AIコーディングエージェント harness 徹底比較 2026：9ツールとモデルの組み合わせ

AIコーディングのharnessは、モデルの周囲でコンテキスト、ツール、権限、再試行、セッション状態を管理するソフトウェアです。 まず作業の進め方を選び、そのモデルとAPIプロトコルへの対応を確認します。この記事は9ツールの比較であり、万能な勝者を決めるベンチマークではありません。発行元のOfoxはAPIゲートウェイを提供しているため、連携ガイドへのリンクは商用サービスへの案内であり、第三者による推薦ではありません。

10月20日更新： OpenRouterの4つのアプリページ、Copilot BYOK、CursorのAPIキー文書、Piの現行機能ページを再確認しました。GLM 5.2がClaude Codeの利用量首位という以前の導入文は現状に合わず、表示される月間リストではClaude Opus 5.5が首位です。CopilotのBYOK対応クライアントは増え、PiはMCPを内蔵しています。8月の実機検証とスクリーンショットは過去の記録として残し、同じ組み合わせの再実行はしていません。表紙図の機能区分も訂正前のものです。

要約：どの harness を選ぶか

独自キー、カスタムエンドポイント、正常に動くエージェントループは別々の機能です。クライアント、アカウントポリシー、APIプロトコル、ツール挙動を確認してください。モデルが選択欄に表示されても、編集、ツール呼び出し、再試行が動く証明にはなりません。以下で10月更新と明記していない価格・製品説明は当初の比較の文脈を残しています。契約前には現行の公式文書を確認してください。

AI コーディングエージェントの harness とは

harness とは、モデルを包んでトークン生成をリポジトリ上の作業に変えるプログラムです。 モデルがエンジンなら、harness はトランスミッションでありシャシーでありブレーキです。

具体的には、モデル自身にはできない5つの仕事を harness が持ちます。コンテキストの組み立て（どのファイルと過去のどのターンを送るか）。ツールの定義と実行（read_file の呼び出しが実際にファイルを読むようにする）。権限のゲート（rm -rf を実行するか、確認するか、拒否するか）。リカバリの管理（パッチが当たらない、テストが赤くなったときにどうするか）。そしてセッション状態の保持（中断した実行をゼロからではなく再開できるようにする）。

同じモデルを使っている2人の体験が大きく食い違うのはこのためです。GPT-5.6 Sol を Codex から Cline に移せば、モデルは同一のまま、ファイル読み込み戦略、ツールスキーマ、リトライ方針、承認フローがすべて変わります。検索される呼び名はばらついています（agent harness、コーディングエージェント、AI コーディングツール）が、指しているのは同じレイヤーです。

harness どうしは実際どこが違うのか

軸は4つ、そして4つ目だけが使い始める前には見えません。

どこで動くか。 ターミナル優先（Codex、Claude Code、OpenCode、Reasonix、Pi）、エディタ内（Cline、Cursor、Copilot）、あるいは Antigravity 2.0 のように独自ウィンドウを持つ独立したエージェントマネージャー。パイプでつなげるか、cron で回せるか、SSH 越しに動かせるかがここで決まります。

モデルを自分で選べるか。 このカテゴリで最も明快な二分法です。ツールが設定から base URL を読むか、モデルメニューがベンダー固定でそれで終わりか、どちらかです。

何で拡張するか。 hooks もサブエージェントも skills も MCP サーバーも揃った側と、意図的に素のループだけ渡して上に載せさせる側。Claude Code と Pi はわざと両極に立っています。

負荷がかかったとき制御ループがどう振る舞うか。 使い続けるかどうかを決めるのはこれです。編集前に正しいファイルを読むか。差分を狭く保つか。こちらのチェックを走らせるか。テストが落ちても迷走せず立て直せるか。中断後に再開できるか。2026年7月のharness 選定に関する r/AI_Agents の長いスレッドはまさにここに収束していて、最上位のコメントが私たちより端的に言い当てています。

人はモデルを過大評価し、実行ループを過小評価しがちだ。

本記事もこの枠組みで進めます。モデルの品質はもはや参加条件で、差がつくのはループの挙動です。モデルのスコアだけでは、その挙動を説明できません。

8月の実機検証：ループをどう確認したか

ループが主張の中心なら、実際に回すべきです。小さな Python リポジトリを用意し、本物のバグを仕込みました。リトライ関数が urllib.error.HTTPError を捕捉している一方、OpenAI SDK が投げるのは openai.RateLimitError なので、429 の分岐に永久に入らずテストが落ちます。9ツールのうち6つ（Codex CLI、Claude Code、Cline、OpenCode、Reasonix、Pi）を同じゲートウェイに向け、同じリポジトリで完全に同一のプロンプトを与えました。テストを実行し、根本原因を1行で述べ、修正を unified diff で示し、ファイルは一切編集しないこと。

6つとも根本原因は正しく指摘しました。これが最も面白くない結論なので先に片付けます。差は下の層に出ました。Codex CLI、OpenCode、Cline は回答前にテストを実行し、Claude Code、Reasonix、Pi はコードを読んで答えました。修正後に残る不要な import urllib.error について、Codex は文章で指摘し、Claude Code は diff の中で黙って削り、残る4つはそのまま残しました。そして6つのうち4つが、if e.code != 429 のガードを残したままのパッチを出しました。3つは明示的に書き、1つは except 行だけを変えて手つかずで残しています。openai.RateLimitError を捕捉した時点でこのガードは決して通りません。.code は API が返す文字列のエラーコードであって HTTP ステータスではなく（ステータスは .status_code にあります）、e.code != 429 は常に真になり、リトライ経路には到達しないからです。

最後の点は harness というよりモデル側の産物ですが、それこそが論点です。ループが自分のパッチを検証するかどうかを決めるのは harness であり、この6つはどれも検証しませんでした。

Copilot、Cursor、Antigravityは、この6ツールと同等の実行テストには含めていません。当時の利用条件と利用可能なアカウントが制約になりました。これは過去の検証範囲の説明であり、現在すべてのCopilot BYOK利用者に有料シートが必要という意味ではありません。以下の文書更新は新たな実行結果ではありません。

現在の利用リストにはどのモデルが載っているか

以下は2026年10月20日に確認した、各ページの「Top models used … this month」リストです。情報源の表記をそのまま採用しており、8月の表と同じ直近30日間の集計とは限りません。Tは1兆トークンです。使用量は品質スコア、価格比較、利用者数、市場シェアではありません。

以前の結論は変わりました。このページではGLM 5.2は現在のClaude Codeの首位ではなく、DeepSeek V4 FlashもClineとPiの双方で首位という状況ではありません。8月の結論をそのまま新しい連携先の選択に使わないでください。数字はOpenRouterから見えるトラフィックだけを表し、直接契約や他の提供元は含みません。プレビューや匿名モデルが利用リストにあることは、本番で依存することの推奨ではありません。

モデルを選ぶ際は、実際に使う提供元で正確なIDと対応プロトコルを確認し、期待する差分とテスト結果が分かる小さなリポジトリ課題を実行してください。OpenRouterでの利用実績から、Ofoxでも同じモデルが使えることや、別経路でツールが同じように動くことは判断できません。

8月11日の履歴スナップショット

初版で引用したデータを識別できるよう、元の図を残しています。対象は8月11日までの30日間であり、現在の比較表として読まないでください。

当時、Claude Code内のGLM 5.2は3.14Tトークン、掲載されたAnthropicの4モデルは合計1.98Tでした。Codexの掲載上位10モデルでは約86%がOpenAIでした。過去の観測から現在の好み、モデル品質、選択理由までは判断できません。

元の検証期間におけるモデルの組み合わせ例

以下は当初の組み合わせ例で、現在の利用可能モデル一覧や最安順位ではありません。バージョン名と当時の利用状況に基づく理由は、元の設定の文脈として残しています。IDをコピーする前に現行カタログと実際のツール呼び出しを確認してください。「理由」欄は初版時点の判断です。

Codex CLI：OpenAI のエージェントと、それを規定するプロトコル

どこで動くか

ターミナル向けのRustバイナリをnpm i -g @openai/codexで導入し、別途デスクトップアプリもあります。設定は~/.codex/config.toml、プロジェクト指示はAGENTS.mdです。当初のOpenRouter順位は8月の集計であり、全体の普及率ではありません。ChatGPTプランからの直接利用は集計外です。

いくらかかるか

ChatGPT サブスクリプションに同梱、または API キーで従量課金。OpenRouter 上の存在感が実態より小さく見えるのはこの同梱のためです。

何で拡張するか

AGENTS.md、MCP サーバー、そして Claude Code と Cursor の設定を取り込む import コマンド。元の比較ではサンドボックス機構を調べ、macOS では seatbelt、Linux では Landlock と seccomp による OS レベル分離に承認モードを重ねています。シェルコマンドを自動承認する運用なら、この差は実際の金額に換算できます。

何に縛られるか

ベンダーではなくプロトコルです。テストしたCodexビルドはOpenAI Responses APIを使い、削除されたwire_api = chatを指定すると起動を拒否しました。したがってゲートウェイ側は /v1/chat/completions だけでなく /v1/responses を公開している必要があり、しかも対応はゲートウェイ単位ではなくモデル単位です。繰り返し人を躓かせる細部が2つあります。モデル ID の接頭辞はカスタム model_providers エントリの下でのみ効くこと、そしてゲートウェイがモデルを掲載していても、そのモデルに Responses で到達できるとは限らないことです。設定の詳細は ofox Codex 連携ガイドとモデルプロバイダーのページにあります。

「ゲートウェイ単位ではなくモデル単位」は頷きやすい一方で像を結びにくいので、実際にぶつかったときの様子を書きます。正しいプロバイダーブロックを入れた Codex 0.147.0 が、すべてのリクエストで Invalid 'input[0].tools[0].description': empty string を返しました。ゲートウェイの手前にログを取るリバースプロキシを置き、Codex が実際に送っているボディを読みました。Codex はツールの名前空間を developer メッセージで宣言しており、functions 名前空間は description: "" を積んで送っていたのです。同じボディを5モデルに再生すると、3つが拒否、1つはそもそも Responses プロバイダーがなく、1つが完走しました。その空文字列を埋めるだけで、失敗していたモデルが 200 を返します。ゲートウェイのせいでも私たちのせいでもなく、クライアントが送るフィールドを、上流によっては minLength: 1 として検証し、別の上流は無視するというだけの話でした。

ここから持ち帰れる教訓は、どの harness にも通じます。クライアントとゲートウェイの言い分が食い違ったら、設定をいじる前にワイヤ上の実物を捕まえること。私たちが使ったのはプロキシ1台と5分でした。wire_api の値を当てずっぽうで試していたら、午後がまるごと消えたうえに誤った結論に着地していたはずです。

Claude Code：hooks、サブエージェントとモデル互換性

どこで動くか

ターミナルで動き、npm導入、プラグインやIDE連携があります。元の8月集計ではOpenRouterで7.97Tトークン、302モデルでした。上の更新された月間リストとは別の集計です。

いくらかかるか

Claude のサブスクリプション、API 課金、あるいはサードパーティゲートウェイ。この3経路は差が大きく、「Claude Code はいくらか」に単一の答えはありません。

何で拡張するか

hooks がツールイベントで発火し、サブエージェントが自分のコンテキストで限定タスクを回し、skills が再利用手順をパッケージ化し、MCP サーバーがツールを足し、CLAUDE.md がプロジェクト指示を運びます。個人の癖ではなくチームのプロセスを harness に埋め込みたいなら、それを支えられるのはこれです。

何に縛られるか

名前から想像するよりずっと少ないです。ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_AUTH_TOKEN で Anthropic Messages API を話す任意のエンドポイントへ向けられます。GLM 5.2、Kimi K3、DeepSeek がその使用データに現れるのはこのためです。以下の過去の設定はこの環境変数を使いましたが、モデル選択とツール互換性の確認も必要です。

何が引き継がれ、何が引き継がれないかに注目してください。GLM 5.2 は例外型の不一致を正しく指摘しましたが、そのパッチは if e.code != 429 のガードを残しており、これは決して通りません。openai.RateLimitError において .code は文字列のエラーコードであって HTTP ステータスではないからです。同じ harness、同じプロンプト、モデルだけ違って、差分がわずかに悪化します。本当のロックインは挙動側にあります。システムプロンプト、ツールスキーマ、コンテキスト戦略が Claude モデル向けに調整されているので、差し込んだモデルは他人向けに作られた前提を引き継ぎます。正確な変数は ofox Claude Code 連携ガイドとモデルプロバイダーのページを参照してください。逆方向へ移るなら、Claude Code から Codex への移行手順を用意しています。

Google Antigravity：ひとつのブランド、4つの入口

どこで動くか

あちこちで動き、そこが紛らわしい点です。Antigravity はいま4つの別物として出荷されています。複数のローカルエージェントを並列実行するデスクトップ司令塔の Antigravity 2.0、ターミナル面の Antigravity CLI、フルエディタの Antigravity IDE、そして自分でエージェントを書くための SDK です。2025年11月にエージェント優先の IDE として登場し、そこから外側へ広がってきました。

Gemini CLI が終了して Antigravity CLI に置き換わる、と報じたものがあります。一次情報を探しましたが、見つかりませんでした。2026-08-11 時点でこの主張には裏付けがありません。google-gemini/gemini-cli リポジトリはアーカイブされておらず、非推奨の告知もなく、preview・stable・nightly の各チャンネルで配信が続いています。antigravity.google も Google Developers Blog も述べていません。Google が明言するまでは併存として扱ってください。

いくらかかるか

8月の比較では個人向け無料枠、組織向け有料枠、Googleの上位AIプランでの上限拡大を紹介しました。過去の条件に依存する前に、現行プランを確認してください。

何で拡張するか

2.0 のマネージャーは複数エージェントを同時に走らせ、メインエージェントが一時的なサブエージェントを切り出せるので、並列作業が主コンテキストを汚しません。内蔵ブラウザにより、UI の変更をアサーションではなく目視で検証する道があります。

何に縛られるか

元の比較は内蔵モデルメニューを扱いました。8月のCLIテストではカスタムゲートウェイ経路を検証していません。OpenRouterのアプリ一覧にないことから、別の提供元に対応するかは判断できません。

その限定的な確認のためにCLIを入れて（brew install --cask antigravity-cli、バージョン 1.1.12）オプション一覧を見ると、--base-url も --provider も --api-key もありません。モデル一覧を出させようとしても一覧は返らず、サインインの壁が返ってきます。

これは8月のCLI 1.1.12での検証上の制約です。コマンドラインのフラグがないだけで、あらゆる設定方法や現行製品の挙動を否定することはできません。CopilotとCursorも同等の実行テストには含めていません。現在のキー対応は以下で説明します。

GitHub Copilot：誰もが持っている既定解、課金はクレジット制

どこで動くか

GitHub が届く範囲すべて。VS Code をはじめとする IDE、ターミナルの Copilot CLI、プルリクエストを開くクラウドコーディングエージェント、そして GitHub 内でのコードレビュー。広さそのものが製品です。

いくらかかるか

Copilotの現行プランで利用枠と超過時の条件を確認してください。ローカルBYOKでは提供元の請求とCopilotの内包使用量は別です。8月の料金を10月の見積もりに使わないでください。

何で拡張するか

MCP サーバー、カスタム指示、リポジトリ単位の設定、加えて CLI にはタスク種別でルーティングする自動モデル選択があります。

何に縛られるか

10月20日訂正： GitHubの現行BYOK文書には、VS Code、JetBrains、Xcode、Copilot CLI、Copilotアプリ、SDKでのローカルキー対応が記載されています。ローカルキーはクライアント側で扱われ、組織ポリシーがIDEでのローカルBYOKを無効にする場合があります。Enterprise BYOKは別のパブリックプレビュー機能で、管理者がカスタムモデルを集中設定し、利用者にはライセンスとインターネット接続が必要です。第三者のVS Code拡張だけが経路ではありません。個々のクライアントの対応提供元とエンドポイント設定を確認してください。この文書はOfoxの任意の経路やすべてのツールの動作証明ではなく、今回Copilotの新たな実行テストはしていません。

Cursor：エディタ機能と提供元キーの制限

どこで動くか

独立したエディタです。元の8月のOpenRouter集計では11位、30日間で471Bトークンでした。このゲートウェイに限った過去の数字から、全体の普及率やOpenRouter外の流量は判断できません。

いくらかかるか

シート単位のサブスクリプションに、使用量ティアが乗ります。

何で拡張するか

rules ファイル、MCP サーバー、そして強力な複数ファイル編集ループ。Tab モデルは「これだけは代替がない」と最も多く言われる機能で、エージェント作業を別の場所でやるとしてもエディタを残す実際の理由になっています。

何に縛られるか

10月20日の文書確認： CursorのAPIキーガイドは、指定された提供元のキーに対応し、独自キーの対象を対応チャットモデルに限定しています。Tabは引き続き内蔵モデルを使います。提供元のモデル料金とCursorのプラン料金は、特にTeams／Enterpriseでは別々に確認してください。対応提供元のキーが使えても、任意のOpenAI互換ゲートウェイが動く、またはすべてのAgent機能を検証済みという意味ではありません。今回はCursorの新たなゲートウェイ実行テストをしていません。以前のOfox互換性注意書きだけで、現在の全制限を断定しないでください。

Cline：提供元の選択と計画・実行のループ

どこで動くか

VS CodeとJetBrainsの拡張です。元の8月のOpenRouter集計では全体4位、IDE拡張2位でした。10月の順位ではありません。

いくらかかるか

拡張は無料で、API利用料は別途かかります。トークンの人気順位だけでは、提供元を選んだ理由やタスク費用は分かりません。

何で拡張するか

計画してから実行する2段構え、並列作業を管理するタスクボード、MCP サーバー、フロントエンド変更を検証するブラウザ自動化。計画まわりの作りは、多くのターミナルエージェントより明確に強いです。

元の検証画面には185の提供元が並び、OpenAI Compatibleも明示されていました。これは当時のUI観測であり、現在の件数やすべての提供元の互換性を示す結果ではありません。

何に縛られるか

ClineにはOpenAI互換／Anthropic互換の設定がありますが、エンドポイント、モデル、ツールスキーマの検証が必要です。8月集計ではDeepSeek V4 Flashが上位10の37%でしたが、選択理由は分かりません。以下はcline authを使った、当時の特定ゲートウェイとモデルでの実行です。

ループの信頼性に関する一例があります。例の r/AI_Agents スレッドでは、不正な形式のツール呼び出しでジョブが止まると述べ、それをより穏当に処理するフォークへ移った人がいました。1件の報告として重みづけすべきですが、指している軸は正しく、モデルではなくループです。私たち自身も隣接する粗さに1つ当たりました。OpenAI 互換経路で推論対応の Claude モデルに CLI を向けると内部エラー text part ... _reasoning_0 not found で失敗し、同じエンドポイント上の非推論モデルはきれいに完走しました。設定は ofox Cline 連携ガイドにあります。

OpenCode：構造からしてモデル非依存

どこで動くか

ターミナル優先で、デスクトップアプリとエディタ面もあります。npm から opencode-ai として導入、MIT ライセンス、プロジェクト指示は AGENTS.md。OpenRouter のアプリ順位には現れませんが、これはトラッキングの任意参加を反映したもので、ユーザーがいないという意味ではありません。

いくらかかるか

無料かつオープンソース。払うのはトークン代だけです。

何で拡張するか

AGENTS.md、MCP サーバー、そして models.dev に載る全プロバイダー（2026-08-11 に確認した時点で 183）に届くプロバイダーレイヤー。セッション途中の切り替えにも対応します。ofox は組み込みプロバイダーとして同梱されているので、設定は JSON ブロックではなく環境変数1つで済みます。

何に縛られるか

構造的には何もなく、それが設計そのものです。同じ失敗テストの課題では、作業過程を最も完全に見せたのがこれでした。スイートを実行し、トレースバックを出力し、それからソースを読んで答えています。

トレードオフは、既定ベンダーがない harness にはプロンプトを調整してくれるベンダーもいないという点です。持ち味を引き出すには Claude Code や Codex より設定量が要ります。プロバイダー設定は ofox OpenCode 連携ガイドにあり、2つのターミナルエージェントの直接対決は OpenCode と Codex CLI の比較に書いています。

Reasonix：コミュニティ製、DeepSeek 向けチューニング、キャッシュ優先

どこで動くか

ローカルエンジン1つに4つの入口。CLI と TUI、デスクトップアプリ、ブラウザ面、そして ACP で同じバックエンドと話す VS Code 拡張です。CGO_ENABLED=0 の単一静的 Go バイナリとして配布され、任意の OS で npm i -g reasonix、macOS なら brew install esengine/reasonix/reasonix。元のテストは2026-08-10公開の1.23.0を使いました。その公開履歴だけでは現在の保守状況は判断できません。

まず名前の訂正から。Reasonix は DeepSeek の製品ではありません。コミュニティプロジェクトで、リポジトリは github.com/esengine/DeepSeek-Reasonix、MIT ライセンス、独自サイトは reasonix.io です。DeepSeek の公式ドキュメントがエージェント連携として挙げるのは Claude Code、GitHub Copilot、OpenCode で、Reasonix には触れていません。解説の大半を載せているサードパーティのサイトも、ページ上で独立・無関係だと述べています。ツール自体は実在し興味深いものですが、そこに付いた DeepSeek ブランドは公式ではありません。

いくらかかるか

無料かつオープンソース、あとはモデル代。その2つ目の数字を小さく保つことが設計目標です。

何で拡張するか

MCP サーバーがツールとプロンプトを提供し、Extension Protocol v1 のサイドカーはさらに踏み込んで、ランタイムイベントの傍受、プロバイダーの追加、バージョン付きプラグインパッケージの配布まで行えます。すべては単一の reasonix.toml で宣言され、モデルのハードコードはありません。長時間の無人実行に必要で Pi が意図的に省いた安全装備も揃っています。plan モード、権限レイヤー、ワークスペースサンドボックス、そして読めて取り消せるターンごとのチェックポイントです。設計上、実行役と計画役のモデルをキャッシュが安定した別々のセッションで動かせます。この比較で他製品にはない独自機能だと確認したわけではありません。

何に縛られるか

プロトコル面では何もありません。OpenAI 互換エンドポイントなら設定1エントリで済み、reasonix.toml がその全部です。

面白い偏りはループ自体にあります。DeepSeek のプレフィックスキャッシュ挙動を軸に設計されているので、長時間セッションがコンテキストを再課金されずキャッシュに当たり続けます。エージェントを何時間も回すなら本物の差別化要因で、短時間で区切って使うならほぼ無関係です。なお DeepSeek のキャッシュはバイト単位のプレフィックスではなく完結した単位で一致するため、節約が効き始めるのは想像より遅めです。宣伝上のキャッシュ率ではなく、自分の作業の形に合わせて計画してください。

Pi：最小限のコアに拡張と組み込みMCP

どこで動くか

ターミナル、print/JSON出力、RPCサービス、組み込みSDKで使えます。元の記録ではnpm i -g @earendil-works/pi-coding-agentで導入し、0.84.1は2026-08-07公開でした。このバージョンと2.79Tの使用量は8月の比較に属します。MITライセンスですが、新規導入時は現在の手順を確認してください。

いくらかかるか

無料かつオープンソース。

何で拡張するか

10月20日訂正： Piの現行サイトは拡張、skills、プロンプトテンプレート、パッケージ、組み込みMCP、Codemodeを案内しています。以前のMCP非対応という説明は古くなりました。サブエージェント、権限確認、planモードは別のカスタマイズ項目です。既定機能が小さくても拡張やコンテキスト管理機能がないとは限りません。これは文書更新であり、過去のPi 0.84.1画面の再検証ではありません。

何に縛られるか

Piは15以上の提供元、/modelによる途中切り替え、models.jsonや拡張でのカスタム提供元を案内しています。選択肢があってもプロトコルやツール互換性の確認は必要です。次は元のPi 0.84.1の設定画面です。

1点だけ注意が要ります。プロジェクト自身が公にしていることですが、Pi はファイルシステム、プロセス、ネットワーク、認証情報へのアクセスに関する権限システムを内蔵していないので、サンドボックス化は自分の仕事です。機微なものを渡すならコンテナで動かしてください。コミュニティのトークン使用量報告は条件を統制した費用比較ではありません。自分のタスクと再試行の使用量を測ってから費用を判断してください。

知っておく価値のある他の AI コーディングエージェント

以下の順位は元の8月集計に属します。守備範囲が狭いか、同じ実機検証を通せなかったため独立した節にしていません。

Antigravity と GitHub Copilot は同じものか

コーディング支援という点は共通しますが、ブランド全体を固定した1クライアントと扱わず、実際に使う画面や実行環境で比べてください。元のAntigravityテストはCLI 1.1.12とサインイン条件を扱いました。CopilotにはIDE、CLI、GitHub上の機能があり、現在のローカルBYOKでは、すべてのモデル利用を内包枠から差し引くという前提も変わります。

リポジトリアクセス、実行場所、検証ツール、承認制御、利用するクライアントの課金を確認します。現行版で同等タスクを再実行していないため、本記事から現在の性能や費用の勝者は決められません。

リモートや非同期で動く harness はどれか

サーバーに置けるのはターミナルネイティブなツールです。Codex CLI、Claude Code、OpenCode、Reasonix、Pi はいずれも SSH 越しにヘッドレスで動き、Pi は print/JSON、RPC、SDK の各モードを用意して最も遠くまで行っています。元の比較はCursorのエディタを対象にしており、現在のすべてのリモート／CLI機能の限界を確定したものではありません。Copilot は逆方向に振り切っていて、クラウドエージェントが issue を受け取り、こちらのマシンを一切介さずにプルリクエストを返します。Antigravity 2.0 は複数エージェントを並列実行しますが、それはローカルウィンドウ内のローカルエージェントです。

この列での意外な存在が Cline です。拡張はエディタを必要としますが、CLI は必要としません。ローカルの hub デーモンとブラウザダッシュボードを起動し、接続中のクライアントと実行中のセッションを追跡するので、SSH で入った先のマシンでも実用になります。

無人での長時間作業が目的なら、候補は短くなります。ターミナル harness と、キャッシュが安定したモデル。まさに Reasonix が狙って作られたニッチです。

エージェントコーディング1か月の実費はいくらか

月額は完了した仕事と失敗した試行で変わります。非キャッシュ入力、キャッシュ読み書き、出力トークン、再試行、外部ツール、シートやプラットフォーム費用を分けて記録します。提供元の実際の課金単位を使い、キャッシュトークンを重複計上しないでください。

タスク費用＝全試行で課金されたモデル使用量＋有料の外部ツール＋配賦するプラットフォーム料金。 再試行は使用量に含め、さらに別料金として足しません。月予算では固定サブスクリプションを変動費に加えますが、内包使用量をもう一度足さないでください。単価とキャッシュ条件は正確なモデルと経路に依存します。本更新ではOfoxの現行単価や節約額を提示していません。

同じリポジトリの版と合格テストで比べます。モデルID、harness版、経路、トークン区分、時間、失敗、最終テスト結果を残してください。安くても合格しない実行は完成したタスクと比較できません。最安を主張するには反復実行が必要で、OpenRouterのトークン合計では答えられません。

どんなときにどれを選ぶか

どのツールにも勝てる場面があります。順に：

• Codex CLI：OpenAI環境でシェルコマンドの自動承認を使う場合。元の比較はmacOSのseatbelt、LinuxのLandlockとseccompによるOS分離を確認しました。
• Claude Code：チームの手順を組み込みたい場合。hooks、skills、サブエージェントが必要な手順に合うか評価してください。
• Antigravity：対応する並列実行と目視検証がタスクに合う場合。現在のプラン制限を確認してください。
• GitHub Copilot：作業がエディタのセッションではなくプルリクエストとレビューで起きていて、チーム全員がすでにシートを持っている場合。
• Cursor：編集速度を重視する場合。Tabの使い勝手と契約プランのモデル利用条件を評価してください。
• Cline：IDE の中で計画してから実行する規律を、安いモデルを後ろに置いて回したい人。
• OpenCode：モデルの自由が要件で、設定作業を厭わない人。
• Reasonix：セッションが何時間も走り、キャッシュの経済性が請求額を支配する人。
• Pi：ループについて強い見解があり、製品ではなく土台が欲しい人。

複数を併用できるか

できます。r/AI_Agents のスレッドは、唯一の勝者を探す記録というより、ポートフォリオの描写に近く読めます。速い編集にはエディタ、ローカルの文脈には IDE エージェント、テスト込みの複数ファイル作業にはターミナルエージェント。あるコメント投稿者は、この3レーンを明示的に分けたうえで、新しいツールは必ず同じ3課題（バグ修正、小さな機能追加、テスト付きリファクタリング）で試し、手動の介入が最も少なく最小できれいな差分を出したものを残すことを勧めていました。

これはタスク別に評価する実用的な方法であり、あらゆるベンチマークの代わりではありません。私たち自身の Claude Code・Codex・Gemini CLI・Cursor の4ツール比較とターミナルエージェント対決も、同じ作業を1ツールずつ通すという同じやり方でカテゴリに向き合っています。

この検証をやる人が少ない理由は、難しいからではありません。3つの harness を回すとは、3組の認証情報を設定することだからです。

全部を同じキーに向けるには

これがこの比較全体の下にある実務上の穴です。モデルを選べるツールはどれも、独自の認証情報を、独自の形式で、独自の設定ファイルに要求します。Claude Code は ANTHROPIC_BASE_URL と ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。Codex は TOML の model_providers ブロックに wire_api = "responses"。Cline は拡張 UI のプロバイダー設定。OpenCode はプロバイダーエントリ、Reasonix は reasonix.toml の一節、Pi は独自のプロバイダー設定。同じ提供元アカウントでも、ツールごとに別の設定が必要な場合があります。

この穴は実在し、特定のツールの落ち度ではありません。カテゴリが2つのワイヤプロトコルにだけ標準化して、他は何も揃えなかった結果です。

ゲートウェイは認証情報と請求を集約できますが、連携はプロトコルとツールの挙動次第です。Ofoxの連携文書を出発点に、実際のクライアントでモデルID、エンドポイント、ツール呼び出し、テスト結果を検証してください。キーが共通でも機能やレート上限まで共通とは限りません。

CopilotのローカルBYOKを個人シートのChat限定と説明するのは現状に合いません。Cursorの文書は対応チャットモデルの提供元キーと内蔵Tabモデルを区別しています。どちらもOfoxの全経路を検証する資料ではありません。元のAntigravityテストではキーだけの設定を確認できませんでしたが、現行版の新たな実測ではありません。

認証情報をリポジトリやスクリーンショットへ残さず、本番リポジトリをつなぐ前に合成タスク、費用上限、明確な合格条件で試してください。

結論：ループを選び、それからモデルを選ぶ

IDE操作、ターミナルのループ、独自ツール連携、リモート作業など、制御したい仕事に合わせてharnessを選びます。モデルは経路、権限、必要なツール挙動を確認してから選んでください。過去のテストも現在のOpenRouter利用リストも、万能な勝者を証明しません。

API構成では、小さな合成リポジトリ課題、明示した予算、失敗を検出できるテストから始めます。harness版、モデルID、プロトコル、期待する差分、実測のテスト結果を残してください。接続成功やもっともらしいパッチだけでは合格とはいえません。コーディング以外の具体例として、n8nの自分のキーを使うワークフローではツール応答と最終出力の両方を確認しています。月額費用の削減は約束していません。

参考情報源

• OpenRouter コーディングエージェントランキング
• OpenRouter アプリページ：Claude Code
• OpenRouter アプリページ：Codex
• OpenRouter アプリページ：Cline
• OpenRouter アプリページ：pi
• GitHub Copilot のプランと価格
• Google Antigravity
• google-gemini/gemini-cli リポジトリ
• openai/codex リポジトリ
• cline/cline リポジトリ
• esengine/DeepSeek-Reasonix リポジトリ
• pi.dev
• DeepSeek API ドキュメント
• r/AI_Agents: What AI harness for coding?
• ofox 連携ドキュメント

9月10日に発表されたマネージドサービスについては、OpenAI Agents APIの解説をご覧ください。Codexのハーネスをサービスとして利用する場合と、自分でツールを動かす場合の違いを、サンドボックスの管理と料金も含めて整理しています。