AI 코딩 플랫폼 트렌드 비교(Claude Code, Codex,Gemini)

조대협 (http://bcho.tistory.com)

 

작년이 Cursor, Winsurf등 AI 코딩 도구와 Lovable, Replit 등의 바이브 코딩으로 시작되는 한해였다면, 금년은 Claude Code와 같은 CLI 기반의 에이전트 코딩으로 넘어가는 한해이다.

 

2026년 트랜드 변화

2025년에는 개발자들이 전체 코드가 아니라 일부 모듈이나 코딩 부분을 Cursor 와 같은 IDE에서 개발하는 정도로, AI의 도움을 받아서 개발하는 단계 였다면, 금년은 Claude Code와 같은 에이전트 기반의 AI로 스펙만 작성하면 크고 복잡한 코드도 개발이 가능한 방향으로 변화하고 있다. 

 

2026년 2월5일에 발표된 글을 보면, Anthropic Claude Code 모델을 사용하여, C 컴파일러를 개발한 사례가 나온다. 

https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler

 

이는 작년까지 일부 모듈이나 간단한 애플리케이션을 개발하는 시나리오에서 부터, 복잡한 전체 애플리케이션 개발이 자동화가 가능한 영역까지 성장 하였음음을 보인다. 

 

기존의 방식이 하나의 LLM 모델에 질문과 코드를 넣으면 코드를 생성하는 방식에서, 멀티 에이전트 구조의 변화가 큰데, 하나의 명령을 받으면 그 명령을 여러개의 태스크로 분리한 후에, 이에 대한 결과를 합치는 방식으로 문제를 해결하는 방식으로, 이를 통해서 좀 더 복잡한 문제를 세분화해서 해결할 수 있다. 

주요 모델과 사용 패턴

AI Agent 기반의 코딩은 대부분 CLI 툴을 이용해서 이루어지는데, 주요 모델로는 Claude Code, OpenAI Codex, Gemini CLI를 들 수 있다. 

결론만 이야기 하자면, Claude Code의 압승이다. 

Claude Code

Claude Code는 작년 Sonnet 4.5 모델에서부터 CLI 부분의 강자였는데, 이번달 Opus 4.6 모델을 발표하면서 거의 압도적인 도구가 되었다. 

아래 표를 보면, GitHub에 Claude Code를 이용해 Commit 이 된 횟수인데, 2025년 작년 10월을 기점으로 폭발적으로 증가하면서 2026년에 급격하게 한번 더 증가하는 패턴을 볼 수 있다. 

개발자 커뮤니티를 보더라도 대부분 Claude Code에 대한 칭찬과 사용 후기가 대부분이다. 

특히 Opus 4.6에서 1M 컨텍스트 윈도우를 지원하면서, 그간 약점이었던 긴 코드를 인식하는 문제를 해결하였으며, 특히 다른 모델들과는 다르게, 특정 문제 (Bakend, frontend etc)에 최적화된 Sub Agent를 사용하거나 특히 동시에 여러개의 문제를 해결할 수 있는 Multi agent (Claude code agent team)이라는 기능을 소개함으로써 복잡하고 거대한 작업을 지원할 수 있게 되었다. 

 

<그림 Agent Team에 의해서 병렬로 Task를 수행하는 화면 . 3개의 Task가 실행됨을 볼 수 있다>

Open AI Codex

그 후에, Open AI도 Codex를 업그레이해서 발표하였지만, Multi agent 같은 개념 지원은 약하며, 높은 가격이 허들이 되고 있다. 그래서 Claude를 메인으로 사용하지만 복잡한 코드에 대한 디버깅이나 문제는 Codex 자체의 성능이 좋기 때문에, 상호 보완작업용으로 사용하는 패턴을 보인다. 

 

Google Gemini

Gemini는 3.0 모델을 발표하면서 모델이 업그레이드 되었지만, Claude Code에 비해서 생성된 코드가 의도와 다른 경우가 많아서 안정성 이슈가 있어서, 거의 사용되지 않는다. 그렇지만 가격적인 메리트가 있어서 코드 작성전에 명세서를 작성하고, 이 명세서를 세부 Task로 나누는 작업에는 많이 사용이 된다. 

 

특히 Claude Code의 가격이 높기 때문에, 이 부분을 해소하고자 메인 코딩 작업이 아닌 기획이나 프로젝트 관리성은 Gemini를 사용하는 트렌드를 보인다. 

 

이 이외에는 이미지 생성/인식 모델이 좋기 때문에, 이미지 스케치를 UI로 변형하는 작업에 많이 사용된다. 

결론

Claude Code가 메인 도구. 복잡한 문제나 디버깅에 대해서는 Codex. 기획이나 프로젝트 관리같은 마이너 작업에 대해서는 Gemini 의 조합이 많이 보이는 패턴이다. 

향후 전망

작년에 비해서 정말로 급격하게 모델의 성능이 좋아졌기 때문에, 많은 부분이 AI로 코딩을 할 수 있다. 그러나 아직 레거시 코드에 대한 접근성은 떨어지고, 복잡한 문제에 대해서는 한계가 있기 때문에 (코드를 만들어내도 깔끔하지 않고 불필요한 복잡도를 불러낼 수 있다.) 아직 한계는 있지만, 일반적인 웹이나 비즈니스 시스템 개발을 하는데는 큰 문제가 없다고 본다.  모델의 발전 속도가 빠른데, 빠르면 1년, 늦어도 3년이면 거의 완성된 수준의 에이전틱 코딩이 가능하리라고 보며, 이제는 이러한 기술을 어떻게 적응해서 살아남을까에 대한 고민을 해야 하는 시기가 아닐까?