OpenCode vs Claude Code: 터미널 AI 에이전트 비교와 팀 상황별 선택 기준
GitHub 공개 커밋의 10% 이상이 AI 에이전트를 통해 생성된다는 통계가 있습니다(Axios, 2026년 5월 기준). 하루 최고 32만 6천 건의 커밋에 AI가 관여했다는 수치를 처음 봤을 때, "이미 이 정도구나" 싶었습니다. 그런데 막상 도구를 고르려다 보면 선택지가 많아서 오히려 막막합니다. 특히 OpenCode와 Claude Code는 겉보기엔 비슷해 보이는데, 실제로 써보면 철학부터 완전히 다릅니다.
저도 처음엔 "둘 다 터미널에서 쓰는 AI 코딩 도구 아닌가?" 싶었는데, 몇 달 사용해보니 이 둘이 지향하는 방향이 근본적으로 갈린다는 걸 알게 됐습니다. 이 글에서는 OpenCode와 Claude Code를 기능, 비용, 철학, 실제 시나리오 기준으로 비교해서 본인 상황에 맞는 도구를 고를 수 있는 판단 기준을 제공합니다. 끝까지 읽으면 10분 안에 "우리 팀에는 어느 쪽이 맞는가"를 결론 낼 수 있을 것입니다.
2026년 5월 현재 두 도구 사이엔 단순 기능 경쟁을 넘어 생태계 전쟁이 벌어지고 있습니다. 특히 Anthropic이 소비자 OAuth 토큰을 통한 Claude 접근을 차단했던 사건(2026년 1월)은 두 도구가 얼마나 다른 철학 위에 서 있는지를 적나라하게 드러냈습니다. 이 사건이 OpenCode의 설계 원칙과 어떻게 맞물리는지는 단점 섹션에서 자세히 다룹니다.
이 글을 읽기 전에: 터미널 기본 조작, API 키 개념, 그리고 AI 코딩 도구를 최소 한 번 이상 써본 경험이 있는 분께 맞게 작성됐습니다. 완전 처음이라면 Claude Code 공식 문서나 Ollama 설치 문서를 먼저 훑어보시면 좋습니다.
핵심 개념
OpenCode: "코딩 에이전트를 인프라로 본다"
OpenCode는 Go 언어로 만들어진 오픈소스 터미널 AI 에이전트입니다. MIT 라이선스로 배포되고, 소프트웨어 자체는 무료. 핵심 철학은 모델 중립(model-neutral)—75개 이상의 LLM 프로바이더를 지원한다는 게 이를 잘 보여줍니다.
모델 중립(Model-Neutral): 특정 AI 모델 벤더에 종속되지 않고, 필요에 따라 OpenAI, Google Gemini, Anthropic, DeepSeek, 혹은 Ollama 같은 로컬 모델을 자유롭게 교체할 수 있는 설계 원칙
기술 스택이 독특합니다. Go TUI 코어와 Bun/JavaScript HTTP 서버의 조합인데, 이렇게 구성한 이유가 있습니다. Go는 터미널 UI와 시스템 레이어를 빠르고 안정적으로 처리하고, Bun/JS는 HTTP 서버와 플러그인 생태계를 담당합니다. 각 언어가 잘하는 영역을 분리한 구조 덕분에, 동일한 HTTP 인터페이스를 통해 VS Code, JetBrains 계열(IntelliJ, PyCharm, WebStorm), Neovim, Zed, Emacs 등 다양한 클라이언트를 연결할 수 있습니다.
특히 눈에 띄는 기능은 LSP(Language Server Protocol) 통합. 에이전트가 코드를 수정한 뒤 LSP 서버를 통해 컴파일러 진단 결과를 다시 모델에 피드백하는 루프입니다. 실제로 TypeScript 프로젝트에서 이 루프를 써보면 타입 에러를 에이전트가 스스로 잡아서 재수정하는 게 체감이 확실히 다릅니다. 단순 코드 완성과는 결이 다른 자기수정 능력.
동작 모드는 두 가지로 나뉩니다.
| 모드 | 설명 |
|---|---|
| Plan Mode | 읽기 전용 안전 모드. 코드 변경 없이 분석·계획만 수행 |
| Build Mode | 전체 도구 접근. 파일 수정, 명령어 실행 등 에이전트 전체 기능 활성화 |
# OpenCode 설치 (Go 1.21 이상 필요)
go install github.com/opencode-ai/opencode@latest
# Ollama 로컬 모델과 함께 실행하는 경우
opencode --provider ollama --model llama3.2Claude Code: "Anthropic 모델과의 깊은 통합으로 완성도 높은 제품 경험"
Claude Code는 Anthropic이 직접 만든 공식 CLI 에이전트입니다. Claude 모델(Opus 4.7, Sonnet 4.6, Haiku 4.5)에 최적화되어 있고, 태스크 복잡도에 따라 자동으로 모델을 라우팅합니다.
자동 모델 라우팅이 어떻게 동작하는지 조금 더 들여다보면: 단순 질문이나 짧은 코드 생성 같은 가벼운 태스크는 Haiku로, 다중 파일 리팩토링이나 아키텍처 설계처럼 추론이 많이 필요한 작업은 Opus로 자동 전환됩니다. 직접 모델을 지정할 수도 있지만, 기본값만 써도 비용 대비 성능이 꽤 잘 균형 잡혀 있습니다.
| 플랜 | 월 요금 | 특징 |
|---|---|---|
| Pro | $20 | 개인 기본 사용 |
| Max 5x | $100 | 헤비 유저용, 더 높은 Rate Limit |
| Max 20x | $200 | 팀 병렬 에이전트 운영용 |
| API 직접 과금 | 토큰 기반 | Opus 4.6: 입력 $5/M, 출력 $25/M |
$5/M에서 M은 "per million tokens(토큰 백만 개당)"의 약어입니다.
Agent View라는 플릿 대시보드를 통해 여러 Claude Code 인스턴스를 병렬로 관리할 수 있고, 자율 태스크 실행 명령어로 복잡한 리팩토링을 에이전트에 위임하는 것도 가능합니다. GitHub Actions와의 통합도 공식 지원됩니다.
에이전틱(Agentic) 코딩: 사람이 일일이 지시하지 않아도 AI가 파일 읽기, 코드 수정, 테스트 실행 등 여러 단계를 스스로 계획하고 실행하는 방식. 단순 자동완성과는 결이 다릅니다.
Rate Limit: AI API가 일정 시간 내 요청 횟수를 제한하는 정책. 초과 시 요청이 거부되거나 지연됩니다. 헤비한 에이전트 사용에서 특히 자주 발생.
실전 적용
두 도구의 개념 차이를 이해했으니, 이제 실제 팀 상황에 대입해보겠습니다. 어떤 맥락에서 어떤 도구가 자연스럽게 맞는지 세 가지 시나리오로 풀어봤습니다.
보안이 우선인 팀: OpenCode + 로컬 모델
금융권이나 의료, 방산처럼 규제가 강한 환경에서는 코드를 외부 서버로 보내는 것 자체가 보안 이슈가 됩니다. OpenCode + Ollama 조합이 이런 상황의 현실적인 대안인데, 저도 처음엔 "로컬 모델 성능이 과연 실용적인가?" 걱정이 컸습니다. 직접 codellama:70b로 코드 리뷰 태스크를 돌려보니 생각보다 충분히 쓸 만했습니다.
# Ollama로 로컬 모델 다운로드 (70B 모델은 VRAM 40GB+ 필요)
ollama pull codellama:70b
# ~/.opencode/config.toml — 로컬 프로바이더 지정
[provider]
name = "ollama"
model = "codellama:70b"
base_url = "http://localhost:11434"
# OpenCode 실행 — 코드가 외부로 나가지 않음
opencode| 항목 | 설명 |
|---|---|
base_url |
Ollama API 엔드포인트. 사내 GPU 서버 주소로 교체 가능 |
| 프라이버시 보장 | 프롬프트와 코드 모두 로컬에서만 처리 |
| 초기 비용 | GPU 하드웨어 또는 사내 서버 필요. 이후 API 비용 없음 |
초기 하드웨어 세팅 이후엔 API 비용이 들지 않습니다. 사내 서버가 없다면 AWS Bedrock이나 Azure 같은 프라이빗 클라우드 엔드포인트로 base_url을 대체하는 방법도 있습니다. 코드 유출 없이 클라우드 모델 품질을 유지하는 중간 전략.
빠른 제품 개발이 목표인 팀: Claude Code의 멀티파일 처리
빠른 속도로 프로덕트를 만들어야 하는 초기 스타트업 상황이라면 Claude Code의 멀티파일 컨텍스트 처리 능력이 체감 차이를 만듭니다. 개인적으로 가장 놀랐던 건 대규모 리팩토링 태스크를 에이전트에 던졌을 때 파일 간 의존성을 스스로 파악해 수정 순서까지 알아서 계획한다는 점이었습니다.
# Claude Code 설치
pnpm add -g @anthropic-ai/claude-code
# 자율 태스크 실행 예시 (정확한 명령어 형식은 공식 문서 확인 권장)
claude "사용자 인증 모듈을 JWT에서 OAuth2로 마이그레이션하고, 관련 테스트 커버리지 80% 이상 유지"Agent View를 활성화하면 여러 Claude Code 인스턴스를 병렬로 운영할 수 있습니다. 백엔드 API 수정, 프론트엔드 컴포넌트 업데이트, 통합 테스트 작성을 각기 다른 에이전트에 분산시키는 방식. 다만 팀 단위로 병렬 에이전트를 운영하면 토큰 소비가 개인 사용 대비 급격히 증가한다는 커뮤니티 보고가 꾸준히 나옵니다. Max 20x 플랜($200/월)을 쓰더라도 헤비한 팀 사용에선 Rate Limit에 빠르게 닿을 수 있으니, 도입 전에 팀 사용 패턴을 먼저 시뮬레이션해보는 게 좋습니다.
| 기능 | 활용 시나리오 |
|---|---|
| 자율 태스크 실행 | 명확한 목표만 주면 에이전트가 세부 단계를 계획하고 실행 |
| Agent View | 병렬 에이전트로 대형 기능 동시 개발 |
| 자동 모델 라우팅 | 가벼운 작업엔 Haiku, 복잡한 추론엔 Opus 자동 선택 |
테스트 품질이 중요한 중견팀: OpenCode의 엄격한 검증 정책
규모가 어느 정도 되는 팀이라면 "빠른 완성"만큼이나 "안전한 변경"이 중요해집니다. OpenCode는 전체 테스트 슈트를 통과한 경우에만 변경을 승인하는 정책을 기본으로 채택합니다. 커뮤니티 벤치마크에서 Claude Code 대비 더 많은 테스트를 생성한다는 보고가 있는데, 출처를 직접 확인하고 싶다면 DataCamp와 Composio의 비교 분석 글을 참고해보시면 좋습니다.
Plan Mode가 특히 유용합니다. 코드를 건드리기 전에 에이전트가 어떤 변경을 어떤 순서로 할지 먼저 보여주기 때문에, 의도와 다른 방향으로 대규모 변경이 나가는 걸 사전에 막을 수 있습니다.
# Plan Mode로 먼저 변경 계획 확인 (코드 수정 없음)
opencode --mode plan "결제 모듈에 환불 기능 추가"
# 계획 확인 후 Build Mode로 실제 구현 + 테스트 자동 생성
opencode --mode build "결제 모듈에 환불 기능 추가"LSP 피드백 루프는 이 시나리오에서 특히 빛납니다. 구현이 끝나면 opencode가 tsc 등 컴파일러 오류를 읽어 재수정 사이클을 자동으로 돕습니다. 타입 에러가 쌓이는 걸 에이전트가 스스로 정리해주는 경험—직접 써보면 확실히 다릅니다.
장단점 분석
실전 시나리오에서 각 도구의 강점을 봤다면, 여기서는 커뮤니티 생태계, 장기 유지보수, 온보딩 난이도 같이 실전 섹션에서 다루지 않은 각도에 집중해 정리합니다.
장점
OpenCode
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 모델 유연성 | 75+ 프로바이더 지원. 벤더 락인 없이 자유로운 교체 |
| 오픈소스 | MIT 라이선스. 내부 감사(audit), 커스터마이징, 포크 가능 |
| 커뮤니티 모멘텀 | GitHub Stars 161K(2026년 5월 기준). OAuth 차단 이후 2주 만에 18,000개 급증 |
| 월간 활성 사용자 | 750만 명. 다양한 워크플로에서 실전 검증된 사례 풍부 |
| LSP 통합 | 컴파일러 진단 기반 자기수정 루프. 타입 에러 자동 해결 |
| 소프트웨어 무료 | 도구 자체 비용 없음. API 비용만 발생 |
Claude Code
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 모델 최적화 | Anthropic 모델과의 깊은 통합. 설정 없이 바로 쓸 수 있는 완성도 |
| 온보딩 용이성 | 설정 최소화. API 키 설정 후 5분 안에 첫 태스크 실행 가능 |
| 플릿 관리 | Agent View로 복수 인스턴스 병렬 운영 |
| GitHub 통합 | GitHub Actions 공식 지원. CI/CD 파이프라인 연결 쉬움 |
| 실사용 검증 | 공개 GitHub 커밋의 10% 이상. 현장 검증된 안정성 |
단점 및 주의사항
OpenCode
| 항목 | 내용 | 대응 방안 |
|---|---|---|
| 초기 설정 복잡 | 특히 로컬 모델 구성 시 학습 곡선 존재 | Docker 기반 Ollama 이미지로 단순화 가능 |
| IDE 자동완성 미지원 | 인라인 실시간 자동완성 없음. 태스크 단위 동작 | Copilot 등 자동완성 도구와 병행 사용 |
| API 비용 별도 | 소프트웨어 무료지만 모델 API 비용 월 $20~50+ | 저렴한 모델(DeepSeek 등) 혼용으로 절감 |
| 서버 운영 부담 | 로컬 실행 시 GPU/서버 관리 책임이 사용자에게 귀속 | 클라우드 API 프로바이더로 대체 가능 |
Claude Code
| 항목 | 내용 | 대응 방안 |
|---|---|---|
| Claude 종속 | Anthropic 정책 변경에 직접 영향받음(2026년 1월 OAuth 차단 사례) | API 직접 과금 플랜으로 일부 완충 가능 |
| 비용 높음 | 팀 단위 $100~200/월, 병렬 에이전트 사용 시 토큰 소비 급증 | 태스크별 모델 라우팅 최적화로 조절 |
| Rate Limit 소진 | 구독 구조 변경 이후 빠른 소진 보고 다수 | Max 20x 플랜 또는 API 과금 병행 |
| 과금 구조 변경 잦음 | Pro 플랜 일시 제거, 2026년 6월 프로그래매틱 사용 추가 과금 예정 | 정기적으로 공식 가격 정책 확인 필요 |
프로그래매틱 사용(Programmatic Use): GitHub Actions,
-p비대화형 모드, Agent SDK처럼 자동화 스크립트에서 Claude Code를 실행하는 방식. 2026년 6월부터 구독 풀과 분리되어 별도 API 크레딧으로 과금될 예정입니다.
실무에서 가장 흔한 실수
-
비용 추정 없이 팀 전체에 Claude Code 도입: 개인 사용과 팀 병렬 에이전트 운영은 토큰 소비 규모가 크게 다릅니다. 팀 규모와 사용 패턴에 맞는 플랜을 먼저 시뮬레이션해보는 게 좋습니다. Claude Code 대시보드에서 1~2주 소비 추이를 먼저 측정한 뒤 플랜을 결정하는 방법도 있습니다.
-
OpenCode를 Claude Pro에 연결하려는 시도: 2026년 1월 Anthropic의 소비자 OAuth 토큰 차단 이후, OpenCode에서 Claude Pro/Max를 직접 사용하는 방법은 코드베이스에서 제거됐습니다. Claude를 OpenCode와 함께 쓰고 싶다면 공식 Anthropic API 키가 필요합니다.
-
Plan Mode 없이 바로 Build Mode 실행: OpenCode에서 Plan Mode를 건너뛰고 바로 코드 수정을 시작하면, 에이전트가 예상과 다른 방향으로 대규모 변경을 가할 수 있습니다. 중요한 리팩토링 전엔 Plan Mode로 의도를 먼저 확인해보는 습관이 실제로 도움됩니다.
마치며
규제 업종이거나 벤더 락인이 걱정된다면 OpenCode, 빠른 속도와 팀 온보딩이 우선이라면 Claude Code Pro로 시작해보시면 좋습니다.
조금 더 구체적으로 말하자면: 팀이 3인 이하이고 규제 이슈가 없다면 Claude Code Pro($20/월)로 시작하는 게 설정 부담 없이 생산성을 바로 올리기에 좋습니다. 반면 금융·의료처럼 코드가 외부로 나가면 안 되거나, 특정 벤더에 묶이고 싶지 않다면 OpenCode + 로컬 모델 또는 멀티 프로바이더 전략이 합리적인 선택.
지금 바로 시작해볼 수 있는 3단계:
-
도구를 하나 골라 로컬에 설치해보시면 좋습니다. Claude Code라면
pnpm add -g @anthropic-ai/claude-code후 API 키를 설정하고, OpenCode라면go install github.com/opencode-ai/opencode@latest로 설치한 뒤 기존에 사용하던 OpenAI나 Gemini API 키로 바로 연결해볼 수 있습니다. -
실제 업무 태스크 하나를 골라 각 도구로 동일하게 실행해보시면 됩니다. "현재 프로젝트에서 가장 테스트 커버리지가 낮은 모듈에 단위 테스트 추가"처럼 구체적인 태스크가 도구 차이를 체감하기에 좋습니다.
-
한 달 사용 후 실제 비용과 생산성 변화를 측정해보시는 것을 권장합니다. Claude Code는 대시보드에서 토큰 소비를 확인할 수 있고, OpenCode는 각 프로바이더 대시보드에서 API 사용량을 추적할 수 있습니다. 숫자로 확인한 뒤 팀 전체 도입을 결정해도 늦지 않습니다.
참고 자료
- OpenCode 공식 사이트
- GitHub - opencode-ai/opencode
- OpenCode vs Claude Code (2026): Open Source Freedom vs Anthropic Polish — MorphLLM
- OpenCode vs Claude Code: Which AI Coding Agent Should You Use in 2026? — Medium/Data Science Collective
- OpenCode vs Claude Code: Which Agentic Tool Should You Use in 2026? — DataCamp
- OpenCode vs Claude Code: I Tested Both and Here's the Real Difference (2026) — Medium
- OpenCode: an Open-source AI Coding Agent Competing with Claude Code and Copilot — InfoQ
- Claude Code Pricing 2026: Plans, Token Costs, and Real Usage Estimates — Verdent Guides
- Anthropic tightens Claude limits as OpenAI courts agent users — Axios
- OpenCode: A model-neutral AI coding assistant for OpenShift Dev Spaces — Red Hat Developer
- Claude Code vs OpenCode (2026): A detailed technical breakdown — Composio
- Codex vs Claude Code vs OpenCode: Three Terminal Coding Agents, Compared — Awesome Agents
