Claude Code vs Codex CLI: 어느 쪽이 더 나을까? (2026)

Claude Code vs Codex CLI: 어떤 것이 더 좋을까? (2026)

2026년 현재, 가장 강력한 AI 코딩 도구 두 가지가 터미널에서 구현되고 있습니다. 바로 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 Codex CLI입니다. 두 도구 모두 코드베이스를 읽고, 파일을 편집하며, 명령어를 실행하고, 오류를 자율적으로 반복 수정하는 커맨드라인 에이전트입니다. 하지만 아키텍처, 모델 선택, 그리고 개발자 경험 측면에서는 서로 다른 접근 방식을 취하고 있습니다.

이 가이드는 여러분의 워크플로우에 맞는 적절한 도구를 선택할 수 있도록 철저하고 실용적인 비교를 제공합니다.

빠른 비교

기능	Claude Code	Codex CLI
개발사	Anthropic	OpenAI
기본 모델	Claude Opus 4 / Sonnet 4	GPT-5 / o3
라이선스	독점 소프트웨어	오픈 소스 (Apache 2.0)
설치	npm install -g @anthropic-ai/claude-code	npm install -g @openai/codex
MCP 지원	지원함	지원 안 함
샌드박스 실행	지원 안 함 (전체 시스템 접근)	지원함 (설정 가능)
사고 확장 (Extended thinking)	지원함	지원함 (o3 사용 시)
비용 모델	API 사용량 기준 (Anthropic)	API 사용량 기준 (OpenAI)
플랫폼	macOS, Linux	macOS, Linux
Git 통합	기본 제공	기본 제공
승인 모드	지원함 (ask, auto-edit, full-auto)	지원함 (suggest, auto-edit, full-auto)

설치 및 설정

Claude Code

# 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# API 키 설정
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key"

# 프로젝트 디렉토리에서 시작
cd your-project
claude

Claude Code를 사용하려면 Anthropic API 키가 필요합니다. console.anthropic.com에서 발급받을 수 있습니다. API용 무료 티어는 없지만, 신규 계정에는 프로모션 크레딧이 제공될 수 있습니다.

Codex CLI

# 설치
npm install -g @openai/codex

# API 키 설정
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"

# 프로젝트 디렉토리에서 시작
cd your-project
codex

Codex CLI를 사용하려면 platform.openai.com에서 발행한 OpenAI API 키가 필요합니다. 신규 계정에는 $5-18 상당의 무료 크레딧이 제공됩니다.

모델 및 지능

Claude Code

Claude Code는 대부분의 작업에 Claude Sonnet 4를 기본으로 사용하며, 복잡한 추론을 위해 Claude Opus 4로 전환할 수 있습니다. Opus 4는 코딩 벤치마크, 특히 SWE-bench와 LiveCodeBench에서 지속적으로 최상위권을 유지하고 있습니다.

# 복잡한 작업을 위해 Opus 4 사용
claude --model claude-opus-4 "이 모듈을 전략 패턴을 사용하도록 리팩터링해줘"

# 더 빠르고 저렴한 작업을 위해 Sonnet 4 사용 (기본값)
claude "API 라우트에 에러 핸들링 추가해줘"

또한 Claude Code는 모델이 응답하기 전에 복잡한 문제를 단계별로 추론하는 사고 확장(extended thinking) 기능을 지원합니다. 이는 디버깅, 아키텍처 결정, 그리고 여러 파일에 걸친 리팩터링에 특히 효과적입니다.

Codex CLI

Codex CLI는 o3-mini를 기본값으로 사용하며, 대안으로 GPT-5와 o3를 지원합니다. o3 모델은 수학적 및 논리적 추론 작업에서 탁월한 성능을 보입니다.

# 일반적인 코딩 작업을 위해 GPT-5 사용
codex --model gpt-5 "사용자 목록 엔드포인트에 페이지네이션 추가해줘"

# 복잡한 추론을 위해 o3 사용
codex --model o3 "커넥션 풀의 레이스 컨디션을 찾아서 수정해줘"

모델 품질 비교 (SWE-bench Verified)

구성	SWE-bench 점수	작업당 평균 비용
Claude Code + Opus 4	72.7%	$0.38
Claude Code + Sonnet 4	64.5%	$0.08
Codex CLI + o3	69.1%	$0.45
Codex CLI + GPT-5	62.3%	$0.35
Codex CLI + o3-mini	55.8%	$0.04

요점: Opus 4를 탑재한 Claude Code가 전반적인 코딩 품질에서 앞서고 있습니다. o3를 사용하는 Codex CLI도 경쟁력이 있지만 약간 뒤처집니다. 비용 효율적인 작업을 원한다면 Sonnet 4를 사용하는 Claude Code가 최고의 품질 대비 비용 비율을 제공합니다.

에이전트 기능

Claude Code 작동 방식

Claude Code는 지속적인 루프로 작동합니다:

1. 사용자의 명령을 읽습니다.
2. 코드베이스의 관련 파일을 분석합니다.
3. 필요한 변경 사항을 계획합니다.
4. 파일을 편집하고, 명령어를 실행하며, 출력을 읽습니다.
5. 오류를 확인하고 반복 수정합니다.
6. 검토를 위해 결과를 제시합니다.

# Claude Code 에이전트 루프 작동 예시
> claude "auth 모듈에서 실패하는 테스트를 수정해줘"

# Claude Code의 단계:
# 1. 테스트 파일과 소스 코드를 읽음
# 2. 테스트를 실행하여 실패 지점 확인
# 3. 에러 메시지 분석
# 4. 문제를 해결하기 위해 소스 코드 편집
# 5. 수정 사항 확인을 위해 테스트 재실행
# 6. 결과 보고

Codex CLI 작동 방식

Codex CLI도 유사한 에이전트 루프를 따르지만, 설정 가능한 샌드박스 기능을 갖추고 있습니다:

# 전체 자동 모드로 Codex CLI 실행
codex --approval-mode full-auto "실패하는 테스트 수정해줘"

# 제안 모드로 실행 (각 작업 전 검토)
codex --approval-mode suggest "데이터베이스 레이어 리팩터링해줘"

승인 모드 비교

모드	Claude Code	Codex CLI
모든 항목 검토	기본값 (ask 모드)	--approval-mode suggest
자동 편집, 명령 검토	--allowedTools 설정	--approval-mode auto-edit
완전 자율	YOLO 모드 (shift+tab)	--approval-mode full-auto

두 도구 모두 에이전트의 자율성 정도를 제어할 수 있습니다. 민감한 코드베이스에서는 검토 모드로 시작하고, 신뢰가 쌓이면 자동 모드로 전환하세요.

MCP 지원 (Claude Code의 강점)

MCP (Model Context Protocol)는 중요한 차별점입니다. Claude Code는 MCP 서버를 지원하므로 코딩 세션 중에 데이터베이스, API, 디자인 도구 및 기타 외부 시스템에 연결할 수 있습니다.

# Claude Code에 PostgreSQL MCP 서버 추가
claude mcp add postgres -- npx -y @modelcontextprotocol/server-postgres \
  postgresql://localhost:5432/mydb

# 이제 Claude Code가 코딩 중에 데이터베이스를 쿼리할 수 있습니다.
> claude "사용자 검색 결과가 잘못 나오고 있어. DB 스키마를 확인하고 쿼리를 수정해줘."

# Claude Code의 단계:
# 1. MCP를 통해 데이터베이스 스키마 조회
# 2. 데이터를 확인하기 위해 샘플 쿼리 실행
# 3. 애플리케이션 코드의 버그 발견
# 4. 전체 DB 컨텍스트를 파악한 상태에서 수정

Codex CLI는 현재 MCP를 지원하지 않습니다. 외부 컨텍스트(데이터베이스, Figma, Sentry, Slack)가 필요한 작업의 경우 Claude Code가 확실한 우위에 있습니다.

샌드박싱 (Codex CLI의 강점)

Codex CLI는 기본적으로 네트워크 액세스가 차단된 샌드박스 환경에서 명령어를 실행합니다. 이는 익숙하지 않은 코드베이스에서 작업하거나 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 때 안전상의 이점을 제공합니다.

# Codex CLI 샌드박스 모드 (기본값)
codex "의존성을 설치하고 테스트 수트를 실행해줘"
# 명령어는 제한된 환경에서 실행됨
# 네트워크는 기본적으로 비활성화됨

# 네트워크 액세스를 허용하는 Codex CLI
codex --full-auto-with-network "스테이징 서버에 배포해줘"

Claude Code는 기본적으로 사용자의 전체 시스템 권한으로 명령어를 실행합니다. 이는 유연성이 높지만, 에이전트의 결정에 대한 더 많은 신뢰가 필요합니다. --allowedTools로 도구 접근을 제한할 수는 있지만, 내장된 샌드박스는 없습니다.

실제 성능 비교

작업: 스택 트레이스에서 버그 수정

Claude Code:

> claude "이 에러 수정해줘: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map') at UserList.tsx:45"

Claude Code는 일반적으로 파일을 읽고, null 참조를 식별한 다음, 가드 절이나 옵셔널 체이닝을 추가하고 2-3회 반복 내에 수정을 확인합니다. 평균 소요 시간: 30-60초.

Codex CLI:

> codex "TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'map') at UserList.tsx:45 수정해줘"

Codex CLI도 비슷한 패턴을 따릅니다. o3 모델을 사용할 경우, 변경 사항을 만들기 전에 근본 원인을 더 깊게 분석하려는 경향이 있습니다. 평균 소요 시간: 45-90초.

작업: 새로운 기능 구현

Claude Code:

> claude "설정 페이지에 다크 모드 토글을 추가하고, 설정을 localStorage에 저장하고, 모든 컴포넌트가 이를 반영하도록 업데이트해줘"

Claude Code는 여러 파일에 걸친 기능을 구현하는 데 탁월합니다. 토글 컴포넌트를 만들고, 저장 로직을 추가하고, 테마 컨텍스트를 업데이트하고, 영향을 받는 컴포넌트들을 단일 에이전트 세션에서 수정합니다. 평균 소요 시간: 2-5분.

Codex CLI:

> codex "설정에 다크 모드 토글 추가, localStorage 저장, 모든 컴포넌트 업데이트"

Codex CLI도 이를 잘 처리하지만, 여러 파일을 변경할 때는 때때로 더 구체적인 지침이 필요할 수 있습니다. 평균 소요 시간: 3-7분.

작업: 코드 리뷰 및 리팩터링

Claude Code:

> claude "src/api 디렉토리를 보안 문제, 성능 문제, 코드 품질 측면에서 리뷰해줘"

Claude Code의 사고 확장 모드는 코드 리뷰에 특히 효과적입니다. 각 파일을 체계적으로 읽고 문제를 식별하며, 동일한 세션에서 바로 수정까지 가능합니다.

Codex CLI:

> codex --model o3 "src/api의 보안 및 성능 문제를 리뷰해줘"

o3 모델을 탑재한 Codex CLI는 강력한 추론 능력을 바탕으로 코드 리뷰에서 좋은 성능을 보여줍니다.

비용 비교

비용은 사용 패턴과 모델 선택에 따라 달라집니다. 다음은 일반적인 일일 사용량에 대한 추정치입니다.

사용 수준	Claude Code (Sonnet 4)	Claude Code (Opus 4)	Codex CLI (o3-mini)	Codex CLI (GPT-5)
라이트 (1시간/일)	$3-8	$15-30	$2-5	$15-35
미디엄 (3시간/일)	$10-25	$40-100	$8-20	$40-100
헤비 (6시간 이상/일)	$25-60	$100-200	$15-40	$100-200

비용 최적화 팁:

• 일상적인 작업에는 Sonnet 4나 o3-mini를 사용하고, 복잡한 추론에만 Opus 4나 o3로 전환하세요.
• 두 도구 모두 프롬프트 캐싱을 지원하여 반복되는 컨텍스트에 대한 비용을 절감합니다.
• Claude Code의 /compact 명령은 대화 내용을 요약하여 토큰 사용량을 줄여줍니다.

최종 판결

다음과 같은 경우 Claude Code를 선택하세요:

• 최고의 코딩 품질을 원하는 경우 (Opus 4가 SWE-bench 1위)
• 데이터베이스, API, 디자인 도구와의 MCP 통합이 필요한 경우
• 대규모 사용자 커뮤니티가 있는 성숙하고 검증된 도구를 선호하는 경우
• 복잡한 추론을 위한 사고 확장 기능이 중요한 경우
• 이미 Anthropic 에코시스템을 사용 중인 경우

다음과 같은 경우 Codex CLI를 선택하세요:

• 오픈 소스를 가치 있게 여기고 에이전트를 커스터마이징하고 싶은 경우
• 보안을 위해 샌드박스 실행이 중요한 경우
• OpenAI 모델(GPT-5, o3)을 선호하는 경우
• 도구의 개발에 기여하고 싶은 경우
• 가장 비용 효율적인 옵션이 필요한 경우 (o3-mini는 매우 저렴함)

혹은 둘 다 사용하기

많은 개발자가 두 도구를 함께 사용합니다. 여러 파일에 걸친 복잡한 기능 구현이나 Opus 4의 품질이 중요한 디버깅에는 Claude Code를 사용하고, 샌드박스가 안심을 주는 간단한 수정이나 작업에는 Codex CLI를 사용합니다. 두 도구는 충돌 없이 공존할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

OpenAI 모델로 Claude Code를 쓰거나, Claude 모델로 Codex CLI를 쓸 수 있나요? 아니요. Claude Code는 Anthropic 모델에서만 작동하고, Codex CLI는 OpenAI 모델에서만 작동합니다. 모델 유연성이 중요하다면 두 모델을 모두 지원하는 Aider나 Cline을 고려해 보세요.

초보자에게는 어떤 것이 더 좋나요? 두 도구 모두 학습 곡선은 비슷합니다. Codex CLI의 제안(suggest) 모드(실행 전 계획된 작업을 보여줌)가 초보자에게 약간 더 친숙할 수 있습니다. Claude Code의 기본 ask 모드 역시 초보자에게 안전합니다.

이 도구들을 실행하려면 고사양 컴퓨터가 필요한가요? 아니요. 두 도구 모두 클라우드에서 API 호출을 통해 AI 모델을 실행합니다. 로컬 머신에는 Node.js와 터미널만 있으면 됩니다. 가벼운 노트북에서도 충분히 잘 작동합니다.

이 도구들이 Cursor를 대체할 수 있나요? 많은 개발자에게 그렇습니다. Claude Code와 Codex CLI 모두 Cursor의 에이전트 모드와 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 주요 차이점은 인터페이스(터미널 vs IDE)입니다. 시각적인 diff와 인라인 제안을 선호한다면 Cursor를 계속 사용하세요. 터미널을 선호한다면 이 도구들은 대등하거나 더 뛰어난 성능을 제공합니다.

마무리하며

Claude Code와 Codex CLI는 모두 훌륭한 터미널 코딩 에이전트입니다. Claude Code는 순수 성능과 MCP 통합에서 앞서 있으며, Codex CLI는 오픈 소스 유연성과 샌드박스 실행에서 앞서 있습니다. 여러분의 선택은 선호하는 모델 에코시스템과 워크플로우에서 MCP 지원 또는 샌드박스 기능 중 어느 것이 더 중요한지에 따라 달라질 것입니다.

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