Codex モデル選択

Codex は複数のモデルをサポートしています。各モデルの特徴を理解し、シーンに応じて適切なモデルを選択してください。

デスクトップ版では入力ボックス右下隅で切り替えられます：

Codex CLI は使用できます/modelコマンド切り替え：

利用可能なモデル

Codex は現在以下のモデルをサポートしています：

モデルタイプ特徴適用シーン
gpt-5.4フラッグシップ最強の能力、深い推論複雑なタスク、アーキテクチャ設計
gpt-5.4-mini軽量高速応答、低コストシンプルなタスク、高速イテレーション
gpt-5.3-codexプロフェッショナルプログラミング最適化、コード特化コード作成、バグ修正
gpt-5.3-codex-spark高速超高速応答、高頻度インタラクションリアルタイムコラボレーション、クイックQ&A

モデルの特徴の詳細

GPT-5.4

フラッグシップモデルは、最強の推論と創造能力を備えています。

特徴説明
推論の深さ複雑な問題を深く分析
コンテキスト理解大規模コードベースの構造を理解
マルチステップタスク複雑なワークフローを処理
正確性高精度で、手戻りを削減

適用シーン

  • アーキテクチャ設計とリファクタリング
  • 複雑なバグの分析と修正
  • マルチモジュール協調開発
  • コードレビューと品質分析

GPT-5.4-mini

軽量モデルは、応答が速く、日常の開発に適しています。

特徴説明
応答速度フラッグシップモデルよりも高速
コスト効率トークン消費が少ない
日常タスク通常の開発操作に適しています

適用シーン

  • 簡単な機能の実装
  • コードフォーマットとリファクタリング
  • ドキュメント作成
  • クイックQ&A

GPT-5.3-Codex

プログラミングタスク専用に最適化されたモデルです。

特徴説明
コード特化プログラミングタスク専用にトレーニング
言語カバレッジ複数のプログラミング言語をサポート
コード品質生成されるコードの品質が高い

適用シーン

  • コード作成と生成
  • バグ修正とデバッグ
  • コードリファクタリング
  • テスト作成

GPT-5.3-Codex-Spark

超高速応答モデルで、高頻度インタラクションのシーンに適しています。

特徴説明
超高速応答最速の応答速度
リアルタイムコラボレーション対話型開発に適しています
Pro 限定Pro プランのみ利用可能

適用シーン

  • リアルタイムコードQ&A
  • 迅速なプロトタイプ検証
  • 高頻度イテレーション開発

推論強度の設定

モデルの推論強度を調整して、速度と深さのバランスを取ることができます。

推論強度レベル

レベル説明特徴
minimal最小推論最速の応答、シンプルなタスクに適しています
low低推論強度高速だが一定の分析あり
medium中程度の推論速度と深さのバランス（デフォルト）
high高推論強度深い分析、複雑なタスクに適しています
xhigh超高推論最強の推論、最も遅い応答

推論強度の設定

推論強度の設定

# CLI 指定
codex --reasoning-effort high

# 設定ファイル
[mycode4 type="toml"]
model_reasoning_effort = "high"
# セッション中に切り替え /model gpt-5.4 --reasoning-effort xhigh

推論サマリー

Codex が推論プロセスを表示する詳細度を制御します。

サマリーモード

モード説明
auto詳細度を自動決定（デフォルト）
concise簡潔なサマリー
detailed詳細な推論プロセス
none推論サマリーを表示しない

推論サマリー設定

# ~/.codex/config.toml
model_reasoning_summary = "detailed"

モデル切り替え

シーンに応じて異なるモデルを切り替えて使用します。

切り替え方法

モデルの切り替え

# CLI スラッシュコマンド
/model gpt-5.4
/model gpt-5.4-mini
/model gpt-5.3-codex

# 推論強度付き
/model gpt-5.4 --reasoning-effort high

# アプリ内で切り替え
モデルセレクターをクリックし、目的のモデルを選択します

シーン切り替えの推奨

シーン推奨モデル推論強度
アーキテクチャ設計gpt-5.4high/xhigh
複雑なリファクタリングgpt-5.4high
バグ修正gpt-5.3-codexmedium
日常コーディングgpt-5.4-minilow/medium
クイックQ&Agpt-5.4-miniminimal
リアルタイムコラボレーションgpt-5.3-codex-sparkminimal

サービス階層

異なるサービス階層を選択すると、応答の優先度に影響します。

サービス階層オプション

階層説明
flexエラスティックサービス、応答がやや遅い場合があります（デフォルト）
fast優先サービス、より高速な応答

サービス階層設定

# ~/.codex/config.toml
service_tier = "fast"

モデルとプラン

プランによってモデルのサポートが異なります：

プラン利用可能なモデル
Free基本モデル
Plusgpt-5.4, gpt-5.4-mini, gpt-5.3-codex
Pro全モデル + Spark + より高い上限
API Keyトークン従量課金、主流モデルをサポート

コストの考慮

トークン消費の比較

モデル相対コスト
gpt-5.4最高
gpt-5.3-codex中高
gpt-5.4-mini低め
gpt-5.3-codex-spark低

コスト最適化のアドバイス

  • 簡単なタスクには mini または Spark モデルを使用
  • 日常開発では medium 推論強度を使用
  • 複雑なタスクのときだけフラッグシップモデルと高推論強度を使用
  • /compact を使用してコンテキストを圧縮し、トークン消費を削減

ベストプラクティス

モデル選択の原則

  • タスクの複雑さに応じてモデルを選択
  • 応答速度と推論の深さのバランスを取る
  • 複雑なタスクでは正確性を優先
  • 高頻度インタラクションでは応答速度を優先

設定の推奨

推奨設定

# 日常開発設定
model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "medium"
model_reasoning_summary = "auto"

# 複雑タスクの一時切り替え
# /model gpt-5.4 --reasoning-effort high

よくある質問

Q: コード作成に最適なモデルはどれですか？

gpt-5.3-codex はプログラミングタスク専用に最適化されており、ほとんどのコード作成シーンに適しています。

Q: 速度と品質のバランスを取るには？

日常タスクでは gpt-5.4-mini + medium 推論強度を使用し、複雑なタスクでは gpt-5.4 + high 推論強度に切り替えます。

Q: Spark モデルにはどのような利点がありますか？

Spark モデルの応答が最も速く、高頻度のインタラクションやリアルタイムコラボレーションに適しています。Pro プランでのみ利用可能です。

Q: 推論強度は結果にどのような影響を与えますか？

より高い推論強度は、Codex がより深い分析を行うことを意味しますが、応答時間は長くなります。

その他の拡張機能