- 複雑な可観測性の問題を伴う実際のテストでは、GPT-5 と GPT-5.1 Codex は、本番環境での展開準備が整った統合されたコンパイル可能なコードを提供する唯一のモデルでした。
- Claude Code はアーキテクチャと広範なドキュメントに優れていましたが、そのソリューションには重大なバグが含まれており、既存のパイプラインに統合されなかったため、その後の手作業が必要でした。
- GPT-5.1 Codex は、速度、アーキテクチャのクリーンさ、トークンの効率において GPT-5 を改善し、同じタスクに対して Claude よりも大幅に安価なソリューションを実現しました。
- GPT-5.1-Codex-Max は、圧縮モードと深い推論モードを追加し、大規模なリポジトリで何時間も追跡を失うことなく動作できるエージェント エンジンになりました。
毎日コードを書いている人なら、最近は プログラミングのためのAIモデルの真の雪崩GPT-5.1 Codex、GPT-5 Codex、Claude Code、Kimi K2 Thinking、Sonnet 4.5、Haiku… リストはほぼ毎週のように増え続け、各ベンダーは最高の開発アシスタントツールを提供していると主張しています。しかし、実際に使い込んで実際のプロジェクトで使用してみると、その違いは明らかです。
ここ数週間、いくつかのチームが比較を行ってきた GPT-5.1 コーデックス、GPT-5 コーデックス、Claude Code、Kimi K2 の考え かなり厳しい条件下での作業です。大規模なリポジトリ、実際のパイプラインとの統合、負荷テスト、複雑な可観測性の問題などです。単純なプログラミングのカタではなく、バグや機能があり、うまく動作しない場合には本番環境を壊してしまう可能性があります。こうした資料から、非常に説得力のあるメッセージが浮かび上がります。OpenAIのCodex、特にGPT-5.1 Codexは、最も「実際にデプロイ可能なコード」を提供しているのです。
GPT-5.1 Codex vs Claude Code: 決闘の概要
「GPT-5.1 Codex vs Claude Codeベンチマーク」と話す人は、実際には コードアシスタントの全く異なる2つの哲学GPT-5.1 Codex（およびその進化形であるGPT-5.1-Codex-Max）は、当初から同じリポジトリで長時間作業するエージェントのためのエンジンとして設計されています。コンテキストを理解し、ファイルを編集し、テストを実行し、自身のエラーを修正します。一方、Claude Codeはコードの説明、アーキテクチャの設計、ドキュメントの生成に優れていますが、既存のコードベースに変更を真に統合するという点では、しばしば不十分です。
実際の可観測性プロジェクトのテストでは、この違いが明確に確認されました。 Codex モデルは、統合された本番環境対応のコードを生成する唯一のモデルでした。一方、Claude と Kimi は派手なアーキテクチャ、独創的なアイデア、そして多くのコードを生み出しましたが、そこには重大なバグや統合の失敗、あるいは単にコンパイルすらできないコードが含まれていました。
ベンチマークの実施方法：おもちゃではなく、実際の問題
ベンチマークを有意義なものにするために、典型的な「文字列を反転する関数を書く」という課題は完全に避けました。代わりに、以下の課題が選択されました。 可観測性プラットフォームにおける2つの複雑な課題非常に具体的なパフォーマンスと信頼性の要件があり、ベストプラクティスに従って ソフトウェアエンジニアリングにおけるテストと実装:
最初の課題: システムを設計し実装する 異常の統計的検出 ベースラインエラー率の学習、Zスコアと移動平均の計算、変化率の急上昇の検出、そして10ミリ秒未満のレイテンシで毎分100.000万件以上のログ処理が可能です。これらすべてが既存のパイプラインに統合されています。
2番目の課題: 解決する 分散アラート重複排除 複数のプロセッサがほぼ同時に同じ異常を検出した場合、プロセッサ間の間隔が 5 秒未満の重複を回避し、最大 3 秒のクロックの遅れを許容し、システムをフリーズさせずにプロセッサのクラッシュを処理する必要がありました。
テストされた4つのモデルはGPT-5 コーデックス、GPT-5.1 コーデックス、Claude Code、Kimi K2 の考え同じIDE（カーソル）で、同じリポジトリから同じプロンプトが表示され、計測が行われました。 費やした時間、消費したトークン、ドルでのコスト、コードの品質、重大なバグの数 そして、非常に重要なのは、結果が既存のコードベースに本当に接続されているか、それとも「並列プロトタイプ」のままであるかということです。
テスト1の結果: 異常の統計的検出
最初のテストでは、各モデルが 本番環境で使用可能な統計的異常検出器: レート計算、スライディングウィンドウ、Zスコア、変化スパイク、ゼロ除算の慎重な処理、クラスへの統合 AnomalyDetector そして実際のパイプラインで。
クロード・コード 数千行の新しいコード、広範なドキュメント、複数の統計メカニズム（Zスコア、EWMA、為替レートチェック）、そして合成ベンチマークまで、華々しくリリースされました。紙面上では、教科書通りのエンジニアリングのように聞こえました。しかし、コードを実行すると、裏側が現れました。為替レート関数が返す値です。 Infinity 前のウィンドウがゼロだった場合、その後 toFixed() その価値について 即時範囲エラーさらに、ベースラインシステムは実際にはローリングされておらず、テストは非決定論的でした（ Math.random()そして最後に、 これらは実際のパイプラインとは全く関係がなかった結果: 素晴らしいプロトタイプが完成しましたが、そのままでは生産は不可能でした。
という試み GPT-5 コーデックス それははるかに実用的でした。約18分で 数百行の変更のみで、よく統合されたコード、クラスに直接 AnomalyDetector そして実際のエントリポイント。エッジケース（例えば、 Number.POSITIVE_INFINITY 電話する前に toFixed()) は、O(1) の複雑度でローリングウィンドウに増分統計を実装し、予測可能性のために時間バケットを壁時計に合わせました。 ユニットテスト それらは決定論的であり、ほとんど他のものに触れることなく、結果がシステム内で実行されました。
に対する GPT-5.1 コーデックス彼はさらにクリーンなアーキテクチャアプローチを採用しました。一時的なバケットの代わりに、ヘッド/テールポインタと専用クラスを備えたサンプルベースのローリングウィンドウを使用しました。 RollingWindowStats 和と平方和を計算する。彼は次のような定数を用いてゼロ除算を注意深く制御した。 MIN_RATE_CHANGE_BASE_RATE彼はリソースを節約するためにベースラインの更新頻度を制限し、制御されたタイムスタンプを使用して決定論的なテストを作成しました。 11分でGPT-5よりも多くのネットラインを生成したが、よりシンプルなアーキテクチャ、より優れたメモリ管理、そして同じ「すぐに展開できる」品質を備えていた。.
4人目のプレイヤーは、 キミK2の考え彼らは、ストリーミングログのサポートとバッチメトリクスを組み合わせ、MADとEMAに基づく検出機能を追加する独創的なソリューションを選択しました。理論上は悪くないように見えましたが、コア部分が壊れていました。各値を評価する前にベースラインを更新していたため、Zスコアがゼロに近づき、 異常は実際には決して現れないさらに、彼はTypeScriptにコンパイルエラーを導入し、クロードと同じゼロ除算の問題を繰り返しました。さらに悪いことに、コードはコンパイルすらされず、システムに適切に連携されていませんでした。
この第 1 ラウンドの結論は非常に明確です。 2つのコーデックス（GPT-5とGPT-5.1）は、機能的で統合され、適度に堅牢なコードを提供する唯一のものであった。GPT-5.1 は Claude のコスト (このテストでは約 0,39 ドル) と一致しましたが、時間は短く、アーキテクチャはよりクリーンでした。
テスト2の結果: 分散アラート重複排除
2つ目の課題は、 分散調整 従来のシステムでは、複数のプロセッサがほぼ同時に同じ異常を検出する可能性がありました。5秒以内に検出された場合、クロックの同期ずれやプロセスクラッシュの可能性を許容しながら、重複したアラートがトリガーされるのを防ぐ必要がありました。
クロードはデザインの面で再び輝きを放った。彼は 3つのレベルの建築: L1キャッシュ、データベースのアドバイザリロックをL2、そしてユニーク制約をL3として利用した。 NOW() プロセッサクロックに依存しないようにデータベースからロックを解放することで、接続が失われた場合のロック解除をうまく処理し、競合、クロックスキュー、障害シナリオをカバーする約500行のテストが用意されていました。しかし、最初のテストと同様に、 実際のプロセッサには何も接続されていないまた、一部の実装の詳細 (極端に厚いロック キーや、すべてのアクティブなアラートに適用される時間ウィンドウなど) により、実用的な有用性が低下しました。
並行して、 GPT-5 コーデックス 彼は、予約と有効期限を備えた重複排除テーブルをベースにしたソリューションを選択し、トランザクションを通じて調整しました。 FOR UPDATE。 コード それは直接統合されました processAlertサーバーの時間を消費し、衝突をうまく処理しましたが、条項に小さな競合がありました。 ON CONFLICT 極端な状況下では、2つのプロセッサがコミット前に同じチェックを通過する可能性がありました。完璧ではありませんでしたが、わずかな調整を加えるだけで導入できるものに非常に近づきました。
の動き GPT-5.1 コーデックス それはさらにミニマリスト的で効果的でした。余分なボードの代わりに、 PostgreSQLコンサルティングロック 機能付き acquireAdvisoryLock SHA-256を使用してペアのキーを生成した service:alertTypeこのロックの下で、5秒間のウィンドウ内に最近アクティブなアラートがあるかどうかを確認し、ない場合は新しいアラートを挿入しました。類似のアラートが既に存在する場合、新しいアラートの方が重大度が高い場合は、重大度を更新しました。これらすべては、 サーバーのタイムスタンプを一貫して使用して歪みを管理する 適切に洗浄されたブロック finally結果: 補助テーブルがなく、GPT-5 が引き延ばしていた競争もなく、よりシンプルなロジックになりました。
このテストでは、 キミ はい、彼は自分の論理を processAlert 5秒間隔のバケットをアトミックアップサートとバックオフ付きのリトライで使用しました。アイデア自体は悪くなかったのですが、実装は重要な部分で失敗していました。2つの同時挿入が同じ結果になった場合、 createdAtフラグ計算 isDuplicate 逆順に処理され、アラートが誤ってフラグ付けされていました。さらに、バックオフ時のバケットの再計算がクエリに適用されていなかったため、 彼らは同じ紛争で何度も挑戦し続けたつまり、直感は良いが、実行力が低い。
再び、この第2ラウンドでドロップダウンコードを作成したのは GPT-5 および GPT-5.1 コーデックスGPT-5.1 はクリーン性と競合状態の欠如において明らかに有利であり、コストは GPT-5 の 0,60 ドルに対して約 0,37 ドルでした。
コスト：コーデックスがクロードより安くなる理由
100万トークンあたりの価格だけを見ると、Claude Sonnet 4.5とGPT-5.1は同レベルだと思うかもしれません。しかし、これらのベンチマークのより詳細な数値を掘り下げてみると、 Codexはより少ないコストでより多くのものを提供します2 つの組み合わせテストでは、コストはおおよそ次のようになりました。
- クロード： 合計で約1,68ドル。
- GPT-5 コーデックス: 約0,95ドル（Claudeより43％安い）。
- GPT-5.1 コーデックス: 約 0,76 ドル (Claude より約 55% 安い)。
- キミ： 推定 0,51 ドルですが、コストの内訳がないため不確実性が大きくなります。
重要なのは クロードは出口トークンごとに追加料金を請求します （GPT-5.1は月額15ドルに対し、月額10ドル）さらに、「思考発話」スタイルと徹底したドキュメント作成のため、多くの追加テキストが生成される傾向があります。一方、CodexはCLIのコンテキストキャッシュの恩恵を受けており、大量の入力トークンを再利用しても全額を請求することはありません。さらに、GPT-5.1は使用するトークンの数に関してGPT-5よりも効率的であったという事実も加えると、結果として次のようなウィザードが生まれます。 より使いやすいコードが生成されるだけでなく、コストも節約できます。.
「月額 20 ユーロ」のような固定価格プランの世界では、これは非常に具体的な意味を持ちます。 Codex を使用すると、制限に達する前にさらに多くの時間コードを記述することができます。対照的に、Claude のプランでは、上級ユーザーが最も高価なサブスクリプションでも制限に達することはよくありますが、Codex Pro では、極端な使用を除けば制限を超えることはほとんどありません。
GPT-5.1-Codex-Maxが提供するもの：一日中働くエージェント
GPT-5.1コーデックスの上には、 コードに関する非常に長く詳細な作業GPT-5.1-Codex-Max。このモデルは「一般的なチャット」向けではなく、Codexエコシステム内のエージェントエンジンとして機能することを目的としており、 OpenAI Codex CLI巨大なリポジトリを読み取り、多数のファイルを変更し、テスト スイートを実行し、何時間も作業を続けることが、その DNA の一部です。
重要な違いは 圧縮巨大なコンテキストウィンドウだけに頼るのではなく、モデルは 要約と凝縮 セッションの古い部分を維持しながら、重要な詳細も保持します。これは、既に実行したステップを「圧縮」して新しいコマンドのためのスペースを確保しながらも、重要な決定を忘れずに済むようなものです。これにより、巨大なモノレポジトリで作業したり、複数のサービスを同時に操作したりしながら、数時間前に行った設計上の選択を記憶しておくことができます。
もう一つの興味深い点は、 推論のレベル「Medium」モードは、レイテンシが良好な日常的なタスク（通常のチケット、小規模な機能、軽度のリファクタリング）に適しています。「xHigh」モードでは、モデルの内部計算時間と思考プロセスが長くなり、速度は犠牲になりますが、大規模なリファクタリング、落とし穴だらけのレガシーパイプライン、再現困難な競合など、複雑な問題における信頼性が向上します。上級開発者であれば通常午後丸々かかるようなタスクの場合、このモードは投資する価値があります。
エージェント固有のベンチマークでは、GPT-5.1-Codex-Max は標準の GPT-5.1 Codex に比べて顕著な改善を示しています。 SWE-bench VerifiedとLancerで完了したタスクが増え、Terminal Benchでのパフォーマンスが向上しました そして何よりも、長時間のセッションでも気を散らすことなく平静を保つ能力が向上します。多くのチームにとって、この違いは、エージェントが単発のパッチを生成するだけでなく、チケットをエンドツーエンドで処理できることを意味します。
セキュリティ、サンドボックス、そしてモデルの責任ある使用
エージェントに端末とリポジトリへのアクセスを許可すると、すべてのセキュリティアラームが鳴るのは正常です。CodexとGPT-5.1-Codex-Maxは、常に サンドボックスクラウドでは、エージェントはコンテナ内で実行され、ネットワークはデフォルトで無効になっています。送信トラフィックは明示的に有効にした場合にのみ許可されます。オンプレミスでは、macOS、Linux、またはWindowsのサンドボックスメカニズム（またはWSL）を利用して、アクセスできるファイルを制限します。
すべての Codex サーフェスで繰り返される 2 つのルールがあります。 あなたが指示しない限り、ネットワークは開きません。また、エージェントは設定されたワークスペース外のファイルを編集できません。これと、破壊的なコマンドを回避するための特別なトレーニングを組み合わせることで、「これをクリーンアップしてください」といったフレーズを誤って解釈してプロジェクトの半分を削除するよりも、モデルがディレクトリを慎重にクリーンアップする可能性が大幅に高まります。
攻撃に関して 即注射 （例えば、AIを騙してルールを無視させ、秘密を漏らそうとする悪意のあるテキストなど）Codexのトレーニングでは、すべての外部テキストを信頼できないものとして扱うことを主張しており、これはベストプラクティスによってサポートされています。 AIモデルの自動テスト実際には、これはデータ漏洩要求の拒否、外部 Web サイトへのプライベート コードのアップロードの拒否、ドキュメントや Web ページにあるものよりもシステムと開発者の指示に従うことの強い優先につながります。
GPT-5.1 CodexとClaudeおよびその他の日常使用モデルの比較
Codex-Max の特定のベンチマークと機能を調べると、全体像が非常に明確になります。 各モデルには理想的なニッチがあります。そして賢明なのは、すべてに 1 つのツールだけを使用するのではなく、各ツールをいつ使用するかを知ることです。
GPT-5.1 コーデックス （そしてそのMaxバージョンは）特に必要なときにぴったりです エッジに注意を払い、エラーの余地がほとんどない統合コード両方の可観測性テストにおいて、GPT-5と並んで、ファイルの半分を書き換えることなく本番環境に導入できる唯一の実装でした。さらに、タスクあたりのコストは最も低く、GPT-5よりも効率性が向上し、価格性能比は他に類を見ないものでした。
クロード・ソネット 4.5 / クロード・コード あなたが望むときに彼らは輝きます 建築設計、詳細な文書と説明アーキテクチャレビュー、詳細な技術文書、移行ガイドなどを考えてみてください。彼らのソリューションは、非常に論理的に説明されており、多層的な防御策やトレードオフ分析も含まれており、読むのが楽しいものになっています。しかし、その代償として、プロトタイプを手作業で配線する必要が生じ、当初の想定よりも深刻なバグが発生し、トークンあたりのコストが大幅に上昇します。
キミK2の考え 貢献する 多くの創造性と代替的なアプローチ彼は実験の中で、重複排除のための一時的なバケットウィンドウや、異常検出のためのMADとEMAの組み合わせなど、興味深いアイデアをいくつかテストしました。さらに、彼のCLIは安価ですが、やや未開発です。問題は、統計情報の更新順序、ゼロ除算、フラグの反転など、コアロジックの詳細で頻繁に不具合が発生することです。インスピレーションを得るには最適ですが、出力の改良とテストにはかなりの時間を費やす必要があります。
最後に、一般的なGPT-5.1モデル（InstantとThinking）とGeminiやLlamaなどのモデルが基礎として機能します。 混合タスク （ドキュメント作成、データ分析、ユーザーインタラクション）ですが、タスクが純粋にコードとエージェントベースの場合、Codexパッケージは現在、 深さ、価格、ツール 一致させるのはかなり難しいです。
2 つの観測性ベンチマーク、VS Code や Cursor などの IDE での拡張使用、Codex-Max の圧縮、推論モード、コストの違いなど、すべてを総合的に見ると、全体的な印象は非常に明確になります。 「実際にプログラムして適切なプルリクエストを提供するAI」の分野では、GPT-5.1 Codexは主導的なツールとしての役割を獲得しました。Claude Code は、アーキテクチャの考え方や優れたドキュメントの作成に引き続き優れたパートナーであり、Kimi や同様のモデルは刺激や代替手段を提供しますが、コンパイルされ、統合され、最初の試行でクラッシュしないコードを作成することになると、通常は Codex 側がマスターを推進することになります。
