클로드 코드(Claude Code) vs Codex, 같은 버그 수정을 맡겨 보니

같은 장바구니 버그를 Claude Code(Opus 5.5)와 Codex(GPT-6.1 Sol)에 3번씩 맡긴 결과, 두 도구 모두 3번 다 테스트를 통과시켰습니다. 걸린 시간 중앙값은 26.9초와 25.5초로 비슷했지만, 토큰 사용량은 크게 벌어졌어요. 클로드 코드 vs 코덱스를 짧게 정리하면, 이 작업에서는 성공 횟수와 걸린 시간은 비슷했고 토큰 사용량은 Codex 쪽이 적었습니다. 'Claude Code vs Codex'를 검색해 둘 중 하나를 고르려는 1인 개발자라면, 아래 숫자를 기준 삼아 자기 작업에서 다시 재 볼 수 있습니다.

클로드 코드 코덱스 비교, Codex vs Claude Code 결과

클로드 코드 코덱스 비교 결과를 한 줄로 정리하면, 이 버그 수정 하나에서는 두 도구 모두 3번 다 성공했고 걸린 시간은 비슷했으며 토큰 사용량은 Codex 쪽이 적었습니다. 측정은 한 가지 작업을 조건마다 3번씩 실행한 것이므로 다른 작업에서도 같은 차이가 난다고 볼 수는 없습니다. 이 측정만으로는 토큰 차이가 왜 생겼는지도 가를 수 없으니, 자기 저장소의 작업으로 같은 방식으로 다시 재 보는 편이 좋습니다.

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결과부터 보면 어떤가요?

과제는 장바구니 금액 계산 파일(src/cart.js)을 고쳐 테스트 6개를 모두 통과시키는 것이었습니다. 3회 측정의 중앙값을 그대로 옮기면 다음과 같습니다.

측정 기록에 따르면 Codex는 Claude Code에 비해 걸린 시간이 0.9배였습니다. 이 정도 작은 작업에서는 기다리는 시간으로 두 도구를 가르기 어렵다는 뜻이죠.

도식출처: 코딩 작업 실측

그런데 출력 토큰은 이야기가 다릅니다. Codex는 Claude Code에 비해 출력 토큰이 0.2배였고, 추론 토큰은 Claude Code가 172, Codex가 0이었습니다. 두 조건 모두 기본 추론 강도로 실행한 값입니다.

도식출처: 코딩 작업 실측

회차마다 결과가 흔들렸나요?

중앙값만 보면 놓치는 부분이 있어서 회차별 값도 함께 확인해 보면 좋습니다.

걸린 시간은 Claude Code가 25.131.6초, Codex가 22.931.5초로 범위가 겹칩니다. 그래서 3회만으로는 어느 쪽이 더 빠르다고 말하기 어려워요. 반면 출력 토큰은 세 번 모두 비슷한 폭으로 갈렸습니다.

Claude Code는 회차마다 권한 거부가 1번씩 기록됐습니다. 이 측정에서는 명령을 node --test만 허용했는데, 어떤 호출이 거부됐는지는 기록에 없어 이 측정만으로는 알 수 없습니다.

입력 토큰 차이는 무엇 때문일까요?

입력 토큰 중앙값은 Claude Code 162,695, Codex 59,399로 Codex가 0.4배였습니다. 두 값 모두 대부분이 캐시 읽기(152,203과 52,352)였죠. 다만 집계 방식이 조금 다릅니다. Claude Code는 새 입력·캐시 쓰기·캐시 읽기를 더한 값이고, Codex는 캐시 읽기를 포함한 input_tokens 값입니다.

도구 호출 수도 5와 4로 달랐지만, 이 측정만으로는 입력 토큰 차이의 원인을 가를 수 없습니다. 궁금하다면 직접 실행해 Claude Code 결과 JSON의 usage와 Codex turn.completed 이벤트의 usage를 항목별로 나눠 비교해 보세요.

도식출처: 코딩 작업 실측

같은 조건을 어떻게 맞췄나요?

두 도구의 차이만 남기려고 다음 순서로 실행했습니다.

1. 조건마다 작업 폴더를 새 임시 폴더로 복사합니다.
2. 같은 요청 문장을 비대화형으로 한 번 실행합니다.
3. 두 조건을 번갈아 가며 3번씩 반복합니다.
4. 실행 뒤 그 폴더에서 node --test가 통과하고 테스트 파일이 그대로일 때만 성공으로 셉니다.
5. 3회 값의 중앙값을 씁니다.

두 도구에 보낸 요청은 아래 문장 하나였습니다.

test/cart.test.js의 테스트가 모두 통과하도록 src/cart.js를 고쳐 주세요. 테스트 파일은 고치지 마세요. 고친 뒤 node --test로 확인해 주세요.

테스트는 정률 쿠폰의 원 단위 아래 버림, 정액 쿠폰이 0원 아래로 내려가지 않기, 5만 원부터 배송비 무료, 할인 뒤 금액으로 배송비 정하기, 빈 장바구니 0원 같은 규칙을 확인합니다. 사용자 설정이 결과에 섞이지 않도록 두 도구 모두 아래처럼 끄고 실행했습니다.

둘 다 터미널 밖에서도 쓸 수 있나요?

네, 둘 다 터미널 밖에서도 쓸 수 있습니다. 이번 측정은 두 도구 모두 CLI로 돌렸을 뿐이에요. Claude Code 공식 문서는 터미널, IDE, 데스크톱 앱, 브라우저에서 쓸 수 있다고 안내합니다. openai/codex 저장소 README도 로컬 CLI 말고 코드 편집기, 데스크톱 앱, 클라우드 기반의 Codex Web을 함께 소개하죠.

그래서 실행 환경만으로 둘을 고를 이유는 크지 않습니다. 이미 쓰는 편집기와 계정, 그리고 아래 측정값을 기준으로 삼는 편이 낫습니다.

설치 명령과 계정 조건

Claude Code는 anthropics/claude-code 저장소 README에서 npm 설치를 더 이상 권장하지 않는다고 밝혔습니다. 아래 방법 중 하나를 쓰세요.

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
brew install --cask claude-code

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
winget install Anthropic.ClaudeCode

네이티브 설치는 백그라운드에서 자동으로 업데이트되지만, Homebrew와 WinGet 설치는 자동 업데이트가 되지 않습니다. 대부분의 실행 환경에는 Claude 구독이나 Anthropic Console 계정이 필요하고, 데스크톱 앱은 유료 구독이 있어야 합니다. 터미널 CLI, VS Code, JetBrains에서는 서드파티 제공자도 쓸 수 있어요.

Codex는 Codex CLI 문서에 나온 대로 설치합니다.

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh
npm install -g @openai/codex
brew install --cask codex

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex"

처음 codex를 실행할 때 Sign in with ChatGPT를 고르면 됩니다. README는 Plus, Pro, Business, Edu, Enterprise 플랜으로 쓰는 방법을 권하고, API 키로 쓰려면 추가 설정이 필요하다고 안내합니다.

클로드 코드 vs 코덱스, 무엇으로 고를까요?

그럼 이 측정값으로 무엇을 판단할 수 있을까요? 작은 버그 하나를 기준으로 하면 이렇게 나눠 볼 수 있습니다.

• 성공 여부와 시간만 본다면: 둘 다 3/3 성공이고 시간 범위도 겹쳐서, 이 작업에서는 차이를 말하기 어렵습니다.
• 토큰 한도가 빠듯하다면: 이 작업에서는 Codex가 입력·출력 토큰을 모두 적게 썼습니다. 한도에 자주 닿는다면 자기 작업으로 같은 비교를 먼저 해 보는 편이 좋습니다.
• 실행마다 비용을 바로 보고 싶다면: Claude Code는 결과 JSON의 total_cost_usd에 0.16 USD를 표시했습니다. 이번 Codex 측정 결과에는 비용 표시가 없었습니다.
• 이미 내는 구독이 있다면: 이미 가입한 구독의 Claude Code 또는 Codex 이용 가능 여부와 포함 한도를 먼저 확인하는 편이 좋습니다.

반대로 큰 리팩터링이나 여러 파일에 걸친 기능 개발에서 어느 쪽이 나은지는 이 측정이 답해 주지 않습니다. 그런 작업이 주력이라면 이 결과를 근거로 삼지 마세요.

측정의 한계와 직접 재 보는 방법

이번 결과는 테스트 6개짜리 작은 작업 하나에서 3번씩 잰 값입니다. 환경은 darwin arm64, Node.js v22.23.1이었고, 사용자 설정·스킬·플러그인을 끈 상태에서 Claude Code 2.1.308(claude-opus-5-5)과 codex-cli 0.163.0-alpha.11(gpt-6.1-sol)을 기본 추론 강도로 돌렸습니다. 작업이 커지거나 모델·추론 강도·버전이 바뀌면 결과는 달라질 수 있습니다.

평소처럼 CLAUDE.md나 AGENTS.md, 스킬을 켜 둔 채 쓴다면 숫자가 또 달라질 수 있어요. 자기 제품의 실제 버그 하나를 골라 임시 폴더에 복사한 뒤, 위 표의 옵션으로 같은 요청을 번갈아 3번씩 실행해 보세요. 성공 여부, 시간, 토큰을 같은 표에 적어 두면 두 도구 중 어느 쪽이 자기 작업에 맞는지 숫자로 판단할 수 있습니다.