터미널에서 자연어로 코딩하는 시대가 됨. 지금 쓸 수 있는 도구가 세 개 있음. Anthropic의 Claude Code, OpenAI의 Codex, Google의 Gemini CLI. 셋 다 “말하면 코드 짜줌” 이라는 컨셉은 같은데, 실제로 써보면 철학이 완전히 다름.
셋 다 직접 설치해서 같은 프로젝트에 투입해봤음. 스펙 비교표 하나 던지고 끝내는 글이 아니라, 실제로 뭐가 되고 안 되는지, 어떤 순간에 어떤 도구가 빛나는지 정리함.
한눈에 보는 스펙 비교
먼저 기본 스펙부터 정리함.
| Claude Code | Codex (OpenAI) | Gemini CLI (Google) | |
| 기반 모델 | Opus 4.6 / Sonnet 4.6 | GPT-5.4 / codex-mini | Gemini 3.1 Pro / Flash |
| 컨텍스트 윈도우 | 200K (1M 베타) | 192K | 1M (기본 제공) |
| 무료 사용 | 불가 | 불가 (ChatGPT Plus 필요) | 하루 1,000회 무료 |
| 최소 요금 | Pro $20/월 | ChatGPT Plus $20/월 | 무료 |
| 상위 요금 | Max $100~200/월 | Pro/Enterprise $200/월 | AI Ultra ~$50/월 |
| 실행 방식 | 로컬 실시간 | 클라우드 샌드박스 | 로컬 실시간 |
| 오픈소스 | CLI만 | CLI (Rust) | 전체 (Apache 2.0) |
| 멀티모달 입력 | 텍스트 중심 | 이미지 지원 | 이미지/PDF/오디오/영상 |
| MCP 지원 | O | O | O |
| IDE 연동 | VS Code, JetBrains | ChatGPT 웹 | VS Code |
표만 보면 Gemini CLI가 무료에 컨텍스트도 크고 멀티모달까지 되니까 압도적으로 보이는데, 실제 사용감은 스펙만으로 설명이 안 됨. 아래에서 하나씩 뜯어봄.
설치는 셋 다 간단함.
# Claude Code
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# Codex (OpenAI)
npm install -g @openai/codex
# Gemini CLI
npx @google/gemini-cliGemini CLI는 npx로 설치 없이 바로 실행도 가능함. Claude Code는 npm 대신 Native 설치를 권장하는데, 자동 업데이트가 되기 때문. Codex는 Rust 기반이라 cargo로도 설치 가능함.
작동 방식부터 다름
겉보기엔 셋 다 “터미널에서 자연어로 코딩”인데, 내부 동작 방식이 꽤 다름. 이 차이가 실사용에서 체감으로 이어짐.
Claude Code — 에이전틱 루프
Claude Code는 “컨텍스트 수집 → 행동 → 검증”을 반복하는 에이전틱 루프 방식임. 버그 고쳐달라고 하면 (1) 테스트를 돌려서 뭐가 실패하는지 확인하고, (2) 에러 메시지를 읽고, (3) 관련 소스 파일을 찾아서 읽고, (4) 수정하고, (5) 다시 테스트 돌려서 확인함. 이 과정을 수십 단계까지 자율적으로 이어감.
내장 도구가 5가지 카테고리로 나뉨. 파일 읽기/쓰기, 정규식 검색, 셸 명령 실행, 웹 검색, 코드 인텔리전스. 이 도구들을 알아서 조합해서 씀. 파일 수정 전에는 자동으로 체크포인트를 만들어서, 문제가 생기면 Esc 두 번으로 되감기가 됨.
Codex — 클라우드 샌드박스
Codex는 로컬이 아니라 클라우드의 격리된 컨테이너에서 코드를 실행함. 작업을 맡기면 비동기로 돌아가고, 1분에서 30분 정도 후에 결과를 받는 구조임. 로컬 파일을 직접 건드리지 않으니까 실수로 뭔가 날아갈 위험이 없음.
웹 UI(ChatGPT 안)에서 쓰면 작업을 여러 개 동시에 맡겨놓을 수 있고, GitHub PR을 바로 만들어주는 것도 이 구조 덕분. CLI 버전도 있는데, 이쪽은 로컬에서 돌아가되 샌드박스 실행이 기본임.
Gemini CLI — ReAct 루프 + Google Search
Gemini CLI는 ReAct(Reason and Act) 루프 방식임. Claude Code의 에이전틱 루프와 비슷하게 추론하고 행동하는 반복 구조인데, 여기에 Google Search grounding이라는 고유 기능이 있음. 최신 API 문서나 라이브러리 정보를 실시간으로 검색해서 참조함. 방금 릴리즈된 라이브러리의 최신 사용법을 물어봐도 답할 수 있다는 뜻.
멀티모달 입력도 강점임. 이미지, PDF, 오디오, 영상까지 입력으로 받을 수 있어서, 디자인 시안 스크린샷을 보여주고 “이거 구현해줘”가 됨. Claude Code와 Codex는 이 부분에서 아직 제한적임.
실전에서 체감되는 차이
코드 정확도 — Claude Code가 확실히 앞섬
같은 작업을 시켰을 때 “한 번에 되는” 비율이 체감상 가장 높은 게 Claude Code임. 외부 벤치마크에서도 비슷한 결과가 나옴. Claude Code(Opus 4.6)의 첫 시도 정확도가 약 95%, Codex(GPT-5.4)가 88~92%, Gemini CLI(3.1 Pro)가 85~88% 수준으로 측정됨.
5~10% 차이가 별거 아닌 것 같지만, 실전에서는 큼. 95%면 거의 “맡기면 됨” 수준이고, 85%면 “결과 확인하고 가이드 줘야 함” 수준임. 특히 여러 파일에 걸친 리팩토링에서 이 차이가 두드러짐.
Express.js API 리팩토링(엔드포인트 12개) 테스트 결과:
| 소요 시간 | 비용 | 수동 개입 | 테스트 통과 | |
| Claude Code | 1시간 17분 | $4.80 | 0회 | 전체 통과 |
| Codex | 1시간 41분 | $5.20 | 0회 | 2개 실패 |
| Gemini CLI | 2시간 4분 | $7.06 | 3회 | 전체 통과 (개입 후) |
Claude Code가 시간, 비용, 정확도 모두에서 앞섬. 다만 이건 멀티파일 리팩토링이라는 특정 상황이고, 단순한 코드 생성이나 질문 응답에서는 셋 다 비슷함.
자율성 — Claude Code의 Agent Teams와 확장 시스템
Claude Code에만 있는 기능이 Agent Teams임. 서브 에이전트를 여러 개 띄워서 병렬로 작업시킬 수 있음. 한 에이전트가 데이터 레이어를 리팩토링하는 동안 다른 에이전트가 API 라우트를 업데이트하는 식. 각 서브 에이전트는 자기만의 컨텍스트 윈도우, 시스템 프롬프트, 도구 접근 권한을 가짐.
Gemini CLI도 서브에이전트 개념이 있긴 한데, 메인 세션 안에서 동작하는 수준이라 격리된 병렬 처리와는 다름. Codex는 웹에서 여러 작업을 동시에 맡길 수 있지만, 에이전트 간 컨텍스트 공유는 안 됨.
확장 시스템도 Claude Code가 가장 성숙함.
- CLAUDE.md — 프로젝트 규칙 파일. 매 세션마다 자동 로드. 하위 디렉토리별
.claude/rules/로 세분화 가능. - Skills — 재사용 가능한 워크플로우.
/deploy로 배포 체크리스트 실행,/review로 코드 리뷰 등. - Hooks — 에이전트 루프의 특정 시점에 스크립트 자동 실행. 파일 수정할 때마다 린트 돌리기, 커밋 전 테스트 실행 등.
- Plugins + Marketplace — Skills, Hooks, MCP를 패키징해서 공유. 커뮤니티 생태계가 이미 형성됨.
Gemini CLI는 GEMINI.md와 기본 MCP 지원은 있지만, Skills/Hooks/Plugins 같은 확장 레이어는 아직 없음. Codex도 최근 Skills를 도입했지만 초기 단계.
컨텍스트 윈도우 — Gemini CLI의 압도적 우위
Gemini CLI의 1M 토큰 컨텍스트는 단순한 스펙 숫자가 아님. 코드 약 25,000~30,000줄을 한번에 올려놓고 작업할 수 있다는 뜻임. 대형 모노레포에서 “프로젝트 전체 구조 분석해줘”, “이 모듈이 다른 모듈에 어떤 영향을 주는지 파악해줘” 같은 요청을 할 때 진가가 나옴.
Claude Code의 200K(약 5,000줄)로도 대부분의 작업은 가능한데, 컨텍스트가 차면 자동으로 압축하면서 초반 지시사항이 날아갈 수 있음. 그래서 긴 세션에서는 CLAUDE.md에 규칙을 적어두는 게 중요함. Gemini CLI는 1M이라 이런 걱정이 거의 없음.
Gemini 3.1 Pro는 이전 3 Pro에서 추론 능력이 크게 올라간 업그레이드임. Google이 처음으로 “.1” 버전 증분을 쓴 건데, 넓은 기능 확장이 아니라 지능 자체에 집중한 업그레이드라는 신호.
안전성과 권한 모델
셋의 접근 방식이 확연히 다름.
Claude Code는 3단계 권한 모드가 있음. Shift+Tab으로 전환함.
- 기본 모드 — 파일 수정과 셸 명령 실행 전에 매번 승인 요청
- 자동 승인 모드 — 파일 수정은 자동, 셸 명령만 승인
- Plan 모드 — 읽기 전용. 계획만 세우고 실행은 승인 후
파일 수정 전에 자동 체크포인트를 만들어서, Esc 두 번으로 이전 상태로 되감기가 됨. Git과 별개로 동작하는 안전장치임.
Codex는 컨테이너 샌드박스가 기본이라 권한 개념 자체가 다름. 모든 작업이 격리된 환경에서 돌아가니까, 로컬 시스템에 영향을 줄 수가 없음. 대신 특정 디렉토리를 명시적으로 매핑해줘야 접근 가능.
Gemini CLI는 Claude Code와 비슷한 프롬프트 기반 승인 방식인데, 신뢰 폴더(trusted folders) 시스템으로 디렉토리별 실행 정책을 설정할 수 있음.
GPT-5.4의 변화
Codex에 탑재된 GPT-5.4는 3월 5일에 출시됨. 이전 GPT-5.3-Codex의 코딩 능력을 그대로 가져오면서, 도구 사용 능력과 소프트웨어 환경 이해가 개선됨. 스프레드시트, 프레젠테이션 같은 비코드 작업도 다룰 수 있게 됐는데, 코딩 도구로서는 멀티태스킹과 복잡한 환경 전환에서 체감이 있음.
그래서 뭘 쓰면 되는지
정답은 없고, 상황에 따라 다름. 직접 써보고 느낀 기준을 정리함.
Claude Code를 쓰면 좋은 경우:
- “해줘” 한마디로 끝나는 자율성이 중요한 사람
- 여러 파일에 걸친 대규모 리팩토링이 잦은 사람
- Agent Teams, Hooks, Skills로 워크플로우를 자동화하고 싶은 사람
- 첫 시도 정확도가 높아야 하는 프로덕션 환경
- TypeScript, Python, Rust, Go, 인프라 코드(Terraform, K8s)를 많이 다루는 사람
Codex를 쓰면 좋은 경우:
- 이미 ChatGPT Plus를 쓰고 있어서 추가 비용 없이 시작하고 싶은 사람
- 작업을 비동기로 맡겨놓고 결과만 받고 싶은 사람
- GitHub PR 자동 생성이 워크플로우에 중요한 사람
- 보안상 샌드박스 실행이 필수인 환경
- Python, JavaScript, C/C++, 셸 스크립팅, 데이터 사이언스 워크플로우
Gemini CLI를 쓰면 좋은 경우:
- 무료로 AI 코딩 도구를 경험해보고 싶은 사람
- 대형 모노레포를 통째로 분석해야 하는 사람 (1M 컨텍스트)
- 디자인 시안, PDF 문서 같은 멀티모달 입력이 필요한 사람
- 최신 API 문서를 실시간 검색하면서 코딩하고 싶은 사람 (Google Search grounding)
- Android/Kotlin, Go, Dart/Flutter, 데이터 엔지니어링 작업
한 가지 도구만 고집할 필요도 없음. 개인적으로는 Claude Code를 메인으로 쓰면서, 대형 코드베이스 탐색이나 무료 빠른 질문이 필요할 때 Gemini CLI를 보조로 쓰는 조합이 가장 잘 맞았음. 셋 다 설치가 5분이면 끝나니까, 고민할 시간에 직접 써보는 게 가장 빠름.
Claude Code 설치와 상세 사용법이 궁금하면 Claude Code 사용법 — 설치부터 실전 프로젝트 적용까지 참고.