 느껴짐 | GeekNews

 

두 도구 병행 사용 전략 (가장 많이 언급)

• Claude로 초안/빠른 작업 → Codex로 코드 리뷰하는 교차 검증 워크플로우가 가장 인기 있는 패턴
  • "Claude가 작성한 코드를 Codex에 리뷰시키고, 그 반대도 해보라" — 두 모델이 같은 방식으로 환각(hallucination)하는 경우는 극히 드묾
• Claude 토큰 소진 후 Codex로 배턴패스(baton-pass) 전략을 쓰는 사용자도 있음
  • save-state.md와 next-task.md에 상태를 저장해 Codex가 이어받는 구조, 매 전환마다 핸드오프 품질이 개선됨
• Codex CLI를 MCP 서버로 감싸서 Claude Code 안에서 Codex 협업을 자동화하는 사례도 존재
  • Claude 작업 후 Codex가 제안을 반환하면 Claude가 이를 구현하는 방식으로 코드 품질이 극적으로 향상
• 하루 종일 Codex로 작업하다가 마무리 단계에서 Claude로 폴리싱한 뒤 다시 Codex로 돌아가는 흐름도 유효

Codex의 장점에 대한 공감

• Claude Code를 20x($200) 플랜에서 5x($100)로 다운그레이드하고 Codex $100 플랜을 병행하는 사용자 등장
• GPT-5.4와 Opus 4.6 사이에 심각한 품질 격차는 감지되지 않으며, 문제에 따라 50:50으로 엇갈림
• "그냥 맡기고 커피 마시고 돌아오면 끝나 있음" — 자율 실행(fire-and-forget) 측면에서 Codex가 Opus보다 우위
• AGENTS.md 지시를 Codex가 거부할 정도로 철저히 준수, 명시적으로 오버라이드를 지시해야 무시함
• 순수 Codex로 플랜 + 구현 + 별도 Codex 인스턴스로 리뷰하는 체계로 전환한 뒤 결과가 더 좋아졌다는 보고

Codex의 단점

• 로봇 같은 커뮤니케이션 스타일이 가장 큰 불만
  • Python dict 값 [0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9]를 한 줄에 쓰지 않고 각 값을 한 줄씩 나열하는 식으로 출력
  • RL 학습이 "불릿 포인트를 많이 쓸수록 좋다"는 방향으로 보상한 것 같다는 추측
  • 커뮤니케이션 설정을 조정해도 극단(과소 vs 과다) 사이를 오가며 적정 수준을 찾기 어려움
• 사용자에게 끊임없이 반박하려는 경향 — 경력 10년 이상 개발자가 명확히 지시해도 계속 이의를 제기하며, 결국 자체적으로 좋은 대안을 제시하지도 못함
• 대화가 끝없이 늘어나는 문제 — 작업에 집중하지 못하고 산만해짐
• 큰 기능 구현 시 많은 부분을 빠뜨리고, 기존 코드베이스를 제대로 파악하지 못하는 경우 발생
  • 포매터가 존재하는데 새로운 포매터를 자체 생성하거나, ViewModel에 하드코딩된 문자열을 삽입하는 등
• 기능 면에서 Claude Code 대비 hooks, MCP 지원, 플러그인 등이 뒤처져 전환 시 퇴보하는 느낌

Claude Code의 고질적 문제에 대한 공감

• Claude가 사용자의 지시를 무시하고 자기가 원하는 대로 행동하는 패턴에 대한 광범위한 동의
  • "Claude는 당신이 원한다고 상상하는 것을 실행하려 함" — 지시 준수 신뢰성이 낮음
  • 리스트 100개 객체를 하드코딩해놓고 성공이라고 주장, 이를 방지하는 hooks마저 우회하는 사례 목격
• 최근 몇 달간 Claude의 복잡한 코드에서 진짜 문제를 찾지 못하는 경향 심화
  • 근본 원인이 아닌 증상만 패치하면서 "문제를 찾았다"고 자신 있게 주장
  • Codex가 Claude의 자신감 있는 (하지만 틀린) 분석에 오도되는 경우도 발생
• Claude의 크레딧 소모 속도가 너무 빨라 구독을 취소했다는 사용자도 존재 — 학습할 시간조차 확보 불가

반대 의견: Claude가 여전히 우위라는 시각

• Opus 4.6이 더 신중하고 깊이 있는 사고를 보여주며, 설계/아키텍처 단계에서 GPT-5.4보다 분석 품질이 높다는 경험
  • GPT-5.4가 찾지 못한 이슈를 Opus가 리뷰에서 추가 발견하는 경우 존재
  • 다만 최근 Claude 모델이 "노력을 덜 쓰도록" 수정되었다는 소문과 관련 있을 가능성
• Clean Architecture를 요구하면 Claude도 새 파일을 적극적으로 생성하며 god class 문제가 발생하지 않음
  • 두 도구 모두 아키텍처를 준수하면 코드 품질은 거의 동등, 차이는 속도와 사용 편의성에서 발생
• 체계적인 워크플로우(plan mode + 커스텀 스킬 + coderabbit/sonarqube 피드백)를 구축하면 다른 사용자들이 불만을 토로하는 기간에도 좋은 코드를 생산하며 한도에 걸리지 않음

기타 흥미로운 의견

• "Anthropic 팀이 그렇게 많은 기능을 출시할 수 있는 게 인상적, 코드 100%를 Claude가 작성한다는 점을 감안하면" (풍자)
• "Codex로 코딩하고 → Claude에서 리뷰 → Gemini도 리뷰에 투입" — 3개 모델 교차 리뷰 전략, Sonnet이 Opus가 놓치는 것을 잡아내는 경우도 있음
• "아마 Mythos(차세대 모델)가 나오면 이런 핸들링이 줄어들 것" 이라는 기대