こんにちは。
株式会社キカガクの @tetsuro_b です。
AI 関連のコーディングツールが増えに増えてきたので、情報のキャッチアップがてら スピード に焦点をあてて比較してみました。
対象ツール
ツールは全て 2025/09/05 時点での最新バージョンを利用しています。
- Claude Code（Claude Opus 4）
- Codex CLI（GPT5）
-
Cursor（GUI）（GPT5, Claude 4 sonnet, Grok-code-fast-1）
- ※ Cursor CLI で本当は比較したかったですが自分の環境ではうまく動かず（参考） GUI の Cursor を利用
検証内容
以下の観点にて各タスクにおける実行スピードを比較しました。
| タスクカテゴリ | 内容 | 評価ポイント |
|---|---|---|
| 仕様調査系 | 「〇〇の場合、XXはどうなりますか？」などの仕様の調査 | ソースコードの探索力＆読解力のスピード |
| 実装系（基礎） | 「〇〇のデータを取得するリポジトリ層の実装」など、誰が書いてもほぼ同じようなコードが生成されるタスク | 定型的なコードの正確な実装能力 |
| 実装系（応用） | 「〇〇の機能を追加してください」など、ゴールは明確だがコードの設計や書き方はある程度実装者に委ねられるタスク | 設計判断能力と実装の柔軟性 |
検証結果
各タスクを完了させるのに要した時間を記載しています。
仕様調査系タスク
| ランク | ツール名 | 秒数 |
|---|---|---|
| 1位🥇 | Claude Code（Claude Opus 4） | 30 秒 |
| 2位🥈 | Cursor（Grok-code-fast-1） | 34 秒 |
| 3位🥉 | Codex CLI（GPT5 minimal） | 40 秒 |
| 4位 | Cursor（Claude 4 sonnet） | 50 秒 |
| 5位 | Codex CLI（GPT5 Low） | 55 秒 |
| 6位 | Cursor（GPT5） | 140 秒 |
| 7位 | Codex CLI（GPT5 hight） | 190 秒 |
Codex CLI は同じ GPT5 でも複数の Reasoning があるため、それぞれで検証をしてみました。
結果的には Claude Code と Cursor（Grok-code-fast-1）が早かったです。
Claude Code は持ち前の grep 力、そして Grok-code-fast-1 はモデルそのもののレスポンススピードに優位性がありこのような結果になったかなと思います。
実装系タスク（基礎）
| ランク | ツール名 | 秒数 |
|---|---|---|
| 1位🥇 | Cursor（Grok-code-fast-1） | 34 秒 |
| 2位🥈 | Claude Code（Claude Opus 4） | 76 秒 |
| 3位🥉 | Codex CLI（GPT5 Low） | 150 秒 |
Codex の GPT5 に関しては仕様調査系タスクで Reasoning の度合いにより実行スピードにも大きく差が出ることがわかったので Low で検証をしています。（minimal はコードを見る前に回答を返したりなどコーディングにおいては制御が難しかったため Low）
また Cursor に関しても仕様調査系タスクにて Grok-code-fast-1 がもっともスピードがでていたので Grok-code-fast-1 で検証をしています。
結果は Cursor（Grok-code-fast-1）の圧勝となりました。
Grok-code-fast-1 は実装するべきファイルを見つけるまでのスピードはほかのモデルと大きく変わらないものの、ファイルを特定してからコードの記載が完了するまでがとても速い印象を持ちました。
実装系タスク（応用）
| ランク | ツール名 | 時間（分:秒） |
|---|---|---|
| 1位🥇 | Cursor（Grok-code-fast-1） | 2:20 |
| 2位🥈 | Claude Code（Claude Opus 4） | 3:17 |
| 3位🥉 | Codex CLI（GPT5 Low） | 4:30 |
| 4位 | Cursor（GPT5） | 11:00 |
応用系のタスクでも Cursor（Grok-code-fast-1） の圧勝となりました。
※ Cursor（GPT5）は実装に時間がかかっていることから、Cursor による恩恵ではなく Grok-code-fast-1 のモデルの優秀さ分かります。
結果
各タスクにおいてスピードという観点で優秀なツール＆モデルは以下のとおりでした。
- 仕様調査系タスク
- Claude Code（Claude Opus 4）
- Cursor（Grok-code-fast-1）🏆
- 実装系タスク（基礎）
- Cursor（Grok-code-fast-1）🏆
- 実装系タスク（応用）
- Cursor（Grok-code-fast-1）🏆
コードの品質はどれがいい？
今回の調査では生成されたコードの品質自体は「どのツール」「どのモデル」でも大差があるようには見受けられませんでした。
※ コード品質に差が出るような良いレベル感のタスクを用意できなかったことも原因のひとつにありそうです。
このあたりは日常の中で様々な実装タスクをこなしながら肌感で掴んでいくのが良さそうなので、今後もいろんなツールを活用して比較してきたいと思います。
今後どうツールを使い分けるか
高速でざっくり作りたいとき
実装スピードで優秀な Cursor（Grok-code-fast-1）が最適そうです。
手元で Git Worktree など使い並列で開発したいとき
実装スピードは Grok-code-fast-1 には劣るものの、 Claude Code で CLI のメリットを生かしつつ開発するのが最適そうです。
（おまけ）Grok-code-fast-1 は 9/10 まで無料です。
Cursor 自体のプラン課金は必要ですが 9/10 までは Grok-code-fast-1 を従量課金無し（limit はあり）で使えます。
この機会に Grok-code-fast-1 使い倒してみたいと思います。
最後に（宣伝）
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