Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI : comparatif des trois meilleurs agents de code du marché

OpenAI, Anthropic et désormais Google proposent des agents de code semi-automatisés à la pointe de la technologie avec des différences notables.

C'est l'une des verticales de l'IA générative qui avance le plus vite. L'intelligence artificielle pour le code promet d'augmenter significativement le travail des développeurs en supprimant les tâches à faible valeur ajoutée. Les assistants de code illustrent parfaitement ce principe. Disponible directement dans un terminal ces derniers permettent de générer, modifier debugger et même tester du code. Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI… Les trois principaux éditeurs de modèles du marché proposent des agents souvent similaires dans les fonctionnalités mais avec quelques spécificités. Comparatif.

Fonctionnalités : Gemini CLI mieux équipé

Fonctionnalités principales	Claude Code	Codex CLI	Gemini CLI
Génération de code	✅	✅	✅
Modification/refactorisation	✅	✅	✅
Débogage automatisé	✅	✅	✅
Tests unitaires	✅	✅	✅
Intégration de Git	✅	✅	✅
Planification	✅	✅	✅
Modifications multi-fichiers	✅	✅	✅
Support PDF/documents	❌	✅	✅
Génération d'images	❌	❌	✅
Captures d'écran/diagrammes	❌	✅	✅
Protocole MCP	✅	❌	✅
Sandboxing	❌	✅	✅
Modes d'autonomie configurables	❌	✅	❌
Contexte élevé	❌	❌	✅

Les trois agents de code partagent un grand socle de fonctionnalités communes : génération de code, modification et refactorisation, débogage automatisé, support des tests unitaires, intégration Git et planification. Tous supportent également les modifications multi-fichiers. Les différences se creusent sur les fonctionnalités avancées. Claude Code accuse du retard sur la multimodalité, il ne supporte ni les documents PDF, ni la génération d'images, ni l'interprétation de captures d'écran ou diagrammes, contrairement à ses concurrents. Le sandboxing, qui permet d'isoler l'agent dans un conteneur, fait également défaut chez Anthropic. Seul Codex CLI propose des modes d'autonomie configurables permettant de définir précisément le niveau d'intervention automatique souhaité. Côté contexte, OpenAI et Anthropic pèchent avec une capacité limitée à 200 000 tokens (voir le détail ci-après). Par ailleurs, Gemini dispose du MCP nativement. Il a également la capacité de générer des images avec Imagen.

Enfin, sur la disponibilité, Claude Code n'est pas nativement supporté sur Windows et nécessite WSL, source potentielle de complications supplémentaires.

Modèles : Codex joue l'équilibre, Gemini le contexte

Modèle	Taille de contexte	LiveCodeBench	SWE-bench Verified
Claude 4 Opus	200 000 tokens	51,10%	72,50%
Gemini 2.5 Pro	1 000 000 tokens	69%	59,60%
Codex-1	192 000 tokens	>72%*	71%

**Les scores de Codex-mini sur les benchmarks n'étant pas publiés par OpenAI, nous avons utilisé ceux de o4-mini, modèle de base de Codex-mini avant sa spécialisation sur le code. Dans la réalité, les résultats sont très proches ou légèrement supérieurs.

Pour évaluer les capacités des trois agents, nous avons analysé leurs modèles moteurs les plus performants : Claude 4 Opus pour Claude Code, Gemini 2.5 Pro pour Gemini CLI et codex-mini pour Codex CLI. Deux benchmarks de référence permettent de mesurer les compétences clés attendues d'un agent de code. SWE-bench Verified évalue les tâches de software engineering, notamment la gestion autonome des outils, l'utilisation de la console et l'orchestration de workflows complexes. LiveCodeBench teste quant à lui les capacités brutes de génération de code.

Dans les benchmarks Claude 4 Opus excelle donc dans le software engineering et l'édition rapide de code mais pèche légèrement en génération de code brut. Gemini 2.5 Pro démontre une excellente capacité de génération mais des performances moindres dans l'utilisation autonome d'outils. Enfin, Codex-mini semble offrir le meilleur équilibre avec de bons scores sur les deux benchmarks.

Toutefois, Gemini CLI tire son épingle du jeu grâce à sa fenêtre de contexte d'un million de tokens, parfaite pour analyser les vastes bases de code, très courantes en milieu professionnel. Claude Code et Codex CLI, limités à 200 000 tokens, doivent découper le code en segments et perdent potentiellement en efficacité sur les gros projets.

Gemini, le meilleur rapport qualité-prix, sans aucun doute

C'est sur la tarification que l'on distingue des différences notables.

Claude Code adopte un modèle d'abonnement premium avec trois niveaux :

Claude Pro à 20 dollars par mois offre un accès très limité à Claude Code (moins d'une heure d'utilisation quotidienne selon nos estimations)
Claude Max à 100 dollars permet quelques heures d'usage par jour
Claude Max Max à 200 dollars supprime quasi toutes les limitations. L'utilisation via l'API reste une alternative coûteuse avec Claude 4 Opus facturé 15 dollars le million de tokens en entrée et 75 dollars en sortie.

Codex CLI mise sur un modèle exclusivement basé sur la consommation, sans abonnement. Le modèle Codex-mini est facturé 1,50 dollar le million de tokens en entrée et 6 dollars en sortie.

A l'opposé, Google adopte une stratégie assez disruptive avec Gemini CLI : il est entièrement gratuit. Avec 60 requêtes par minute dans la limite de 1000 par jour, un quota que Google qualifie de "double de l'usage interne avant la sortie publique".

Quel agent pour qui ?

Pour les développeurs travaillant sur de vastes bases de code ou cherchant un excellent rapport qualité-prix, Gemini CLI s'impose comme le choix parfait. Sa fenêtre de contexte d'un million de tokens et son accès entièrement gratuit en font l'outil idéal pour analyser et modifier rapidement du code sur des gros projets. De son côté, Claude Code reste une référence pour les équipes professionnelles privilégiant la fiabilité et l'autonomie. Il est particulièrement bon dans le débogage et les tâches de software engineering complexes. Malgré sa limitation à 200 000 tokens, qui peut poser problème sur les gros projets, son excellence dans l'orchestration de workflows justifie son coût élevé pour les entreprises avec un budget dédié.

Enfin, Codex CLI, bien que techniquement solide avec un bon équilibre sur les benchmarks, souffre de son modèle de tarification au token qui peut rapidement devenir coûteux et imprévisible, limitant son adoption malgré ses qualités techniques et sa flexibilité dans le choix des modèles.