Claude Code有料化かGoose無料か

クラウドで月額制のClaude Codeと、完全オフラインで動くGoose。どちらを選ぶかで開発の風景は大きく変わります。ここでは料金や制限、技術的な違いを噛み砕いて整理します。少し肩の力を抜いてお読みください。

まずは大胆な要約

Claude Codeは有料のクラウド型エージェントで高品質なコード生成を売りにしています。Gooseはサブスク不要でローカル動作を重視するオープン寄りの選択肢です。目的と予算で向く先が分かれます。

Claude Codeの料金と実態

Claude CodeはAnthropicが提供するサブスクリプション型のサービスです。ProとMaxの二つの有料プランがあり、時間や利用量に基づく制限があります。

ここで出てくる「時間」は実際の経過時間ではありません。トークンと呼ばれるデータ単位の上限で管理されます。トークンはテキストを分割した単位と考えてください。

報告されている目安では、Proはセッション当たり約44,000トークン、Maxは約220,000トークンが実質上限と推定されています。さらに7月下旬には週次の利用制限も予定されています。

一部ユーザーからは日次上限に達したとの声が上がっています。Anthropic側は全体への影響は小さいと説明していますが、具体的な基準は明示されていません。

重要なのは、無料プランが原則提供されない点です。開発現場では品質と利便性の代わりにコストと運用制約を考慮する必要があります。

Gooseのオフライン運用と自由度

GooseはBlockが開発したオンマシン型エージェントです。クラウドに送らず端末内で処理する設計で、サブスクリプションは不要です。プライバシー重視の開発に向いています。

Gooseは外部モデルとも連携できます。たとえばGPT系列やGemini、ローカルで動くqwenなどをOllama経由で使えます。Ollamaはローカルでモデルを管理するツールです。

GitHubの実績も目立ちます。スター数は26,100を超え、貢献者は362名、リリースは102回。最新はバージョン1.20.1で、2026年1月19日に公開されました。

導入はシンプルな3ステップです。まずOllamaを入れてモデルを落とします。次にGooseをデスクトップかCLIでインストールします。最後にOllama経由でAPI Hostをlocalhostに設定すれば接続できます。

ただしローカルで大規模モデルを動かすにはハードウェアが必要です。一般的な目安は32GBのRAMです。小型モデルなら16GBでも動きますが、8GBの軽量ノートだと厳しい場面が多いです。

技術面での違いをイメージすると

Claudeはツール呼び出しに強みがあります。実務で使いやすい機能が豊富で、エコシステムも整っています。Prompt cachingのような工夫でコスト最適化も進めています。

Gooseはモデル依存性を低く保つ設計です。MCPと呼ばれる仕組みで、データベース検索やファイル操作、外部APIとの連携を拡張できます。MCPはモデルが文脈を扱うための共通プロトコルと考えてください。

ただしGooseの能力は裏で動くモデルの性能に左右されます。ローカルモデルはコンテキスト長や推論速度でクラウド系に劣る場合があります。

Claude Sonnet 4.5は長大なコンテキストを扱えます。たとえば1,000,000トークンといった大規模コンテキストをAPI経由で提供します。一方、多くのローカルモデルは4,096〜8,192トークンに留まります。ここが重要なトレードオフです。

開発者はどう選べばいいか

選択は三つの軸で考えると楽になります。品質と機能性、コストと利用制限、そしてプライバシーと運用の自由度です。

品質と手間を優先するならClaude Codeが有力です。高精度なコード生成やサポートを重視する現場向けです。

コストとプライバシーを優先するならGooseが有力です。オフラインでデータを保持したいチームや、既存インフラで自前運用したい組織に向きます。

多くの現場では使い分けが現実的です。短期的なプロトタイプはローカルで。重大な製品リリースやスケール用途はクラウドで。そんなハイブリッド戦略が現実解になります。

まとめと今後の注目点

市場はオープンソースと商用の競争で加速しています。Moonshot AIやz.aiなど新顔も台頭し、選択肢は増えています。

結局のところ正解は一つではありません。Claude Codeは強力なクラウド体験を提供しますし、Gooseは自由度とプライバシーを提供します。用途と予算を踏まえて、状況に応じた最適な組み合わせを選んでください。