터미널 코딩 에이전트를 고를 때 사람들이 가장 먼저 찾는 건 벤치마크 점수다. 그런데 2026년 8월 현재, 두 벤더 모두 그 점수를 더 이상 제시하지 않는다. OpenAI 는 SWE-bench Verified 보고를 공식적으로 중단했고, Anthropic 은 Opus 5 세대에서 벤치마크 세트 자체를 갈아치웠다. 그래서 이 글은 “누가 몇 점”이 아니라, 공식 1차 문서에 텍스트로 확인되는 것만 가지고 두 도구를 성능·유용성·사용자·비용 네 축으로 비교하고, 각각의 초급/중급/고급 사용법을 정리한다.

수집 기준: 모든 사실은 2026-08-09 에 직접 fetch 한 1차 출처(code.claude.com / platform.claude.com / claude.com / anthropic.com / learn.chatgpt.com / developers.openai.com / help.openai.com / github.com/openai/codex)에서만 가져왔다. 벤더가 자기 제품에 대해 주장한 성능 수치는 전부 “벤더 자체 보고” 로 라벨링했고, 차트 이미지로만 존재해 텍스트로 확인할 수 없는 수치는 인용하지 않았다. 전체 링크는 글 끝 References 참조.

0. 먼저: 문서 주소가 둘 다 이사했다

비교에 들어가기 전에 실무적으로 가장 먼저 걸리는 부분이다. 두 제품 모두 최근 문서 도메인이 바뀌었고, 옛 URL 을 인용한 글들은 지금 리다이렉트를 타고 있다.

제품 옛 주소 현재 주소 상태
Claude Code docs.claude.com/en/docs/claude-code/* code.claude.com/docs/en/* 301 Moved Permanently
Claude 모델/플랫폼 docs.claude.com/en/docs/about-claude/* platform.claude.com/docs/en/* 이동
Codex developers.openai.com/codex/* learn.chatgpt.com/docs/* 308 Permanent Redirect
OpenAI API developers.openai.com/api/docs/* (그대로) 유지

Codex 쪽 변화가 더 의미심장하다. Codex 문서가 ChatGPT 데스크톱 앱 문서 세트(“ChatGPT Learn”)로 흡수됐다. 개발자 사이트의 독립 제품이 아니라 ChatGPT 표면의 한 모드로 문서상 재배치된 것이다. 전체 색인은 learn.chatgpt.com/llms.txt 에 있고, 모든 페이지에 .md 트윈이 있다(<page-url>.md). Claude Code 도 code.claude.com/docs/llms.txt 를 제공한다.

1. 정체와 표면(surface)

Claude Code

공식 소개 문구는 이렇다. “Work with Claude directly in your codebase. Build, debug, and ship from your terminal, IDE, Slack, or the web.” 지원 표면은 Desktop / Terminal / IDE / Web and iOS / Slack 다섯 가지이고, VS Code(+ Cursor, Devin Desktop)와 JetBrains 네이티브 확장이 있다.

# macOS, Linux, WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

# Homebrew (stable 채널은 약 1주 지연)
brew install --cask claude-code
brew install --cask claude-code@latest

시스템 요구사항은 macOS 13.0+ / Windows 10 1809+ / Ubuntu 20.04+ / Debian 10+ / Alpine 3.19+, 4 GB+ RAM, x64 또는 ARM64 다. 주의할 점 하나: 네이티브 설치만 백그라운드 자동 업데이트를 한다. Homebrew·WinGet·apt·dnf·apk 로 깔았다면 수동 업그레이드다.

그리고 진입 조건이 명확하다. 공식 문서 문장 그대로 — “Claude Code requires a Pro, Max, Team, Enterprise, or Console account. The free Claude.ai plan does not include Claude Code access.”

OpenAI Codex

Codex 는 Rust 로 짜인 TUI 바이너리이고, Apache License 2.0 오픈소스(github.com/openai/codex)다. 이게 Claude Code 와의 가장 근본적인 구조 차이다.

# macOS/Linux
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

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

# npm / Homebrew
npm install -g @openai/codex
brew install --cask codex

표면은 CLI / IDE 확장(VS Code·Cursor·Windsurf, 확장 ID openai.chatgpt, 별도로 Xcode·JetBrains 네이티브) / ChatGPT 데스크톱 앱 Codex 모드 / Codex cloud / GitHub 코드 리뷰 / Codex SDK / GitHub Action.

표면 비교 요약

  Claude Code Codex
라이선스 상용 (Anthropic Commercial ToS) Apache 2.0
터미널 ✅ ✅
IDE VS Code(+Cursor, Devin Desktop), JetBrains VS Code(+Cursor, Windsurf), Xcode, JetBrains
데스크톱 앱 ✅ ✅ (ChatGPT 앱 내 모드)
웹/모바일 Web + iOS ChatGPT 표면
Slack ✅ ✅ (문서상 언급, 전용 페이지 미확인)
클라우드 실행 Claude Code on the web, self-hosted runner (Team/Enterprise) Codex cloud (ChatGPT 로그인 필수)
GitHub anthropics/claude-code-action openai/codex-action@v1, PR 에서 @codex review
무료 플랜 ❌ 미포함 ✅ 포함 (한도만 다름)
네이티브 Windows 샌드박싱 ❌ (WSL 2 만) ✅ (PowerShell 기반)

마지막 두 줄이 실무 선택을 가르는 지점이다. 무료로 시작해볼 수 있는 건 Codex 뿐이고, 네이티브 Windows 에서 샌드박스가 도는 건 Codex 뿐이다. Claude Code 의 샌드박싱은 macOS Seatbelt, Linux/WSL2 bubblewrap 기반이며 네이티브 Windows·WSL1 은 미지원이다.

2. 성능 — 벤치마크가 무너진 자리에서 무엇을 볼 것인가

여기가 이 글에서 가장 조심스럽게 써야 하는 절이다.

2-1. OpenAI 는 SWE-bench 보고를 스스로 그만뒀다

2026-02-23, OpenAI 는 “Why we no longer evaluate SWE-bench Verified” 를 발표하며 다음과 같이 명시했다.

“we have stopped reporting SWE-bench Verified scores, and we recommend that other model developers do so too.”

이유는 두 가지다. 첫째, 포화 — 6개월 동안 SOTA 가 74.9% 에서 80.9% 로만 움직였다. 둘째, 데이터 품질 — 27.6% 표본을 감사한 결과 59.4% 의 문제가 결함 있는 테스트를 갖고 있었다(narrow test cases 35.5%, wide 18.8%, misc 5.1%).

이어서 “Separating signal from noise in coding evaluations” 에서는 대안으로 밀던 SWE-bench Pro 마저 권고를 철회했다.

“we estimate that ~30% of SWE-bench Pro tasks are broken… we retract our earlier recommendation to adopt SWE-Bench Pro.”

2-2. Anthropic 은 벤치마크 세트를 통째로 바꿨다

Anthropic 쪽도 결과적으로 같은 지점에 도착했다. 2026-07-24 Claude Opus 5 발표의 평가 축은 Frontier-Bench v0.1 / CursorBench 3.2 / AA Coding Agent Index / ARC-AGI 3 / GDPval-AA v2 / OSWorld 2.0 / HLE / Zapier AutomationBench / DeepSearchQA 다. SWE-bench Verified 절대 점수는 오늘 확인한 어떤 공식 페이지에도 텍스트로 등장하지 않는다.

2-3. 그래서 남는 것: 상대 표현뿐

두 벤더의 최신 세대 발표문은 절대 점수를 본문에 쓰지 않고 차트 이미지로만 제공한다. 텍스트로 확인 가능한 것은 아래가 전부이며, 모두 벤더 자체 보고이고 재현 절차·원시 데이터는 비공개다.

Claude Opus 5 (2026-07-24, Anthropic 자체 보고)

  • “On coding and knowledge work evaluations like Frontier-Bench and GDPval-AA, Opus 5 is the new state-of-the-art, though it remains behind Mythos 5 on cybersecurity tasks.”
  • Frontier-Bench v0.1: “more than doubles Opus 4.8’s performance at a lower cost per task”
  • CursorBench 3.2: “at max effort, the model performs within 0.5% of Fable 5’s peak score, but at half the cost per task”
  • ARC-AGI 3: “Opus 5’s score is three times as high as the next-best model”
  • 자동 행동 감사: “Opus 5 scores 2.3 on overall misaligned behavior, the lowest of our recent models”

Claude Sonnet 5 (2026-06-30, Anthropic 자체 보고)

  • “its performance is close to that of Opus 4.8, but at lower prices”
  • Mozilla 협업 사이버 평가(Firefox 147 취약점): “Neither of the Sonnet models could successfully develop a working exploit (both scored 0.0%)”

GPT-5.6 Sol (2026-06-26 프리뷰, OpenAI 자체 보고)

  • “GPT-5.6 Sol sets a new state of the art on Terminal-Bench 2.1” — 본문에 숫자 없음
  • GeneBench v1: “stronger results than GPT-5.5 while using fewer tokens” — 숫자 없음
  • ExploitBench: “competitive with Mythos Preview using only ~1/3 of the output tokens”
  • 안전성: 700,000 A100-equivalent GPU 시간의 자동 레드팀

GPT-5.3-Codex (2026-02-05, OpenAI 자체 보고) — 한 세대 이전이지만 정성 문장이 본문에 남아 있다.

  • “sets a new industry high on SWE-Bench Pro and Terminal-Bench”
  • “25% faster” (vs GPT-5.2-Codex), “does so with fewer tokens than any prior model”
  • OSWorld-Verified 관련: “Humans score ~72%”

2-4. 이 절의 한계를 분명히 한다

  • 위 주장은 전부 각 벤더가 자사 제품에 대해 발표한 값이다. 감사되지 않았다.
  • 중립 제3자의 head-to-head 비교는 두 벤더의 공식 페이지에 존재하지 않는다. 이 글도 그런 비교를 만들지 않는다.
  • 벤더 스스로가 코딩 벤치마크의 신뢰도를 문제 삼은 상황에서, “어느 쪽이 더 똑똑한가”를 공식 문서만으로 판정하는 건 불가능하다.

실무적 결론: 지금 도구 선택의 근거는 벤치 점수가 아니라 하네스(harness) 설계 — 권한 모델, 컨텍스트 관리, 확장 지점, 비용 구조 — 여야 한다. 아래 세 절이 그 부분이다.

3. 유용성 — 하네스 기능 정면 비교

3-1. 권한/샌드박스 모델 (가장 큰 설계 차이)

Claude Code — 6개 permission mode

Mode 프롬프트 없이 실행되는 것 용도
default (표시명 Manual) 읽기만 시작·민감 작업
acceptEdits 읽기 + 파일 편집 + mkdir/touch/mv/cp 등 리뷰하며 반복
plan 읽기 (+auto 가용 시 분류기 승인 명령) 변경 전 탐색
auto 전부, 백그라운드 안전검사 동반 장시간 작업
dontAsk 사전 승인된 도구만 잠금 CI/스크립트
bypassPermissions 전부 격리 컨테이너/VM 전용

Shift+Tab 으로 default → acceptEdits → plan 을 순환한다. dontAsk 는 순환에 절대 나오지 않고 --permission-mode dontAsk 로만 진입한다. Claude Code 홈페이지가 최근 강조하는 문구가 이 설계를 요약한다 — “Auto mode: A safer long-running alternative to --dangerously-skip-permissions“.

Codex — 샌드박스 3종 × 승인 정책

sandbox_mode = "read-only"          # read-only | workspace-write | danger-full-access
approval_policy = "on-request"      # untrusted | on-request | never | { granular = {...} }

기본 프리셋 Auto 는 --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request 다. 실행 시 기본값이 컨텍스트에 따라 달라지는 게 특징인데, 버전관리된 폴더면 Auto, 비버전관리 폴더면 read-only 로 시작한다.

Codex 의 강점은 네트워크 정책이 config 로 선언된다는 점이다.

[sandbox_workspace_write]
writable_roots = []
network_access = false              # 기본 OFF

[features.network_proxy]
enabled = true
domains = { "api.openai.com" = "allow", "example.com" = "deny" }

도메인 규칙은 exact host / *.example.com(서브도메인만) / **.example.com(apex+서브) / *(allow 전용 글로벌 와일드카드)를 지원하고 deny 가 항상 우선한다. allow 항목이 하나도 없으면 전부 차단이다. writable root 안이어도 <root>/.git, <root>/.agents, <root>/.codex 는 재귀적으로 read-only 보호된다.

플랫폼별 강제 방식:

  Claude Code Codex
macOS Seatbelt Seatbelt
Linux/WSL2 bubblewrap + socat (+선택적 seccomp) bubblewrap 별도 설치 필요 (apt install bubblewrap)
네이티브 Windows ❌ 미지원 ✅ PowerShell 기반 ([windows] sandbox = "elevated" \| "unelevated")

⚠️ Codex 함정: 새로 나온 Permission profiles 는 Beta 이고 구형 sandbox_mode 와 조합할 수 없다. default_permissions + [permissions] 를 쓰거나, sandbox_mode / [sandbox_workspace_write] 를 쓰거나 둘 중 하나다. 로드된 어떤 config 에든 sandbox_mode 가 있거나 --sandbox 를 넘기면 구형 설정이 우선한다. 두 체계를 섞은 설정 예제를 인터넷에서 복사하면 동작하지 않는다.

3-2. 프로젝트 지시문: CLAUDE.md vs AGENTS.md

Claude Code — 4계층 메모리 (넓음 → 좁음 순서로 로드)

Scope 위치
Managed policy macOS /Library/Application Support/ClaudeCode/CLAUDE.md · Linux/WSL /etc/claude-code/CLAUDE.md · Windows C:\Program Files\ClaudeCode\CLAUDE.md
User ~/.claude/CLAUDE.md
Project ./CLAUDE.md 또는 ./.claude/CLAUDE.md
Local ./CLAUDE.local.md (gitignore 권장)

@path/to/import 문법으로 다른 파일을 끌어올 수 있고 최대 4 hop 재귀다. 코드 스팬/펜스 안의 `@README` 는 리터럴로 무시된다. 권장 크기는 파일당 200줄 미만.

중요한 상호운용 포인트 하나 — Claude Code 는 AGENTS.md 를 읽지 않는다. 두 도구를 같은 리포에서 쓰려면 이렇게 잇는다.

# 방법 1: CLAUDE.md 안에서 import
echo '@AGENTS.md' >> CLAUDE.md

# 방법 2: 심볼릭 링크
ln -s AGENTS.md CLAUDE.md

Codex — AGENTS.md 탐색 규칙

  1. Global: ~/.codex/AGENTS.override.md, 없으면 ~/.codex/AGENTS.md (비어있지 않은 첫 파일만)
  2. Project: 루트 → cwd 로 내려가며 각 디렉터리에서 AGENTS.override.md → AGENTS.md → project_doc_fallback_filenames 순으로 검사, 디렉터리당 최대 1개
  3. 루트부터 병합, 나중 파일이 앞을 오버라이드
project_doc_fallback_filenames = ["TEAM_GUIDE.md", ".agents.md"]
project_doc_max_bytes = 32768     # 기본 32 KiB
project_root_markers = [".git"]

Codex 는 ## Code Review Rules 섹션을 가장 가까운 AGENTS.md 에서 찾아 코드 리뷰 규칙으로 쓴다. Claude Code 는 경로 스코프 규칙을 .claude/rules/ 디렉터리로 분리하고, 모노레포에서는 claudeMdExcludes 로 다른 팀의 CLAUDE.md 를 제외할 수 있다.

3-3. 설정 우선순위

Claude Code (높은 것부터)

  1. Managed (오버라이드 불가) → 2. CLI 인자 → 3. Local(.claude/settings.local.json) → 4. Project(.claude/settings.json) → 5. User(~/.claude/settings.json)

단 permission rules 만은 예외로, 오버라이드가 아니라 스코프 간 병합(merge) 된다.

Codex (높은 것부터, 6계층)

  1. CLI 플래그 및 --config → 2. 프로젝트 .codex/config.toml (신뢰된 프로젝트만) → 3. 프로파일 ~/.codex/<name>.config.toml → 4. 사용자 ~/.codex/config.toml → 5. 시스템 /etc/codex/config.toml → 6. 내장 기본값

3-4. 확장 지점

확장 Claude Code Codex
MCP claude mcp add (http/sse/stdio/ws), 스코프 local/project/user codex mcp add, [mcp_servers.<name>], stdio/HTTP
MCP 서버로 노출 Agent SDK 경유 codex mcp-server (Codex 자체를 stdio MCP 서버로)
Hooks 31개 이벤트 11개 이벤트
재사용 프롬프트 Skills (.claude/skills/<name>/SKILL.md) — 슬래시 커맨드와 통합됨 Skills ($skill-name 호출) — 커스텀 프롬프트는 deprecated
서브에이전트 .claude/agents/*.md, 14개 frontmatter 필드 [agents] max_concurrent_threads_per_session
플러그인 .claude-plugin/plugin.json, 마켓플레이스 codex plugin, ChatGPT 와 디렉터리 공유
Git worktree --worktree/-w, isolation: worktree /worktree, /fork, codex fork
SDK Claude Agent SDK (Python, TypeScript) Codex SDK (TypeScript, Python beta)

Hooks 이벤트 수가 3배 차이 나는 게 눈에 띈다. Claude Code 는 SessionStart, Setup, UserPromptSubmit, UserPromptExpansion, PreToolUse, PermissionRequest, PermissionDenied, PostToolUse, PostToolUseFailure, PostToolBatch, Notification, MessageDisplay, SubagentStart, SubagentStop, TaskCreated, TaskCompleted, Stop, StopFailure, TeammateIdle, InstructionsLoaded, ConfigChange, CwdChanged, DirectoryAdded, FileChanged, WorktreeCreate, WorktreeRemove, PreCompact, PostCompact, Elicitation, ElicitationResult, SessionEnd 를 제공한다. Codex 는 PreToolUse, PermissionRequest, PostToolUse, PreCompact, PostCompact, UserPromptSubmit, SubagentStart, SubagentStop, Stop, SessionStart, SessionEnd 다.

4. 사용자 — 누구를 위한 도구인가

개인 개발자

  Claude Code Codex
무료 진입 ❌ 불가 ✅ Free 플랜 포함
최저 유료 진입 Pro $17/월(연간) ChatGPT Plus
오픈소스 검증 불가 ✅ Apache 2.0
셀프호스팅 실행기 Team/Enterprise 만 —

Claude Code 는 “일단 써보자”가 안 되는 대신, Pro $17 부터 전 기능이 열린다. Codex 는 Free 부터 들어갈 수 있고 소스를 직접 읽을 수 있다. 학습·검증 목적이라면 Codex, 유료 구독을 이미 쓰고 있다면 Claude Code 쪽 마찰이 없다.

팀·엔터프라이즈

Claude Code 의 관리 설정 전달 경로 (4가지)

  • Server-managed: claude.ai admin console 또는 self-hosted Claude apps gateway 에서 로그인 시 원격 배포
  • macOS MDM: com.anthropic.claudecode managed preferences 도메인 (Jamf, Iru/Kandji 등)
  • Windows: HKLM\SOFTWARE\Policies\ClaudeCode 레지스트리 (Group Policy/Intune)
  • 파일 기반: managed-settings.json + managed-settings.d/ 드롭인 디렉터리 (systemd 관례대로 base 병합 후 *.json 알파벳순 병합, 배열은 concat+dedup, 객체는 deep-merge)

드롭인 디렉터리가 실무적으로 크다. 보안팀과 플랫폼팀이 하나의 파일을 두고 싸우지 않고 10-telemetry.json, 20-security.json 으로 나눠 배포할 수 있다.

엔터프라이즈 기능(공식 pricing 페이지 명시): 스펜드 리밋, RBAC 세분화 권한, SCIM, Audit logs, Compliance API, 커스텀 데이터 보존, 네트워크 수준 접근 제어, IP allowlisting, HIPAA-ready offering, 조직 전체 스킬 배포, 조직 지시문, inference hooks.

Codex 의 관리 강제

  • 관리 파일 requirements.toml, /etc/codex/config.toml
  • allowed_permission_profiles — 명시되지 않은 프로파일은 내장분·향후 추가분 포함 전부 거부
  • 우선순위: managed requirements.toml > workspace 시작 기본값 > 멤버 로컬 선택
  • RBAC, Compliance API (CLI·IDE 로컬 사용까지 로그 커버), SAML SSO + MFA
  • browser_use_full_cdp_access = false 로 Developer mode CDP 접근 차단

학습 데이터 정책 차이 (조직 선택에 직결)

플랜 Claude ChatGPT/Codex
개인 유료 Free/Pro/Max = Opt-out (기본 학습 대상, 꺼야 함) Plus/Pro = data controls 로 끄지 않으면 학습에 사용될 수 있음
조직 Team/Enterprise = None by default Business/Enterprise/Edu = 기본 미학습

지역 제약 (Codex 쪽만 확인됨): Sites in Codex 는 EEA·스위스·영국 미지원, Record & Replay 는 EU·스위스·영국 초기 제외.

관측(Observability)

Claude Code 는 어댑션 대시보드(claude.ai/analytics/claude-code, CSV export), Enterprise Analytics API(read:analytics 스코프), OpenTelemetry export 를 제공한다. 문서가 명시하는 중요한 단서 — OpenTelemetry export 만이 모든 셋업에서 동작하며, Bedrock / Google Cloud Agent Platform / Microsoft Foundry 를 쓰면 Anthropic 대시보드와 Analytics API 는 포함되지 않는다.

5. 비용 — 여기는 숫자가 명확하다

5-1. 구독 플랜

Claude Code (claude.com/pricing)

플랜 가격 Claude Code
Free $0 ❌ 미포함
Pro $17/월 (연간 $200 선결제) / $20 월간 ✅
Max 5x $100/월 ✅
Max 20x $200/월 ✅
Team Standard $20/석/월(연간) / $25 월간 ✅
Team Premium $100/석/월(연간) / $125 월간 — “5x more usage” ✅
Enterprise $20/석 + 사용량 API 요율 ✅

컨텍스트 윈도우가 플랜에 묶인다는 점이 중요하다. Free/Pro/Max/Team = 200k, Enterprise = 기본 모델에서 500k. 사용 한도는 5시간 롤링 세션 창 + 유료 플랜은 주간 한도 추가이며, “Your activity across Claude on web, desktop, mobile, and Claude Code all draws from the same pool” — 웹·데스크톱·모바일·Claude Code 가 같은 풀을 공유한다.

Codex (ChatGPT 플랜)

Codex 는 Free 와 Go 를 포함한 모든 ChatGPT 플랜에 포함되고 사용량 한도만 다르다. 확인된 금액은 Business $20/user/월(연간, 2인 이상) 또는 $25 월간, Pro 5x $100/월, Pro 20x $200/월, Enterprise 는 커스텀(크레딧 기반 또는 토큰 기반 선택 가능)이다.

확인 불가: ChatGPT Free/Go/Plus 의 월 요금은 openai.com/chatgpt/pricing 과 chatgpt.com/pricing 이 자동 fetch 를 403 으로 막고 렌더 시 달러 값이 스트립되어 1차 출처로 확인하지 못했다. 추정 대신 공란으로 둔다.

로컬 메시지 rate limit (5시간 창, learn.chatgpt.com/docs/pricing.md 기준):

Plan GPT-5.6 Sol Terra Luna
Plus 10–100 25–200 250–2,000
Pro 5x 50–500 125–1,000 1,250–10,000
Pro 20x 200–2,000 500–4,000 5,000–40,000
Business 10–100 25–200 250–2,000

⚠️ 문서 불일치 주의: 두 1차 미러가 서로 다른 표를 낸다. developers.openai.com/codex/pricing 캐시본은 Plus Sol 을 15–90 으로 표기한다. 위 표는 라이브 리다이렉트 타깃(learn.chatgpt.com)을 canonical 로 채택한 값이다. 또한 그 표의 Cloud chats / Code Reviews 열이 모든 플랜에서 “Not available” 로 나오는데 이는 다른 문서와 모순되므로 문서 오류로 보고 인용하지 않았다.

5-2. Codex 의 크레딧 제도 (2026-04-02 전환)

Codex 는 2026-04-02 부터 메시지 단위가 아니라 토큰 기반 크레딧으로 과금한다. 1M 토큰당 크레딧:

모델 Input Cached input Output
GPT-5.6 Sol 125 12.5 750
GPT-5.6 Terra 62.5 6.25 375
GPT-5.6 Luna 25 2.5 150
GPT-5.4 mini 18.75 1.875 113

“GPT-5.6 usage averages 5–40 credits per message.” 크레딧은 Codex / ChatGPT Work / ChatGPT for Excel / Workspace Agents 가 공유 풀을 쓴다.

5-3. API 종량제 (1M 토큰당 USD)

Anthropic

모델 Input Output Cache write Cache read Context
Fable 5 $10 $50 $12.50 $1 1M
Opus 5 $5 $25 $6.25 $0.50 1M
Sonnet 5 $2* $10* $2.50* $0.20* 1M
Haiku 4.5 $1 $5 $1.25 $0.10 200k

* 도입가, 2026-08-31 까지. 이후 $3/$15.

OpenAI (short context 기준, long context 는 270K 토큰 초과 시)

모델 Input Cached Cache write Output Context
gpt-5.6-sol $5.00 $0.50 $6.25 $30.00 1,050,000
gpt-5.6-terra $2.00 $0.20 $2.50 $12.00 1,050,000
gpt-5.6-luna $0.20 $0.02 $0.25 $1.20 1,050,000
gpt-5.5-pro $30.00 — — $180.00 —

부가 조건 비교:

  Anthropic OpenAI
Batch −50% −50%
Fast/Priority Opus 5 fast mode ≈ 2.5배 속도, 2배 가격 Priority processing 2배; Codex 크레딧은 GPT-5.6/5.5 2.5배, GPT-5.4 2배
캐시 읽기 할인 모델별 상이 (Opus 5 는 input 의 1/10) 90% 할인, cache write 는 uncached input 의 1.25배, 최소 30분 수명
지역 추론 US-only inference 1.1배 Data residency +10%
웹 검색 $10 / 1K searches $10 / 1k calls

토큰 기준 단가만 보면 표면적으로 이렇다. 캐시 히트율을 $h$, 입력·출력 토큰을 $T_{in}, T_{out}$ 이라 할 때 1회 턴의 비용은

\[C = T_{in}\bigl[(1-h)\,p_{in} + h\,p_{cache}\bigr] + T_{out}\,p_{out}\]

이고, 에이전트 워크로드는 긴 대화에서 $h$ 가 0.9 이상까지 올라가므로 $p_{cache}$ 와 $p_{out}$ 이 실질 비용을 지배한다. 출력 단가가 $25 vs $30 (Opus 5 vs Sol) 인 점, Sonnet 5 도입가가 $10 인 점이 여기서 크게 작용한다.

5-4. 실제로 얼마 드나 — 두 벤더의 자체 보고

  • Anthropic (공식 costs 문서): “the average cost is around $13 per developer per active day and $150-250 per developer per month, with costs remaining below $30 per active day for 90% of users.”
  • OpenAI (공식 pricing 문서): “On average, Codex costs ~$100–$200/developer per month.”

두 수치 모두 벤더 자체 보고이며 산출 방법·표본은 공개되지 않았다. 워크로드 구성이 다르면 그대로 재현되지 않는다.

5-5. 비용 확인 명령 — 흔한 오류 하나

🚩 Claude Code 의 /cost 는 현재 문서에 존재하지 않는다. 공식 명령은 /usage 와 /usage-credits 다. 많은 글이 아직 /cost 로 쓰고 있다.

/usage
Total cost:            $0.55
Total duration (API):  6m 20s
Total duration (wall): 6h 33m 10s
Total code changes:    0 lines added, 0 lines removed
Usage by model:
   claude-sonnet-4-6:  1.2k input, 5.3k output, 940.0k cache read, 50.0k cache write ($0.55)

문서가 붙인 단서도 정확히 알아둘 것 — “Claude Code computes the dollar figure locally from token counts priced at standard list rates, so it doesn’t reflect promotional pricing or contracted discounts and may differ from your actual bill.” Codex 쪽 대응 명령은 /status (챗 ID, 컨텍스트 사용량, rate limit)다.

6. Claude Code 사용법 — 초급 / 중급 / 고급

6-A. 초급

claude                              # 대화형 세션
claude "explain this project"       # 초기 프롬프트와 함께
claude -p "explain this function"   # 1회 질의 후 종료 (headless)
cat logs.txt | claude -p "explain"  # 파이프 입력
claude -c                           # 현재 디렉터리 최근 대화 이어가기
claude -r "auth-refactor" "Finish this PR"
claude --version                    # 예: 2.1.211 (Claude Code)
claude doctor                       # 세션 없이 read-only 진단

첫 세션 순서 (공식 워크플로): /init 로 starter CLAUDE.md 생성 → /memory 로 다듬기 → /mcp 로 서버 설정 → /permissions 로 승인 규칙 설정.

자주 쓰는 명령 묶음

상황 명령
작업 중 /plan, /model, /effort, /context, /compact, /btw
배포 전 /diff, /code-review(별칭 /review), /security-review
세션 간 /clear(별칭 /reset, /new), /resume, /branch, /fork
문제 시 /rewind, /doctor, /debug, /feedback
비용 /usage, /usage-credits

슬래시 명령은 메시지 맨 앞에서만 인식된다. 응답 중에 입력하면 큐잉되지만 /status, /tasks, /usage 는 즉시 실행된다.

권한 모드 전환: Shift+Tab. 상태바에 ⏸ manual mode on, ⏵⏵ accept edits on, ⏸ plan mode on, ⏵⏵ auto mode on 등으로 표시된다.

6-B. 중급

모델 별칭 — 그냥 opus, sonnet 만 쓰면 손해다.

Alias 동작
default 모델 오버라이드 해제 (그 자체는 모델 별칭이 아님)
best 조직이 접근 가능하면 Fable 5, 아니면 최신 Opus
opusplan plan mode 에서 opus, 실행 시 sonnet 으로 자동 전환
sonnet[1m] / opus[1m] 1M 컨텍스트 변형

설정 우선순위는 /model <alias> → claude --model → ANTHROPIC_MODEL → 설정 파일 model 필드다. /model 피커에서 Enter 는 전환 + 기본값 저장, s 는 이번 세션만이다.

버전 요구를 놓치면 조용히 안 된다 — Opus 5 = v2.1.219+, Sonnet 5 = v2.1.197+, Fable 5 = v2.1.170+. Fable 5 는 기본 모델이 아니라 /model fable 이 필요하고, zero data retention 환경에서는 쓸 수 없다.

Effort: low / medium / high / xhigh / max. Opus 5·Sonnet 5 는 Claude Code 기본값이 high 다. 세션 중 /effort, skill·subagent frontmatter 의 effort 로 오버라이드하고, skill 안에서는 ${CLAUDE_EFFORT} 로 참조한다.

MCP 설정

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp        # 권장(원격)
claude mcp add --env AIRTABLE_API_KEY=KEY --transport stdio airtable -- npx -y airtable-mcp-server
claude mcp add-json events '{"type":"ws","url":"wss://mcp.example.com/socket"}'
claude mcp list / get <name> / remove <name>
claude mcp login <name>          # v2.1.186+
Scope Loads in 팀 공유 저장 위치
Local (기본) 현재 프로젝트만 No ~/.claude.json
Project 현재 프로젝트만 Yes (버전관리) .mcp.json
User 모든 프로젝트 No ~/.claude.json

우선순위는 Local > Project > User 이고 병합하지 않는다. stdio 는 -- 로 Claude 옵션과 서버 명령을 분리해야 한다. SSE 는 deprecated 다.

보안상 알아둘 것: 프로젝트 스코프 서버는 대화형 세션에서 승인 프롬프트가 뜨지만, claude -p, Agent SDK, cloud 세션은 프롬프트 없이 로드된다. 차단하려면 disabledMcpjsonServers 나 --setting-sources 를 쓴다.

세션 관리

claude --continue                  # 최근 세션 재개
claude --resume                    # 피커
claude --resume "auth-refactor"    # 이름으로 바로
claude --from-pr 1234              # 해당 PR 에 연결된 세션만 필터
claude --continue --fork-session   # 분기

피커 단축키: Ctrl+R 이름 변경 · Ctrl+A 모든 프로젝트 · Ctrl+W 모든 워크트리 · Ctrl+B 현재 브랜치만 · Space 미리보기. PR URL 을 붙여넣으면 그 PR 을 만든 세션을 찾아준다.

Checkpointing / Rewind — 모든 사용자 프롬프트마다 체크포인트가 생기고 최근 100개가 유지된다. /rewind 또는 입력창이 빈 상태에서 Esc 두 번. 메뉴는 Restore code and conversation / Restore conversation / Restore code / Summarize from here / Summarize up to here.

한계를 반드시 알고 써야 한다 — bash 로 변경한 파일(rm, mv, cp)은 추적되지 않고, subagent 편집은 대개 복원되지 않으며, 심볼릭/하드링크 경로는 복원하지 않는다. 문서가 못 박는다: “Not a replacement for version control.”

6-C. 고급

Subagents — .claude/agents/*.md. 필수 필드는 name, description 둘뿐이고 나머지는 전부 선택이다.

---
name: code-improver
description: Scans files and suggests improvements for readability, performance, and best practices. Use after writing or modifying code.
tools: Read, Grep, Glob
model: sonnet
effort: high
isolation: worktree
memory: project
---

You are a code improvement specialist. For each issue you find, explain
the problem, show the current code, and provide an improved version.

주요 선택 필드: tools / disallowedTools / model(기본 inherit) / permissionMode / maxTurns / skills(설명이 아니라 전문을 프리로드) / mcpServers / hooks / memory / background / effort / isolation: worktree / color / initialPrompt.

스코프 우선순위: Managed settings > --agents CLI 플래그 > .claude/agents/ > ~/.claude/agents/ > 플러그인 agents/.

⚠️ 보안 제약: 플러그인이 제공한 subagent 는 hooks, mcpServers, permissionMode frontmatter 를 무시한다. 서드파티 플러그인이 권한을 스스로 올릴 수 없게 만든 설계다.

내장 subagent 로 Explore(read-only, Write/Edit 거부, thoroughness = quick/medium/very thorough)와 Plan 이 있는데, 이 둘은 CLAUDE.md 와 git status 를 건너뛴다.

Hooks — 3단 중첩 구조(이벤트 → matcher group → handler)다.

{
  "hooks": {
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "if": "Bash(rm *)",
            "command": "${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.claude/hooks/block-rm.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

핸들러가 stdout 으로 결정을 돌려준다.

{
  "hookSpecificOutput": {
    "hookEventName": "PreToolUse",
    "permissionDecision": "deny",
    "permissionDecisionReason": "Destructive command blocked by hook"
  }
}

핵심 의미론 하나 — “The hook can deny the call, but staying silent doesn’t approve it.” exit 0 + 출력 없음은 “결정 없음”이고 통상 권한 흐름이 이어진다. if 조건은 프로세스 스폰 자체를 줄이는 필터다. 핸들러 종류는 command / HTTP endpoint / MCP tool / prompt / agent 다섯 가지.

Skills — “Custom commands have been merged into skills.” .claude/commands/deploy.md 와 .claude/skills/deploy/SKILL.md 둘 다 /deploy 를 만들고, 충돌 시 skill 이 이긴다. Agent Skills 오픈 표준을 따른다.

---
description: Summarizes uncommitted changes and flags anything risky. Use when the user asks what changed, wants a commit message, or asks to review their diff.
---

## Current changes

!`git diff HEAD`

!`command` 는 Claude 가 보기 전에 실행 결과로 치환된다. 문자열 치환으로 $ARGUMENTS, $ARGUMENTS[N], $N, ${CLAUDE_SESSION_ID}, ${CLAUDE_EFFORT}, ${CLAUDE_SKILL_DIR}, ${CLAUDE_PROJECT_DIR} 를 쓴다. description + when_to_use 합계는 1,536자에서 잘린다. 체이닝은 /skill-a /skill-b do XYZ 형태로 최대 6개.

병렬·백그라운드 실행

/background [prompt]     # 별칭 /bg — 현재 세션을 백그라운드 에이전트로 분리
/fork                    # 대화 복사본을 별도 백그라운드 세션으로
/tasks                   # 백그라운드 작업 목록
/batch <...>             # 코드베이스 변경을 5~30개 독립 단위로 분해,
                         # 각각 격리된 git worktree 에서 subagent 실행 → 테스트 → PR

claude agents --json     # 셸에서 목록
claude attach <id> / logs <id> / stop <id> / respawn <id>
claude daemon status

Headless / CI

claude -p "review this diff" --output-format json
claude -p "..." --json-schema ./schema.json
claude -p "..." --bare            # hooks/skills/plugins/MCP/auto memory/CLAUDE.md 자동탐색 생략 → 빠른 시작
claude -p "..." --append-system-prompt-file ./ci-rules.md
claude -p "..." --autocompact auto        # v2.1.221+

GitHub Actions

/install-github-app        # gh CLI + gh auth login 선행 필요

시크릿은 ANTHROPIC_API_KEY 또는 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN(claude setup-token 으로 생성, Pro/Max/Team/Enterprise). OIDC 연합 인증도 지원한다(anthropic_federation_rule_id, anthropic_organization_id, anthropic_service_account_id, anthropic_workspace_id + id-token: write).

Agent SDK — “The Agent SDK gives you the same tools, agent loop, and context management that power Claude Code, programmable in Python and TypeScript.” 다른 언어에서는 “run the CLI as a subprocess with the -p flag and --output-format json“ 이 공식 권고다.

⚠️ 브랜딩 제약: 파트너는 “Claude Agent”, “Claude”, “{YourAgentName} Powered by Claude” 는 쓸 수 있지만 “Claude Code” 또는 “Claude Code Agent” 라는 이름과 Claude Code 브랜드 ASCII 아트/유사 비주얼은 쓸 수 없다. 또 “Unless previously approved, Anthropic does not allow third party developers to offer claude.ai login or rate limits for their products, including agents built on the Claude Agent SDK.”

7. Codex 사용법 — 초급 / 중급 / 고급

7-A. 초급

codex                                  # 인터랙티브 TUI (첫 실행 시 ChatGPT 로그인)
codex "explain this codebase"
codex --image ./screenshot.png "why does this layout break?"
codex --search "..."                   # 웹 검색
codex resume                           # 세션 재개
codex doctor                           # 진단

로그인 방식

printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key
printenv CODEX_ACCESS_TOKEN | codex login --with-access-token   # 엔터프라이즈
codex login --device-auth                                        # 헤드리스
codex login status / codex logout

🚩 자격증명 평문 주의: 기본 저장 위치는 ~/.codex/auth.json 평문이다. OS 키체인으로 옮기려면 cli_auth_credentials_store = "keyring" 을 설정한다.

중요한 경계선 하나 — Codex cloud 는 ChatGPT 로그인이 필수이고, API 키는 로컬 전용이다. 공식 문서 그대로: “Codex in the CLI, SDK, or IDE extension / No cloud-based features (GitHub code review, Slack, etc.) / Model availability follows the API models available to your key.”

슬래시 명령 (자주 쓰는 것)

명령 설명
/init 현재 프로젝트에 AGENTS.md 스캐폴드 생성
/model, /reasoning 모델·추론 강도 전환
/plan plan mode 토글
/review 코드 리뷰 모드
/status 챗 ID, 컨텍스트 사용량, rate limit
/compact 컨텍스트 압축
/worktree, /fork 새 git worktree / 챗 복제
/cloud, /local 클라우드 / 로컬 실행 전환
/fast Fast 서비스 티어 on/off
/side 메인 챗 방해 없이 임시 사이드 챗
/mcp 연결된 MCP 서버 상태

스킬 명시 호출은 $ 다 (ChatGPT 에서는 @).

7-B. 중급

모델 선택

codex -m gpt-5.6-sol      # 기본 Power 설정 = sol + medium reasoning
codex -m gpt-5.6-terra
codex -m gpt-5.6-luna
codex -m gpt-5.3-codex-spark

네이밍 규칙이 바뀌었다 — 숫자는 세대, 이름은 지속적 능력 티어다. gpt-5.6 별칭은 Sol 로 라우팅된다.

⚠️ 은퇴 예정: GPT-5.4 / GPT-5.4 mini 는 2026-08-31 부로 Codex 에서 은퇴한다(ChatGPT 로그인 한정, API 는 무관). gpt-5.2, gpt-5.3-codex 는 이미 deprecated. Codex 에서 Chat Completions API 지원도 deprecated 다. 또 “Currently, you can’t change the default model for Codex cloud chats.”

config.toml 핵심 키

#:schema https://developers.openai.com/codex/config-schema.json
model = "gpt-5.6"
model_reasoning_effort = "medium"      # minimal | low | medium | high | xhigh
plan_mode_reasoning_effort = "high"
model_verbosity = "medium"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "read-only"
file_opener = "vscode"                 # vscode | vscode-insiders | windsurf | cursor | none
web_search = "cached"                  # disabled | cached | indexed | live
project_doc_max_bytes = 32768
cli_auth_credentials_store = "file"    # file | keyring | auto
model_auto_compact_token_limit = 64000
tool_output_token_limit = 12000

[agents]
max_concurrent_threads_per_session = 6
default_subagent_model = "gpt-5.6-terra"

[sandbox_workspace_write]
writable_roots = []
network_access = false

[shell_environment_policy]
include_only = ["PATH", "HOME"]

[features] 로 실험 기능을 켠다: apps, goals, hooks, fast_mode, memories(기본 false), multi_agent, personality, shell_snapshot, shell_tool, unified_exec. CLI 로는 codex --enable <feature>.

Fast mode: /fast on|off|status, 영구 설정은 service_tier = "fast" + [features] fast_mode = true. 속도 1.5배, 크레딧은 GPT-5.6/5.5 2.5배, GPT-5.4 2배. API 키 사용 시에는 크레딧 배수가 적용되지 않는다.

비대화형 / CI: codex exec

codex exec "summarize the repository structure and list the top 5 risky areas"
codex exec --json "summarize the repo structure" | jq
codex exec "Extract project metadata" --output-schema ./schema.json -o ./project-metadata.json
codex exec resume --last "fix the race conditions you found"
CODEX_API_KEY=<api-key> codex exec --json "triage open bug reports"

🚩 codex exec 의 기본 샌드박스는 read-only 다. CI 에서 파일을 쓰게 하려면 --sandbox workspace-write 를 명시해야 한다. --full-auto 는 deprecated. 그리고 CODEX_API_KEY 환경변수는 codex exec 에서만 지원된다.

JSONL 이벤트 타입은 thread.started, turn.started, turn.completed, turn.failed, item.*, error 다.

Linux 에서 샌드박스가 안 돌 때 — bubblewrap 이 필요하다.

sudo apt install bubblewrap     # 또는 sudo dnf install bubblewrap

Ubuntu 24.04 는 AppArmor 가 unprivileged user namespace 를 막아서 추가 조치가 필요하다(bwrap-userns-restrict 프로파일 + sudo apparmor_parser -r, 또는 sudo sysctl -w kernel.apparmor_restrict_unprivileged_userns=0).

7-C. 고급

MCP

codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp add <name> --env VAR=VALUE -- <stdio server-command>
codex mcp list
codex mcp login <server>

codex mcp-server        # ← Codex 자체를 stdio MCP 서버로 노출
마지막 줄이 Claude Code 에 없는 기능이다. Codex 를 다른 에이전트의 도구로 꽂을 수 있다. 서버별 승인 모드도 세밀하다 — default_tools_approval_mode (auto prompt writes approve), tools.<name>.approval_mode, enabled_tools / disabled_tools.

Hooks — 11개 이벤트(PreToolUse, PermissionRequest, PostToolUse, PreCompact, PostCompact, UserPromptSubmit, SubagentStart, SubagentStop, Stop, SessionStart, SessionEnd). 위치는 ~/.codex/hooks.json, ~/.codex/config.toml 의 [hooks], <project>/.codex/hooks.json, <project>/.codex/config.toml. /hooks 로 검토·신뢰 부여하고, --dangerously-bypass-hook-trust 로 우회하며, [features] hooks = false 로 끈다. 타임아웃 기본 600초(SessionEnd 는 1초, 최대 3초).

Permission profiles (Beta) — 내장 3종(:read-only, :workspace, :danger-full-access)을 상속해 명명 프로파일을 만든다.

default_permissions = "project-edit"

[permissions.project-edit]
description = "Project editing with OpenAI API access."
extends = ":workspace"

[permissions.project-edit.workspace_roots]
"~/code/app" = true

[permissions.project-edit.filesystem]
":minimal" = "read"

[permissions.project-edit.filesystem.":workspace_roots"]
"." = "write"
".devcontainer" = "read"
"**/*.env" = "deny"

[permissions.project-edit.network]
enabled = true

[permissions.project-edit.network.domains]
"api.openai.com" = "allow"
"*.github.com" = "allow"
"tracking.example.com" = "deny"

extends 는 :read-only / :workspace / 다른 명명 프로파일만 가능하고 :danger-full-access 는 상속할 수 없다. 알 수 없는 부모나 순환 상속도 거부된다. 앞서 말한 대로 구형 sandbox_mode 와는 섞이지 않는다.

Codex cloud 환경 — 라이프사이클을 알아야 시크릿 사고가 안 난다.

컨테이너 생성 → 리포 체크아웃 → setup script (인터넷 O) → (캐시 재개 시) maintenance script → agent phase (인터넷 기본 OFF) → diff/PR

🔒 시크릿은 setup script 에만 제공되고 agent phase 전에 제거된다. setup script 는 별도 Bash 세션에서 돌기 때문에 환경변수를 유지하려면 ~/.bashrc 에 써야 한다. 컨테이너 캐시는 최대 12시간이고 스크립트·환경·시크릿 변경 시 자동 무효화된다. 기본 이미지는 openai/codex-universal.

코드 리뷰

codex review --uncommitted
codex review --base main
codex review --commit <sha> --title "..."

GitHub 에서는 Codex settings 에서 리포별 Code review 를 켠 뒤 PR 에서 @codex review 로 트리거한다. Codex 가 👀 리액션을 달고 P0·P1 이슈만 플래그한다. Automatic reviews 토글, @codex security review(리서치 프리뷰), @codex fix the P1 issue 도 있다. 데스크톱 앱에서 PR 컨텍스트를 쓰려면 gh auth login 이 필요하다.

Codex SDK

npm install @openai/codex-sdk     # TypeScript, Node.js 18+
pip install openai-codex          # Python 3.10+, beta

const codex = new Codex();
const thread = codex.startThread();
const result = await thread.run(
  "Make a plan to diagnose and fix the CI failures",
);
const thread2 = codex.resumeThread(threadId);

from openai_codex import Codex, Sandbox

with Codex() as codex:
    thread = codex.thread_start(model="gpt-5.6-terra", sandbox=Sandbox.workspace_write)
    result = thread.run("...")

GitHub Action — openai/codex-action@v1. inputs 중 눈여겨볼 것은 safety-strategy (기본 drop-sudo, 대안 unprivileged-user, Windows 에서는 unsafe 필수), sandbox, effort, allow-users, allow-bots. output 은 final-message.

⚠️ 커스텀 프롬프트는 deprecated 다. 공식 문서 문장: “Deprecated. Use skills for reusable prompts.” 스킬 제작은 $skill-creator 로 하고, 플러그인 디렉터리는 ChatGPT 와 공유한다. 아직도 커스텀 프롬프트를 소개하는 글이 많으니 주의.

8. 그래서 뭘 골라야 하나

공식 문서만 근거로 말할 수 있는 것은 “어느 쪽이 더 똑똑한가”가 아니라 “어느 하네스가 당신의 제약에 맞는가” 다.

Codex 가 유리한 경우

  • 무료로 시작해야 한다 — ChatGPT Free 플랜에도 포함된다.
  • 소스를 감사해야 한다 — Apache 2.0 오픈소스.
  • 네이티브 Windows 에서 샌드박스가 필요하다 — Claude Code 는 WSL 2 만 지원.
  • 에이전트를 다른 에이전트의 도구로 꽂아야 한다 — codex mcp-server.
  • 네트워크 egress 를 도메인 단위로 선언적으로 통제해야 한다 — [features.network_proxy] 의 allow/deny 규칙.

Claude Code 가 유리한 경우

  • 하네스를 깊게 커스터마이즈한다 — 훅 이벤트 31개 vs 11개, subagent frontmatter 14필드.
  • 장시간 자율 실행이 필요하다 — auto 모드가 bypassPermissions 의 안전한 대안으로 설계됐고, /batch 가 작업을 5~30개 worktree 로 쪼개 병렬 실행한다.
  • MDM 으로 정책을 강제 배포해야 한다 — Jamf/Intune/Group Policy + managed-settings.d/ 드롭인.
  • 잘못된 편집을 되돌려야 한다 — 프롬프트 단위 체크포인트 100개 + /rewind.
  • 컨텍스트가 크다 — Enterprise 플랜은 기본 모델에서 500k.

둘 다 쓰는 경우 (실제로 흔한 선택) — AGENTS.md 를 단일 소스로 두고 Claude Code 쪽에서 @AGENTS.md 로 import 하거나 심볼릭 링크를 걸면 지시문을 한 벌만 유지할 수 있다.

마지막으로 한 번 더 — 이 글의 성능 절에 인용된 모든 수치와 주장은 각 벤더가 자사 제품에 대해 발표한 자체 보고이며, 재현 절차와 원시 데이터는 공개되지 않았다. 두 벤더의 공식 페이지 어디에도 중립 제3자의 head-to-head 비교는 존재하지 않는다. 그리고 OpenAI 스스로가 코딩 벤치마크의 신뢰도 문제를 공식화한 지금, 벤치 점수로 도구를 고르는 프레임 자체가 벤더에 의해 부정된 상태다. 결정은 당신의 리포에서 두 도구를 같은 태스크로 돌려본 결과로 내리는 게 맞다.

References

Claude Code / Anthropic (모두 2026-08-09 fetch)

  1. Claude Code 제품 페이지 — https://www.claude.com/claude-code
  2. Claude Code Setup — https://code.claude.com/docs/en/setup
  3. Claude Code Model configuration — https://code.claude.com/docs/en/model-config
  4. Claude Code Permission modes — https://code.claude.com/docs/en/permission-modes
  5. Claude Code Settings — https://code.claude.com/docs/en/settings
  6. Claude Code Memory (CLAUDE.md) — https://code.claude.com/docs/en/memory
  7. Claude Code Slash commands — https://code.claude.com/docs/en/commands
  8. Claude Code CLI reference — https://code.claude.com/docs/en/cli-reference
  9. Claude Code MCP — https://code.claude.com/docs/en/mcp
  10. Claude Code Subagents — https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
  11. Claude Code Hooks — https://code.claude.com/docs/en/hooks
  12. Claude Code Skills — https://code.claude.com/docs/en/skills
  13. Claude Code Sessions — https://code.claude.com/docs/en/sessions
  14. Claude Code Checkpointing — https://code.claude.com/docs/en/checkpointing
  15. Claude Code Costs — https://code.claude.com/docs/en/costs
  16. Claude Code GitHub Actions — https://code.claude.com/docs/en/github-actions
  17. Claude Agent SDK overview — https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/agent-sdk/overview
  18. Claude 모델 overview (가격·컨텍스트) — https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview
  19. Claude 요금제 — https://www.claude.com/pricing
  20. Claude Opus 5 발표 (2026-07-24) — https://www.anthropic.com/news/claude-opus-5
  21. Claude Sonnet 5 발표 (2026-06-30) — https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
  22. Claude Fable 5 / Mythos 5 발표 (2026-06-09) — https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
  23. Claude Code 릴리스 노트 — https://docs.claude.com/en/release-notes/claude-code

Codex / OpenAI (모두 2026-08-09 fetch)

  1. Codex 리포지토리 (Apache 2.0) — https://github.com/openai/codex
  2. Codex CLI 문서 — https://learn.chatgpt.com/docs/codex/cli.md
  3. Codex Sandboxing — https://learn.chatgpt.com/docs/sandboxing.md
  4. Codex Agent approvals & security — https://learn.chatgpt.com/docs/agent-approvals-security.md
  5. Codex Permissions (Beta) — https://learn.chatgpt.com/docs/permissions.md
  6. Codex AGENTS.md — https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/agents-md.md
  7. Codex config 기본 — https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-basic.md
  8. Codex config 샘플 — https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-sample.md
  9. Codex 비대화형 모드 (codex exec) — https://learn.chatgpt.com/docs/non-interactive-mode.md
  10. Codex 슬래시 명령 — https://learn.chatgpt.com/docs/reference/slash-commands.md
  11. Codex 개발자 명령 — https://learn.chatgpt.com/docs/developer-commands.md
  12. Codex MCP — https://learn.chatgpt.com/docs/extend/mcp.md
  13. Codex Hooks — https://learn.chatgpt.com/docs/hooks.md
  14. Codex Skills & plugins — https://learn.chatgpt.com/docs/skills-and-plugins.md
  15. Codex 코드 리뷰 — https://learn.chatgpt.com/docs/code-review.md
  16. Codex cloud 환경 — https://learn.chatgpt.com/docs/environments/cloud-environment.md
  17. Codex SDK — https://learn.chatgpt.com/docs/codex-sdk.md
  18. Codex GitHub Action — https://learn.chatgpt.com/docs/github-action.md
  19. Codex 인증 — https://learn.chatgpt.com/docs/auth.md
  20. Codex 속도 설정 (Fast mode) — https://learn.chatgpt.com/docs/agent-configuration/speed.md
  21. Codex 모델 — https://learn.chatgpt.com/docs/models
  22. Codex 가격·rate limit — https://learn.chatgpt.com/docs/pricing.md
  23. Codex 및 ChatGPT 플랜 사용 한도 — https://help.openai.com/en/articles/11369540-codex-and-chatgpt-plan-usage-limits
  24. Codex rate card — https://help.openai.com/en/articles/20001106-codex-rate-card
  25. OpenAI API 가격 — https://developers.openai.com/api/docs/pricing
  26. OpenAI 모델 비교 (컨텍스트 윈도우) — https://developers.openai.com/api/docs/models/compare
  27. OpenAI Business 요금 — https://openai.com/business/pricing/
  28. “Why we no longer evaluate SWE-bench Verified” (2026-02-23) — https://openai.com/index/why-we-no-longer-evaluate-swe-bench-verified/
  29. “Separating signal from noise in coding evaluations” — https://openai.com/index/separating-signal-from-noise-coding-evaluations/
  30. GPT-5.6 Sol 프리뷰 (2026-06-26) — https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/
  31. GPT-5.3-Codex 발표 (2026-02-05) — https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/

확인하지 못한 항목 (정직하게 남김)

  • ChatGPT Free / Go / Plus 월 요금 — openai.com/chatgpt/pricing 과 chatgpt.com/pricing 이 자동 fetch 를 403 으로 차단하고, 렌더된 텍스트에서 달러 값이 제거됨.
  • 양측 최신 세대의 절대 벤치마크 점수 — 발표문 본문에 숫자가 없고 차트 이미지로만 존재. 텍스트로 확인 불가한 수치는 인용하지 않음.
  • SWE-bench Verified 점수 — 두 벤더 모두 최신 세대에 대해 공개하지 않음 (OpenAI 는 명시적 중단 선언, Anthropic 은 벤치 세트 교체).
  • Codex CLI 체인지로그 — learn.chatgpt.com/docs/changelog.md 404. 문서에 등장하는 유일한 버전 앵커는 permission profile 관련 “Codex 0.138.0 or later”.
  • Claude Code 최신 버전의 릴리스 날짜 — CHANGELOG 최상단은 2.1.226 이나 날짜 표기가 없음. setup 문서 예시는 2.1.211 로 문서 간 시차가 있음.
  • Slack 통합 상세 (Codex) — 여러 문서에서 언급되나 전용 페이지를 찾지 못함.