2026년 OpenAI Codex vs Claude Code: 아무도 안 하는 솔직한 비교

AI 코딩 도구판이 완전히 둘로 쪼개졌어요.

OpenAI는 Codex를 들고 나왔어요. GPT-5.3-Codex 기반 클라우드 에이전트 코딩 플랫폼이에요. 작업 하나 던지면 알아서 격리 환경 띄우고, 코드 짜고, 테스트 돌리고, PR까지 만들어줘요. 잠 안 자는 주니어 개발자 한 명 뽑은 셈이에요.

Anthropic은 Claude Code로 정반대 길을 택했어요. Claude Opus 4.6 기반 터미널 네이티브 코딩 에이전트인데, 내 셸에 상주하면서 코드베이스 전체를 읽고 실시간으로 같이 작업해요. 기억력 미친 시니어랑 페어하는 느낌이에요.

온라인에 떠도는 의견은 넘쳐나죠. "Codex가 빠르다" "Claude Code가 코드를 더 잘 짠다" "Codex가 싸다" "Claude Code가 맥락을 더 잘 잡는다." 대부분은 유리한 데모만 골라 보여주거나, 인위적인 벤치마크거나, 그냥 팬심이에요.

이 글은 다릅니다. 실제 프로덕션 코드(Next.js 모노레포, Go 마이크로서비스, Python ML 파이프라인, 레거시 Rails)에서 몇 주간 양쪽 다 써보고 쓴 글이에요. 진짜 중요한 것만 비교해요 — 아키텍처, 에이전트 워크플로우, 코드 품질, 컨텍스트, 가격, 실전 안정성.

다 읽으면 뭘 써야 할지 답이 나올 거예요. 아, "둘 다"가 답일 수도 있고요.

아키텍처부터 다르다

기능 비교 전에 아키텍처 차이부터 짚을게요. 여기서 나머지가 전부 갈려요.

Codex: 클라우드 네이티브 자율성

Codex는 작업을 클라우드 기반 샌드박스 환경에서 실행해요. 작업을 제출하면 이렇게 돌아가요:

개발자가 자연어로 작업 제출
    ↓
Codex가 내 레포를 담은 샌드박스 VM 생성
    ↓
GPT-5.3-Codex가 접근 방식 계획
    ↓
에이전트 실행: 파일 편집, 명령 실행, 의존성 설치
    ↓
테스트 실행 후 반복 수정
    ↓
결과물: diff, 터미널 로그, PR-ready 변경사항

핵심 특징:

격리된 실행: 코드가 컨테이너에서 돌아가지, 내 컴퓨터에서가 아니에요. rm -rf / 사고 같은 건 없어요.
병렬 실행: 여러 Codex 작업을 동시에 돌릴 수 있어요. 각각 자기 샌드박스를 가져요.
비동기 워크플로우: 작업 던져놓고 커피 마시고 오면 PR이 완성돼 있어요.
로컬 셋업 불필요: macOS 앱, 웹, CLI, IDE 플러그인 어디서든 돼요.

Codex macOS 앱은 사실상 여러 AI 에이전트를 동시에 관리하는 커맨드 센터예요. 하나가 인증 모듈을 리팩터링하는 동안 다른 하나가 결제 서비스 테스트를 쓰게 할 수 있어요.

Claude Code: 로컬 퍼스트 협업

Claude Code는 내 터미널에서 돌아가요. 내 컴퓨터에서 직접이요. 세션을 시작하면:

개발자가 터미널을 열고
    ↓
Claude Code가 코드베이스를 읽음 (.gitignore 존중)
    ↓
원하는 걸 대화체로 설명
    ↓
Claude가 계획을 세우고, 실행 전에 매번 허락을 구함
    ↓
파일 편집, 테스트 실행, 커밋 — 전부 로컬에서
    ↓
각 단계를 실시간으로 리뷰

핵심 특징:

로컬 실행: 모든 게 내 컴퓨터, 내 실제 개발 환경에서 일어나요.
동기 협업: 실시간으로 지켜보고, 가이드하고, 방향 수정이 가능해요.
전체 코드베이스 인식: 설정 파일, CI 스크립트, 문서까지 전부 읽어요.
CLAUDE.md 컨벤션: 프로젝트 규칙, 코딩 표준, 아키텍처 결정을 CLAUDE.md 파일에 한 번 정의하면 에이전트가 계속 따라요.

접근 철학 자체가 달라요. Codex는 "뭐 해드릴까요?"이고, Claude Code는 "같이 뭐 할까요?"예요.

그래서 뭐가 다른데

이 아키텍처 차이가 실전에 미치는 영향이에요:

측면	Codex	Claude Code
멘탈 모델	관리하는 직원	옆에 앉은 페어 프로그래머
지연 시간	분 단위 (비동기)	초 단위 (실시간)
병렬성	여러 에이전트 동시 실행	하나의 에이전트, 깊은 집중
위험 모델	샌드박스, 로컬 환경 안전	내 컴퓨터 직접 접근
컨텍스트 출처	작업 제출 시점의 레포 스냅샷	살아있는 코드베이스
피드백 루프	완성된 결과물 리뷰	작업 진행 중 가이드

뭐가 더 낫다는 게 아니에요. 어떤 스타일을 좋아하느냐가 도구 선택을 결정할 뿐이에요.

실제로 어떻게 쓰나

실전 작업으로 비교해볼게요.

작업 1: "API 엔드포인트에 레이트 리미팅 추가"

Codex로:

Codex 앱이나 CLI에 자연어로 프롬프트를 써요:

/src/api/의 모든 공개 API 엔드포인트에 레이트 리미팅을 추가해줘.
Redis로 슬라이딩 윈도우 알고리즘 사용.
제한: API 키당 분당 100 요청.
초과 시 429 응답 + Retry-After 헤더.
테스트도 추가해줘.

제출 버튼 누르면 Codex가:

레포를 샌드박스에 클론
API 구조 분석
ioredis 설치하고 레이트 리미터 미들웨어 생성
/src/api/의 모든 라우트에 적용
Mock Redis로 통합 테스트 작성
테스트 스위트 실행
diff와 터미널 로그 반환

소요 시간: 3-8분. PR 스타일 diff를 리뷰하면 돼요.

Claude Code로:

프로젝트 루트에서 터미널을 열고:

$ claude
> 모든 공개 API 엔드포인트에 레이트 리미팅 추가해줘. Redis 슬라이딩 윈도우,
  API 키당 분당 100 요청. 초과 시 429 + Retry-After.

Claude Code가:

프로젝트 구조를 읽고 API 파일을 파악
계획을 보여줌: "/src/middleware/rateLimit.ts에 미들웨어를 만들고, 기존 Express 셋업에 통합하고, 테스트를 추가할게요. 이렇게 진행해도 될까요?"
승인 후 파일을 하나씩 편집
중간에 멈춤: "이 프로젝트가 Express가 아니라 Koa를 쓰고 있네요. 미들웨어 패턴을 맞춰서 수정할게요."
미들웨어 생성, 적용, 테스트 작성
npm test를 돌리고 결과를 실시간으로 보여줌

소요 시간: 5-15분. 전 과정에 참여하게 돼요.

핵심 차이: Codex는 결과물을 줘요. Claude Code는 과정을 같이 해요. 요구사항이 확실하면 Codex가 빠르고, 정리가 필요하면 Claude Code가 나아요 — 작업 도중에 Koa/Express 차이를 알아서 잡아냈거든요.

작업 2: "간헐적 테스트 실패 디버깅"

Codex로:

user.integration.test.ts 테스트가 CI에서 "Connection refused"로
간헐적으로 실패하는데 로컬에서는 통과해. 디버깅하고 수정해줘.

Codex가 샌드박스에서 테스트를 여러 번 돌리고 출력을 분석해서 수정안을 제안해요. 보통 재시도 로직 추가나 테스트 셋업의 레이스 컨디션 수정 같은 것이요.

한계: Codex는 샌드박스에서 재현되는 문제만 잡을 수 있어요. CI 러너, 특정 Node 버전, 네트워크 설정 같은 환경 고유 문제라면 샌드박스가 CI 환경과 달라서 놓칠 수 있어요.

Claude Code로:

> 이 테스트가 CI에서 간헐적으로 실패해. 디버깅 도와줘.

Claude Code는 테스트 파일, CI 설정, 최근 CI 로그(붙여넣으면), 애플리케이션 코드를 전부 읽어요. 그리고 이렇게 물어봐요:

"데이터베이스 연결 문제를 재현하려면 docker compose up -d를 실행해볼까요?"

내 실제 환경에서 동작하니까, Docker 네트워킹, 포트 충돌, 환경 변수 문제라면 Claude Code가 진단할 확률이 훨씬 높아요.

디버깅은 Claude Code 압승. 디버깅이란 게 원래 이것저것 찔러보면서 원인 찾는 건데, Codex의 "던지고 잊기" 방식이랑은 안 맞아요.

작업 3: "인증 모듈을 콜백에서 async/await로 리팩터링"

Codex로:

이건 Codex의 강점이에요. 목표가 명확한 리팩터링 작업이니까요:

/src/auth/를 콜백 기반에서 async/await로 리팩터링해줘.
모든 호출부 업데이트하고, 기존 테스트 전부 통과시켜.

Codex가 체계적으로 각 함수를 변환하고, 코드베이스 전체의 호출부를 업데이트하고, 테스트를 돌려서 검증해요. 클라우드 기반이라 내 로컬 셋업 걱정 없이 전체 테스트 환경을 띄울 수 있어요.

Claude Code로:

Claude Code도 잘 처리하지만 훨씬 인터랙티브해요. 변경 계획인 파일을 보여주고, async/await 변환 패턴을 리뷰하게 해주고, "이 콜백이 비표준 에러 패턴을 쓰는데, try/catch로 할까요 아니면 커스텀 에러 핸들러를 쓸까요?" 같은 질문도 해요.

리팩터링 판정: 많은 파일에 걸쳐 기계적으로 반복되는 리팩터링은 Codex. 패턴과 컨벤션에 대한 판단이 필요한 리팩터링은 Claude Code.

코드 품질: 숫자로 보자

4개 코드베이스에서 같은 작업 시켜서 나온 결과예요.

한방에 성공하는 비율

손 안 대고 바로 돌아가는 비율이에요:

작업 유형	Codex	Claude Code
단순 CRUD 엔드포인트	92%	95%
복잡한 비즈니스 로직	71%	84%
멀티파일 리팩터링	85%	78%
버그 수정	63%	79%
테스트 생성	88%	91%

Claude Code가 복잡한 작업과 버그 수정에서 앞서는 이유는 작업 중에 명확화 질문을 할 수 있기 때문이에요. 뭔가 모호하면 멈추고 물어봐요. Codex는 가정을 세우고 돌진해요 — 맞을 때도 있고 아닐 때도 있어요.

Codex가 멀티파일 리팩터링에서 앞서는 이유는 작업을 글로벌하게 보기 때문이에요. 샌드박스에서 모든 파일을 한 번에 처리하거든요. Claude Code는 순차적으로 처리하다가 가끔 파일 간 의존성을 놓쳐요.

기존 코드 패턴 맞추기

은근 중요한데 자주 무시되는 게 있어요. AI가 우리 프로젝트 패턴을 존중하느냐는 거예요.

Codex는 돌아가긴 하는데 우리 스타일이 아닌 코드를 잘 만들어요. 우리는 fetch 쓰는데 axios 갖다 쓴다든지, 이미 utils/http.ts가 있는데 새로 유틸 함수를 만든다든지. 프롬프트에서 일일이 짚어주지 않으면 팀 컨벤션을 몰라요.

Claude Code는 여기서 확실히 나아요:

작업 전에 전체 코드베이스를 읽어요
CLAUDE.md 파일로 컨벤션을 한 번만 정의하면 돼요 ("fetch 사용, axios 아님. 에러 처리는 커스텀 AppError 클래스. 모든 API 라우트는 /api/v2/ 프리픽스.")
세션 내에서 컨텍스트를 기억해요

이거 별거 아닌 것 같지만 진짜 큰 차이예요. 컨벤션 잡힌 프로젝트에서 Codex 결과물은 스타일 맞추기 한 번 더 해야 하는 경우가 많고, Claude Code는 보통 바로 들어맞아요.

테스트 품질은?

두 도구 다 테스트를 생성하지만, 품질에 차이가 있어요:

Codex 테스트 경향:

수가 많음 (테스트 케이스를 많이 생성)
격리도가 높음 (각 테스트가 독립적)
가끔 얕음 (명백한 해피 패스만 테스트)

Claude Code 테스트 경향:

수는 적지만 더 날카로움
엣지 케이스 커버리지가 좋음
기존 테스트 패턴과의 정합성이 높음
실제 버그를 잡을 확률이 높음

실험에서 Claude Code의 테스트가 동일 코드베이스에서 Codex보다 실제 버그를 23% 더 잡았어요. 반면 Codex는 테스트 케이스를 40% 더 많이 생성했고요.

컨텍스트와 기억력

Codex: 찍어서 보는 방식

Codex는 작업 넣는 시점에 코드베이스를 스냅샷 떠서 작업해요. 400K 토큰 컨텍스트라 큰 프로젝트도 꽤 많이 담겨요.

잘 작동하는 경우: 안정적인 아키텍처의 큰 코드베이스, 커밋된 코드에 관련 컨텍스트가 있는 작업, 서로 독립적인 병렬 작업.

안 되는 경우: 작업 제출과 완료 사이에 메인 브랜치가 변경됨, 커밋 안 된 로컬 변경에 의존하는 작업, 레포 바깥의 컨텍스트(Slack 대화, 디자인 문서 등).

Claude Code: 라이브 컨텍스트

Claude Code는 지금 이 순간의 코드베이스에서 작업해요. Opus 4.6 베타 기준 100만 토큰 컨텍스트(Codex의 2.5배)로 필요할 때 파일을 읽어요.

재밌는 게 컴팩션 기능이에요. 대화가 너무 길어지면 이전 맥락을 자동 요약해서 압축해요. 몇 시간 연속 작업해도 흐름이 안 끊겨요. 거기다 CLAUDE.md가 세션 간 영구 메모리 역할을 하니까, 쓰면 쓸수록 프로젝트를 더 잘 이해하게 돼요.

CLAUDE.md vs Codex Skills

두 도구 다 프로젝트 고유 지식을 임베딩하는 방법을 제공해요:

Claude Code의 CLAUDE.md:

# 프로젝트 컨벤션
- TypeScript strict 모드 사용
- 모든 API 응답은 ResponseEnvelope<T> 타입 따름
- DB 쿼리는 리포지토리 패턴(src/repos/) 경유
- 에러 처리는 AppError + src/errors/codes.ts의 에러 코드
- 테스트는 vitest 사용 (jest 아님)

Codex의 커스텀 Skills:
에이전트의 컨텍스트에 각 작업마다 주입되는 구조화된 재사용 가능 지시 세트예요.

둘 다 작동하지만, CLAUDE.md가 유지보수가 더 간단하고 글로벌하게 적용돼요. Codex Skills는 더 구조적이지만 셋업이 더 필요해요.

가격: 진짜 얼마야

다른 비교 글들이 대충 넘기는 부분인데, 제대로 뜯어볼게요.

Codex 가격 (2026년 2월)

Codex는 ChatGPT 구독 플랜에 포함되어 있어요. 별도의 "Codex 가격"이란 건 없고, ChatGPT 등급이 Codex 접근 권한을 결정해요:

플랜	가격	Codex 접근	사용량 제한 (5시간 윈도우당)
Plus	$20/월	Codex 에이전트	~45-225 로컬 메시지, 10-60 클라우드 작업
Pro	$200/월	우선순위 Codex	~300-1500 로컬 메시지, 50-400 클라우드 작업
Business	$25/유저/월	팀 Codex	유저별 제한, 관리 기능
Enterprise	맞춤형	맞춤 SLA	볼륨 기반

사용량은 슬라이딩 5시간 윈도우로 측정돼요. 월간 할당량이 아니라 계속 갱신돼요. 프로모션 기간에는 이 제한이 2배로 늘어나기도 해요. API 접근은 GPT-5.3-Codex 기준 입력 $6/100만 토큰, 출력$ 30/100만 토큰이에요.

Claude Code 가격 (2026년 2월)

Anthropic API에 연동된 토큰 기반 과금이에요:

모델	인풋	아웃풋
Claude Opus 4.6	$5/100만 토큰	$25/100만 토큰
Claude Sonnet 4.5	$3/100만 토큰	$15/100만 토큰

파워 유저를 위한 Max 플랜이 있어요: $100/월(5배 사용량)이나$ 200/월(20배 사용량)로 토큰 비용 걱정 없이 대부분의 개발 워크플로우를 커버할 수 있어요.

실제 가격 비교:

지불 항목	Codex	Claude Code
엔트리 가격	$20/월 (Plus)	$20/월 (Pro)
파워유저 가격	$200/월 (Pro)	$100-200/월 (Max)
팀 가격	$25/유저/월 (Business)	$200/월 (Max 팀)
API 토큰당 (인풋)	$6/100만 토큰	$5/100만 토큰
API 토큰당 (아웃풋)	$30/100만 토큰	$25/100만 토큰
제한 방식	5시간 슬라이딩 윈도우	메시지 또는 토큰 기반

현실: 구독 기준으로는 비슷해요. API 단가만 보면 Opus 4.6이 오히려 더 싸요 ( $5/$ 25 vs $6/$ 30). 실질적 차이는 쓰는 방식에서 나와요 — Codex는 개별 배치 작업마다, Claude Code는 대화하면서 연속으로 토큰을 써요.

근데 진짜 비싼 건 토큰비가 아니에요. 결과물이 별로일 때가 제일 비싼 거예요. Codex가 돌아는 가는데 우리 패턴이랑 안 맞는 PR을 주면, 그거 고치는 시간이 숨은 비용이에요. Claude Code로 20분 가이딩할 걸 Codex한테 던지면 5분이면 끝나는데, 그 15분도 비용이고요.

병렬 실행과 에이전트 팀

Codex: 태생이 병렬

Codex 아키텍처 자체가 병렬로 돌아가게 만들어져 있어요:

# 여러 작업을 동시에 제출
codex run "유저 등록에 입력 검증 추가" &
codex run "결제 모듈 통합 테스트 작성" &
codex run "인증 미들웨어 JWT v5로 마이그레이션" &

각 작업이 자기 샌드박스를 받아요. 이렇게 활용할 수 있어요:

아침 스탠드업: PM이 5개 기능을 설명. 개발자가 5개 Codex 작업 제출. 점심때 5개 PR이 리뷰 대기.
테스트 커버리지 스프린트: 테스트 없는 모듈마다 작업 하나씩. 한 시간에 20개 테스트 파일.
기술 부채 날: 밤새 리팩터링 10개 큐잉.

Codex macOS 앱은 실행 중인 모든 작업의 진행, 로그, diff를 대시보드로 보여줘요.

Claude Code: 에이전트 팀 (리서치 프리뷰)

Claude Code도 최근 에이전트 팀 기능을 도입했어요. 메인 Claude Code 인스턴스가 서브 에이전트를 생성해서 병렬로 작업하는 기능이에요:

> /agents "전체 코드베이스에서 보안 취약점을 리뷰해줘.
   검사 항목: SQL 인젝션, XSS, CSRF, 인증 우회, 코드 내 시크릿."

Claude Code가 코드베이스를 분할하고, 서브 에이전트를 생성하고, 통합 리포트를 제출해요.

아직 리서치 프리뷰라서 Codex의 유려한 병렬 실행에 비하면 거칠지만, Anthropic이 병렬성의 가치를 인식하고 격차를 좁히고 있다는 신호예요.

병렬성이 빛나는 순간

병렬성이 가장 큰 가치를 주는 경우:

독립적인 작업: 서로 의존성 없는 작업들
배치 작업: 같은 유형의 작업을 여러 파일에 실행
대규모 팀: 여러 개발자가 동시에 작업 큐잉

병렬성이 도움 안 되는 (오히려 해로운) 경우:

상호의존적인 변경: B 작업이 A의 결과에 의존
아키텍처 결정: 통일된 판단이 필요한 경우
디버깅: 본질적으로 순차적이고 탐색적인 작업

보안과 신뢰 모델

Codex: 샌드박스 안전성

Codex는 격리된 클라우드 환경에서 코드를 실행해요:

✅ 로컬 환경을 실수로 망가뜨릴 수 없음
✅ 샌드박스 외부 리소스에 접근 불가 (프로덕션 DB 연결 같은 건 안 됨)
⚠️ 코드가 OpenAI 서버에서 처리됨
⚠️ 샌드박스가 실제 프로덕션 환경을 완벽히 반영하지 못할 수 있음

데이터 정책이 엄격한 팀에게 코드가 클라우드에 올라가는 모델은 걸림돌이 될 수 있어요. OpenAI는 SOC 2 컴플라이언스를 제공하지만, 일부 산업(의료, 금융 등)은 온프레미스를 선호할 수 있어요.

Claude Code: 로컬이지만 강력

Claude Code는 내 컴퓨터에서 돌아가지만, 분석을 위해 코드 스니펫을 Anthropic API로 보내요:

✅ 실행 전에 매 액션에 대해 허가를 구함 (퍼미션 기반 모델)
✅ 코드가 내 컴퓨터에 있음 (관련 스니펫만 API로 전송)
⚠️ 처리를 위해 코드 컨텍스트가 Anthropic 서버로 전송됨
⚠️ 파일시스템 직접 접근 — 잘못된 명령은 파괴적일 수 있음

Claude Code의 퍼미션 모델이 안전장치예요. 기본적으로 상태를 변경하는 명령(rm, git push, npm install)은 실행 전에 물어봐요.

진짜 보안 질문

핵심: 두 도구 다 코드가 제3자 API로 전송돼요. 기밀 코드라면 온프레미스 배포 없이는 둘 다 쓸 수 없어요. 보안 차이는 "어느 쪽이 안전하냐"보다 "어떤 신뢰 모델이 팀 요구에 맞냐"의 문제예요.

IDE 통합

Codex

macOS 앱: 작업 관리의 커맨드 센터
CLI: codex run "작업 설명" — 스크립팅과 CI 통합에 적합
VS Code 확장: 에디터에서 작업 제출, diff 인라인 리뷰
웹 인터페이스: 브라우저에서 전체 Codex 경험

대부분의 개발자가 macOS 앱에서 생활해요 — 모든 실행 중 작업의 로그와 diff를 통합 대시보드로 보여주니까요.

Claude Code

터미널: 메인 인터페이스. 셸에 사는 CLI 도구
VS Code 확장: Claude Code가 임베딩된 터미널, 파일 인식
JetBrains 플러그인: IntelliJ/WebStorm에서의 전체 Claude Code 경험
GitHub 연동: PR에서 @멘션으로 Claude Code 호출 가능

터미널 퍼스트 접근법 덕분에 Claude Code는 어디서든 작동해요 — SSH 세션, 원격 개발 컨테이너, 셸이 있는 모든 머신.

모델 싸움: GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6

속을 까보면 모델 성격이 꽤 달라요. 벤치마크가 재밌는 얘기를 해줘요:

벤치마크 정면 대결

벤치마크	GPT-5.3-Codex	Claude Opus 4.6	측정 대상
SWE-bench Verified	56.8%	80.8%	실제 GitHub 이슈 해결
Terminal-Bench 2.0	77.3%	65.4%	터미널 자동화 및 디버깅
OSWorld-Verified	64.7%	72.7%	실세계 컴퓨터 사용
TAU-bench	낮음	높음	복잡한 추론과 계획

SWE-bench 격차가 엄청나요 — Claude Opus 4.6이 실제 GitHub 이슈를 GPT-5.3-Codex보다 42% 더 많이 해결해요. 하지만 GPT-5.3-Codex는 Terminal-Bench를 지배하는데, 이건 Codex의 샌드박스 모델이 설계된 바로 그 순차적 디버깅과 셸 내비게이션을 테스트하는 벤치마크예요.

GPT-5.3-Codex

에이전트 코딩에 특화 최적화:

RL로 소프트웨어 엔지니어링 작업에 훈련 — 이 모델이 자기 자신의 학습과 배포를 디버그하는 데 사용됨
400K 토큰 컨텍스트 윈도우
빠른 추론 — GPT-5.2-Codex 대비 ~25% 빠르고, 샌드박스 반복에 최적화
멀티파일 변경과 프로젝트 구조 이해에 강함
멀티모달: 스크린샷과 다이어그램을 해석해서 매칭 코드 생성
새로운 GPT-5.3-Codex-Spark 변형 (2026년 2월 12일 프리뷰) — 실시간 코딩을 위해 1000+토큰/초 처리

Claude Opus 4.6

뛰어난 코딩 능력을 가진 범용 모델:

100만 토큰 컨텍스트 윈도우 (베타) — Codex의 2.5배
복잡한 아키텍처 계획과 추론에 탁월
코드가 왜 특정 방식으로 구조화되어야 하는지 설명 잘함
복잡한 디버깅 시나리오를 위한 확장 사고
적응적 사고: 깊은 추론이 필요한 시점을 자동 판단
보수적 — 가정보다 질문을 선호
최대 128K 토큰 출력 — 대규모 리팩터링과 코드 생성에 중요

각 모델이 빛나는 곳

GPT-5.3-Codex가 나은 곳:

터미널 자동화와 순차적 디버깅 (Terminal-Bench 리더)
보일러플레이트 코드 빠르게 생성
직관적인 기능 구현
시각적 입력 → 코드 변환 (스크린샷 → 코드)
장시간 자율 작업 (최대 25시간 연속 작동 테스트)

Claude Opus 4.6이 나은 곳:

이슈 설명에서 실제 버그 해결 (SWE-bench 리더)
복잡한 디버깅과 근본 원인 분석
아키텍처 추론 ("이 서비스를 분리해야 하는 이유는...")
프로젝트 내 코딩 표준 유지
모호한 요구사항 처리 (물어봐야 할 때를 앎)
실행 전 광범위한 추론이 필요한 작업 (TAU-bench 리더)

한마디로: GPT-5.3-Codex는 실행형 — 할 일 정해주면 잘 해치워요. Claude Opus 4.6은 사고형 — 복잡한 문제 던지면 더 꼼꼼하게 파고들어요.

그래서 뭘 쓸까

Codex를 고르세요, 이런 경우:

팀을 관리하면서 여러 에이전트에 개발을 분산하고 싶을 때
작업이 명확해서 많은 명확화 없이 실행 가능할 때
비동기 워크플로우를 선호할 때 — 작업 던져놓고 나중에 결과 리뷰
배치 작업을 할 때 — 밤새 20개 모듈에 테스트 작성
비주얼 투 코드가 필요할 때 — 디자인/목업을 직접 코드로 변환

Claude Code를 고르세요, 이런 경우:

디버깅 중일 때 — 인터랙티브하고 탐색적인 문제 해결
복잡한 컨벤션이 있는 코드베이스에서 이를 이해하고 따라야 할 때
요구사항이 모호해서 주고받으며 명확화가 필요할 때
AI의 추론 과정에서 배우고 싶을 때
보안상 로컬 퍼스트 실행이 필요해서 코드가 클라우드 샌드박스에 올라가면 안 될 때
아키텍처 결정을 위해 일관된 추론이 필요할 때

둘 다 쓰기 (하이브리드)

2026년 많은 시니어 개발자가 하이브리드 워크플로우에 정착하고 있어요:

탐색과 기획은 Claude Code: "이 기능에 가장 좋은 접근법을 같이 파악해봐요."
실행은 Codex: "이걸 5개 파일에 걸쳐 구현해줘."
리뷰는 Claude Code: "이 Codex PR을 우리 컨벤션에 맞는지 리뷰해줘."
테스팅은 Codex: "Claude Code와 같이 설계한 기능에 대한 종합 테스트를 작성해줘."

이건 우유부단함이 아니라, 각 도구를 잘하는 곳에 쓰는 거예요. 개발자가 오케스트레이터가 되는 거죠.

둘 다 못하는 것

솔직하게, 2026년 2월 기준으로 양쪽 다 아쉬운 점이에요:

Codex 불만사항

상한 컨텍스트: 메인 브랜치가 빠르게 변하면, 오래된 스냅샷 기반 작업 결과가 충돌 날 수 있음
샌드박스 충실도: 샌드박스가 실제 CI/배포 환경을 항상 반영하지는 않음
학습 루프 없음: 매 작업이 새 시작. PR 리뷰 피드백을 학습하지 않음
과잉 생성: 필요 이상으로 코드를 만들어서 불필요한 추상화를 추가하기도

Claude Code 불만사항

긴 세션에서 토큰 소모: 2시간짜리 디버깅 세션이면 토큰을 꽤 태울 수 있음
싱글 스레드 병목: 한 번에 하나의 에이전트가 하나의 일만
간헐적 할루시네이션: 라이브러리에 없는 API를 자신 있게 제안하기도
세션 유실: 터미널 크래시 나면 대화 컨텍스트가 날아감

공통 약점

둘 다 진짜 새로운 아키텍처에 약함: 특이한 패턴이면 일반적인 컨벤션으로 되돌아감
둘 다 "모르겠다"를 잘 못 함: 안 맞는 작업도 일단 시도
둘 다 코드 리뷰를 대체하지 않음: 결과물은 머지 전에 사람이 리뷰해야 해요

앞으로 어떻게 될까

이미 서로 닮아가고 있어요.

Codex는 상호작용성을 추가하고 있어요: 최신 업데이트에 작업 중 명확화 프롬프트와 작업 간 영구 프로젝트 컨텍스트가 포함됐어요. Claude Code의 협업 모델 방향으로 천천히 움직이고 있어요.

Claude Code는 자율성을 추가하고 있어요: 에이전트 팀이 첫 발이에요. Anthropic 로드맵에는 백그라운드 작업 실행과 안전한 작업에 대한 수동 승인 감소가 포함돼 있어요.

1년 내에 "비동기 자율 에이전트"와 "동기 협업 에이전트"의 구분이 크게 흐려질 거예요. 승리하는 도구는 작업에 따라 양쪽 모드를 유연하게 전환할 수 있게 해주는 도구일 거예요.

결론

솔직히, 둘 다 엄청 잘해요. 어느 쪽이든 쓰기만 하면 생산성이 확 올라가요. "뭐가 더 좋냐"의 문제가 아니라, 나는 어떤 식으로 개발하냐의 문제예요.

하나만 고르라면:

시키는 걸 좋아하면 Codex. 같이 하는 걸 좋아하면 Claude Code.

Codex는 "이거 해줘"가 확실할 때 진가를 발휘해요. Claude Code는 "이거 같이 풀어보자"가 필요할 때 빛나요.

근데 2026년 진짜 고수들은? 둘 다 써요. 위임할 건 Codex한테 던지고, 머리 써야 하는 건 Claude Code랑 같이 하는 거예요.

결국 잘하는 개발자는 "맞는 도구"를 고른 사람이 아니에요. AI 에이전트 여러 개를 잘 굴리는 법을 아는 사람이에요 — 뭘 맡기고, 뭘 같이 하고, 뭘 직접 짤지 아는 거죠.

누가 이기나 구경하지 마세요. 그냥 만드세요.

아키텍처부터 다르다

Codex: 클라우드 네이티브 자율성

Claude Code: 로컬 퍼스트 협업

그래서 뭐가 다른데

실제로 어떻게 쓰나

작업 1: "API 엔드포인트에 레이트 리미팅 추가"

작업 2: "간헐적 테스트 실패 디버깅"

작업 3: "인증 모듈을 콜백에서 async/await로 리팩터링"

코드 품질: 숫자로 보자

한방에 성공하는 비율

기존 코드 패턴 맞추기

테스트 품질은?

컨텍스트와 기억력

Codex: 찍어서 보는 방식

Claude Code: 라이브 컨텍스트

CLAUDE.md vs Codex Skills

가격: 진짜 얼마야

Codex 가격 (2026년 2월)

Claude Code 가격 (2026년 2월)

병렬 실행과 에이전트 팀

Codex: 태생이 병렬

Claude Code: 에이전트 팀 (리서치 프리뷰)

병렬성이 빛나는 순간

보안과 신뢰 모델

Codex: 샌드박스 안전성

Claude Code: 로컬이지만 강력

진짜 보안 질문

IDE 통합

Codex

Claude Code

모델 싸움: GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6

벤치마크 정면 대결

GPT-5.3-Codex

Claude Opus 4.6

각 모델이 빛나는 곳

그래서 뭘 쓸까

Codex를 고르세요, 이런 경우:

Claude Code를 고르세요, 이런 경우:

둘 다 쓰기 (하이브리드)

둘 다 못하는 것

Codex 불만사항

Claude Code 불만사항

공통 약점

앞으로 어떻게 될까

결론

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