Open Code Review はどの AI に対応？Claude・GPT・Gemini 徹底比較（2026）

先に結論：Open Code Review は Claude と GPT を標準サポート、Gemini はカスタム経路

審査品質の上限はモデルが決めるが、信噪比とコストは OCR の決定論的パイプラインが決める——同一 Claude Opus でも、OCR は Claude Code で /code-review を裸走りするより Token を節約し、誤検知が少ない。

2026 年 8 月時点、alibaba/open-code-review の 公式設定ドキュメント には 13 の組み込み Provider が掲載されている。本記事のテーマに直結する三つの経路：

• Claude（推奨デフォルト） — ocr config set provider anthropic、プロトコルはネイティブ anthropic。モデル例：claude-opus-4-6、claude-sonnet-4-6。ANTHROPIC_API_KEY または Claude Code の ANTHROPIC_* 環境変数を自動読み取り。
• GPT — provider openai、https://api.openai.com/v1 経由。ChatGPT Team / API 枠を既に持つチーム、または gpt-5.x / o-series 推論モデルを使いたいシーン向け。
• Gemini — 組み込み preset なし。custom_providers で Google の OpenAI 互換エンドポイント（https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/）を指定し、モデルに gemini-2.5-pro 等を設定。企業は Vertex ゲートウェイ URL も可。

すでに Open Code Review Claude エコシステム（Claude Code プラグイン導入済み）なら Delegation Mode も選択肢：OCR は外部 API に触れず、審査ロジックを Claude Code セッション内のモデルに委譲——サブスク枠と OCR 審査が同一の請求ライン。「OCR 自前 API Key」とはまったく異なるコスト構造だ。

1. なぜ「Claude Code でちょっと審査」では足りず、Open Code Review が要るのか

Claude Code には /code-review Skill があり動作する。しかしアリババが社内で 2 年の大規模検証の末 OCR を単独 OSS 化した背景には、次の三類の痛点がある。

• カバレッジ不足 — 大きな diff では汎用 Agent が「重要ファイルだけ見る」傾向があり、並行変更ファイルを見落とす。OCR は決定論的ファイル選択 + インテリジェント bundling（例：message_en.properties と message_zh.properties を一組に束ねる）で全件カバーを保証。
• 行番号のドリフト — 汎用 Agent のコメント行番号が diff とずれがち。OCR には独立した位置特定・リフレクションモジュールがあり、行レベルのアンカーを補正する。
• 品質のブレ + Token 浪費 — 純自然言語 Skill はデバッグしづらい。OCR 公式ベンチマーク（50 OSS リポ、200 実 PR、10 言語）では同一モデルで F1 / Precision が Claude Code 汎用審査を大きく上回り、Token は約 1/9、所要時間も短い。Recall がやや低いのは意図的に報告を絞る設計で、誤報 triage コストを下げる。

言い換えれば：Open Code Review Claude は「Claude をもう一重かける」ものではなく、Claude を審査向けに最適化されたパイプラインに載せる。モデルを GPT や Gemini に替えてもパイプラインは不変——これがマルチモデル対応の本質だ。

2. Open Code Review とは？モデル接続は何種類あるか

2.1 プロダクトの位置づけ

OCR は npm install -g @alibaba-group/open-code-review で入るグローバル CLI（コマンド ocr）。典型的な流れ：

ocr config provider    # 対話で Provider + モデル + 接続テスト
ocr review             # ワークスペースの staged/unstaged 変更を審査
ocr review --from main --to feature/x   # ブランチ比較
ocr scan --path internal/agent          # 全ファイルスキャン（diff なしでも可）

Agent が使えるツールには file_read、code_search、file_read_diff、code_comment など——patch 表面だけでなく、ファイル横断の参照が可能。

2.2 三類のモデル接続方式

2.3 組み込み Provider 一覧（2026-08）

以下は Base URL プリセット済み。API Key（または対応環境変数）だけで可：

設定ファイルは ~/.opencodereview/config.json。単発でモデルを上書きするなら ocr review --model claude-sonnet-4-6 でファイル変更不要。

3. Claude、GPT、Gemini：三つの設定経路の詳細

3.1 Claude（Open Code Review で最もスムーズな経路）

Claude はネイティブ Anthropic プロトコルを使用し、OpenAI 互換レイヤーではない——ツール呼び出しと Messages API の挙動が最も安定し、アリババ社内本番でも最も検証された組み合わせ。

# 対話式（推奨）
ocr config provider
# anthropic を選択 → ANTHROPIC_API_KEY を貼付 → claude-opus-4-6 を選択

# CI 非対話
ocr config set provider anthropic
ocr config set model claude-sonnet-4-6
ocr config set providers.anthropic.api_key "$ANTHROPIC_API_KEY"
ocr llm test

Claude Code 環境との再利用：本機で ANTHROPIC_AUTH_TOKEN / ANTHROPIC_BASE_URL（Claude Code 同款）を export 済みなら OCR が自動拾取、二重設定不要。Claude Code プラグイン 導入後は IDE 内 slash command で同一審査ルールを起動可能。

選定の目安：PR マージ前ゲート → Sonnet（コスト管理）；セキュリティ / 並行 / 資金系コアモジュール → Opus。thinking を切って Token 節約：ocr config set providers.anthropic.extra_body '{"thinking":{"type":"disabled"}}'。

3.2 GPT（OpenAI 公式レーン）

ocr config set provider openai
ocr config set model gpt-5.2
ocr config set providers.openai.api_key "$OPENAI_API_KEY"
ocr review --from origin/main --to HEAD

GPT は OpenAI Platform で API を一元調達しているチーム、または GitHub Copilot エコシステムで OpenAI モデル族に慣れたチーム向け。OCR は OpenAI プロトコルの URL 正規化に対応し、Azure OpenAI も custom_providers でデプロイエンドポイントを指定可能。

Claude との比較：OCR パイプライン内では差は主に推論スタイル（GPT は規約チェック寄り、Claude は境界条件寄り）であり、OCR 機能の欠落ではない——ツールセットは同一。

3.3 Gemini（カスタム Provider、非組み込み）

Google は組み込み表に未掲載だが、Gemini API は OpenAI 互換レイヤー を提供。カスタム Provider として接続：

ocr config set provider gemini-google
ocr config set custom_providers.gemini-google.url \
  https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
ocr config set custom_providers.gemini-google.protocol openai
ocr config set custom_providers.gemini-google.model gemini-2.5-pro
ocr config set custom_providers.gemini-google.api_key "$GEMINI_API_KEY"
ocr config set custom_providers.gemini-google.models \
  "gemini-2.5-pro,gemini-2.5-flash,gemini-2.0-flash"
ocr llm test

大規模 monorepo を長コンテキストで審査する場合、Gemini の百万トークン級 context に理論上の優位はある——ただし OCR 自体がファイル bundling と並列シャーディングを行うため、多くの PR では満コンテキストは不要。より現実的な理由は、Google AI Studio / Vertex 契約済みで請求を GCP に集約したいケース。

Vertex AI 企業デプロイ：url をリージョンエンドポイント（例：https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/... の OpenAI アダプタパス）に差し替え、protocol は openai のまま。Gemini の背景は当サイト Gemini 3.5 Pro 解説 を参照。

4. Claude vs GPT vs Gemini：五次元比較（OCR パイプライン内）

プログラミング Agent の横断比較（審査専用ではない）は GPT-5.6 と Claude、Gemini 代替判断ガイド を参照——あちらは「コードを書く」シーン。本記事は「コードを審査する」シーンで、コスト構造がまったく異なる。

5. Delegation Mode：Open Code Review Claude の「API Key ゼロ」経路

審査用に API を別途買いたくない、または会社が OCR に本番 Key を持たせない場合は Delegation Mode：

ocr delegate preview
ocr delegate rule src/handler.go src/handler_test.go
# OCR がルールとファイル一覧を出力 → Claude Code / Cursor Agent に貼付して実行

このモードでは：

• OCR が決定論的ステップを担当：ファイル選択、ルール照合（NPE、スレッドセーフ、SQL インジェクション等の組み込みルールセット）、審査タスクパッケージ生成。
• LLM 推論は Claude Code、Codex、Cursor 等のインストール済み Agent が実行——既存のサブスクまたは Agent 枠を使用。
• 公式に Claude Code プラグイン、Codex Skill、Cursor Skill があり、slash command で起動可能。

これが「Open Code Review Claude」検索意図への最短経路：審査ルールは OCR、モデル請求は Claude Code Pro/Max。代償として、OCR 自前モデル時の CI 無人並列実行力は失う（CI Runner 上で Agent も動かす場合を除く）。

6. シーン別選択マトリクス

7. 推奨スタック（Stack）

【Stack A — 個人開発者 · Claude サブスク派】
審査：OCR Claude Code プラグイン + Delegation Mode
コーディング：Claude Code CLI（Sonnet デフォルト）
トリガー：ローカル pre-push → ocr delegate preview
アップグレード：PR が大きくなったら ocr review --model claude-opus-4-6（API 従量）

【Stack B — 10 人エンジニアチーム · API 統一請求】
審査：GitHub Action で ocr review（Sonnet）
コーディング：Cursor + Claude Code 並行
モデル：組織級 ANTHROPIC_API_KEY；CI に個人 Key 禁止
ルール：.ocr/rules でカスタムパスフィルタ

【Stack C — マルチクラウドモデル · コスト最適化】
日常 PR：GPT-5 mini（openai provider）
金曜セキュリティスキャン：Gemini 2.5 Pro（custom provider）
コアリリースブランチ：Claude Opus
切替：ocr review --model <name> で単発上書き

【Stack D — クラウド Mac CI Runner】
実行：kvmboot クラウド Mac M4 常駐 Runner
審査：ocr review --from main --to $PR_BRANCH
環境：xcodebuild / 実機ビルドと同機、審査後すぐテスト
参考：当サイト Claude Code クラウド Mac デュアル Agent 記事

Claude Code サブスクコストと Delegation の損得は Claude Code 2026 価格解説 を参照。Skills で審査を強化するなら Claude Code Skills ランキング（/code-review と OCR は併用可、OCR が専精、Skill が汎用）。

8. よくある誤解

• 誤解 1：OCR は Claude しか使えない。組み込みに OpenAI と十数の国内 / OSS 向けエンドポイントもある。Claude は推奨デフォルトであって唯一ではない。
• 誤解 2：Gemini は OCR で使えない。使える——custom_providers + OpenAI プロトコル。ワンクリック preset がないだけで URL 設定が二歩増える。
• 誤解 3：より強いモデルに替えれば誤報が消える。OCR の Precision はパイプライン由来。Opus に裸替えしても OCR+Sonnet より劣ることもある。
• 誤解 4：Delegation と ocr review の効果は完全同一。ルール選別は同じだが、Delegation は Agent セッション品質に依存。CI 無人は API モード向き。
• 誤解 5：ChatGPT Plus サブスクが OCR にそのまま使える。Plus はチャット製品。OCR には API Key（OpenAI Platform）か Codex/Agent への Delegation が必要。
• 誤解 6：審査言語はモデルに従う。コメント言語は ocr config set language 日本語 で制御し、Provider とは無関係。

9. 実装ステップ（7 ステップ）

1. OCR をインストール：npm install -g @alibaba-group/open-code-review、ocr --version と Git ≥ 2.41 を確認。
2. 課金レーンを決定：Claude Code サブスクあり → まず Delegation を試す。CI ゲートが要る → API Key を準備。
3. Provider を設定：ocr config provider で anthropic / openai / カスタム Gemini を選択；ocr llm test は必ず通過させる。
4. ローカルスモーク：実リポで ocr review、行レベルコメントが diff と整合するか確認。
5. Agent プラグイン導入（任意）：Claude Code / Cursor に OCR プラグインを入れ、チーム slash command を統一。
6. CI 接続：公式 CI/CD ドキュメント を参照し PR トリガー；--model で日常審査とセキュリティスキャンを分ける。
7. 月次レビュー：API 請求 vs 誤報 triage 工数を比較。盲目的に Opus へ上げずモデル帯を調整。

審査とビルドを同一パイプラインに載せるなら、OCR と xcodebuild を同一 クラウド Mac 実行ノード に置き、審査後にリモート Runner の待ち行列で Token 節約分を食い潰さないこと。

10. FAQ

Open Code Review は Claude に対応しているか？

対応。anthropic は組み込み Provider でネイティブ Messages API。Opus / Sonnet を設定可能。Claude Code プラグイン + Delegation でサブスクも再利用できる。

GPT / OpenAI に対応しているか？

組み込み openai Provider で対応。OPENAI_API_KEY を設定すれば可。Azure OpenAI はカスタム URL。

Gemini に対応しているか？

組み込み preset はないが、custom_providers で Google OpenAI 互換エンドポイントを指せば可。Vertex 企業も同様。

Claude Code の /code-review との違いは？

同一モデルでは OCR の方が Token 節約、行レベル定位が正確、誤報が少ない。Claude Code Skill は柔軟だが品質のブレが大きい。併用も可：OCR を CI ゲート、Skill をローカル速攻スキャンに。

API Key なしで使えるか？

可能。ocr delegate で推論を Claude Code / Cursor 等の Agent に委譲。OCR はファイルとルールを担当し続ける。

一回の審査でモデルを一時変更できるか？

可能：ocr review --model claude-opus-4-6 で単発上書き、config.json は変更不要。

11. まとめ

Open Code Review はどの AI をサポートするか？——Claude と GPT は開箱即用、国内には通義・DeepSeek・Kimi 等もある。Gemini はカスタム OpenAI 互換レーン。Delegation Mode はモデル選択を Claude Code / Cursor に委ね、「Open Code Review Claude」で Key 重複を避けられる。

選定で「どのモデルが最強か」に囚われるな。OCR ではパイプラインがモデル名より重要。先に課金レーン（API vs サブスク Delegation）を決め、次にシーン帯（Sonnet 日常 / Opus ゲート / Flash 節約）、最後に Provider を微調整。そうして初めて Claude、GPT、Gemini は差し替え可能なエンジンになり、三度車輪を再発明しない。