Vous n'avez pas besoin d'un PC très performant pour utiliser Claude Code ou Codex. Dans les deux cas, le modèle qui réfléchit tourne sur des serveurs : le temps que l'IA passe à réfléchir et à écrire ne diminuera pas si vous achetez un nouveau PC. Ce que change la performance du PC, ce sont le temps passé sur les commandes exécutées localement, comme les compilations, les tests et les recherches demandés par l'IA, et la question de savoir si la mémoire suffit (si ce n'est pas le cas, tout ralentit).
La durée de travail se divise en deux parties
Votre PC
Temps local
- Exécution des commandes demandées par l'IA (compilations, tests, recherche, Docker)
- Fonctionnement des outils et des applications eux-mêmes (si la mémoire suffit)
Varie avec la performance du PC
Serveurs (Anthropic, OpenAI)
Temps du modèle
- L'IA réfléchit, rédige les réponses et le code
- Pour l'accélérer : les modes rapides (tarifs et quotas d'utilisation)
Ne change pas quand vous remplacez votre PC
Cet article explique comment distinguer ces deux types de temps, à partir des informations officielles des deux outils et d'un relevé de travail conservé sur le PC de l'auteur. Là où les deux outils diffèrent, les couleurs de Claude Code et Codex permettent de les comparer côte à côte.
1. Exigences système officielles
Voici les conditions décrites dans la documentation officielle (vérifiées le 24 octobre 2026). Aucune des deux entreprises ne publie de quantité de mémoire recommandée. Les 4 Go demandés pour Claude Code sont seulement le minimum pour fonctionner.
« Windows natif » désigne une exécution sans WSL (Windows Subsystem for Linux, un Linux intégré à Windows). Le bac à sable (sandbox) est un mécanisme qui isole les commandes exécutées par l'IA. Sources : Claude Code « Set up Claude Code » et « Sandboxing » ; OpenAI « Codex CLI », « ChatGPT desktop app », « ChatGPT desktop app for Linux » et « Sandbox ». Les fichiers d'installation de la CLI Codex sont sur GitHub Releases.
2. Répartition du temps — ce qui change avec votre PC
Les proportions varient beaucoup selon le type de travail et le PC. Le plus fiable est donc de mesurer la répartition de votre propre travail (voir la section 6 pour la méthode). À titre indicatif, voici un exemple tiré des relevés conservés sur le PC de l'auteur pour les deux outils.
Ne comparez pas directement les deux chiffres (les dénominateurs et les unités de calcul diffèrent). Conditions : sessions démarrées entre le 20 septembre et le 24 octobre 2026. PC : Intel Core i9-10900K, 48 Go de mémoire, Windows 11 ; le dossier de travail se trouvait sur un disque dur (HDD), et le travail comportait beaucoup de scripts lisant et écrivant de nombreux fichiers. Claude Code : principalement des sessions avec Opus 5.5 (sessions de moins d'une minute exclues). Codex : tâches terminées avec GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra (réponses à une seule demande ; tâches interrompues exclues). Aucun des deux relevés ne permet de savoir si le temps d'attente de validation est inclus (s'il l'est, la part locale apparaîtrait plus grande).
Dans cet exemple, sur un PC avec disque dur, le temps local représente une part qu'on ne peut pas ignorer, avec les deux outils. Sur un PC avec SSD, cette part peut être plus faible. Seule cette partie est susceptible de diminuer sur un PC plus rapide : le temps du modèle ne change pas si vous remplacez le PC. La façon de décider s'il faut remplacer votre PC est résumée à la section 8.
3. La vitesse dépend des réglages et des tarifs, pas de votre PC
Pour réduire le temps du modèle, ce qui compte, ce sont les réglages côté serveur et le modèle utilisé. Voici les modes rapides des deux outils côte à côte (vérifiés le 24 octobre 2026).
Claude Code fast mode
Jusqu'à 2,5 fois plus rapide
- Coût
- 2 fois le tarif standard (8 $ en entrée et 40 $ en sortie par million de jetons avec Opus 5.5)
- Modèles
- Opus 5.5, Opus 5, Opus 4.8
- Qui peut l'utiliser
- Pro, Max, Team, Enterprise (payé avec les crédits d'utilisation, et non avec le quota d'utilisation) et Claude Console
- Changer de mode
/fast
Codex Fast mode
Multiplicateur non indiqué
- Coût
- Consomme 2,5 fois le quota standard du forfait (les crédits achetés comptent pour 2 fois)
- Modèles
- GPT-6.1 Sol, GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna, etc.
- Qui peut l'utiliser
- En cas de connexion avec ChatGPT
- Changer de mode
/fast(aussi dans l'application de bureau et les extensions d'éditeur)
Codex Ultrafast
Jusqu'à 8 fois plus rapide (GPT-6 Astra)
- Coût
- Consomme 8 fois le quota (les crédits achetés comptent pour 6 fois)
- Modèles
- GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol (multiplicateur pour Sol non indiqué)
- Qui peut l'utiliser
- Pro à 500 $ par mois et les offres Enterprise et Edu éligibles
- Changer de mode
- Non indiqué (sur les forfaits éligibles, vérifiez dans la sélection du modèle)
Sources : Claude Code « Speed up responses with fast mode », Anthropic « Pricing », OpenAI « Speed ».
Il existe aussi, dans les deux outils, des moyens de réduire le temps du modèle sans payer davantage.
| Méthode | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Utiliser un modèle plus léger pour les tâches simples | Passer à Sonnet ou Haiku avec /model | Passer à GPT-6 Luna, etc., avec /model |
| Baisser la force de réflexion (effort) | /effort | La choisir avec le modèle dans /model |
| Réduire la quantité de texte lue | Préciser le périmètre, par exemple « cette fonction dans ce dossier » / quand la conversation devient longue, la résumer ou en ouvrir une nouvelle | |
Baisser la force de réflexion rend les réponses plus rapides et moins chères ; l'augmenter prend plus de temps, mais fait réfléchir le modèle plus en profondeur (Claude Code « Model configuration », OpenAI « Speed »). Pour les tâches difficiles, un réglage plus élevé peut améliorer la qualité : changez-le selon la tâche. Les quotas d'utilisation et les frais supplémentaires sont expliqués plus en détail dans « Astuces pour économiser des jetons dans Claude Code et frais supplémentaires en cas de dépassement de limite » et « Comparatif des forfaits ChatGPT Pro (tarifs et quotas d'utilisation) ».
4. Les caractéristiques du PC et votre façon de l'utiliser comptent
Mémoire — déterminée par ce qui tourne en même temps
Vous faites tourner l'outil d'IA en même temps que votre navigateur, votre éditeur, Docker et les serveurs de développement. La quantité nécessaire dépend du total de tout ce qui tourne simultanément ; si elle manque, le recours au disque (swap) ralentit tout. Les outils eux-mêmes comptent aussi : Claude Code affiche un avertissement lorsqu'une seule session dépasse 2,5 Go (Codex ne publie pas de repère).
Processeur et stockage — compilations, tests et recherche
Les compilations et les tests lancés par l'IA prennent à peu près le même temps que s'ils étaient lancés à la main. La vitesse de recherche et de lecture des fichiers dépend du fait que vous ayez un SSD ou un disque dur, et du nombre de fichiers. Ajouter les grands dossiers de sortie de compilation à .gitignore pour les exclure de la recherche aide aussi (méthode recommandée par la documentation officielle de Claude Code).
Exploitation — éviter de lancer des traitements lourds en même temps
Si des compilations Docker ou des machines virtuelles tournent sur le même PC, les commandes de l'IA se disputent le processeur et la mémoire, et doivent attendre. Quand vous demandez une compilation ou des tests longs, arrêter les autres traitements lourds réduit le temps local.
5. Utiliser Mac, Windows et Linux
Les deux outils fonctionnent sur les trois systèmes d'exploitation. Ce qui diffère selon le système, c'est la possibilité d'utiliser le bac à sable (sandbox), le mécanisme qui isole et exécute les commandes de l'IA (vérifié le 24 octobre 2026).
| Lieu d'exécution | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Mac | Disponible Utilise le mécanisme de macOS (Seatbelt) ; aucune préparation supplémentaire | Disponible Mécanisme de macOS (Seatbelt) |
| Windows natif | Non disponible Les commandes utilisent Bash si Git pour Windows est installé, sinon PowerShell | Disponible Bac à sable propre à Codex (tableau ci-dessous) |
| WSL 2 | Disponible Nécessite bubblewrap et socat | Disponible Même mécanisme que sous Linux (bubblewrap et seccomp) |
| WSL 1 | Non disponible Claude Code lui-même fonctionne | Non pris en charge Codex lui-même n'est pas pris en charge depuis la version 0.115 |
| Linux | Disponible Nécessite bubblewrap et socat | Disponible bubblewrap et seccomp |
Sources : Claude Code « Sandboxing » ; OpenAI « Sandbox » et « Windows sandbox » (vérifiés le 24 octobre 2026).
Claude Code Préparer le bac à sable sous Linux et WSL 2
Installez bubblewrap et socat. Sous Ubuntu ou Debian, utilisez sudo apt-get install bubblewrap socat ; sous Fedora, sudo dnf install bubblewrap socat. Vous pouvez vérifier s'il manque quelque chose dans l'onglet « Dependencies » de /sandbox dans Claude Code. Sur Mac, le mécanisme de macOS (Seatbelt) est utilisé : aucune préparation supplémentaire n'est nécessaire.
Codex Méthode de bac à sable quand on utilise Windows natif
L'une de trois méthodes est choisie, de haut en bas, parmi celles qui sont disponibles. La plus récente, MXC (Microsoft Execution Containers), utilise l'isolation des processus intégrée à Windows. La documentation ne précise pas si Linux ou WSL 2 nécessitent une installation supplémentaire.
| Méthode | Conditions | Place |
|---|---|---|
| MXC | Windows 11 24H2 (build du système 26100.9278 ou ultérieur) ou 25H2 (build 26200.9278 ou ultérieur), avec les fonctions MXC que Microsoft déploie progressivement installées | Recommandée (ni approbation de l'administrateur ni configuration du pare-feu requises) |
| elevated | Réglage par défaut approuvé par un administrateur | Première solution de repli quand MXC n'est pas disponible |
| unelevated | Autorisé par la politique de l'organisation | Dernière solution de repli (isolation réseau plus faible) |
Le numéro de build de votre système se trouve dans Paramètres > Système > À propos, à la section « Spécifications Windows ». Pour vérifier que MXC fonctionne réellement, exécutez la commande suivante dans PowerShell, depuis le dossier de votre projet, avec la CLI Codex (0.162.0 ou ultérieur). Si MXC_OK et le code de sortie 0 s'affichent, cela fonctionne.
codex -c windows.sandbox=mxc sandbox --include-managed-config --permission-profile :workspace -- cmd.exe /d /c echo MXC_OK
$LASTEXITCODEChoisir entre Windows natif et WSL 2 dépend surtout de l'environnement dans lequel votre projet fonctionne. Si vous utilisez des outils de compilation pour Linux, WSL 2 est le choix naturel ; si vous développez des applications Windows, Windows natif l'est. Si vous voulez utiliser le bac à sable avec Claude Code, vous avez besoin de WSL 2.
6. Repérer d'où vient la lenteur
Avant de remplacer votre PC, vérifiez où le temps est passé. Les étapes sont les mêmes pour les deux outils.
- Repérez à l'écran ce qui est lent
Le texte de l'IA apparaît lentement Temps du modèle. Consultez les pannes sur les pages d'état (Claude, OpenAI), puis passez à un modèle plus léger ou baissez la force de réflexion (section 3).Une commande affichée comme « en cours » ne se termine jamais Temps local. Exécutez cette commande dans votre propre terminal. Si elle est lente à la main aussi, le problème vient de la commande ou du PC. Demander à l'IA de restreindre le périmètre aide aussi.La saisie ou les opérations à l'écran sont elles-mêmes lourdes Problème de l'outil lui-même. Essayez les solutions officielles de la section 7.
- Si le temps local est long, vérifiez l'effet d'un remplacement du PCRegardez les trois points de la section 8.
Mesurer la répartition avec des chiffres (lecture des fichiers de relevé, pour les utilisateurs expérimentés)
| Ce qui est mesuré | Claude Code | Codex |
|---|---|---|
| Temps du modèle | « Total duration (API) » dans /usage | Estimation : le total moins le temps d'exécution des commandes |
| Estimation du temps local | Dans les relevés (JSONL sous ~/.claude/projects), la valeur totalToolDuration de la ligne cost-state en fin de session (inclut aussi les récupérations de pages Web, etc.) | Dans les relevés (JSONL sous ~/.codex/sessions), l'écart entre started_at_ms et completed_at_ms dans les lignes item_completed dont le type est CommandExecution |
| Total | « Total duration (wall) » dans /usage (inclut le temps d'attente de saisie) | duration_ms de la ligne task_complete |
Ce sont les mêmes valeurs que celles utilisées pour le calcul de la section 2. Les emplacements des relevés figurent dans la documentation officielle de chaque entreprise, mais la façon de lire ces éléments est celle de l'auteur, après lecture des relevés ; elle n'est pas expliquée officiellement. Le temps de réflexion de Codex (type Reasoning) n'inclut pas le temps d'écriture des réponses ou du code : estimez donc le temps total du modèle par soustraction. Aucun des deux relevés ne permet de savoir si le temps d'attente de validation est inclus.
7. Que faire quand c'est lourd ou que cela se bloque
Si l'outil lui-même est lourd ou se bloque, essayez les solutions officielles de chaque outil avant de vous préoccuper des performances du PC. D'abord, mettez l'outil à jour, et si une session est longue, fermez-la puis rouvrez-la : c'est la première étape commune aux deux.
Claude Code
- Si un avertissement de mémoire apparaît (tas de plus de 2,5 Go dans une session), redémarrez et reprenez avec
claude --continue - Quand la conversation est longue, utilisez
/compact; redémarrez entre les grosses tâches - Utilisez
claude --safe-modepour comparer avec les plugins, les serveurs MCP et les hooks retirés - Si cela ne répond plus, faites Ctrl+C ; si cela échoue, fermez le terminal et utilisez
claude --resume - Si votre dossier personnel est sur un réseau (comme NFS), placez les programmes sur un disque local
La page officielle Troubleshooting concerne la CLI. Pour l'application de bureau, commencez par la mise à jour et le redémarrage.
Codex
- Si cela semble bloqué, vérifiez d'abord s'il n'attend pas une validation
- Vérifiez qu'une commande simple comme
git statusfonctionne dans le terminal - Sinon, commencez une nouvelle discussion avec une demande réduite à un périmètre restreint
- Si le terminal se bloque, rouvrez le panneau ; si cela persiste, redémarrez l'application une fois la discussion terminée
- Si les exécutions planifiées multiplient les worktrees (copies de travail de Git), archivez les exécutions dont vous n'avez plus besoin
La page officielle Troubleshooting concerne l'application de bureau. Pour la CLI, commencez par la mise à jour et une nouvelle session. Pour les lenteurs de l'application Windows, un représentant d'OpenAI a expliqué sur GitHub qu'une des causes avait été corrigée dans la version du 28 août 2026 (ChatGPT v26.825.32147) (openai/codex #20214).
8. Trois points à vérifier avant d'acheter un nouveau PC
Si aucun des trois points suivants ne vous concerne, remplacer votre PC ne changera presque pas la durée de votre travail. Pour le deuxième point : si votre dossier de travail est sur un disque dur, le passer d'abord sur un SSD est une solution moins coûteuse.
La mémoire manque-t-elle ?
Pendant votre travail habituel (avec l'outil d'IA, le navigateur, l'éditeur et Docker ouverts), vérifiez avec la méthode du tableau ci-dessous. Si elle est au maximum, ajouter de la mémoire aidera. Pour un nouveau PC, prenez comme repère l'utilisation à ce moment + la quantité que vous voulez ajouter + une marge.
Certaines commandes sont-elles lentes même lancées à la main ?
Repérez les commandes longues avec la méthode de la section 6, et chronométrez-les en les lançant à la main. Si elles sont longues, un PC avec un processeur ou un stockage plus rapides les raccourcira. Si vous avez un disque dur, passer d'abord à un SSD est la solution la moins chère.
Augmentez-vous le nombre de tâches que vous voulez lancer en même temps ?
Si vous voulez plus de sessions, de sous-agents ou de conteneurs Docker en parallèle, la mémoire et le nombre de cœurs du processeur comptent.
| Point à vérifier | Windows | Mac | Linux |
|---|---|---|---|
| Mémoire | Gestionnaire des tâches, « Performances » → « Mémoire » : la mémoire utilisée est-elle au maximum ? | Moniteur d'activité, onglet « Mémoire » : la « Pression mémoire » est-elle jaune ou rouge ? | free -h : reste-t-il de la mémoire disponible ? |
| SSD ou disque dur | Gestionnaire des tâches, « Performances » → « Disque » | « Informations système », « Stockage », « Type de média » | lsblk -d -o name,rota (disque dur si ROTA vaut 1) |
9. Si vous faites tourner des modèles en local, c'est une autre histoire
Tout ce qui précède concerne Claude Code ou Codex, où le modèle tourne sur un serveur. Si vous exécutez un modèle sur votre propre PC, par exemple avec Ollama, la performance du PC se traduit directement en vitesse. En particulier, la mémoire de la carte graphique (VRAM) et la mémoire système déterminent la taille du modèle que vous pouvez utiliser et la vitesse de réponse. Pour le choix du PC, voir « Configuration nécessaire pour un LLM local » ; pour démarrer, voir « Comment faire tourner un LLM en local ».
10. Résumé
- Pas besoin d'un PC très performant. La CLI de Claude Code demande 4 Go de mémoire ou plus, x64 ou ARM64, et une connexion Internet. Codex ne publie pas de chiffres de mémoire ou de processeur. Aucun des deux n'a besoin de GPU.
- Le temps du modèle ne change pas avec le PC. Pour l'accélérer : le mode rapide (qui consomme davantage de vos tarifs ou de vos quotas), un modèle plus léger, une force de réflexion plus basse, ou une quantité de texte lue plus réduite.
- Ce que change le PC, c'est le temps local (compilations, tests, recherche, Docker). Dans l'exemple du PC de l'auteur, avec disque dur, c'était une part qu'on ne pouvait pas ignorer, avec les deux outils. Cette part varie selon le travail et le PC : regardez votre propre répartition avant de décider.
- Le système d'exploitation change le bac à sable. Sous Windows natif, Claude Code n'est pas disponible (il l'est avec WSL 2), et Codex l'est (la méthode recommandée nécessite une version récente de Windows 11).
- En cas de lourdeur ou de blocage, les solutions officielles des outils passent en premier. Ne remplacez votre PC qu'après avoir constaté que le temps local est long.
FAQ
Q. Peut-on l'utiliser sur un Mac avec peu de mémoire ou sur un ordinateur portable bon marché ?
R. La CLI de Claude Code fonctionne si vous remplissez ses exigences (voir le tableau de la section 1), comme 4 Go de mémoire ou plus et x64 ou ARM64. Codex ne publie pas de chiffres d'exigences, et le téléchargement de l'application de bureau pour Mac est indiqué pour Apple silicon (la CLI existe aussi pour les Mac Intel). Avec les deux outils, le temps du modèle est le même que sur un PC haut de gamme. Ce qui fait la différence, ce sont les commandes locales et la mémoire quand de nombreuses applications tournent en même temps.
Q. 8 Go de mémoire suffisent-ils ?
R. Aucun des deux outils ne publie de quantité recommandée. Le minimum de Claude Code (4 Go) est dépassé, mais le fait que cela suffise dépend du total de ce qui tourne en même temps. Comme repère, prenez votre utilisation actuelle pendant le travail, ajoutez la quantité que vous voulez gagner et une marge. Pour la mesurer, voir le premier point de la section 8.
Q. Un nouveau PC rendra-t-il les choses plus rapides ?
R. Le temps du modèle ne changera pas. Seul le temps local, comme les compilations, les tests et la recherche, diminuera. Ce qui prend le plus de temps dépend du travail : vérifiez d'abord avec la répartition de la section 6.
Q. Claude Code et Codex demandent-ils des PC différents ?
R. Pas vraiment. Les deux font tourner le modèle sur des serveurs, et votre PC fait tourner l'outil lui-même ainsi que les commandes demandées par l'IA. La différence apparaît avec le bac à sable : sous Windows natif, Codex fonctionne (la méthode recommandée nécessite une version récente de Windows 11), tandis que Claude Code ne fonctionne pas (il fonctionne avec WSL 2).
Pages officielles consultées (vérifiées le 24 octobre 2026) : Claude Code « Set up Claude Code », « Sandboxing », « Troubleshooting », « Speed up responses with fast mode » ; OpenAI « Codex CLI », « ChatGPT desktop app », « Sandbox », « Windows sandbox », « Speed », « Troubleshooting ». Les tarifs et les exigences pouvant changer, vérifiez les pages officielles avant de les utiliser.
