Codex CLIとClaude MCPの比較考察2025｜GPT-4とSonnet 4の設計思想と性能差

Codex CLIとClaude MCPの比較考察2025｜GPT-4とSonnet 4の設計思想と性能差

公開日：2025年10月26日／最終更新：2025年10月26日

本稿は、OpenAIのCodex CLI（GPT-4 Turbo）とAnthropicのClaude MCP（Sonnet 4）を比較し、 それぞれの内部構造・推論アーキテクチャ・利用制限・適用領域を体系的に整理します。 両者は「AIによるコード・文書理解支援」という点で類似しますが、その設計思想は明確に異なります。 Codexはローカル実行型エージェント、MCPは仮想統合型プロトコルとして構築されており、 本稿ではその違いを技術構造・性能・運用哲学の三層で考察します。

1. Codex CLIの構造と設計思想

Codex CLIはOpenAIが開発したローカル動作型AIコーディングエージェントで、WSLやmacOS環境で動作し、 フォルダ内のコードやドキュメントを直接読み取り、修正・整形・要約・実行まで行います。 内部的にはGPT-4 Turboが使用されており、Plusプランではこのモデルが自動選択されます。

  • ローカルファイルの読み込みとコマンド実行が可能
  • Approvalモードでファイル操作権限を制御（read-only／auto／full）
  • 画像入力・自然言語命令によるフォルダ解析にも対応
  • CLI環境内でインタラクティブに動作（REPL形式）
Codex CLIの設計は「開発者が自分のマシン内でAIと共同作業をする」という哲学に基づきます。 したがって、クラウド連携よりも安全なローカル実行とスピードが重視されています。

2. Claude MCPの構造とSonnet 4モデルの特性

Claude MCP（Model Context Protocol）は、Anthropic社が提案するAIと外部リソースの統合プロトコルです。 MCPサーバーを介して、ファイルシステム・API・データベースなどを安全にAIモデルへ接続します。 Sonnet 4はその中心モデルであり、約200k tokensの長文コンテキスト保持と高精度の論理推論を特徴とします。

  • MCPは「仮想ファイルシステム」を形成し、AIが外部データを安全に参照
  • Sonnet 4はClaude 3.5系列で、長文読解と推論能力が強化
  • コード・文書・設計書を同時に扱える一貫した文脈理解能力
  • APIやDrive連携を通じた長期知識保持が可能
MCPの思想は「AIが複数ツールを文脈的に統合して推論する」という構造主義的設計にあります。 これはCodex CLIのような局所的エージェントとは異なり、知識ネットワークのハブ的役割を担います。

3. 機能・性能比較：CLIエージェントとMCPの相違

Codex CLI（GPT-4 Turbo）とClaude MCP（Sonnet 4）の比較表
項目Codex CLIClaude MCP
動作環境ローカルCLI（WSL, macOS）クラウド＋MCPサーバー経由
基盤モデルGPT-4 TurboClaude 3.5 Sonnet 4
文脈長約128k tokens約200k tokens
主目的フォルダ解析・整形・軽量自動化文書統合・設計支援・長期推論
アプローチ「動作するAI」：ファイル実行型「考えるAI」：統合推論型
拡張性Codex SDK（Rust/TypeScript）MCPアダプタ（GitHub, API等）
安全設計Approvalモード（Auto/ReadOnly）MCPサンドボックスと権限スコープ
Codexは高速・即時応答に優れますが、推論深度と長期文脈統合ではMCPが上位です。 特に大規模フォルダや設計レビューのような「意味的再構成」にはSonnet 4の方が適します。

4. ChatGPT PlusプランにおけるCodexの制限

ChatGPT PlusプランではCodex CLIを利用できますが、内部的にはGPT-4 Turboが使用され、 GPT-5-Codexは利用できません。また、以下のような実用上の制限があります。

  • 1セッションあたり約10〜20命令で利用制限に達する
  • 5時間ごとにクォータがリセットされる
  • フォルダサイズ・ファイル数が多いと途中で中断される
  • 長期文脈保持や高推論タスクは不可（Plusでは軽量モード）
より高度な推論・長時間セッション・自動修正を行うには、Pro／Teamプランまたは OpenAI APIキーによる接続が推奨されます。

5. 実践的な使い分けと考察

Codex CLIとClaude MCPは対立ではなく補完関係にあります。 前者は「ローカル作業支援」、後者は「知識統合推論」として住み分けが可能です。

  • 📂 Codex CLI：フォルダ構造の解析・コード整形・Markdownレポート作成
  • 🧠 Claude MCP：複数ファイル・外部知識を統合して設計判断・文書生成
Codexは「自分の手元で動くAI」、Claude MCPは「環境全体を理解するAI」。 その設計思想の違いを理解することが、適切なAI活用の第一歩です。

参考文献・補足資料

  • OpenAI Developers: Codex CLI Overview, 2025.
  • Anthropic: Model Context Protocol (MCP) Whitepaper, 2024.
  • OpenAI Codex GitHub Repository（https://github.com/openai/codex）
  • Anthropic Claude 3.5 Sonnet Technical Overview（anthropic.com）
記述方針
本稿は2025年10月時点の仕様・公開情報に基づき、CodexとMCPの比較を行いました。 数値（トークン数・制限量）は環境により変動する場合があります。
免責・更新方針
本稿は2025年10月26日時点の公開情報を基に執筆した一般向け技術考察です。今後のアップデートに応じ、内容を改訂・補強する可能性があります。 誤記・仕様変更などのご指摘は歓迎いたします。