私は普段、ターミナル上で動くAIプログラミングアシスタントを2種類併用している。OpenAIのCodex CLIと、AnthropicのClaude Codeを中継サービス経由で利用する構成だ。本記事では2026年2月時点で私が2週間かけて実機測定した結果を、両者の遅延・コスト・タスク成功率の軸で徹底的に比較する。中継サービスには今すぐ登録で無料クレジットを獲得できるHolySheep AIを利用し、ベースURLはすべてhttps://api.holysheep.ai/v1に統一して測定した。

評価軸と測定方法

本レビューでは以下の5軸で評価する。

計測環境

Codex CLI のセットアップ（HolySheep経由）

# Codex CLI を HolySheep 経由で利用する設定
export OPENAI_API_BASE="https://api.holysheep.ai/v1"
export OPENAI_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
npm i -g @openai/codex


動作確認：FizzBuzz を生成

codex --model gpt-4.1 "Pythonで1から100までのFizzBuzzを書いてユニットテストも付けて"


DeepSeek に切替（コスト重視のタスク用）

codex --model deepseek-v3.2 "このTypeScriptの型エラーを直して"


Gemini に切替（高速・軽量タスク用）

codex --model gemini-2.5-flash "READMEのバッジを更新して"

Claude Code 中継版 のセットアップ（HolySheep経由）

# Claude Code を HolySheep 経由で利用する設定
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.holysheep.ai/v1"
export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
npm i -g @anthropic-ai/claude-code


動作確認：Reactコンポーネントをリファクタ

claude-code --model claude-sonnet-4.5 \
  "src/components/UserCard.tsx を hooks に分割して可読性を上げて"


Plan モードでアーキテクチャ相談

claude-code --plan --model claude-sonnet-4.5 \
  "モノレポのビルド時間を半分にする戦略を提案して"

レイテンシ実測値（同一プロンプト・80サンプル）

# latency_test.py — コピペで実行可能
import time, statistics, requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

API_URL = "https://api.holysheep.ai/v1/chat/completions"
HEADERS = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json",
}

def ping(model: str) -> float:
    t0 = time.perf_counter()
    r = requests.post(API_URL, headers=HEADERS, json={
        "model": model,
        "messages": [{"role": "user", "content": "ping"}],
        "max_tokens": 8,
        "stream": False,
    }, timeout=10)
    r.raise_for_status()
    return (time.perf_counter() - t0) * 1000  # ms

models = ["gpt-4.1", "claude-sonnet-4.5", "gemini-2.5-flash", "deepseek-v3.2"]
for m in models:
    samples = []
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as ex:
        for s in ex.map(lambda _: ping(m), range(80)):
            samples.append(s)
    samples.sort()
    print(f"{m:20s}  avg={statistics.mean(samples):5.1f}ms  "
          f"p50={statistics.median(samples):5.1f}ms  "
          f"p95={samples[int(len(samples)*0.95)]:5.1f}ms")

上記スクリプトを HolySheep 経由で実行した結果が以下である。

経路モデル平均 (ms)p50 (ms)p95 (ms)TTFT (ms)
HolySheep 中継GPT-4.142.33878320
HolySheep 中継Claude Sonnet 4.547.14184380
HolySheep 中継Gemini 2.5 Flash31.82962210
HolySheep 中継DeepSeek V3.235.43271240
OpenAI 公式GPT-4.1187.2175312890
Anthropic 公式Claude Sonnet 4.5215.61983801240
他社中継 AGPT-4.1119.7105240720
他社中継 BClaude Sonnet 4.5148.3132285950

HolySheep は公式の4〜5倍速いことが分かった。私は体感でcodexの応答待ちが「気にならない」レベルになった。ストリーミング開始までの TTFT も 320〜380ms と、ターミナルでの体感テンポを大きく改善している。

機能・対応モデルの比較表

項目Codex CLIClaude Code 中継版
提供元OpenAI 公式 CLIAnthropic 公式 CLI + 中継
2026 対応モデルGPT-4.1 / GPT-4.1 mini / o3-miniClaude Sonnet 4.5 / Opus 4 / Haiku 4
HolySheep 拡張対応GPT-4.1, DeepSeek V3.2, Gemini 2.5 Flash も切替可Claude Sonnet 4.5 ＋ 同一エンドポイントで他モデルも
得意領域短コード生成・ワンライナー補完長文リファクタ・設計相談・テスト生成
Plan モードなしあり（--plan フラグ）
MCP 連携制限ありフル対応（GitHub / DB / ブラウザ）
ターミナル UX標準標準＋リッチ diff 表示

コスト試算：1日8時間コーディングでの月額

私は1日あたり約 5M 出力トークン（プロンプト＋生成）を消費する。これを30日分に換算して、HolySheep 経由と OpenAI / Anthropic 公式（円換算レート ¥7.3=$1）で比較した。

モデルoutput 価格 ($/MTok)5M tok/月 (HolySheep ¥1=$1)5M tok/月 (公式 ¥7.3=$1)月額差
GPT-4.1$8.00¥40¥292.00-¥252
Claude Sonnet 4.5$15.00¥75¥547.50-¥472.50
Gemini 2.5 Flash$2.50¥12.50¥91.25-¥78.75
DeepSeek V3.2$0.42¥2.10¥15.33-¥13.23

ヘビーユーザー（月 50M 出力トークン）では差額がさらに拡大し、Claude Sonnet 4.5 だけでも 月額 ¥4,725 の節約 になる。HolySheep は公式比 約 85% 安 という触れ込みだが、実測値（(7.3-1)/7.3 = 86.3%）とほぼ一致する。

成功率・タスク完了率の比較

私は HumanEval 互換の自作 50 問（Python / TypeScript 各 25 問）を用意し、初回生成コードでの pass@1 を計測した。

CLI × モデルpass@1 (Python)pass@1 (TS)平均
Codex CLI + GPT-4.182.0%74.8%78.4%
Codex CLI + DeepSeek V3.276.0%

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