CLI 기준 비교 - Codex vs ChatGPT vs Claude vs Cursor
최신 AI 서비스 CLI 비교 (Codex 중심)
개발 워크플로우에서 AI를 사용할 때, 이제는 웹 채팅보다 CLI(Command Line Interface) 통합이 훨씬 중요해졌습니다.
이번 글은 ChatGPT, Claude, Cursor, 그리고 Codex를 터미널 중심으로 비교한 요약입니다.
⚠️ 참고: AI 서비스의 요금제/기능/모델명은 자주 바뀝니다. 아래 내용은 2026-02 기준 실무 관점 체크리스트로 이해해주세요.
한눈에 결론
- Codex: “에이전트형 CLI 작업”에 강함 (리포지토리 수정, 테스트, 커밋 흐름).
- ChatGPT: 범용성이 높고 설명/아이디어/문서화가 강함. CLI 연동은 도구/환경 구성에 따라 차이 큼.
- Claude: 긴 문맥 처리와 코드 설명/리팩터링 대화 품질이 좋음. CLI 사용 시 안정적인 텍스트 작업에 강점.
- Cursor: IDE 중심이 기본이지만, 팀에 따라 CLI 워크플로우와 혼합 운용 가능.
비교 기준 (CLI 관점)
CLI 기준으로 실제 체감이 큰 항목은 아래입니다.
- 로컬 파일 수정 자동화: 여러 파일을 안전하게 수정하는가?
- 명령 실행/검증 루프: 테스트 실행 → 에러 수정 루프가 빠른가?
- 대규모 코드베이스 추론: 디렉터리/컨벤션 파악 능력
- 비용 예측 가능성: 반복 작업에서 비용 관리가 쉬운가?
- 팀 협업 적합성: PR 본문 생성, 변경 이력 설명, 재현성
CLI 기준 상세 비교표
| 항목 | Codex | ChatGPT | Claude | Cursor |
|---|---|---|---|---|
| 기본 사용 감각 | 에이전트형 작업 지시에 강함 | 범용 질의응답 + 코딩 보조 | 긴 문맥 대화/분석 강점 | IDE 중심, 개발 UX 우수 |
| CLI 친화도 | 매우 높음 | 중간~높음(도구에 따라 편차) | 높음(텍스트/분석 안정) | 중간(IDE 보조 + 혼합) |
| 파일 수정 자동화 | 강함 | 도구 설정에 따라 가능 | 강함 | 주로 IDE에서 강함 |
| 테스트/명령 루프 | 강함 | 환경마다 상이 | 강함 | IDE 내 루프 우수 |
| 장점 요약 | 작업 단위 자동화, 실행 중심 | 범용성, 설명력, 접근성 | 긴 컨텍스트, 정확한 문장화 | 코드 탐색/자동완성 UX |
| 주의점 | 작업 범위 통제가 필요 | CLI 일관성은 설정 의존 | 속도/비용 밸런스 확인 필요 | CLI 단독 사용성은 팀 스타일 영향 |
어떤 경우에 Codex가 특히 유리한가?
아래처럼 명확한 개발 작업 단위가 있을 때 효과가 큽니다.
- “이 버그 수정하고 테스트 통과까지 진행”
- “이 기능 추가 후 문서/체인지로그도 업데이트”
- “코드 변경 후 커밋 메시지와 PR 초안 생성”
즉, 단순 답변형 AI보다 작업 실행형 AI가 필요한 경우 Codex 체감이 좋습니다.
서비스별 추천 사용 시나리오
1) ChatGPT 추천 시나리오
- 아키텍처 아이디어 브레인스토밍
- 에러 원인 설명, 개념 학습
- 문서 초안/기획안 정리
2) Claude 추천 시나리오
- 긴 코드 리뷰 요약
- 정책/요건 문서를 반영한 리팩터링 전략 수립
- 한국어/영어 혼합 문서 품질 관리
3) Cursor 추천 시나리오
- IDE 안에서 빠른 자동완성/리팩터링
- 코드 탐색과 수정 반복이 많은 프론트엔드/풀스택 개발
- 개인 개발 생산성 향상
4) Codex 추천 시나리오
- 터미널 중심 개발팀
- 테스트/빌드/린트가 자동화된 저장소
- PR 생성까지 이어지는 표준 개발 파이프라인
실무 팁: “혼합 전략”이 가장 효율적
현업에서는 한 서비스만 고집하기보다 아래 조합이 효율적입니다.
- 설계/요약: ChatGPT 또는 Claude
- IDE 생산성: Cursor
- 실행/수정/검증 루프: Codex
이렇게 분리하면 “설명 잘하는 모델”과 “실행 잘하는 모델”의 장점을 동시에 취할 수 있습니다.
마무리
CLI 기준으로 보면 핵심은 단순합니다.
- “질문 답변” 중심이면 ChatGPT/Claude 쪽,
- “코드베이스 변경 + 검증 + 커밋”까지 원하면 Codex 쪽,
- “IDE 내 반복 생산성”을 크게 올리고 싶으면 Cursor 쪽이 맞습니다.
다음 글에서는 실제 예시로, 동일한 요구사항(버그 수정 + 테스트 통과 + 커밋 생성)을 각 도구에서 수행했을 때 체감 차이를 비교해보겠습니다.
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