Codex CLI vs 클로드 코드 성능 비교 후기 - 100만 토큰 컨텍스트의 힘과 아쉬운 점

Codex CLI vs 클로드 코드 성능 비교 후기 - 100만 토큰 컨텍스트의 힘과 아쉬운 점

 

2025년 AI 개발 도구 시장에서 가장 주목받는 두 CLI 기반 AI 도구인 OpenAI Codex CLI와 Anthropic Claude Code의 실제 성능을 비교 분석한 종합 리뷰입니다.

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AI 개발 도구의 새로운 패러다임

 

최근 AI 개발 도구가 IDE에서 벗어나 터미널로 향하고 있습니다.

OpenAI의 codex cli와 Anthropic의 Claude Code는 이러한 트렌드를 선도하는 대표적인 CLI 기반 AI 도구입니다.

두 도구 모두 터미널에서 직접 작동하며, 개발자가 자연어로 명령을 내리면 코드를 생성하고 파일을 수정하며 프로젝트를 관리할 수 있게 해줍니다.

실제 디자인 시스템 구축 프로젝트를 통해 두 도구의 성능을 심층 비교해본 결과, 각각의 명확한 장단점을 발견할 수 있었습니다.

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Codex CLI 완전 가이드

Codex CLI 설치 및 기본 설정

codex cli 설치는 매우 간단합니다

# npm으로 전역 설치
npm install -g @openai/codex

# 접속
codex

# 스키퍼미션스 모드 (자동 승인)
codex -y

 

 

최근 업데이트로 UI가 상당히 깔끔해졌으며, 접속 후 바로 사용할 수 있습니다.

Codex CLI 사용법 핵심 기능

codex cli 사용법의 핵심은 슬래시 커맨드에 있습니다

 

모델 설정 (/model)

• GPT-5 모델만 지원
• 미니멀, 로우, 미디엄, 하이 4가지 성능 옵션
• 기본 미디엄 설정 권장

권한 관리 (/approve)

• Full Access: 모든 작업 자유 수행
• 클로드 코드 대비 단순한 권한 체계

프로젝트 관리

• /init: agent.md 파일 기반 프로젝트 초기화
• /diff: 변경사항 빠른 확인
• /compact: 컨텍스트 압축
• /status: 현재 상태 확인

파일 멘션: @파일명으로 특정 파일 지정 가능

실시간 모니터링: Ctrl+T로 에이전트 사고 과정, 토큰 사용량, 남은 컨텍스트 실시간 확인

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Claude Code 심층 분석

Claude Code의 차별화된 접근법

Claude Code는 Anthropic의 연구 프로젝트로, 더 신중하고 정확한 작업 방식을 보여줍니다.

가장 인상적인 점은 사용자의 명령을 정확히 이해하고 단계적으로 실행한다는 것입니다.

주요 특징 비교

agent.md 파일 생성 방식

 

Codex CLI

• 매우 짧고 간결한 agent.md 생성 (50-100줄)
• 리스트 형태의 정보 제공
• 코드 예제 미포함 (메모리 효율성 ↑)

Claude Code

• 상세한 agent.md 생성 (150-200줄)
• 트리 구조 정보 제공
• 풍부한 코드 예제 포함

언어 지원

• Codex CLI: 영어 중심, 한국어 명령 이해도 낮음
• Claude Code: 다국어 지원 우수

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실전 디자인 시스템 구축 비교

테스트 프로젝트 설정

Next.js + Shadcn UI 기반 디자인 시스템 구축을 통해 두 도구의 실제 성능을 테스트했습니다.

동일한 PRD(Product Requirements Document)를 사용하여 공정한 비교를 진행했습니다.

 

페이즈별 작업 결과 분석

페이즈 1-7 일괄 작업 요청 결과

구분	Codex CLI	Claude Code
명령 이해도	부분적 오해 발생	정확한 이해
작업 순서	무작위적	체계적
불필요한 파일 생성	다수 (.github, CONTRIBUTING.md 등)	최소화
테스트 코드 생성	과도한 자동 생성	필요시에만

실제 구현 품질 비교

Shadcn UI 적용 결과

 

Codex CLI 구현

• 기본적인 컴포넌트 생성
• 요청한 다양한 인풋 타입 부분 누락
• 검증 상태, 사이즈 옵션 등 세부 기능 미완성
• 체크박스, 라디오 버튼 색상 문제 발생

Claude Code 구현

• 요청 사양에 정확한 컴포넌트 생성
• 모든 인풋 타입과 상태 완벽 구현
• Shadcn UI 테마 완전 적용

100만 토큰 컨텍스트의 실제 활용

codex cli 100만 토큰 지원은 가장 인상적인 장점입니다.

 

실제 테스트 결과

• 12만 토큰 사용 후에도 90% 컨텍스트 여유
• 대규모 프로젝트에서 컨텍스트 압축 없이 연속 작업 가능
• Claude Code는 아직 100만 토큰 미지원

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세부 기능 및 사용성 비교

UI/UX 차이점

화면 조작

• Codex CLI: Q키로 종료 (ESC 불가)
• Claude Code: ESC키로 직관적 종료

정보 표시

• Codex CLI: 실시간 토큰 사용량 및 컨텍스트 현황
• Claude Code: 작업 진행 상황 중심 표시

 

에이전트적 행동 패턴

Codex CLI의 과도한 자율성

문제점
1. 요청하지 않은 .github 폴더 자동 생성
2. 페이즈 1 미완료 상태에서 테스트 코드 작성 시작
3. CONTRIBUTING.md 등 불필요한 파일 생성
4. 사용자 의도와 다른 방향으로 작업 진행

 

Claude Code의 신중한 접근

• 명령된 작업만 정확히 수행
• 단계별 완료 후 다음 작업 진행
• 불필요한 파일 생성 최소화

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실사용 시나리오별 성능 평가

codex cli 디자인 시스템 작업

장점

• 빠른 초기 스캐폴딩
• 100만 토큰으로 대규모 작업 가능
• 실시간 진행 상황 모니터링

단점

• 세부 요구사항 누락 빈번
• 과도한 자동화로 의도와 다른 결과
• 한국어 명령 처리 미흡

 

codex cli 프로젝트 관리 역량

강점

• agent.md 표준화 선도
• 간결한 메모리 파일 관리
• GPT-5 기반 빠른 응답

약점

• 사용자 스타일 무시 경향
• 불필요한 기능 먼저 구현
• 명령 순서 미준수

더 자세한 codex cli 성능 정보는 OpenAI Codex CLI 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

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상황별 도구 선택 가이드

기존 ChatGPT 사용자

이미 GPT 기반 코딩툴을 사용 중이라면 Codex CLI로의 전환 효과가 제한적일 수 있습니다.

 

추천 상황

• 100만 토큰 컨텍스트가 필요한 대규모 프로젝트
• 빠른 프로토타이핑
• OpenAI 에코시스템 통합 환경

신규 CLI 도구 도입시

Claude Code 추천 케이스

• 정확한 명령 수행이 중요한 프로젝트
• 한국어 환경에서의 작업
• 단계적이고 체계적인 개발 스타일

Codex CLI 추천 케이스

• 대용량 컨텍스트 처리 필요
• 빠른 개발 사이클 요구
• OpenAI 기반 통합 환경 구축

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장단점 종합 비교표

codex cli 장단점

장점	단점
🚀 100만 토큰 컨텍스트	😤 과도한 자율성
⚡ 빠른 응답 속도	🎯 명령 이해도 부족
📊 실시간 모니터링	🔧 불필요한 코드 생성
🎨 간결한 UI	🌍 한국어 지원 미흡

Claude Code 장단점

장점	단점
🎯 정확한 명령 수행	📏 제한적 컨텍스트
🌍 다국어 지원	⏱️ 상대적 느린 속도
🔧 체계적 작업 진행	💸 높은 토큰 비용
🛡️ 안정적 결과물	📈 학습 곡선

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실제 사용자 경험 및 후기

개발 스타일별 적합성

세밀한 단계별 작업을 선호하는 개발자

• Claude Code 강력 추천
• 각 단계별 정확한 피드백과 수정 가능
• 예상치 못한 코드 생성 최소화

빠른 결과물을 원하는 개발자

• Codex CLI의 100만 토큰 활용
• 전체적인 방향만 제시하고 AI에게 위임
• 세부 수정은 이후 단계에서 처리

codex cli 후기 종합

긍정적 측면

• 컨텍스트 제한 걱정 없는 대규모 작업
• 실시간 진행 상황 파악 가능
• OpenAI 에코시스템과의 자연스러운 연동

개선 필요 사항

• 사용자 의도 파악 정확도 향상 필요
• 한국어 명령 처리 개선 요구
• 불필요한 자동화 기능 조절 필요

AI 컨텍스트 관리 측면에서 Codex CLI의 100만 토큰 지원은 분명한 게임 체인저입니다.

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2025년 전망 및 실용적 조언

도구별 발전 방향

Codex CLI 로드맵

• agent.md 표준 확산
• 다국어 지원 강화 예정
• AI 프로젝트 자동화 기능 확대

Claude Code 진화

• 100만 토큰 컨텍스트 지원 계획
• MCP 확장 생태계 구축
• AI 개발 비교 벤치마크 개선

실무 도입 전략

병행 사용 전략

1. 초기 스캐폴딩: Codex CLI 활용
2. 세부 구현: Claude Code로 정교화
3. 대규모 리팩토링: Codex CLI 100만 토큰 활용

더 자세한 도구 비교는 Claude Code 베스트 프랙티스를 참고하세요.

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결론 및 최종 권장사항

실제 오픈AI Codex 기반 CLI와 Claude Code 비교 결과, 각각 명확한 강점을 가지고 있습니다.

 

codex cli 설치를 고려 중이라면 다음 기준으로 판단하세요

 

Codex CLI 선택 기준

• 이미 ChatGPT Plus/Pro 구독 중
• 100만 토큰 컨텍스트 필요
• 빠른 프로토타이핑 중시
• OpenAI 통합 환경 구축 계획

Claude Code 선택 기준

• 정확한 명령 수행 필수
• 한국어 개발 환경
• 체계적 단계별 작업 선호
• 안정적인 결과물 우선

AI 개발 도구 선택에서 가장 중요한 것은 개인의 개발 스타일과 프로젝트 특성을 고려하는 것입니다.

두 도구 모두 CLI 기반 AI 개발의 새로운 가능성을 보여주며, 적절한 상황에서 사용하면 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

지속적인 업데이트를 확인하려면 Codex CLI GitHub 저장소와 Claude Code 릴리스 노트를 북마크해두시기 바랍니다.

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