【実体験】Claude CodeとCursor、1週間使い倒して分かった本当のコスパ

こんにちは、エンジニアのsatokenichiです。最近、AIコーディングアシスタントが話題ですよね。「どれを選べばいいの？」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。私も同じ悩みを抱えていました。そこで、[Claude Code](https://www.anthropic.com/claude-code)と[Cursor](https://www.cursor.com/)を実際に使い比べてみることにしたんです。特に気になるのは料金面。エンジニアとしての腕を上げたいけど、出費はなるべく抑えたいですからね（笑）

## 第1日目：初めてのAIコーディングアシスタント体験

朝起きて、「よーし、今日からAIと一緒にコーディングするぞ！」とワクワクしながらPCを開きました。まずは[Cursor](https://www.cursor.com/)からインストール。IDEタイプのツールなので、普段使っているエディタに近い感覚で使えるかなと思ったんです。

インストールはサクサクと進み、すぐに使い始めることができました。UIがとても洗練されていて、「おぉ、これは使いやすそう！」と最初の印象は上々。早速、自分が開発中のReactプロジェクトを開いてみました。

```javascript
// コンポーネントの作成をお願いしてみた
// Cursorの提案
const UserProfile = ({ user }) => {
  return (
    <div className="user-profile">
      <img src={user.avatarUrl} alt={`${user.name}のプロフィール画像`} />
      <h2>{user.name}</h2>
      <p>{user.bio}</p>
      <div className="user-stats">
        <span>{user.followers} フォロワー</span>
        <span>{user.following} フォロー中</span>
      </div>
    </div>
  );
};
```

なるほど、なかなか良いコードを提案してくれます。日本語のコメントにもちゃんと対応していて、「さすが！」と思いました。

次に、[Claude Code](https://www.anthropic.com/claude-code)も試してみることに。こちらはCLIベースのツールなので、ターミナルから操作します。最初は「うーん、ちょっと慣れが必要かも」と思いましたが、コマンドの基本を覚えれば意外と使いやすいですね。

```bash
# Claude Codeでの操作例
$ claude code create-component UserProfile
```

CLIベースながら、提案されるコードの質は高く、「なるほど、これはこれで便利だな」と感じました。初日の感想としては、UIの使いやすさではCursorに軍配が上がりますが、Claude Codeも捨てがたい良さがありますね。

## 第2日目：本格的なプロジェクトでの使用感

2日目は、実際の業務プロジェクトで両方のツールを使ってみることにしました。朝から「よし、今日こそAIの真価を見極めるぞ！」と意気込んでいます。

最初に取り組んだのは、APIクライアントの実装。これが思った以上に両ツールの違いを実感するきっかけになりました。

[Cursor](https://www.cursor.com/)は、プロジェクト全体をインデックス化して、関連するコードを自動的に参照してくれるんですよね。これが本当に便利で、「あ、このAPIクライアント、他のファイルの実装も考慮してくれてる！」と感心しました。

一方、Claude Codeは複数ファイルにまたがる変更が得意なようです。例えば、新しいAPIエンドポイントを追加するために、クライアント、型定義、テストファイルを一度に更新する必要があったのですが、Claude Codeはこれを一連の流れとして処理してくれました。

```bash
# Claude Codeでの複数ファイル編集
$ claude code implement-feature "Add user profile API endpoint"
```

このコマンド一つで、関連する全てのファイルに必要な変更を提案してくれたんです。「これは便利すぎる！」と思わず声に出してしまいました。同僚に「どうしたの？」と聞かれて、少し恥ずかしかったですけどね（笑）

## 第3日目：料金体系を真剣に比較してみた

3日目になって、「このまま使い続けるなら、コスト面もしっかり考えないと」と思い、料金体系を詳しく調べることにしました。

朝からコーヒーを片手に、両方のサイトを開いて料金プランを比較。「うーん、なかなか複雑だな」と頭をひねりながら表にまとめてみました。

- **Cursorの料金プラン**
![cursorplan-2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043697/4370e783-880f-490a-a0ef-93a9d0b981cf.png)

- **Claude Codeの料金プラン**
![claudecode-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043697/318e153d-76fe-41d6-8168-91689fbdc874.png)


### ◆ 料金プラン比較表 ◆

| 項目 | Claude Code | Cursor |
|------|------------|--------|
| 基本プラン | Pro: 月額$17 | Pro: 月額$20 |
| 高級プラン | Max 20x: 月額$200 | Ultra: 月額$200 |
| 使用制限 | Pro: 約6,500メッセージ/月 | Pro: 500回の「高速」リクエスト |
| API料金(Sonnet 4) | 入力: $3/100万トークン<br>出力: $15/100万トークン | 入力: $3.60/100万トークン<br>出力: $18/100万トークン |
| API料金(Opus 4) | 入力: $15/100万トークン<br>出力: $75/100万トークン | 入力: $18/100万トークン<br>出力: $90/100万トークン |
| 最適化オプション | プロンプトキャッシング: 最大90%削減<br>バッチ処理: 最大50%削減 | 自前APIキー使用でマークアップ回避 |

表を見て「なるほど！」と膝を打ちました。基本料金だけ見るとCursorの方が少し高いですが、それだけではないんですよね。Claude Codeには最適化オプションがあって、これが大きな違いになりそうです。

実際に自分の使用パターンでコストを計算してみることにしました。私の場合、1日に5つほどのコーディングタスクをこなすので、月に約153万トークン（入力76.5万、出力76.5万）を消費すると仮定します。

### ◆ 私の使用パターンでのコスト試算 ◆

**Claude Code (Sonnet 4)**
- 最適化なし: $13.78/月
- 最適化あり: $5.97/月（約57%削減！）

**Cursor (Sonnet 4)**
- Cursorインフラ使用: $16.52/月
- 自前APIキー: $13.78/月

「えっ、こんなに違うの？」と驚きました。特にClaude Codeの最適化オプションを使うと、月に$10以上も安くなるんですね。これは大きい！

## 第4日目：実際の開発現場での使い勝手

料金面での比較ができたので、4日目は実際の開発タスクでの使い勝手を徹底検証することにしました。

朝から「よーし、今日は本気でテストするぞ！」と意気込んで、同じタスクを両方のツールで実行してみることに。具体的には、認証システムのリファクタリングという、複数ファイルにまたがる複雑なタスクです。

まずCursorで挑戦。IDEの使い勝手は本当に良くて、コードの提案もインラインで表示されるので、「おぉ、これは快適だな」と感じました。ただ、複数ファイルの変更を一度に把握するのは少し大変でした。

次にClaude Codeで同じタスクに挑戦。こちらは最初にコードベース全体を分析してくれるので、「おお、全体像を把握してるんだな」という印象。複数ファイルの変更も一連の流れとして提案してくれるので、大規模なリファクタリングには向いているようです。

```bash
# Claude Codeでのリファクタリング例
$ claude code refactor "Improve authentication system by implementing JWT"
```

このコマンド一つで、認証関連の全ファイルに必要な変更を提案してくれました。「すごい！これは便利すぎる！」と思わず声に出してしまいました。

ただ、CLIベースなので、変更内容の確認や部分的な採用はCursorより少し手間がかかります。「うーん、それぞれ一長一短あるなぁ」と感じました。

## 第5日目：同僚の反応とチーム開発での評価

5日目は、同僚にも両方のツールを試してもらい、意見を聞いてみることにしました。

「おはよう！ちょっと新しいツール試してみない？」と声をかけると、数人が興味を示してくれました。フロントエンド担当の田中さんはCursorを、バックエンド担当の鈴木さんはClaude Codeを試してもらいました。

昼食時に感想を聞いてみると、予想通りというか、田中さんは「UIが直感的で使いやすい！」とCursorを絶賛。一方、鈴木さんは「複雑なバックエンド処理の提案が的確で驚いた」とClaude Codeを評価していました。

「やっぱり役割によって向き不向きがあるんだな」と納得。フロントエンド開発ではUI統合の良いCursorが、バックエンド開発では複雑な処理に強いClaude Codeが向いているようです。

チームリーダーの佐藤さんからは、「コスト面も考慮すると、プロジェクトの性質によって使い分けるのが良さそうだね」というアドバイスをもらいました。なるほど、一概にどちらが良いとは言えないんですね。

## 第6日目：コスト最適化の実践

6日目は、前日までの知見を活かして、コスト最適化の実践に取り組みました。

「よし、今日はとことん節約術を試すぞ！」と意気込んで、まずはClaude Codeのプロンプトキャッシングとバッチ処理を設定。同じような質問を繰り返すことが多かったので、これだけでもかなりトークン消費が減りそうです。

さらに、[Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2qiita3&utm_content=ClaudeCode-vs-Cursor)というツールを導入してみました。これはPostmanよりも優れたAPI開発ツールで、特にそのMCPサーバー機能が素晴らしいんです。このMCPサーバーはAPI仕様をローカルにキャッシュして、AIコーディングアシスタント（CursorやClaude Codeなど）がそれを直接参照できるようにしてくれます。

> [Apidog](http://www.apidog.com/jp/?utm_source=opr&utm_medium=a2qiita3&utm_content=ClaudeCode-vs-Cursor)は、API開発・テスト・ドキュメント作成を一つのプラットフォームで完結できる次世代ツールです。API仕様のローカルキャッシュ機能により、AIコーディングアシスタントのトークン消費を大幅に削減できます。

**Apidog MCPサーバーの設定例（macOS/Linux）：**
```json
{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}
```

![apidog-mcp.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4043697/0c67f233-1fa3-4b9d-afd5-b55b5d742a8c.png)

[Apidog MCPサーバー](https://docs.apidog.com/jp/apidog-mcp%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%90%E3%83%BC-881622m0)は、API仕様をデータソースとしてAI対応のIDE（CursorやVS Code + Clineプラグイン）で使用することを可能にします。この設定により、AIがAPI仕様に直接アクセスできるようになり、開発が迅速化され、ワークフローがより効率的になります。


例えば、「MCPを使用してAPI仕様を取得し、Productスキーマに基づいたJavaレコードを生成して」や「API仕様に基づいて、ProductクラスのDTOに新しいフィールドを追加して」というような指示が可能になります。API仕様はローカルにキャッシュされるため、AIはより正確なコードを生成でき、トークン消費も大幅に削減できるんです。

設定後、実際にトークン使用量をモニタリングしてみると、「おお！確かに減ってる！」と嬉しくなりました。特にClaude Codeでは、最適化前と比べて約60%もトークン消費が減少したんです。

「これは大きい！月に換算すると数千円の節約になるな」と計算して、思わずニヤリ。コスト意識の高いエンジニアとしては、この発見は大きな収穫でした。

## 第7日目：最終判断と今後の戦略

1週間の試用期間を経て、最終日は総括と今後の戦略を考える日にしました。

朝からこれまでの記録を見返して、「うーん、どちらを選ぶべきか...」と悩みます。両方とも素晴らしいツールなのは間違いありません。

結局、私の場合は以下の理由でClaude Codeをメインに使うことに決めました：

1. コスト効率が良い（最適化オプションで大幅削減可能）
2. 複雑な多ファイル編集が得意（大規模リファクタリングに便利）
3. ターミナル操作に慣れている自分の作業スタイルに合っている

ただ、フロントエンド開発が中心の日には、Cursorも併用することにしました。「使い分けるのが一番賢いな」という結論です。

### ◆ 最終的なコスト比較（私の使用パターン） ◆

```
【Claude Code + 最適化】
月額コスト: 約$6（Sonnet 4使用時）
年間コスト: 約$72

【Cursor + 自前APIキー】
月額コスト: 約$14（Sonnet 4使用時）
年間コスト: 約$168

年間差額: 約$96（約13,000円）の節約！
```

この差額があれば、好きなプログラミング書籍が数冊買えますね！「これは嬉しい発見だった」と満足しています。

## まとめ：私の1週間の体験から

1週間にわたって[**Claude Code**](https://www.anthropic.com/claude-code)と[**Cursor**](https://www.cursor.com/)を使い比べてみて、どちらも素晴らしいツールだと実感しました。ドキドキしながら始めた体験でしたが、想像以上に開発効率が上がって驚いています。

個人的な結論としては：

- **初心者や UI 重視の方**: Cursorがおすすめ。直感的な操作感で、AIコーディングの世界に入りやすいです。
- **コスト意識が高い方**: Claude Code + 最適化オプションが断然お得です。
- **複雑なプロジェクト**: Claude Codeのエージェント機能が真価を発揮します。
- **チーム開発**: 役割によって使い分けるのが理想的です。

最終的には、自分の作業スタイルや予算に合わせて選ぶのが一番ですね。私のような新米エンジニアにとっては、コスト効率の良いClaude Codeが今のところベストマッチでした。

みなさんも、ぜひ自分に合ったAIコーディングアシスタントを見つけてみてください！何か質問があれば、コメント欄でお待ちしています。