tl;dr
OpenAI와 Anthropic이 AI 기반 터미널 코딩 어시스턴트를 출시했습니다: Codex CLI(OpenAI)와 Claude Code(Anthropic). 두 도구 모두 터미널에서 자연어로 복잡한 프로그래밍 작업(코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 버전관리 등)을 수행합니다.
주요 차이점
- 프라이버시: Codex CLI는 로컬에서 동작하며, 명시적으로 공유하지 않는 한 데이터 수집 없음. Claude Code는 베타 개선을 위해 사용 데이터와 상호작용을 수집.
- 라이선스: Codex CLI는 Apache-2.0 오픈소스(자유로운 수정/재배포). Claude Code는 Business Source License로, 재배포/통합 제한.
- 전략적 목표: OpenAI는 커뮤니티 신뢰/생태계 확장, 써드파티 통합/플러그인 장려. Anthropic은 통제된 진화와 사용자 피드백 활용에 집중.
- 통합 가능성: Codex CLI는 오픈소스라 IDE(예: VS Code) 통합 등 확장 가능성 높음. Claude Code는 Anthropic이 직접 통제.
두 도구 모두 AI 개발 도구 시장의 전략적 행보를 보여주며, 개발자에게 더 많은 선택권을 제공합니다.
전체 내용
터미널 코딩 어시스턴트의 등장
Codex CLI와 Claude Code는 공통적으로, 개발자가 터미널에서 자연어로 코드베이스를 조작하고 개발 작업을 자동화할 수 있도록 합니다. "버그 찾고 고쳐줘", "이 코드 설명해줘", "새 모듈 생성해줘" 등 고수준 명령을 내리면, 실제 코드 변경/테스트/버전관리까지 자동으로 처리합니다. 두 도구 모두 강력한 LLM(각각 OpenAI, Anthropic)을 활용해 코드와 의도를 이해합니다. 즉, 두 도구는 터미널에서 동작하는 AI 페어 프로그래머입니다.
기술적 예시
- 대규모 레거시 프로젝트 온보딩 시, "아키텍처 설명+데드코드 식별" 요청 → 요약/분석/불필요 코드 제거까지 자동화
- Codex CLI는 스크린샷/다이어그램 등 멀티모달 입력도 지원(예: UI 목업 기반 코드 생성)
프라이버시: 로컬 우선 vs. 데이터 수집
- Codex CLI: 완전 로컬 실행, 오픈소스, 별도 텔레메트리 없음. API 키로 모델 호출하지만, 코드/데이터는 기본적으로 외부로 전송되지 않음. OpenAI API 정책상 학습 데이터로 사용하지 않음.
- Claude Code: Anthropic 계정 로그인 필요, 사용 데이터/상호작용/피드백 수집(베타 개선 목적). 대화 기록 30일 저장, 모델 학습에는 사용하지 않음.
요약: Codex CLI는 프라이버시/로컬 우선, Claude Code는 피드백 기반 개선(제한적 데이터 수집)
오픈소스 vs. 비즈니스 소스: 라이선스 차이
- Codex CLI: Apache-2.0 오픈소스, 누구나 코드 검토/수정/기여/포크 가능. 커뮤니티 참여/투명성/확장성 강조.
- Claude Code: 제한적 라이선스, 재배포/통합 불가. Anthropic이 직접 통제, 커뮤니티 확장성 제한.
요약: Codex CLI는 오픈 생태계, Claude Code는 통제된 진화
결론: 주목할 만한 우호적 경쟁
Codex CLI와 Claude Code는 개발 환경에 AI를 자연스럽게 통합하는 새로운 흐름을 보여줍니다. OpenAI는 오픈/커뮤니티/통합에, Anthropic은 통제/직접 피드백/제품 완성도에 집중합니다. 두 도구 모두 개발자에게 강력한 선택지를 제공하며, 앞으로의 발전이 기대됩니다.
- 오픈소스/로컬/확장성 중시: Codex CLI
- 통제/피드백 기반 진화/직접 지원 중시: Claude Code
여러분은 어떤 AI 코딩 동반자를 선호하시나요?
본 문서는 LinkedIn - OpenAI Codex CLI vs Anthropic Claude Code: A New Chapter in AI Coding Assistants의 전체 내용을 한국어로 번역한 것입니다.
