ChatGPT Claude プログラミング比較：コーディング指標ではClaudeが首位、トークン単価はGPT Solが安い

プログラミングはClaudeとChatGPTのどちらが優れている？

Artificial Analysisがテストしたモデルのうち、3つのコーディングベンチマークすべてで最高スコアを持つのはClaudeのモデルです(2026年10月12日時点)。FrontierCodeとSciCodeはOpus、Terminal-Bench 4.0はSonnetが首位でした。GPT Solだけと比べても、両社の行が使う最大エフォートの設定で、Opusが3つすべてに勝っています。

3つのテストはそれぞれ別の仕事を測ります。FrontierCodeはCognition発で、エージェントがオープンソースのリポジトリに加えた変更を、実際のメンテナーがマージするかどうかを問います。Terminal-Bench 4.0は、シェル上で難しい作業66件をエージェントにこなさせます。SciCodeは、80件の研究室の問題に対するPython関数を書かせます。Claudeの差が最も大きいのはSciCodeの12.7ポイント、最も小さいのはFrontierCodeで、3.1ポイントはArtificial Analysisが実行する100タスクのうち約3つ分です。

安価なClaudeがすべてで勝つわけではありません。Claude SonnetはGPT Solとトークン単価が同じで、Terminal-Bench 4.0の63.6%はそのボードの最高スコアです。ただしFrontierCodeでは45.8%に下がり、Solの49.1%に届きません。

これらのモデルはSWE-benchでは見つかりません。公式のSWE-bench Verifiedボードには2026年2月26日以降の登録がなく、ScaleのSWE-bench Proボードも、現在どちらのアプリにも載っていない2026年初めのモデルで止まっています。OpenAIもその月にVerifiedの報告をやめました。その変更に関する投稿では、向上は「モデルが学習時にどれだけベンチマークに触れていたかをますます反映する」とされています。これらのボードは更新が止まっています。したがってSWE-benchで勝者を決める表は、すでに引退したモデルを順位付けしているのです。

$20プランに付くコーディングエージェントは、CodexとClaude Codeのどちら？

$20の両プランにコーディングエージェントが含まれます。ChatGPT PlusにはCodex、Claude ProにはClaude Codeが付き、2026年10月時点でどちらも月額$20です。Claude Proは年払いなら月額$17でも販売されています。

数字を示しているのは2社のうちOpenAIだけです。Codexの料金ページでは、Solで5時間ごとにローカルメッセージ15〜160回と見積もり、Plusを「毎週数回の集中的なコーディングセッションを支えるプラン」と位置づけています。クラウドタスクは、ローカルより多く消費する場合があります。

Anthropicは回数をまったく示していません。Claude Codeのヘルプページには、Proには5時間セッションの上限と週間の上限があり、「これらの上限はClaudeとClaude Codeで共有されます。つまり両方のツールでのあらゆる操作が同じ上限に加算されます」とあります。そのため、バグについての長いチャットがエージェントに使える時間を削ります。同じページにある落とし穴がもう1つ。シェルにANTHROPIC_API_KEYが設定されていると、Claude Codeはプランではなくapiに課金します。

OpenAIの最新モデルはチャット画面ではなくエージェントの中にあります。モデルのページによると、最新のSolとLunaのモデルはCodexとWorkで動き、チャットウィンドウでは動きません。Claudeに止められたときの対処は、Claudeの利用上限に達したときを参照してください。

PythonはChatGPTとClaudeのどちらが向いている？

このセットで唯一のPythonベンチマークでは、PythonはClaudeのほうが向いています。SciCodeの課題は結晶格子のエワルド和のようなPython関数を求めるもので、Claude Opusは66.9%を通過し、GPT Solは54.2%でした。差は大きいです。

ここで強いのはOpusだけではありません。ボード上のClaudeはすべてSolを上回り、Claude Haikuでも55.0%です。OpenAIの小型モデルLunaでさえ、上位モデルを54.6%対54.2%でわずかに上回ります。SciCodeは科学計算のコードなので、数値計算の目安として読んでください。Djangoアプリについて分かることは多くありません。

ChatGPTとClaudeは一度にどれだけのコードを読める？

チャットで読めるコードの量はClaudeのほうが多いです。Anthropicの料金ページには、全プランでモデルにより最大1Mトークンのコンテキストウィンドウと記載があります。Claude Codeのモデルドキュメントでは、最近のOpusモデルは既定で1Mウィンドウで動くとされています。

OpenAIの料金ページによると、ChatGPT Plusでは高速チャットモデルが54Kトークン、推論モデルが256Kです。Claudeが保持できる量の約4分の1にあたります。APIではArtificial AnalysisがGPT Solも1Mトークンとしていますが、OpenAIはPlusのCodexについてコンテキストの数値を公表していません。モジュール全体をチャットに貼るなら、すべてを保持できるのはClaudeです。ほかのアプリについてはコンテキストウィンドウ比較をご覧ください。

コーディングで安いのはChatGPTとClaudeのどちら？

トークンあたりで安いのはChatGPTです。OpenAIのAPI料金では、GPT Solは入力が100万トークンあたり$2、出力が$10です。AnthropicのClaude Opusは$4と$20なので、2026年10月の定価ではOpusが2倍高くなります。

実際の差は定価よりさらに広がります。Artificial Analysisのモデルのリーダーボードでは、最大エフォートのOpusは1タスクあたり$5.98、Solは$0.72です。約8倍で、Opusは1タスクあたりより多くのトークンを消費することも意味します。

無料プランでは、ChatGPTが自動的に有利です。ChatGPT FreeとGoでは、GPT-6 Lunaで制限付きのCodexが使えますが、Claude FreeにはClaude Codeが含まれません。ただしLunaは非力なエージェントです。Terminal-Bench 4.0では12.6%のタスクしか通過せず、Opusは59.6%でした。

コーディングで速いのはChatGPTとClaudeのどちら？

最大エフォートで最終的な回答に早くたどり着くのはChatGPTです。Artificial Analysisのモデルのリーダーボード(2026年10月12日時点)では、プロンプトから完全な返信までの所要時間の中央値が、GPT Solは347秒、Claude Opusは754秒でした。待ち時間の大半は、最初の1語が出る前の思考です。

Opusは出力を始めてからは速く、毎秒96トークンでSolの66を上回ります。この時間は最大エフォートの上限値です。Claude Codeはモデルドキュメントによると既定でOpusを中程度のエフォートで動かすため、既定のセッションはここで計測した設定ではありません。

プログラミングにはChatGPTとClaudeのどちらを使うべき？

難しいコードで高い通過率がほしいならClaude、安くて速い実行がほしいならChatGPTを使いましょう。

どちらもすべてのタスクで勝つわけではないので、いちばん安上がりなのは自分のコードで両方を試すことです。文章作成やリサーチを含む広い比較はClaudeとChatGPTの比較をお読みください。ほかのコーディングツールも検討するなら、コーディング向けChatGPTの代替で扱っています。

Whiziが合うのは限られたケースです。2つのプランに課金する前に、Claude OpusとChatGPT Solに同じコーディングの質問をして答えを見比べたい場合です。並べて比較するチャットはWhizi Proの月額$29.99に含まれます。各列はそれぞれのモデルのクレジットレートで課金されるので、1回の比較で両方を消費し、1メッセージあたりのクレジットはモデルによって異なり、変更されることがあります。Whiziはチャットアプリなので、リポジトリ全体にまたがる編集にはCodexかClaude Codeが必要です。各プランで使えるコーディング用の行はコーディングガイドで確認できます。