AIコーディングCLI比較【2026年9月】OpenCode・Codex CLI・Gemini CLI・Qwen Code
オープンソースラボ編集部 ・ 2026年9月22日
AIコーディングCLIを選ぶとき、生成コードの印象だけで決めると運用で差が出ます。実務では、どのモデルと認証を使えるか、プロジェクト指示をどこへ置くか、シェル実行をどう承認するか、セッションを再開できるか、CIから非対話実行できるかが重要です。2026年9月22日時点では、OpenCode、Codex CLI、Gemini CLI、Qwen Codeが、オープンソースで導入しやすい4候補です。
4製品は似た画面を持ちますが、設計の中心が異なります。OpenCodeはモデルを選ぶ操作系、Codex CLIはOpenAIのエージェント実行環境、Gemini CLIはGeminiとGoogleの検索・拡張、Qwen CodeはQwen Coderと自動化が中心です。ここでは機能名の有無ではなく、チームへ導入したときの扱いやすさで比較します。
基本仕様の比較
| 項目 | OpenCode | Codex CLI | Gemini CLI | Qwen Code |
|---|---|---|---|---|
| 公式リポジトリ | anomalyco/opencode↗ | openai/codex↗ | google-gemini/gemini-cli↗ | QwenLM/qwen-code↗ |
| 主言語 | TypeScript | Rust | TypeScript | TypeScript |
| ライセンス | MIT | Apache-2.0 | Apache-2.0 | Apache-2.0 |
| 9/22 Stars | 約209,100 | 125,761 | 107,114 | 28,048 |
| モデル方針 | 複数プロバイダー | OpenAI中心 | Gemini中心 | Qwen中心・互換API |
| 主な画面 | TUI・Desktop | CLI | CLI・IDE連携 | CLI・Actions |
| MCP | 対応 | 対応 | Client / Server対応 | 対応 |
| プロジェクト指示 | AGENTS.md等 | AGENTS.md | GEMINI.md | QWEN.md |
Starsは利用適合性を示す点数ではありません。たとえば、社内がGoogle Cloudを標準にしていればGemini CLIの認証と管理が導入コストを下げる場合があります。OpenAIのCodex環境と既存ルールを共有したいならCodex CLIが自然です。複数モデルの価格と性能を案件ごとに選びたい場合はOpenCodeの価値が上がります。
OpenCode：モデルと操作系を分離したい人向け
OpenCode公式README↗では、通常の実装に使うbuild、読み取り中心のplan、複雑な探索を担うgeneralサブエージェントが説明されています。Tabでbuildとplanを切り替えられるため、調査段階で書き込みを抑え、方針が固まってから実装へ移る操作が分かりやすい構成です。端末に加えてデスクトップ版も提供されます。
最大の利点は、モデル提供元を一つに固定しにくい組織でも共通の操作系を作れることです。一方、モデルを変更すれば出力品質、ツール呼び出し、料金、コンテキスト制限も変わります。比較テストではOpenCodeという製品だけでなく、プロバイダー名、モデル名、推論設定まで記録してください。
Codex CLI：権限管理とOpenAIの開発体験
Codex CLI公式リポジトリ↗はRust製で、端末からリポジトリを読み、編集し、コマンドを実行する軽量なエージェントです。AGENTS.mdによる階層的な指示、Skills、MCP、承認ポリシー、サンドボックス、非対話実行を組み合わせられます。実装だけでなく、レビュー、調査、テスト、PR準備を一つの作業履歴で扱いやすい点が特徴です。
運用上は『自動承認にすれば速い』と単純化しないことが重要です。読み取り、作業フォルダへの書き込み、ネットワーク、管理者権限、外部サービスへの送信は影響が違います。最初は実リポジトリを複製した検証環境で、どの操作が止まり、どの操作が自動で進むかを確認します。
Gemini CLI：Webと長い文脈、headless自動化
Gemini CLI公式ドキュメント↗には、ファイル、シェル、Web検索、Web取得、Extensions、Agent Skills、MCP、チェックポイント、セッション再開、Plan mode、subagents、headless modeが整理されています。gemini -pで非対話実行し、--output-format jsonまたはstream-jsonで外部プログラムから結果やイベントを扱える点は、自動化で明確な利点です。
GEMINI.mdへリポジトリの目的、コーディング規約、禁止事項、実行コマンドを書けば、会話ごとの説明を減らせます。Web検索を使う調査では、取得元URLと確認日を成果物へ残すルールも一緒に定義すると、後から検証しやすくなります。
Qwen Code：Qwen CoderとGitHub Actions
Qwen Code公式リポジトリ↗は、端末に常駐するオープンソースのコーディングエージェントです。QWEN.mdでプロジェクト文脈を与え、MCPでツールを追加し、Qwen Code Action↗でIssueやPull Requestのワークフローへ組み込めます。Apache-2.0で、Qwen系モデルを評価したいチームの標準クライアント候補です。
Qwen以外のOpenAI互換APIを使える構成でも、各モデルがツール呼び出しや長い会話を同じ品質で処理するとは限りません。利用モデルごとに、編集の正確さ、テスト実行、停止判断、差分の小ささを評価してください。
実務機能の比較
| 評価軸 | OpenCode | Codex CLI | Gemini CLI | Qwen Code |
|---|---|---|---|---|
| 複数モデルを日常的に切替 | ◎ | △ | △ | ○ |
| 読み取り計画モード | ◎ | ○ | ○ | ○ |
| 非対話・機械可読出力 | ○ | ◎ | ◎ | ○ |
| Web検索を標準利用 | モデル・構成次第 | 構成次第 | ◎ | 構成次第 |
| GitHubワークフロー | ○ | ◎ | ○ | ◎ |
| デスクトップUI | ◎ | 別製品 | IDE連携 | △ |
| 企業管理との相性 | 構成次第 | OpenAI環境 | Google環境 | Alibaba/Qwen環境 |
同じ課題で比較する手順
比較には、10分で終わるデモより、実際の小さな改修を使います。たとえば『既存APIへ入力検証を追加し、失敗ケースのテストを書き、READMEを更新する』という課題です。リポジトリの同じコミットから4ブランチを作り、同じ指示、同じ制限時間、同じテストコマンドを与えます。
記録するのは、完了可否、初回テスト成功率、変更行数、不要な変更、利用量、経過時間、人がレビューと修正に使った時間です。最終的な目的はトークン単価の最小化ではなく、受け入れ可能な差分が完成するまでの総コスト削減です。モデル名とバージョンも必ず保存します。CLIは同じでもモデル更新で結果が変わるためです。
チーム導入では、共通の指示ファイルへ、対象ディレクトリ、テスト、フォーマッター、秘密情報の扱い、禁止コマンド、変更してはいけない生成物を書きます。その上でブランチ保護とCIを最終ゲートにします。エージェントの説明文ではなく、Git差分と実行結果をレビュー対象にします。
用途別の結論
複数モデルを一つのUIで比較しながら使うならOpenCode。OpenAIのCodex、AGENTS.md、Skills、MCP、サンドボックスを一体で使うならCodex CLI。Googleアカウント、Gemini、Web検索、headlessのJSON出力を重視するならGemini CLI。Qwen Coder、QWEN.md、GitHub Actionsを中心に組むならQwen Codeが第一候補です。
全社で一製品に統一する前に、言語やリポジトリの性質が違う3案件で評価してください。フロントエンド、バックエンド、インフラでは必要なツールと検証時間が異なります。結果が分かれた場合は、共通ルールだけを揃え、用途別にCLIを認める方が合理的です。
よくある質問（FAQ）
Q. 4製品を無料で使えますか？
CLI本体はオープンソースですが、接続するモデルの利用料や契約は別です。無料枠、個人契約、API従量課金、企業契約では上限とデータ条件が異なるため、公式の最新料金を確認してください。
Q. コードは必ずクラウドへ送られますか？
利用するモデル提供元によります。CLIをローカルで実行しても、クラウドAPIへ送ったプロンプトやコード断片は外部通信です。ローカルモデル対応、除外ファイル、ログ、テレメトリー、MCP接続も含めて確認してください。
Q. 既存のCopilotと併用できますか？
できます。IDE内の短い補完はCopilot、リポジトリ横断の調査や複数ファイル変更はCLIという役割分担が可能です。重複課金より、レビュー時間と完了率で効果を測るのが適切です。
