AI コーディング CLI 7 選：作業別の選び方、費用、独立レビュー

AI コーディング CLI は、自分の作業を完了できるかを確認してから、操作性、費用、拡張方法を比較したい。コードを書いた後に独立した確認が必要、という考え方は変わりません。

2026 年 9 月 27 日に公式文書を確認しました。以下は選定のための提案であり、統一条件で測定した性能ランキングではありません。速度や費用の比較には、同じリポジトリ、モデル設定、予算、完了条件が必要です。

各 CLI で確認したいこと

この表だけで最強や最安を決めることはできません。CLI はツール、コンテキスト、権限を整理しますが、モデル、指示、リポジトリ、課題も結果に影響します。モデルを変えれば比較結果も変わり得ます。

実際の三つの課題で比較する

小さな不具合、複数ファイルの変更、既知の欠陥を含むレビューを一つずつ選びます。各候補を同じコードの状態から始め、指示、時間枠、権限も揃えます。先の候補の回答を後の候補に見せないようにしてください。

最初の実行で明らかに合わない候補を除き、残りを別の似た課題でも確認します。失敗した実行も保存し、未測定の欄は主観的な点数で埋めず空欄にします。

合格した作業一件あたりの費用

一件あたりの費用 =（実際の利用料金 + 配分した月額料金）÷ 完了条件を満たした件数。 人の手直し時間は別に記録します。月額に含まれる利用を API 料金として二重計上せず、API は実際の請求で比較します。

キャッシュ割引は実際にヒットした場合に意味があります。一定のヒット率を仮定しないでください。入力単価が低くても、長い出力、再試行、追加レビューで総額は変わります。

実装とレビューを分ける

まず実装ツールを一つ決め、繰り返せるレビュー手順を用意します。別モデルの意見は役立つ場合がありますが、同じ欠陥を見落とすこともあります。テスト、再現、人の判断を残しましょう。

レビュー側には要件、diff、関連コード、テスト結果を渡します。各指摘に発生条件、位置、影響、確認方法を求め、確定した問題と未確認事項を分けます。修正後は関連テストを実行し、最終 diff を確認します。

小さな変更では境界条件と回帰を確認します。認証、データ変更、モジュールをまたぐ動作には広いシナリオが必要です。別モデルの「合格」だけではマージの根拠になりません。

今日始めるなら

二つの候補で三題を試し、実装の主力とレビューの入口を決めます。Windows の Codex で OpenCode Go を使う場合は導入・トラブル対応ガイド、ゲートウェイ選びは 9Router の代替案を参照してください。

公式資料

• Claude Code
• Codex CLI
• OpenCode
• Pi
• Oh My Pi
• DeepSeek Harness
• Grok Build