Muse Code vs Codex 比較：Meta と OpenAI のコーディングエージェントの料金・性能の違い

結論から

同じ第三者ベンチマークで比べると、Muse Wonder Full を使う Meta の Muse Code は、最強モデルを使う OpenAI の Codex よりわずかにスコアが高く、とくにコードベースに関する質問への回答が得意です。一方、守備範囲の広さでは Codex が上です。ChatGPT のすべてのプランに含まれ、デスクトップアプリ、IDE 拡張、Web、スマートフォンでも動き、CLI はオープンソースです。Muse Code はターミナルで使うツールで、独自のプランが $5 から用意されています。すでに ChatGPT に課金しているならまず Codex から。ターミナルでのコーディングに強いエージェントを安い月額で使いたいなら、別途 Muse Code を契約する価値があります。

比較表

	Muse Code	Codex
開発元	Meta	OpenAI
モデル	Muse Spark 1.3、Muse Wonder、Muse Wonder Full	GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Luna
支払い方法	独自プラン：月額 $5、$15、$50、$200、またはトークン従量課金	ChatGPT に含まれる：Free、Go、Plus（$20）、Pro（$100 から）、Business
無料で使えるか	不可	ChatGPT Free と Go で軽い用途なら可
動作環境	macOS・Linux・Windows のターミナル	CLI、IDE 拡張、デスクトップアプリ（Mac と Windows）、Web、iOS
クラウドでのタスク実行	なし（自分のマシンで動く）	Plus 以上で Codex Cloud
CLI のソースコード	非公開（SDK は公開）	オープンソース
コードの学習利用	プランは Contributor モード（オン）で始まる	ChatGPT のデータ設定で管理。ビジネス向けプランは学習に使われない

Codex のプラン情報は、2026 年 10 月時点の OpenAI のヘルプセンターと料金ページによるものです。OpenAI は今年に入って Pro のティアを何度か変更しているので、購入前に最新のラインナップを確認してください。

ベンチマーク

Artificial Analysis は、両エージェントを同じタスクで評価しています。どの行も、各エージェントで使える最強のモデルを最大の推論設定で使った結果です。

	Muse Code + Muse Wonder Full	Codex + GPT-6 Astra
Coding Agent Index	59	55
FrontierCode v1.1	49%	49%
Terminal-Bench 4.0	59%	56%
SWE-Atlas QnA	69%	59%
タスクあたりの所要時間	34.9 分	24.8 分
タスクあたりのトークン数	14.5M	3.2M

Muse Code は Index で上回り、大規模なコードベースをどれだけ理解できるかを測る SWE-Atlas でははっきりリードしています。Codex は FrontierCode で並び、タスクを約 10 分早く終え、そこに至るまでのトークン数とターン数もずっと少なく済んでいます。タスクあたりのターン数は Codex が約 39、Muse Code が 195 です。

安いモデルで比べると、話が変わります。GPT-6.1 Sol を使う Codex は 54 と Astra とほぼ同じスコアを、タスクあたり約 $1.50 で出しています。Muse Code は Muse Spark 1.3 で 46（タスクあたり約 $3.91）、Muse Wonder で 52（約 $8.05）です。つまり最上位どうしなら Muse Code が Codex を上回りますが、1 ポイントあたりのコストでは Codex の中価格帯モデルのほうがお得です。

料金

両者は売り方がまったく違うので、どちらが得かは今すでに何に課金しているかで決まります。

ChatGPT Plus（$20）に加入しているなら、Codex は追加費用ゼロで、CLI、IDE 拡張、クラウドタスク、コードレビューまで使えます。Muse Code は $5 からの 2 つ目のサブスクになります。
どちらにも課金していないなら、Muse Code の月額 $5 の Everyday Usage が、フロンティア級のターミナルエージェントを有料で使う最安の方法です。ChatGPT Free や Go の Codex は、デスクトップアプリでの軽いタスクに限られます。
ヘビーに使うなら、Muse Code の Power（$50）と Maximum（$200）には Muse Wonder Full が含まれます。ChatGPT Pro は $100 からで、現時点では Codex に 5 時間の制限がありませんが、週単位の制限がかかる場合があります。
トークン単価で比べると、Muse Spark 1.3 は 100 万トークンあたり入力 $1.25 / 出力 $4.25、Contributor ティアなら $0.10 / $0.20 です。APIキーで使う Codex は OpenAI の API 料金で課金され、CLI、SDK、IDE 拡張で使えますが、Codex Cloud では使えません。

実際の使い勝手の違い

並列作業。 Muse Code は、常駐するバックグラウンドエージェントがそれぞれ専用の git worktree で作業し、どのタスクにもワーカーとレビュアーが付く設計になっています。タスクあたりのターン数やトークン数が多いのはこのためで、より多くのエージェントが互いの作業をチェックしているわけです。Codex Cloud は別の方法で並列化します。タスクをクラウドのサンドボックスに渡し、結果をプルリクエストとしてレビューするので、自分のマシンを占有しません。

使える場所。 Codex はターミナル、エディター、Mac と Windows のデスクトップアプリ、Web、iOS とどこでも使えます。Muse Code にはデスクトップアプリも公式のエディター拡張もなく、ターミナル（VS Code の統合ターミナルを含む）で動かします。

オープンさ。 Codex CLI はソースを読むこともフォークすることもできます。Muse Code の CLI は非公開ですが、SDK とセッションプロトコルは公開されており、Meta の Muse Spark Open モデルは重みをダウンロードできます。

乗り換えと併用

環境をまるごとどちらかに決める必要はありません。

Muse Code は Codex のスキルと設定を取り込めます。 muse skills import --from codex で Codex のスキルをコピーでき、~/.codex/skills と .codex/skills も読み込みます。/migrate を使えば Codex のメモリと MCP 設定も移せます。
Codex は Muse のモデルで動かせます。 Meta は、https://api.meta.ai/v1 を指し wire_api = "responses" を指定するプロバイダーを ~/.codex/config.toml に書く方法をドキュメント化しています。これで Codex から Model API キーを使って muse-wonder-1.0 や muse-spark-1.3 を動かせます。設定の全文はドキュメントにあります。

Cursor はどうなのか

Cursor はターミナルエージェントではなく AI コードエディターで、Meta が Muse Spark 1.3 を提供している先の 1 つです。Cursor の中でモデルを選べば、Cursor のサブスクリプションの範囲で使えます。これで IDE から Meta のモデルを使えるようにはなりますが、Muse Code のハーネスは付いてきません。常駐バックグラウンドエージェントも、worktree への分散も、イベントログもありません。エディターで Muse を使いたいなら Cursor が公式のルートで、Muse Code そのものを使いたいなら Cursor のターミナルで動かしましょう。

結局どちらを選ぶべきか

Codex を選ぶべき人：すでに ChatGPT に課金している人、クラウドタスクやあらゆるデバイスのアプリがほしい人、オープンソースの CLI を重視する人、中価格帯モデルで 1 ドルあたりのスコアを最大化したい人。
Muse Code を選ぶべき人：ターミナルで、とくに大規模なコードベースに対してより高い最上位スコアを安い月額で使いたい人、worktree で分離された並列エージェントが気に入っている人。
Claude Code とも比べておきたい人：Muse Code vs Claude Code を、ほかの競合については比較表をご覧ください。