Claude CodeとCodexを使い比べて自分にはGPTが合っていると感じた

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#はじめに

Claude側に残っていたプロモーションクレジットがあったので、久しぶりにClaude Codeを使った。

モデルはFable 5.1。

最新のフロンティアモデルを使えるなら、現在メインで使っているCodexとの違いも見てみたいと思った。

しかし、今回試したタスクでは自分が期待していた形に実装できなかった。

何度か修正を続けたものの、最終的にはCodexとGPT-5.6 Solでやり直すことになった。

ただし、この結果だけでFable 5.1やClaude Codeの性能が低いとは考えていない。

むしろ、自分のClaude Code環境を長く整備していなかった影響の方が大きいと思っている。

#Claude Codeは以前かなり使っていた

現在はCodexを主力にしているが、以前はClaude Codeもかなり使っていた。

その後Codexへ移行し、日常の開発環境はそちらを中心に調整してきた。

つまり、

Codex
  → 毎日使う
  → 設定や使い方を継続的に改善

Claude Code
  → しばらく利用頻度が下がる
  → 設定も以前の状態が残る

という差がある。

この状態で最新モデルだけを切り替えて比較しても、条件が公平とは言えない。

#Fable 5.1で期待どおりに進まなかった

今回のタスクでは、Fable 5.1に実装を任せたものの、自分が想定していた方向へうまく収束しなかった。

修正指示を追加しても、欲しい形へ持っていくのに苦労した。

そこで同じ作業をCodexとGPT-5.6 Solへ戻したところ、自分の意図に近い形で進めやすかった。

これは自分にとってかなり分かりやすい差だった。

ただし、

Solの方がFableより優れている

という結論にはしない。

今回比較したのはモデル単体ではなく、モデル、ハーネス、設定、自分の使い方を含む環境全体だからだ。

#原因は自分の設定側が大きいと思っている

自分の感覚では、今回うまくいかなかった原因の多くはClaude Code側の設定にあると思っている。

長く触っていなかったため、

• 古い指示が残っている
• 現在のモデルに合わない設定がある
• Codex側ほど使い方を調整できていない
• 自分自身がClaude Codeの現在の操作に慣れていない

といった可能性がある。

現在もClaude CodeやFable、Opusを使って成果を上げている開発者は多い。

そのため、一度の実装結果だけでモデル側の問題と判断するのは不自然だ。

#モデルの調整を疑う感覚も少しあった

一方で、以前使っていた頃と比べて挙動が変わったように感じた部分もあった。

新しいモデルの登場前後では、サービス側の調整を疑う声が出ることもある。

自分自身も、

以前と少し違うのでは

と感じる場面はあった。

ただ、これは自分の古い設定の影響と切り分けられていない。

確認できないものを「ナーフされた」と断定するつもりはない。

現時点では、設定側の影響の方が大きいと考えている。

#自分にはCodexとGPTが合っている

今回の経験で改めて感じたのは、

今の自分にはCodexとGPTの組み合わせがかなり合っている

ということだった。

GPT-5.6 Sol highへ戻してから、複数プロジェクトを安定して進められている。

Codex側の使い方にも慣れている。

長く利用しながら、自分の指示の出し方やタスクの切り方も最適化されている。

AIコーディングでは、モデル性能だけでなく人間側の慣れもかなり大きい。

#Claude Codeの環境も整備し直したい

今回の結果を見て、Claude Codeをやめようとは思わなかった。

逆に、

一度きちんと現在の環境へ合わせて整備し直したい

と思った。

Codex側だけ育て続けてClaude Codeを古い状態のまま比較しても意味がない。

設定、指示、周辺環境を見直したうえで、もう一度FableやOpusを使ってみたい。

そこで結果が変わるなら、それも良い記録になる。

#まとめ

久しぶりにClaude CodeとFable 5.1を使ったが、今回のタスクでは自分の期待どおりに実装できず、最終的にCodexとGPT-5.6 Solでやり直した。

ただし、これはClaude CodeやFableの性能評価ではない。

現在の自分の環境では、

Codex + GPT
  → 長く使い設定も育っている
  → 自分の開発スタイルと相性が良い

Claude Code + Fable
  → 久しぶりに利用
  → 設定が古い可能性が高い
  → 改めて環境を整備したい

という状態だった。

AIコーディングでは、モデルを比較するだけでは足りない。

ハーネス、設定、自分の使い方まで含めて環境全体を見る必要があると改めて感じた。