Claude Code vs Codex – 비개발자가 실제로 써본 솔직 비교

AI가 코드를 짜주는 시대다. 그런데 정말로, 개발을 모르는 사람도 쓸 수 있을까?

나는 개발자가 아니다. IT 기업에서 영업을 하고 있고, 코드라곤 HTML 정도만 겨우 읽는 수준이다. 그런데 지금 AI 코딩 에이전트 4개를 동시에 돌리고 있다. 자동매매 봇도 만들었고, 텔레그램 알림 시스템도 구축했다. 전부 AI가 짜준 코드다.

이 글은 그 과정에서 가장 많이 쓴 두 도구 — Claude Code와 OpenAI Codex — 를 실제 사용자 관점에서 비교한 글이다. Claude Code vs Codex, 어떤 차이가 있는지 솔직하게 정리했다.

두 도구, 한눈에 보기

Claude Code의 가장 큰 강점은 맥락 이해력이다.

프로젝트 폴더 안에서 실행하면, 파일 구조를 파악하고 코드 간의 관계를 읽는다. “이 함수가 저 파일의 저 클래스를 호출하니까, 여기를 수정하면 저쪽도 바꿔야 한다”는 판단을 스스로 한다.

자동매매 봇을 만들 때 가장 많이 쓴 도구다. 기존 코드에 새 기능을 추가하거나, 버그를 잡을 때 진가를 발휘했다. “스캐너에서 마감일 필드를 파싱해서 시그널 메시지에 표시해줘” 같은 요청을 던지면, 관련 파일 여러 개를 동시에 수정하고 테스트까지 돌려준다.

좋았던 점:

아쉬운 점:

Codex는 접근 방식이 다르다. 코드를 클라우드 샌드박스에 올려서 거기서 작업한다. 내 컴퓨터의 원본 코드를 건드리지 않으니 실수해도 안전하다.

ChatGPT Pro 구독에 포함되어 있어 추가 비용 걱정이 없는 것도 장점이다. 그리고 여러 작업을 동시에 던질 수 있다. “이 버그 수정해줘”, “저 기능 추가해줘”, “테스트 코드 작성해줘”를 한꺼번에 시키면 병렬로 처리한다.

좋았던 점:

아쉬운 점:

자동매매 봇에 “종교/게임/오락 관련 마켓을 자동으로 제외하는 필터”를 추가하는 작업을 시켜봤다.

Claude Code: 기존 scanner.py를 읽고, 필터 키워드 리스트를 만들고, 스캔 로직에 조건을 추가하고, 시그널 메시지에 “제외됨” 표시까지 한 번에 처리했다. 약 2분.

Codex: 같은 요청을 했더니 scanner.py만 수정했다. 시그널 메시지 쪽은 별도로 요청해야 했다. 각각 1분씩, 총 2분. 결과물 품질은 비슷했지만 두 번에 나눠서 작업해야 했다.

결론: 여러 파일에 걸친 작업은 Claude Code, 단일 파일 수정은 Codex가 효율적이다.

비교 대상은 아니지만 언급할 가치가 있다. DeepSeek은 무료 또는 매우 저렴하게 쓸 수 있는 AI 모델이다.

자동매매 봇의 LLM 분석 부분에 DeepSeek을 넣어서 운영 중이다. 복잡한 코딩 작업에는 부족하지만, 정해진 포맷으로 분석 결과를 뽑아내는 반복 작업에는 충분하다. 비용이 거의 0에 가깝다는 것이 큰 장점.

Claude Code나 Codex로 시스템을 만들고, 반복 실행은 DeepSeek에 맡기는 조합이 가성비 최강이었다.

중요한 건 도구가 아니라 “뭘 만들 것인가”다.

나는 개발을 모른다. 하지만 자동매매 봇을 만들었고, 텔레그램 알림 시스템을 구축했고, 이 블로그도 AI와 함께 세팅했다. AI 코딩 에이전트는 “개발자의 도구”가 아니라, 이제는 “아이디어를 가진 사람의 도구”다.

Claude Code든 Codex든, 일단 써보자. 이 비교가 선택에 도움이 되길 바란다. 생각보다 많은 것이 가능하다.