Claude Code と Codex、どちらに何を投げるか

Claude Code と Codex の両方に金を払っていると、作業のたびにどちらを開くか迷います。どちらが優秀かで決めようとすると、まず決まりません。両社が出しているスコアは噛み合っておらず、それぞれ自分が勝つ盤面だけを見せているからです。

そこで、公式ドキュメントと第三者の計測を突き合わせて、作業の側から振り分ける基準を作りました。使う問いは三つです。どれだけ読ませる必要があるか、放っておける作業か、あとで人に読まれるコードか。

先に断っておくと、自分のリポジトリで測った値は入っていません。公表されている数字を並べ直したものです。

結論

作業◀ Claude Opus 5Codex GPT-5.6 ▶

どれだけ読ませるかで決まる

レガシーコードを読んで仕様を起こす

リポジトリ全体にまたがる改修

再現しないバグの原因を探す

あとで人に読まれる

コードレビュー、設計レビュー

設計や技術選定の相談

放っておける、量が要る

CI 連携、非対話の自動修正

数時間から数日走らせる自律タスク

新規実装、足場作り

フロントエンド、UI 実装

テストの量産

Claude Opus 5Codex GPT-5.6

左右の位置は寄り具合です。中央に近いものほど、もう一方でも困りません。

順位では決まらない理由

では、スコアの高いほうを選べばいいのではないか。公開されている数字を並べても、順位は付きません。空欄のほうが雄弁です。

ベンチマーク	Claude Opus 5	GPT-5.6 Sol	注記
SWE-bench Verified	97.0%(Vals AI)、96.0%(システムカード帰属)	非公表	OpenAI は 2026 年 2 月以降報告していない
SWE-bench Pro	79.2%	64.6%	OpenAI 公式の比較表。Claude 側が大きく上
Terminal-Bench 2.1	非公表	88.8%(ultra 91.9%)	Anthropic は Opus 5 の値を出していない

OpenAI は SWE-bench Verified を出さず、Anthropic は Opus 5 の Terminal-Bench を出しません。両社とも、自分が勝てる盤面だけを見せています。

数字の読み方にも注意がいります。SWE-bench Pro は汚染耐性版で Verified より低く出るので、79.2% と 97.0% を並べて比べてはいけません。同じ Opus 5 の Verified が 96.0% と 97.0% で食い違うのも、実行ハーネスが違うからです。Verified 系は各社で記憶の疑いが指摘されていて、上限の目安として割り引く見方が一般的です。

公開スコアで言えるのは、どちらかが全面的に上ということはない、までです。順位の代わりになるのは作業の側の性質で、制約の硬い順に三つあります。

コンテキストの上限

三つのうち、いちばん硬い制約です。ただし硬いのはモデルの仕様ではなく、既定値と課金の境目のほうでした。

Claude Opus 5
Sonnet 5

1,000K

Codex GPT-5.6 Sol
(既定)

272K

↓ ここから入力 2x、出力 1.5x

Codex Sol
(設定を上げた場合)

1,050K

Claude Haiku 4.5

200K

Sol の既定は 2026 年 7 月に 372K から 272K へ縮みました。272K を超えると、割増はその超過分ではなくリクエスト全体にかかります。

Codex の既定である Sol は、Codex の中では 272K で動きます。上限ではありません。config.toml の model_context_window と model_auto_compact_token_limit を書き換えれば 1,050K まで開きます。8 月 17 日に Codex の Tibo Sottiaux 本人が手順を公開していて、当初は API キーだけだったのが ChatGPT アカウントでも効くようになりました。

GPT-5.6 Sol 1M in Codex. This used to only work for API keys, but we just flipped the switch and works for usage through ChatGPT accounts now too.

The same warning applies, there is a reason the current context length is the default, we have tuned it to ~perfection. But you do… https://t.co/aYQfbY6e3L
— Tibo (@thsottiaux) 2026年8月17日

とはいえ、開けば済む話でもありません。OpenAI のモデルページに書かれているとおり、272K を越えた時点で入力が 2 倍、出力が 1.5 倍になり、それがリクエスト全体に適用されます。Sottiaux 自身も既定は性能とコストの両面で詰めたものだと書いていて、同僚の Noam Brown は既定を上げることを勧めないと返しています。リポジトリを丸ごと読ませる作業でこれをやると、精度の前に請求で殴られます。

Opus 5 は 1M を標準価格のまま使えます。レガシー読解や横断改修を Claude に寄せているのは、モデルの賢さではなく、既定のままで殴られないという一点です。逆に、対象が数ファイルに収まる作業なら 272K は何の制約にもなりません。

放っておける作業か

読ませる量が足りるとわかったら、次は走らせ方で分かれます。人が横についていない前提の作業は、止め方が用意されているほうへ寄せます。Codex CLI は read-only、workspace-write、danger-full-access の三段階を、macOS の Seatbelt と Linux の Landlock + seccomp でカーネルレベルに落としています。承認ポリシーも untrusted、on-request、never から選べます。CI で走らせるなら、この作りのほうが安心です。

量が要る作業も同じ側です。同一タスクで Claude Code の約 4 分の 1 のトークンという計測があり、Express.js のリファクタで約 15 ドル対約 155 ドルという実例が記録されています。ultra 設定は既定で 4 エージェントの並列実行になります。数時間から数日走らせるタスクや、テストの量産をここに置いているのはそのためです。

あとで人に読まれるコードか

速く安く終わることと、翌週の自分が読める diff であることは別です。三つめは、出てきたコードを人が読むかどうかで分かれます。CatDoes が 500 人規模で取った調査では、日常のコーディングでは 65% が Codex を選好する一方、ブラインドでコードを見比べた評価では Claude Code の出力が構造と慣用表現の点で 67% 対 25% で支持されました。

ただしこの調査は手法が公開されていないので、傾向として読むのが妥当です。前の二つが公式ドキュメントで確認できる制約なのに対して、この軸だけ根拠が一段弱いことは断っておきます。レビューと設計をここに置いたのは、この軸が効く場面が主にその二つだからでもあります。

定額と従量の境目

三つの軸で振り分けても、両方に金を払っていなければ実行できません。出力 100 万トークンあたりの単価はこうなっています。

ANTHROPIC

Haiku 4.5

Sonnet 5

$10

Opus 5

$25

OPENAI

GPT-5.6 Luna

$1.20

GPT-5.6 Terra

$12

GPT-5.6 Sol

$30

Sol(販促価格)

$20

入力は Opus 5 が $5、Sol が $5(販促 $4)。Sol の $20 は 2026 年 8 月 21 日から 3 か月の販促価格で、少なくとも 11 月 21 日までと明記されています。

対話で使う分は定額に寄せます。1 日 3 時間から 5 時間ほど触る使い方だと、サブスクのほうが API 従量より 2 倍から 2.5 倍安いという試算が複数あります。Claude Code Max 5x が 100 ドル、ChatGPT Pro が 100 ドルで Codex 5x なので、両方契約して 200 ドル。上の振り分けを実行するには両系統が要るため、ここは削れません。

CI やバッチのような非対話の処理は従量にします。Luna が 0.20 ドル / 1.20 ドル、Haiku 4.5 が 1 ドル / 5 ドルで、定型処理ならこの段で足ります。もう一つ、claude.ai の Settings から Usage を開いて使用クレジットの上限を入れておきます。高いモデルをエージェントに投げると、止まらないまま従量が伸びます。

参照

数字はすべて 2026 年 8 月 28 日時点の公表値です。価格とコンテキストは 7 月から 8 月にかけて複数回変わっていて、今後も動きます。

Introducing Claude Opus 5
GPT-5.6
GPT-5.6 Sol のモデルページ(272K 超の課金、価格、コンテキスト)
Codex documentation
Tibo Sottiaux の投稿(1M コンテキストの設定手順、2026-08-17)
openai/codex#32486(既定のままでも 272K を超えうるという報告)