Codexの設定ファイル、モデルと推論の強さ、使用量とプランの見方を、公式ドキュメントで確かめる

この記事は、公式ドキュメントを2026年10月22日に読んでまとめたものです。この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はCodexを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。設定名や値は公式の表記を写しただけで、動作確認はしていません。公式の文章は要約の形で取得したため、引用は最小限にして言い換えています。モデル名、料金、使用量の数字は、変わりやすい情報です。

先に結論

• 設定ファイルは「個人」と「プロジェクト」の2か所が基本。 そのほかに、プロファイル用のファイル、システム全体（/etc/codex/config.toml）、組織が配るものがあります。CLIとIDE拡張は同じ設定の層を共有している、と公式は書いています。
• 一時的に変えたいときは -c。 たとえば codex -c log_dir=./.codex-log のように、1回だけ上書きできます。
• モデルと推論の強さは別の設定。 モデルを選び、そのうえで強さ（Low〜Ultraなど、モデルによって段階が違う）を選びます。強くすると、公式は「より丁寧になるが、費用も時間も増えうる」という趣旨で説明しています。
• 使った量の見方は2つ。 Webのダッシュボードで現在の上限とリセット時刻、CLIでは /status で、モデル・承認ポリシー・書き込める場所・トークン使用量など、/usage でアカウントのトークン使用量です。

前提：用語をそろえる

• config.toml：Codexの設定ファイルです。TOMLという書き方で、キー = 値 を並べます。
• プロファイル：用途別に切り替える設定の束です。Codexでは、別名のファイルとして置きます（くわしくは本論）。
• 推論の強さ（reasoning effort）：モデルがどれくらい時間をかけて考えるかの段階です。
• ChatGPTでサインイン／APIキー：Codexへの入り方の2種類です。ChatGPTのプランに含まれる枠から引かれるか、APIの料金で従量課金されるかが変わります。
• クレジット：プランに含まれる枠を使い切ったあとに、追加で使うための単位です。

設定ファイルの置き場所と優先順位

公式の「Config basics」によると、置き場所は次のとおりです（確認日10月22日）。

Codexが状態を置く根のフォルダは、環境変数 CODEX_HOME で変えられます（既定は ~/.codex）。公式の環境変数のページによると、CODEX_HOME を設定する場合、そのフォルダは先に存在している必要があります。

優先順位（強い順）。 公式の書き方は次の7段です。

1. コマンドラインのフラグと --config の上書き
2. プロジェクトの設定ファイル（信頼したプロジェクトのみ）
3. プロファイルのファイル
4. ユーザーの設定（~/.codex/config.toml）
5. 組織が配る既定
6. システムの設定
7. 組み込みの既定

信頼の条件。 信頼していないプロジェクトでは、Codexはプロジェクト内の設定、フック、ルールを読み飛ばします。ユーザーとシステムの設定は読まれます。プロジェクトの信頼は、[projects."<絶対パス>"] に trust_level = "trusted" または "untrusted" を書く形も、設定の参照ページに載っています。

組織の縛り。 管理されたパソコンでは、組織が requirements.toml で制限をかけられます。公式の例は、approval_policy = "never" を禁止するものです。設定は「既定値」、requirements.toml は「縛り」という位置づけだと説明されています。

主な設定項目

Config basicsとSample Configurationに出てくる、目立つ項目です。値は公式の例のとおりです。

承認とサンドボックス（approval_policy と sandbox_mode）は、セキュリティに関わる設定です。この2本の中身は別の記事で扱います。ここでは、設定名の置き場所を示すだけにします。

機能フラグ。 [features] の下で、機能名 = true のように書きます。公式がCLIのフラグとして書いているのは --enable 機能名（繰り返せば複数）です。Config basicsは、目立つものを表にしています。hooks は既定 true・Stable、memories は既定 false・Experimental、multi_agent、shell_snapshot、unified_exec はいずれも既定 true・Stable です。web_search 関連の旧フラグ3つ（web_search、web_search_cached、web_search_request）は非推奨で、トップレベルの web_search に置き換わった、と書かれています。

ほかの表（テーブル）。 Sample Configurationには、[sandbox_workspace_write]、[shell_environment_policy]、[history]、[tui]、[otel]、[mcp_servers.<名前>]、[model_providers.<ID>] などが載っています。TOMLの決まりとして「トップレベルのキーは表より前に書く」と、サンプルの冒頭に注意があります。

プロファイル：用途別に切り替える

Advanced Configurationのページによると、codex --profile <名前> で起動すると、~/.codex/config.toml を読んだうえで ~/.codex/<名前>.config.toml を重ねます。ファイルの中身は、トップレベルのキーです。公式の例は次のとおりです。

# ~/.codex/deep-review.config.toml
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "on-request"

古い書き方の [profiles.<名前>] の表や、トップレベルの profile = "..." は、Codex 0.134.0以降では非対応と書かれています。ネットの古い記事で見かける書き方だと動かないことがありえます（これは僕らの注意で、公式の記載は「非対応」のところまでです）。

自分のモデル提供元につなぐ

Advanced Configurationには、[model_providers.<ID>] でカスタムの提供元を足す方法があります。予約済みのIDは openai、ollama、lmstudio（Sample Configurationではこれに amazon-bedrock も加わる）です。公式のSample Configurationと設定リファレンスでは、wire_api の対応値は responses だけで、省略したときの既定も responses と書かれています。chat やChat Completionsだけのエンドポイントについては、読んだ範囲では記載が見つかりませんでした（使えるかどうかは公式では確認できていません）。手元のモデルで試すときの --oss と oss_provider（ollama か lmstudio）も載っています。

モデルと推論の強さ

推奨されているモデル

公式の「Models」のページ（確認日10月22日）は、推奨モデルとして次の3つを挙げています。説明は公式の短い紹介を言い換えたものです。

ほかに、gpt-6-sol やGPT-5.6の各モデルが、提供の展開中に使えるものとして触れられていますが、用途の説明はありません。使えるモデルは、アカウントとワークスペースによって変わります。

退役の予定と実績（公式の記載）。 GPT-5.5は、ChatGPTサインインでのCodexから2026年10月14日の正午（太平洋夏時間、19:00 UTC）に退役する、と書かれています。公式の「What's new」にも、10月14日に退役するという予告の記載があります。この日付は、僕らが読んだ10月22日にはすでに過ぎています。ページの文章は現在形のままでした。実際にどうなっているかは、公式で確かめてください。GPT-5.4とGPT-5.4-miniは2026年8月31日に退役、GPT-5.3-Codex-Sparkは2026年9月14日に退役済み、と書かれています。退役はChatGPTサインインのCodexだけに当たり、OpenAI APIや自分のAPIキーで使うセッションは対象外、とも明記されています。

モデルを切り替える場所

公式のModelsのページには、次のとおり書かれています。

デスクトップアプリ、CLI、IDE拡張は同じ config.toml を共有する、と書かれています。モデルを設定しなければ、推奨の既定が使われます。

推論の強さ

• 設定名と値。 model_reasoning_effort に、low、medium、high、xhigh、max、ultra のようなモデルが対応する段階を書きます。どれが使えるかは、モデルとクライアントによります。
• GPT-6.1 Solの段階。 Modelsのページは、Light、Medium、High、Extra High、Max、Ultraと書いています。MaxとUltraは設定による、とも書かれています。
• LightとLow。 デスクトップアプリ、Web、IDEでは「Light」、CLIでは「Low」と呼ぶ、とあります。設定ファイルでは low です。
• MaxとUltraの違い。 Maxは1つの仕事により時間をかけます。Ultraはサブエージェントを使って、仕事の別々の部分を並行して進めます。Lunaは、Maxまで対応でUltraには対応しません。
• CLIでの変え方。 /model を開き、「More reasoning…」を選びます。デスクトップアプリでUltraが出ないときは、設定の「Ultra in model picker slider」をオンにします。

選び方についての公式の助言

「Model selection」のページは、使用量や時間を気にしないなら既定でAstraを勧めています。気にするなら、仕事に合わせてモデルと強さを組み合わせます。例として、小さな正確な編集はLunaのLow、複雑な技術的な仕事にはSolのMedium、厳しい条件の分析にはAstraのExtra high、といった対応が書かれています。同じ入力で試して、基準を満たす一番軽い設定を選ぶこと、という助言もあります。

速度モード

「Speed」のページによると、/fast で速くできます。既定にするには service_tier = "fast" と [features].fast_mode = true です。その分、枠の減りが速くなります。

Ultrafastは、Pro $500と、対象のEnterprise・Eduのプランが対象です。ほかのセルフサービスのプランでは、クレジットを買っても使えない、と書かれています。APIキーで使うときは、ChatGPTのクレジット倍率は当てはまらず、APIのトークン単価になる、とあります。

使用量とプランの見方

どのプランで使えるか

公式の料金ページ（Pricing、2026年10月22日に確認した表示）は、Codexが含まれるプランを次のように挙げています。金額はページの表示を写したもので、変わることがあります。

日本円の表示は、読んだ範囲では見つかりませんでした。

枠の考え方

• ローカルのメッセージとクラウドのチャットは、1つの枠を共有します。週ごとの上限がかかることもあります。
• 料金ページは、PlusとStandard Businessについて、5時間ごとのローカルメッセージの目安を表にしています。GPT-6 Astraは5〜45、GPT-6.1 Solは15〜160、GPT-6 Solは15〜150、GPT-6 Lunaは350〜3,000です。固定の上限ではなく目安だと書かれています。
• Proのプランには、いまのところ5時間の上限がない、と書かれています。
• クラウドのタスクは、ローカルのメッセージより枠を多く使うことがあります。画像生成は、含まれる枠を平均で3〜5倍速く使う、とあります。
• 枠を使い切ったあとはクレジットです。PlusとProは、アップグレードなしで追加のクレジットを買えます。標準レートは、100万トークンあたりのクレジット数（金額のドルではありません）で、入力／キャッシュ入力／出力の順に、GPT-6.1 Solが50／2.5／250クレジット、GPT-6 Lunaが2.5／0.25／12.5クレジットと表示されています。購入したクレジットで使うと、Fastは2倍、Ultrafastは6倍の消費になる、と同じページにあります。

使った量を見る

• Webのダッシュボード。 chatgpt.com/codex/settings/usage に、現在の上限とリセット時刻が出ます。料金ページは、1〜2週間に1回は見ることを勧めています。
• CLIの /status と /usage。 公式のコマンド一覧では、/status は今のモデル、承認ポリシー、書き込める場所、トークン使用量などを出します。料金ページには、対話中に /status で残りの上限を見られる、ともあります。/usage は、アカウントのトークン使用量を見る（/usage daily、/usage weekly、/usage cumulative で表示を直接開ける）コマンドと書かれています。
• 組織向け。 管理者の使用量上限と支出管理は、別のページ（ChatGPT usage limits and spend controls）にあります。そのページは、設定画面の中身そのものは説明しておらず、BusinessとEnterprise・Eduのヘルプ記事に案内しています。

ログインの方法と、請求の関係

公式のAuthenticationのページによると、ChatGPTでのサインインはサブスクのアクセスです。APIキーでのサインインは、プランに含まれるクレジットの代わりに標準のAPI料金が使われ、OpenAI Platformのアカウントで請求されます。ChatGPTサインインの枠の見方は、前の節（料金ページ）のとおりです。クラウドのタスクはChatGPTサインインが必要です。認証情報は ~/.codex/auth.json（平文のファイル）かOSの資格情報ストアに保存され、cli_auth_credentials_store で file、keyring、auto、ephemeral から選びます。公式は、auth.json をパスワードと同じように守るよう書いています。

気をつけること

• この記事は、実際に使って確かめた記録ではありません。運営者はCodexを入れていますが、使い心地はこの記事には書いていません。設定名、コマンド、数字は公式の表記を写しただけです。
• 公式のドキュメントは、2026年10月22日の時点で、developers.openai.com/codex のURLから learn.chatgpt.com のURLへ転送されていました。僕らが読んだのは転送先のページです。
• 取得したのは要約です。設定の参照ページ（Configuration Reference）は約11.8万文字あり、後ろの約1.8万文字は読めていません。そこに書かれた項目は、この記事では扱っていません。
• 料金・枠・モデル名は、読んだ時点の表示です。5時間あたりの目安などは「固定の上限ではない」と公式が書いています。契約前に公式の料金ページで確かめてください。
• 設定ファイルの書き方（TOML）に慣れていないと、キーを表の中に書いてしまう誤りが起きやすいです。サンプルの注意（トップレベルのキーは表の前）を、まず確認してください。
• 承認、サンドボックス、認証ファイルの扱いは、安全に関わります。公式の注意（auth.json はパスワード並みに守る、danger-full-access は隔離した環境で）を、ここでも繰り返しておきます。
• この記事は、料金や契約の助言ではありません。

出典

• Config basics（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Sample Configuration（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Advanced Configuration（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Configuration Reference（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22、前半のみ）
• Environment variables（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Models（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Model selection（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Speed（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Pricing（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Authentication（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• ChatGPT usage limits and spend controls（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• Command line options / Slash commands in Codex CLI（Codex Docs、OpenAI、確認日2026-10-22）
• openai/codex（GitHubの公式リポジトリ、README、確認日2026-10-22）