codex:~/docs$ cat codex.md

Codex CLI: The Definitive Technical Reference

#

words: 3273 read_time: 56m updated: 2026-03-05 08:30
$ less codex.md

TL;DR: Codexはマルチサーフェス型のコーディングエージェントで、コードベースを読み取り、OSレベルのサンドボックス内でコマンドを実行し、ファイルにパッチを当て、タスクをクラウドに委任します。5つのコアシステム(config.toml、サンドボックス/承認モデル、AGENTS.md、MCP、スキル)をマスターすれば、Codexは生産性を飛躍的に向上させるツールになります。コンテキスト切り替えにはプロファイルを、272Kトークン予算の管理には/compactを、Codex・Cursor・Amp などのツール間で共通のプロジェクト指示にはAGENTS.mdを活用してください。

Codexはマルチサーフェス型のコーディングエージェントとして動作します。コードを書くだけのチャットボットではありません。CLIはコードベースを読み取り、サンドボックス内でコマンドを実行し、ファイルにパッチを当て、MCPを通じて外部サービスに接続し、長時間実行タスクをクラウドに委任します。ローカルで動作しながらグローバルに思考し、同じインテリジェンスが作業スタイルに応じた4つの異なるサーフェスを駆動します。

カジュアルな使い方と効果的な使い方の違いは、5つのコアシステムの習熟度にあります。 これらをマスターすれば、Codexは生産性を飛躍的に向上させるツールになります:

  1. 設定システム: config.tomlで動作を制御します
  2. サンドボックスと承認モデル: Codexが実行できる操作を制御します
  3. AGENTS.md: プロジェクトレベルの運用規約を定義します
  4. MCPプロトコル: 外部サービスへの機能拡張を実現します
  5. スキルシステム: 再利用可能なドメイン専門知識をパッケージ化します

私は数ヶ月にわたり、本番コードベース、CI/CDパイプライン、チームワークフローにおいて、CodexをClaude Codeと並行して運用してきました。本ガイドは、その経験を、私自身が使い始めた頃にあればと思った完全なリファレンスに凝縮したものです。すべての機能について、実際の構文、リアルな設定例、そして経験豊富なユーザーでもつまずきやすいエッジケースを含めています。

安定性に関する注意: [EXPERIMENTAL]と記載されている機能は、リリース間で変更される可能性があります。Codex CloudおよびMCPコマンドグループは、v0.107.0時点でいずれも実験的機能です。コアのCLI、サンドボックス、AGENTS.md、config.toml、スキルは安定版です。

重要ポイント

  • 4つのサーフェス、1つの頭脳: CLI、デスクトップアプリ、IDE拡張機能、クラウドタスクはすべて同じGPT-5.x-Codexインテリジェンスを共有しています。ワークフローに合ったサーフェスを選んでください。
  • OSレベルのサンドボックス: Codexはコンテナ内部ではなく、カーネルレベルでファイルシステムとネットワークの制限を適用します(macOSではSeatbelt、LinuxではLandlock + seccomp)。
  • AGENTS.mdはクロスツール対応: プロジェクトの指示はCodex、Cursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed、および60,000以上のオープンソースプロジェクトで使用できます。一度書けばどこでも使えます。
  • プロファイルでコンテキストスイッチのオーバーヘッドを削減: 名前付き設定プリセット(fastcarefulauto)を定義し、--profileで切り替えられます。
  • 272K入力コンテキストはすぐに埋まります: /compact、焦点を絞ったプロンプト、@file参照を使って、トークン予算を積極的に管理してください。

このガイドの使い方

これは2,500行以上のリファレンスです。ご自身の経験レベルに合ったところから始めてください:

経験レベル ここから始める 次に探索する
Codex初心者 インストールクイックスタートメンタルモデル 設定サンドボックス
日常的なユーザー AGENTS.mdSkillsPlanモード MCPHooks
チームリード / エンタープライズ エンタープライズデプロイベストプラクティス 意思決定フレームワークワークフローレシピ
他ツールからの移行 移行ガイド 意思決定フレームワーク

末尾のクイックリファレンスカードでは、すべての主要コマンドを一覧で確認できます。


Codexの仕組み:メンタルモデル

機能の詳細に入る前に、Codexのアーキテクチャがすべての操作にどう影響するかを理解しましょう。システムは共有インテリジェンス層に支えられた4つのサーフェスで動作します:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    CODEX SURFACES                        │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────┐ │
│  │   CLI    │  │ Desktop  │  │   IDE    │  │ Cloud  │ │
│  │ Terminal │  │   App    │  │Extension │  │  Tasks │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └────────┘ │
│  Local exec     Multi-task    Editor-native  Async      │
│  + scripting    + worktrees   + inline edits detached   │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  EXTENSION LAYER                                         │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐   │
│  │   MCP   │  │ Skills  │  │  Apps   │  │  Search │   │
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘   │
│  External tools, reusable expertise, ChatGPT            │
│  connectors, web search (cached + live)                  │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  SECURITY LAYER                                          │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │    Sandbox (Seatbelt / Landlock / seccomp)      │    │
│  │    + Approval Policy (untrusted → never)        │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  OS-level filesystem + network restrictions              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  CORE LAYER                                              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │         GPT-5.x-Codex Intelligence              │    │
│  │   Tools: Shell, Patch, Read, Web Search         │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  Shared model across all surfaces; costs tokens          │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

コア層: GPT-5.x-Codexモデルファミリーがすべてを支えています。v0.107.0時点では、gpt-5.3-codexがデフォルトモデルで、272Kトークンの入力コンテキストウィンドウ(128K出力、400K合計予算)を備えています。35 ファイルの読み取り、パッチの書き込み、シェルコマンドの実行、コードベースの推論を行います。コンテキストが埋まると、Codexは会話をコンパクト化して空間を確保します。この層はトークンを消費します。

セキュリティ層: Codexが実行するすべてのコマンドは、OSレベルのサンドボックスを通過します。macOSでは、AppleのSeatbeltフレームワークがカーネルレベルの制限を適用します。Linuxでは、Landlock + seccompがファイルシステムとシステムコールのアクセスをフィルタリングします。サンドボックスはコンテナ内部ではなく、カーネルレベルで動作します。その後、承認ポリシーが人間の確認をいつ求めるかを決定します。

拡張層: MCPが外部サービス(GitHub、Figma、Sentry)を接続します。SkillsはCodexがオンデマンドで読み込む再利用可能なワークフローをパッケージ化します。AppsはChatGPTコネクタに接続します。Web検索はインターネットからリアルタイムのコンテキストを追加します。

サーフェス層: ターミナルのパワーユーザーと自動化にはCLI。マルチスレッドのプロジェクト管理にはデスクトップアプリ。編集・コンパイル・テストのループにはIDE拡張機能。独立して実行される非同期タスクにはクラウド。

重要なポイント: ほとんどのユーザーは1つのサーフェスしか使いません。パワーユーザーは4つすべてを使います:長時間実行タスクにはクラウド、確定的なリポジトリ操作にはCLI、タイトなコーディングループにはIDE拡張機能、計画と調整にはデスクトップアプリです。


目次

  1. Codexのインストール方法
  2. クイックスタート:最初のセッション
  3. コアインタラクションサーフェス
  4. 設定システム詳細ガイド
  5. どのモデルを選ぶべきか?
  6. Codexのコストは?
  7. 意思決定フレームワーク
  8. サンドボックスと承認システムの仕組み
  9. AGENTS.mdの仕組み
  10. Hooks
  11. MCP(Model Context Protocol)とは?
  12. JavaScript REPLランタイム
  13. Skillsとは?
  14. Planモードとコラボレーション
  15. メモリシステム
  16. セッション管理
  17. 非インタラクティブモード(codex exec)
  18. Codex Cloudとバックグラウンドタスク
  19. Codexデスクトップアプリ
  20. GitHub ActionとCI/CD
  21. Codex SDK
  22. パフォーマンス最適化
  23. 問題のデバッグ方法
  24. エンタープライズデプロイ
  25. ベストプラクティスとアンチパターン
  26. ワークフローレシピ
  27. 移行ガイド
  28. クイックリファレンスカード
  29. 変更履歴
  30. 参考文献

Codexのインストール方法

パッケージマネージャー

# npm (recommended)
npm install -g @openai/codex

# Homebrew (macOS)
brew install --cask codex

# Upgrade to latest
npm install -g @openai/codex@latest

ダイレクトインストールスクリプト(v0.106.0+)

macOSとLinux向けに、GitHubリリースアセットとしてワンラインインストールスクリプトが利用できます:62

curl -fsSL https://github.com/openai/codex/releases/latest/download/install.sh | sh

このスクリプトはプラットフォームとアーキテクチャを自動検出し、適切なバイナリをダウンロードしてPATHに配置します。

バイナリダウンロード

npmやHomebrewが使用できない環境では、GitHub Releasesからプラットフォーム固有のバイナリをダウンロードできます1

プラットフォーム バイナリ
macOS Apple Silicon codex-aarch64-apple-darwin.tar.gz
macOS x86_64 codex-x86_64-apple-darwin.tar.gz
Linux x86_64 codex-x86_64-unknown-linux-musl.tar.gz
Linux arm64 codex-aarch64-unknown-linux-musl.tar.gz

システム要件

  • macOS: Apple SiliconまたはIntel(Seatbeltによるフルサンドボックスサポート)
  • Linux: x86_64またはarm64(Landlock + seccompによるサンドボックス)
  • Windows: 制限付きトークンによるネイティブサンドボックス(v0.100.0で実験的から正式昇格)。WSLもサポートされています2

認証

codex login                  # Interactive OAuth (recommended)
codex login --device-auth    # OAuth device code flow (headless)
codex login --with-api-key   # API key from stdin
codex login status           # Check auth state (exit 0 = logged in)
codex logout                 # Clear stored credentials

2つの認証方法があります:

  1. ChatGPTアカウント(推奨): 既存のPlus、Pro、Team、Business、Edu、またはEnterpriseサブスクリプションでサインインします。クラウドタスクを含むすべての機能にアクセスできます。
  2. APIキー: CODEX_API_KEY環境変数またはcodex login --with-api-keyで設定します。一部の機能(クラウドスレッド)は利用できない場合があります。

上級者向けヒント: 認証情報の保存先はconfig.tomlcli_auth_credentials_storeで設定できます。オプション:file(デフォルト)、keyring(OSキーチェーン)、auto(keyringが利用可能ならkeyring、そうでなければfileにフォールバック)。

シェル補完

# Generate completions for your shell
codex completion bash > /etc/bash_completion.d/codex
codex completion zsh > ~/.zsh/completions/_codex
codex completion fish > ~/.config/fish/completions/codex.fish

インストールの確認

codex --version
# Codex CLI v0.104.0

## クイックスタート:最初のセッション

ゼロから5分で生産的な状態にしましょう。

**1. インストールと認証:**
```bash
npm i -g @openai/codex          # Install
codex login                      # Log in with your OpenAI account

2. プロジェクトに移動:

cd ~/my-project                  # Any git repo works

3. Codex を起動:

codex

インタラクティブな TUI が表示されます。Codex はプロジェクト構造を自動的に読み取ります。

4. 質問する:

> What does this project do? Summarize the architecture.

Codex は主要なファイルを読み取り、コードベースを説明します。デフォルトの suggest モードでは変更は行われません。

5. 変更を加える:

> Add input validation to the login endpoint

Codex は差分として編集を提案します。y で承認、n で拒否できます。

6. スラッシュコマンドを使う:

> /plan Refactor the database layer to use connection pooling

Codex は実行せずにプランを作成します。プランを確認してから、承認すると実行が開始されます。

7. 作業を確認する:

> /diff

現在のセッションで Codex が行ったすべての変更を確認できます。

次のステップ: - プロジェクト指示を含む AGENTS.md を設定する(AGENTS.md の仕組みを参照) - ワークフローに合わせたプロファイルを設定する(プロファイルを参照) - 非インタラクティブな自動化のために codex exec を試す(非インタラクティブモードを参照)


コアインタラクションサーフェス

Codex は同じインテリジェンスに支えられた4つの異なるインターフェースを提供します。各サーフェスは異なるワークフローパターンに最適化されています。

1. インタラクティブ CLI(ターミナル UI)

codex                        # Launch TUI
codex "fix the failing tests" # Launch with initial prompt
codex -m gpt-5.3-codex      # Specify model
codex --full-auto            # Workspace-write sandbox + on-request approval

ターミナル UI はフルスクリーンアプリケーションで、以下の要素で構成されています:

  • コンポーザー:プロンプトの入力、@ でファイルの添付、! プレフィックスでシェルコマンドの実行
  • 出力ペイン:モデルのレスポンス、ツール呼び出し、コマンド出力のストリーミング表示
  • ステータスバー:モデル、トークン使用量、Git ブランチ、サンドボックスモードの表示

主要な TUI ショートカット:

ショートカット アクション
@ ファジーファイル検索(コンテキストに添付)
!command シェルコマンドを直接実行
Ctrl+G 外部エディタを開く($VISUAL / $EDITOR
Enter(実行中) ターン途中で新しい指示を挿入
Esc 2回 以前のメッセージを編集
矢印キー 下書き履歴をナビゲート

TUI で使用できるスラッシュコマンド

コマンド 説明
/quit または /exit CLI を終了
/new 同じセッション内で新しい会話を開始
/resume 保存された会話を再開
/fork 現在の会話を新しいスレッドにフォーク
/model モデルと推論強度を切り替え
/compact 会話を要約してトークンを解放
/diff 未追跡ファイルを含む Git 差分を表示
/review ワーキングツリーのコードレビュー
/plan プランモードに入る
/mention 会話にファイルを添付
/init AGENTS.md のスキャフォールドを生成
/status セッション設定とトークン使用量
/permissions 承認ポリシーを設定
/personality コミュニケーションスタイル(friendly/pragmatic/none)
/mcp 設定済みの MCP ツールを一覧表示
/apps ChatGPT コネクタを閲覧
/ps バックグラウンドターミナルを表示
/skills スキルにアクセスして呼び出し
/config 有効な設定値とソースを表示
/statusline TUI フッターを設定
/feedback Codex メンテナーにログを送信
/logout サインアウト

2. Codex Desktop App(macOS)

codex app                    # Launch desktop app (auto-installs if missing)

デスクトップアプリは CLI にはない機能を追加します:

  • マルチタスキング:異なるプロジェクト間で複数の並列エージェントを同時に実行
  • Git worktree 分離:各スレッドがリポジトリの分離されたコピー上で動作
  • インライン差分レビュー:アプリを離れずに変更のステージ、リバート、コミットが可能
  • 統合ターミナル:スレッドごとのコマンド実行用ターミナル
  • 会話フォーク:会話を分岐して代替案を探索
  • フローティングポップアウトウィンドウ:会話をポータブルなウィンドウとして切り離し
  • 自動化:定期タスクのスケジュール(Issue トリアージ、CI モニタリング、アラート対応)

アプリと CLI の使い分け:複数のワークストリームを調整したり、ビジュアルな差分レビューが必要な場合はデスクトップアプリを使用してください。ターミナルの組み合わせ可能性、スクリプティング、または CI/CD 統合が必要な場合は CLI を使用してください。

3. IDE 拡張機能(VS Code、Cursor、Windsurf)

Codex IDE 拡張機能はエディタに直接統合されます:

  • デフォルトでエージェントモード:ファイルの読み取り、編集、コマンドの実行
  • インライン編集:アクティブなファイルでのコンテキスト対応の提案
  • セッション共有:CLI と IDE 拡張機能間でセッションを同期
  • 同一認証:ChatGPT アカウントまたは API キーでサインイン

VS Code Marketplace または Cursor/Windsurf の拡張機能ストアからインストールできます。3

4. Codex Cloud [EXPERIMENTAL]

クラウドタスクは OpenAI が管理する環境で非同期に実行されます:

  • ファイア・アンド・フォーゲット:ローカルマシンから独立して実行されるタスクをキューに追加
  • 並列実行:複数のクラウドタスクを同時に実行
  • PR 作成:Codex が完了した作業からプルリクエストを作成
  • ローカル適用codex apply <TASK_ID> でクラウドの結果をローカルリポジトリに取り込み
codex cloud list             # List recent cloud tasks
codex apply <TASK_ID>        # Apply diff from a specific cloud task

クラウドタスクは chatgpt.com/codex からもアクセスできます。4


設定システムの詳細

Codexは設定にTOMLを使用します。優先順位の階層を理解することは非常に重要です。設定が競合した場合にどの値が優先されるかを決定するためです。

優先順位(高い順)

  1. セッションオーバーライド(最高優先):CLIのフラグ(--model--sandbox--ask-for-approval--search--enable/--disable--profile)および-c key=valueによるオーバーライド
  2. プロジェクト設定.codex/config.toml、CWDからプロジェクトルートまで上方向に探索され、最も近いディレクトリが優先)
  3. ユーザー設定$CODEX_HOME/config.toml、デフォルトは~/.codex/config.toml
  4. システム設定(Unixでは/etc/codex/config.toml
  5. ビルトインデフォルト(最低優先)

requirements.tomlポリシー制約レイヤーとして機能し、通常の設定マージ後にユーザーが選択できる値を制限します。詳細はEnterprise Deploymentを参照してください。

設定ファイルの場所

スコープ パス 用途
ユーザー ~/.codex/config.toml 個人のデフォルト設定
プロジェクト .codex/config.toml リポジトリごとのオーバーライド
システム /etc/codex/config.toml マシン全体のデフォルト設定
管理者 /etc/codex/requirements.toml 管理者が強制するポリシー制約

上級者向けヒントCODEX_HOME環境変数を使用すると、デフォルトの~/.codexディレクトリを変更できます。CI/CDやマルチアカウント環境で便利です。

設定リファレンス(完全版)

# ~/.codex/config.toml — annotated reference

# ─── Model Selection ───────────────────────────────────
model = "gpt-5.3-codex"                # Default model (272K input context)
model_provider = "openai"               # Provider (openai, oss, or custom provider id)
model_context_window = 272000           # Token count available to active model (override)
model_auto_compact_token_limit = 200000 # Threshold triggering automatic history compaction
model_reasoning_effort = "medium"       # minimal|low|medium|high|xhigh (model-dependent)
model_reasoning_summary = "auto"        # auto|concise|detailed|none
model_verbosity = "medium"              # low|medium|high
personality = "pragmatic"               # none|friendly|pragmatic
review_model = "gpt-5.2-codex"         # Model for /review command
oss_provider = "lmstudio"              # lmstudio|ollama (used with --oss)

# ─── Sandbox & Approval ───────────────────────────────
sandbox_mode = "workspace-write"        # read-only|workspace-write|danger-full-access
approval_policy = "on-request"          # untrusted|on-failure|on-request|never

[sandbox_workspace_write]
writable_roots = []                     # Additional writable paths
network_access = false                  # Allow outbound network
exclude_tmpdir_env_var = false          # Exclude $TMPDIR from sandbox
exclude_slash_tmp = false               # Exclude /tmp from sandbox

# ─── Web Search ────────────────────────────────────────
web_search = "live"                     # Web search mode (constrained by allowed modes)

# ─── Instructions ──────────────────────────────────────
developer_instructions = ""             # Additional injected instructions
model_instructions_file = ""            # Custom instructions file path
compact_prompt = ""                     # Custom history compaction prompt

# ─── Shell Environment ─────────────────────────────────
allow_login_shell = false               # Allow login shell semantics (loads .profile/.zprofile)

[shell_environment_policy]
inherit = "all"                         # all|core|none
ignore_default_excludes = false         # Set true to keep KEY/SECRET/TOKEN vars
exclude = []                            # Glob patterns to exclude
set = {}                                # Explicit overrides
include_only = []                       # Whitelist patterns

# ─── Authentication ────────────────────────────────────
cli_auth_credentials_store = "file"     # file|keyring|auto
forced_login_method = "chatgpt"         # chatgpt|api
mcp_oauth_callback_port = 0            # Fixed port for MCP OAuth callback (0 = random)
mcp_oauth_credentials_store = "auto"   # auto|file|keyring

# ─── History & Storage ─────────────────────────────────
[history]
persistence = "save-all"                # save-all|none
max_bytes = 0                           # Cap size (0 = unlimited)

tool_output_token_limit = 10000         # Max tokens per tool output
log_dir = ""                            # Custom log directory

# ─── UI & Display ──────────────────────────────────────
file_opener = "vscode"                  # vscode|vscode-insiders|windsurf|cursor|none
hide_agent_reasoning = false
show_raw_agent_reasoning = false
check_for_update_on_startup = true

[tui]
notifications = false                   # Enable notifications
notification_method = "auto"            # auto|osc9|bel
animations = true
show_tooltips = true
alternate_screen = "auto"               # auto|always|never
status_line = ["model", "context-remaining", "git-branch"]

# ─── Project Trust ─────────────────────────────────────
project_doc_max_bytes = 32768           # Max AGENTS.md size (32 KiB)
project_doc_fallback_filenames = []     # Alternative instruction filenames
project_root_markers = [".git"]         # Project root detection

# ─── Feature Flags ─────────────────────────────────────
# Use `codex features list` for current names/stages/defaults.
[features]
shell_tool = true                       # Shell command execution (stable)
collaboration_modes = true              # Plan mode (stable)
personality = true                      # Personality selection (stable)
request_rule = true                     # Smart approvals (stable)
unified_exec = true                     # PTY-backed exec (stable)
shell_snapshot = true                   # Shell env snapshots (stable)
command_attribution = true              # Codex co-author in commits (v0.103.0+)
request_user_input = true               # Allow agent to ask clarifying questions in Default mode (v0.106.0+)
multi_agent = false                     # Enable multi-agent collaboration tools (v0.102.0+)
apply_patch_freeform = false            # Expose freeform apply_patch tool
apps = false                            # ChatGPT Apps/connectors (experimental)
child_agents_md = false                 # AGENTS.md guidance (experimental)
runtime_metrics = false                 # Runtime summary in turns
search_tool = false                     # Enable search_tool_bm25 for Apps discovery

# ─── Multi-Agent Roles (v0.102.0+) ───────────────────
[agents]
max_threads = 4                         # Maximum concurrent agent threads

[agents.explorer]
description = "Read-only codebase navigator"
config_file = "~/.codex/profiles/explorer.toml"

# ─── Notifications ────────────────────────────────────
notify = ["terminal-notifier", "-title", "Codex"]  # Command for notifications

# ─── Per-Project Overrides ────────────────────────────
[projects."/absolute/path/to/repo"]
trust_level = "trusted"                 # Per-project trust override

プロファイル

異なる作業モード向けの名前付き設定プリセットです:

# Define profiles in ~/.codex/config.toml

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
personality = "pragmatic"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "untrusted"
sandbox_mode = "read-only"

[profiles.auto]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

プロファイルの有効化:

codex --profile fast "quick refactor"
codex --profile careful "security audit"
codex -p auto "fix CI"

上級者向けヒント:設定のトップレベルにprofile = "fast"を記述することで、デフォルトプロファイルを設定できます。セッション単位で--profileを使用してオーバーライドできます。

カスタムモデルプロバイダー

Azure、ローカルモデル、またはプロキシサービスへの接続:

[model_providers.azure]
name = "Azure OpenAI"
base_url = "https://YOUR_PROJECT.openai.azure.com/openai"
wire_api = "responses"
query_params = { api-version = "2025-04-01-preview" }
env_key = "AZURE_OPENAI_API_KEY"

[model_providers.ollama]
name = "Ollama (Local)"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
wire_api = "chat"

警告: chat/completionsワイヤーAPI(wire_api = "chat")はOpenAIがホストするモデルでは非推奨となり、OpenAIは2026年2月に廃止を発表しました。36 ローカルプロバイダー(Ollama、LM Studio)ではこの形式が引き続き使用できる場合があります。OpenAIエンドポイントの場合は、代わりにwire_api = "responses"を使用してください。

--ossフラグを使用してローカルモデルを利用できます:

codex --oss "explain this function"               # Uses default OSS provider
codex --oss --local-provider lmstudio "explain"   # Explicit LM Studio
codex --oss --local-provider ollama "explain"      # Explicit Ollama

または設定ファイルで指定します:

model_provider = "oss"
oss_provider = "lmstudio"   # or "ollama"

インライン設定オーバーライド

コマンドラインから任意の設定値をオーバーライドできます:

codex -c model="gpt-5.2-codex" "refactor the API"
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install dependencies"
codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "debug the race condition"

どのモデルを選ぶべきか?

利用可能なモデル(2026年2月)

モデル 入力 / 総コンテキスト デフォルト推論 最適な用途
gpt-5.3-codex 272K / 400K medium デフォルトのフラッグシップ:コーディング+推論を統合
gpt-5.3-codex-spark 128K / 128K high リアルタイムペアリング、高速なインタラクティブ反復
gpt-5.2-codex 272K / 400K medium 長期的なリファクタリング、マイグレーション、レガシーコード
gpt-5.1-codex-mini 272K / 400K medium 簡単なタスク、コスト重視の作業、大量のCI

利用可能なモデルリストはアカウントやロールアウト状況によって異なります。v0.106.0時点では、gpt-5.3-codexはAPIキーユーザー向けのCLIモデルリストに表示されます。62 ローカルキャッシュで確認できます:~/.codex/models_cache.json

モデル選択フローチャート

Is this a quick fix or simple question?
├─ Yes → gpt-5.1-codex-mini (fastest, cheapest)
└─ No
   ├─ Do you need real-time pairing speed?
   │  ├─ Yes → gpt-5.3-codex-spark (interactive, lower latency)
   │  └─ No
   │     ├─ Is this a multi-file refactor or migration?
   │     │  ├─ Yes → gpt-5.2-codex (272K context, strong at long tasks)
   │     │  └─ No → gpt-5.3-codex (default, best overall)
   └─ Still unsure? → gpt-5.3-codex

推論エフォート

モデルが応答前にどの程度「思考」するかを制御します:

レベル 動作 使用場面
minimal 最小限の推論(GPT-5モデルのみ) 些細なタスク、簡単な検索
low 簡潔な推論 標準的なコーディングタスク、フォーマット
medium バランス型(デフォルト) ほとんどの開発作業
high 拡張推論 複雑なバグ、アーキテクチャ
xhigh 最大推論 セキュリティ監査、詳細分析

サポートされるレベルはモデルによって異なります。minimalはGPT-5モデルでのみ利用可能です。すべてのモデルがすべてのレベルをサポートしているわけではありません。

codex -c model_reasoning_effort="xhigh" "find the race condition"

上級者向けヒントxhigh推論は同じプロンプトに対してmediumの3〜5倍のトークンを消費する場合があります。追加の思考が成果につながる本当に難しい問題にのみ使用してください。

モデルの切り替え

セッション中に/modelスラッシュコマンドでモデルを切り替えるか、--model / -mで実行ごとに設定できます:

codex -m gpt-5.3-codex-spark "pair with me on this component"

Codexの料金は?

モデル選択で各モデルの機能を、判断フレームワークでタスクごとの最適なモデル選択も参照してください。

ChatGPTプラン経由のアクセス

Codexの利用可否はChatGPTプランと組織の設定によって異なります:53

プラン 価格 Codexアクセス レート制限(5時間ウィンドウ)
Free / Go $0 / $5 期間限定のプロモーションアクセス
Plus $20/月 ローカルCLI + クラウドタスク(2倍のレート制限) 45〜225ローカルメッセージ、10〜60クラウドタスク
Pro $200/月 優先処理、GPT-5.3-Codex-Spark(2倍のレート制限) 300〜1500ローカルメッセージ、50〜400クラウドタスク
Business $30/ユーザー/月 チーム割り当て、大容量クラウドVM、SAML SSO(2倍のレート制限) 45〜225ローカルメッセージ、10〜60クラウドタスク
Enterprise / Edu 営業にお問い合わせ カスタム割り当て、管理者コントロール、監査ログ クレジットに応じてスケール
APIキー 従量課金 CLI、SDK、IDEのみ(クラウド機能なし) トークンベース

プロモーション料金:Free/Goアクセスおよび有料プランの2倍レート制限は、Codex Desktop Appのローンチ(2026年2月)と同時に開始されました。これらの高い制限はすべてのサーフェス(アプリ、CLI、IDE、クラウド)に適用されます。OpenAIは終了日を発表していません。17

クレジットコスト

Codexの操作はプラン割り当てのクレジットを消費します:

操作 おおよそのクレジット 備考
ローカルメッセージ(GPT-5.3-Codex) 約5 標準フラッグシップモデル
ローカルメッセージ(GPT-5.1-Codex-Mini) 約1 クレジット予算あたり4倍のメッセージ
クラウドタスク 約25 OpenAI管理環境で実行
コードレビュー(PRごと) 約25 /reviewまたはクラウドレビュー経由

EnterpriseおよびEduプランのクレジットは契約割り当てに応じてスケールします。現在の使用量はTUIで/statusを確認してください。

API課金

API経由でCodexを使用する場合、OpenAIは選択したモデルの標準OpenAI API価格設定に基づいてトークン単位で課金します(該当するプロンプトキャッシュ割引が適用されます)。現在の料金は公式API価格ページで確認してください。21

コスト最適化戦略

  1. プロファイルを活用する:日常的なタスク用にgpt-5.1-codex-minimodel_reasoning_effort = "low"を設定したfastプロファイルを作成します
  2. 高い推論は控えめにxhighは3〜5倍のトークンを消費するため、本当に難しい問題にのみ使用してください
  3. --ephemeralを使用する:CI/CDではセッション永続化をスキップしてオーバーヘッドを削減します
  4. 推論サマリーを最小化する:説明が不要な場合はmodel_reasoning_summary = "none"を設定します
  5. execモードでバッチ処理するcodex execは自動化ワークフローでTUIオーバーヘッドを回避します
  6. 使用量を監視する:TUIで/statusと組織の課金ダッシュボードを確認してください

実際のコスト例

一般的なタスクの代表的なAPIコスト(gpt-5.3-codex標準価格、medium推論):

タスク 入力トークン 出力トークン おおよそのコスト
500行のモジュールの説明 約15K 約2K 約$0.25
失敗したテストの修正(1〜2ファイル) 約30K 約5K 約$0.50
テスト付きの新しいAPIエンドポイントの追加 約60K 約15K 約$1.10
認証モジュールのリファクタリング(10ファイル) 約120K 約30K 約$2.25
codex execによる完全なリポジトリ監査 約200K 約20K 約$3.00
クラウドタスク:20件のオープンイシューのトリアージ 約250K 約40K 約$4.50

コストは推論エフォート、キャッシュ、会話の長さによって異なります。日常的なタスクにはgpt-5.1-codex-miniを使用すると、コストを約40〜60%削減できます。キャッシュされた入力トークンは割引料金で課金されます。

隠れたトークンオーバーヘッド

すべてのツール呼び出しは、目に見えるプロンプト以上のトークンを追加します:

オーバーヘッドの原因 おおよそのコスト
システムプロンプト + AGENTS.md ターンあたり約2〜5Kトークン(初回ロード後キャッシュ)
ツール定義 登録ツールあたり約500トークン
ファイル読み込み(@file ファイル全体のコンテンツトークン
MCPツール定義 接続サーバーあたり約200〜500トークン
推論トレース 可変;xhighは3〜5倍のオーバーヘッドを追加可能

上級者向けヒント: TUIの/statusで実際の使用量を監視してください。トークン数には目に見えるメッセージだけでなく、すべてのオーバーヘッドが含まれます。コストが予想外に高い場合は、接続されているMCPサーバーの数を確認してください。各サーバーがすべてのAPI呼び出しにツール定義を追加します。

チームコスト管理

チーム規模 推奨設定 月額コスト目安
個人開発者 デフォルトモデル、medium推論 $20〜80
小規模チーム(3〜5人) プロファイル(fast/careful)、codex execによるコードレビュー $200〜500
中規模チーム(10〜20人) Enterpriseプラン、requirements.tomlによる制限、CI統合 $1,000〜3,000
大規模組織(50人以上) 管理者コントロール、監査ログ、予算割り当て付きEnterprise カスタム価格

チームコスト管理の戦略: - requirements.tomlを設定する:組織全体でモデルと推論エフォートの制限を強制します - CI/CDにはgpt-5.1-codex-miniを使用する:自動化パイプラインは最大推論をほとんど必要としません - プロファイルベースの予算管理:適切なコスト上限を設定したcireviewdevプロファイルを定義します - OpenTelemetry経由で監視する:エンタープライズデプロイメントでは使用量テレメトリを既存のオブザーバビリティスタックにエクスポートできます


判断フレームワーク

各サーフェスの使い分け

シナリオ 最適なサーフェス 理由
素早いバグ修正 CLI 高速、集中的、スクリプト化可能
複数ファイルのリファクタリング CLI または App CLI は決定論的パッチに最適、App はビジュアルな差分レビューに最適
不慣れなコードの調査 CLI ターミナルの組み合わせ可能性、grep/find との統合
並行ワークストリーム Desktop App worktree による分離、マルチタスク管理
アクティブなファイル編集 IDE Extension インライン編集、コンパイル・テストの高速ループ
長時間実行のマイグレーション Cloud 独立して実行、完了時に PR を作成
CI/CD 自動化 codex exec 非対話型、JSON 出力、スクリプト化可能
コードレビュー CLI または App プリセット付きの /review コマンド
チームオンボーディング Desktop App ビジュアル、ガイド付き、ターミナル知識が少なくても利用可能

各サンドボックスモードの使い分け

シナリオ モード 承認設定 理由
未知のコード調査 read-only untrusted 最大限の安全性、何も壊せない
日常的な開発 workspace-write on-request スピードと安全性の良いバランス
信頼された自動化 workspace-write never 高速、中断なし、サンドボックス内
システム管理 danger-full-access on-request フルアクセスが必要だが人間の承認あり
CI/CD パイプライン workspace-write never 自動化、ワークスペースにサンドボックス化

各推論レベルの使い分け

タスクの種類 推論レベル モデル プロファイル
フォーマット、リント low gpt-5.1-codex-mini fast
標準的なコーディング lowmedium gpt-5.3-codex デフォルト
複雑なデバッグ high gpt-5.3-codex careful
セキュリティ監査 xhigh gpt-5.3-codex careful
高速プロトタイピング low gpt-5.3-codex-spark fast
マイグレーション/リファクタリング mediumhigh gpt-5.2-codex デフォルト

Plan Mode と直接実行の使い分け

Will Codex need to change more than 3 files?
│
├── YES → Use Plan Mode (/plan)
│         Codex designs the approach BEFORE making changes.
│         You review and approve the plan.
│         Best for: refactors, new features, migrations
│
└── NO → Is the change well-defined?
         │
         ├── YES → Direct execution
         │         Just describe the task. Codex executes immediately.
         │         Best for: bug fixes, small features, test additions
         │
         └── NO → Use Plan Mode (/plan)
                  Let Codex explore and propose an approach first.
                  Best for: unfamiliar codebases, ambiguous requirements

Steer Mode:Enter と Tab の使い分け

状況 Enter を使用 Tab を使用
Codex が間違いを起こしそうなとき すぐに修正を送信
フォローアップタスクがあるとき 現在の作業完了後に実行されるようキューに追加
Codex が間違ったファイルを選んだとき すぐにリダイレクトを送信
スコープを追加したいとき 追加をキューに入れる
緊急の優先度変更 すぐに新しい優先度を送信
緊急でないコンテキスト キューに入れる — 急ぎではない

使い分けの原則: Enter = 「止まって、今すぐこれを聞いて」。Tab = 「終わったら、これもやって」。

Desktop App と CLI の比較

How do you prefer to work?
│
├── Terminal-first → Use CLI
│   │
│   ├── Single focused task → codex (interactive TUI)
│   ├── Scripted automation → codex exec (non-interactive)
│   └── Quick one-shot → codex exec "prompt" -o result.txt
│
└── Visual/multi-project → Use Desktop App
    │
    ├── Multiple parallel tasks → Multi-thread with worktree isolation
    ├── Visual diff review → Built-in Git diff viewer
    ├── Scheduled automation → Automations tab
    └── Voice-driven → Ctrl+M for voice dictation
機能 CLI Desktop App
対話型セッション 対応 対応
並列エージェント 手動(複数ターミナル) 組み込み(worktree 分離)
差分レビュー /diff(テキスト) ビジュアルインライン差分
自動化 Cron + codex exec GUI スケジューラー
音声入力 非対応 対応(Ctrl+M
CI/CD 統合 codex exec + GitHub Action 非対応
セッション同期 対応 対応(CLI と共有)

プロファイルの選び方

タスクに合った事前設定済みプロファイルを選択します:

タスクの種類 プロファイル 主な設定
簡単な質問、フォーマット fast model = "gpt-5.1-codex-mini"model_reasoning_effort = "low"
日常的な開発 (デフォルト) model = "gpt-5.3-codex"model_reasoning_effort = "medium"
アーキテクチャ、セキュリティ careful model = "gpt-5.3-codex"model_reasoning_effort = "xhigh"
リアルタイムペアリング pair model = "gpt-5.3-codex-spark"model_reasoning_effort = "high"
CI/CD 自動化 ci model = "gpt-5.1-codex-mini"model_reasoning_effort = "low"sandbox_mode = "workspace-write"

config.toml の設定:

# Default profile
profile = "default"

[profiles.fast]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "xhigh"

[profiles.pair]
model = "gpt-5.3-codex-spark"
model_reasoning_effort = "high"

[profiles.ci]
model = "gpt-5.1-codex-mini"
model_reasoning_effort = "low"
sandbox_mode = "workspace-write"

セッションごとにプロファイルを切り替え:codex --profile careful


サンドボックスと承認システムの仕組み

Codex は2層のセキュリティモデルを採用しており、技術的に何が可能かいつ Codex が人間の承認を求めるかを分離しています。このアプローチは Claude Code の権限システムとは根本的に異なり、Codex は OS カーネルレベルで制限を適用します。5 管理者が組織全体に適用する requirements.toml の制約については、エンタープライズデプロイも参照してください。

レイヤー1:サンドボックス(何が可能か)

サンドボックスは、OS ネイティブのメカニズムを使用してファイルシステムとネットワークアクセスを制御します:

モード ファイルアクセス ネットワーク 実装
read-only すべての場所で読み取りのみ ブロック 最も厳格。変更には明示的な承認が必要
workspace-write ワークスペース + /tmp で読み書き可能 デフォルトでブロック 通常の開発向け。安全なデフォルト
danger-full-access マシン全体へのフルアクセス 有効 最大限の機能。注意して使用

プラットフォーム別の適用方法:

  • macOS:Apple の Seatbelt フレームワークを sandbox-exec 経由で使用し、実行時にコンパイルされたモード固有のプロファイルをカーネルが適用します6
  • Linux:ファイルシステム制限に Landlock、システムコールフィルタリングに seccomp を使用。スタンドアロンのヘルパープロセス(codex-linux-sandbox)が多層防御の分離を提供します。5 Bubblewrap(bwrap)はベンダー同梱され、Linux ビルドの一部としてコンパイルされます(v0.100.0 でオプションから昇格)7
  • Windows:制限付きトークンによるネイティブサンドボックス(v0.100.0 で実験的から昇格)。WSL もサポートされています(Linux の Landlock + seccomp を継承)

これが重要な理由:コンテナベースのサンドボックス(Docker)とは異なり、OS レベルのサンドボックスはより高速で軽量、そしてエスケープが困難です。Codex がシステムコールを認識する前に、カーネルが制限を適用します。

セキュリティ修正: - zsh-fork サンドボックスバイパス(v0.106.0): zsh フォーク経由のシェル実行がサンドボックス制限をバイパスできる脆弱性を修正しました。62 以前のバージョンをお使いの場合は、直ちにアップグレードしてください。 - 入力サイズ上限(v0.106.0): Codex は約100万文字の入力上限を適用し、過大なペイロードによるハングを防止するようになりました。62 - Linux /dev ファイルシステム(v0.105.0): Linux 上のサンドボックス化されたコマンドに最小限の /dev ファイルシステムが提供されるようになり、デバイスノードを期待するツールとの互換性が向上しました。63

ReadOnlyAccess ポリシー(v0.100.0+): きめ細かな読み取りアクセス制御のための設定可能なポリシー形式です。workspace-write モードでも、Codex が読み取り可能なディレクトリを制限するために使用します:

[sandbox_workspace_write]
read_only_access = ["/etc", "/usr/local/share"]  # Only these paths readable outside workspace

レイヤー2:承認ポリシー(いつ確認するか)

承認ポリシーは、Codex がいつ人間の確認を求めて一時停止するかを決定します:

ポリシー 動作 使用場面
untrusted 安全な読み取りは自動実行。それ以外はすべてプロンプト表示 最高の信頼障壁。未知のリポジトリ向け
on-failure 失敗するまで自動実行。失敗時に確認を求める 半自動化。エラーをキャッチ
on-request サンドボックス内では承認。境界違反時にプロンプト表示 デフォルト。バランスが良い
never プロンプト表示なし CI/CD、信頼された自動化

個別の承認 ID(v0.104.0+)

Codex は、複数ステップのシェル実行内の各コマンドに個別の承認 ID を割り当てるようになりました。これにより承認がきめ細かくなり、シーケンス内の1つのコマンドを承認しても、同じシェル呼び出し内の後続のコマンドが自動的に承認されることはありません。51

柔軟な承認制御(v0.105.0+)

承認フローが追加のサンドボックス権限ときめ細かな拒否をサポートするようになりました:63

  • 追加のサンドボックス権限:コマンドが現在のサンドボックスモードを超えるアクセスを必要とする場合、完全なモード変更を要求する代わりに、特定の追加権限をリクエストできます
  • きめ細かな拒否:個々のツール呼び出しをフィードバック付きで拒否できるため、Codex は同じコマンドを単純に再試行するのではなく、アプローチを調整できます

--full-auto フラグ

--full-auto は以下のコマンドの便利なエイリアスです:

codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request

重要な注意点--full-auto は明示的な --sandbox の値を上書きします。--full-auto --sandbox read-only と指定しても、--full-auto が優先されるため workspace-write になります。8

推奨設定

日常の開発(安全なデフォルト):

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

パワーユーザー(フルアクセス、ヒューマンインザループ):

sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "untrusted"

この組み合わせは、コミュニティで推奨される「スイートスポット」です:最大限の機能を持ちながら、すべてのコマンドに承認が必要です。9

CI/CD 自動化

sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "never"

ネットワークアクセスの有効化

Codex は workspace-write モードではデフォルトでネットワークアクセスをブロックします。必要に応じて有効化してください:

# Per-run
codex -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true' "install the packages"

# In config.toml
[sandbox_workspace_write]
network_access = true
writable_roots = ["/path/to/extra/dir"]   # Additional writable directories
exclude_slash_tmp = false                  # Prevent /tmp from being writable
exclude_tmpdir_env_var = false             # Prevent $TMPDIR from being writable

WebSocket プロキシサポート(v0.104.0+)

WebSocket トラフィックをプロキシ経由でルーティングする企業環境向けに、Codex は WS_PROXYWSS_PROXY 環境変数をサポートするようになりました:51

export WSS_PROXY="https://proxy.corp.example.com:8443"
codex "update the README"

これらは既存の HTTPS_PROXY と SOCKS5 プロキシサポート(v0.93.0+)を補完し、すべてのトランスポート層をカバーします。

サンドボックスのテスト

サンドボックスを信頼する前に、その動作を検証してください:

codex sandbox macos --full-auto -- ls /etc/passwd   # macOS test
codex sandbox linux --full-auto -- cat /etc/shadow   # Linux test

サンドボックスが正しく動作している場合、両方のコマンドはパーミッション拒否エラーで失敗するはずです。サンドボックスは --full-auto モードでも機密性の高いシステムファイルの読み取りを防止します。いずれかのコマンドが成功した場合は、サンドボックスの設定を調査する必要があります。


AGENTS.md の仕組み

AGENTS.md は Codex のプロジェクト指示システムで、現在 Linux Foundation の Agentic AI Foundation が管理するオープンスタンダードです。10 Codex、Cursor、Copilot、Amp、Jules(Google)、Gemini CLI、Windsurf、Cline、Aider、Zed、Factory、RooCode、および60,000以上のオープンソースプロジェクトでサポートされています。特定のリポジトリやディレクトリ内で Codex がどのように動作するかを定義します。AGENTS.md を補完する再利用可能な専門知識パッケージについては、Skillsを参照してください。

探索の階層構造

Codex はセッション開始時にディレクトリツリーを走査して指示チェーンを構築します:

  1. グローバル~/.codex/):AGENTS.override.md > AGENTS.md
  2. プロジェクト(git ルートからカレントディレクトリまで):各レベルで AGENTS.override.md > AGENTS.md > フォールバックファイル名を確認
  3. マージ:ファイルはルートから下方向に連結されます。より近いファイルはプロンプト内で後に表示され、先の指示を上書きします
~/.codex/AGENTS.md                     ← Global defaults
  └─ /repo/AGENTS.md                   ← Project-wide rules
      └─ /repo/services/AGENTS.md      ← Service-specific rules
          └─ /repo/services/payments/
               AGENTS.override.md      ← Overrides everything above for this dir

優れた AGENTS.md の条件

Codex 自体からの直接的なガイダンスとコミュニティのパターンに基づいています11

推奨: - 具体的に記述する:"Use rg --files for discovery""search efficiently" よりも優れています - 完了条件を定義する:「完了」とは何を意味するか?(テスト通過、lint クリーンなど) - コマンドを含める:ビルド、テスト、lint、フォーマット(正確な呼び出し方法) - タスク別に整理する:コーディング、レビュー、リリース、インシデント/デバッグのセクション - エスカレーションを定義する:ブロックされた場合や予期しない状態に遭遇した場合の対処方法

非推奨: - 実行ルールなしにスタイルガイド全体を貼り付ける - 曖昧な指示を使用する(「慎重に」「最適化して」) - 矛盾する優先事項を混在させる(速度 + 網羅的な検証 + 実行時間制限なし) - 散文的なドキュメントを書く(AGENTS.md は運用ポリシーであり、README ではありません)

例:本番環境の AGENTS.md

# Repository Guidelines

## Build, Test, and Development Commands
- Run API (dev): `python3 -m uvicorn main:app --reload`
- Install deps: `pip install -r requirements.txt`
- Lint: `python3 -m ruff check .` (auto-fix: `--fix`)
- Format: `python3 -m ruff format .`
- Tests: `python3 -m pytest -v`
- Coverage: `python3 -m pytest --cov=app --cov-report=term-missing`

## Coding Style & Naming Conventions
- Python 3.11+. Type hints on all functions.
- Ruff enforced: 88-char lines, double quotes, spaces for indent.
- Naming: modules `snake_case.py`, classes `PascalCase`, functions `snake_case`.

## Commit & Pull Request Guidelines
- Conventional Commits: `feat:`, `fix:`, `docs:`, `refactor:`, `chore:`, `test:`
- Commits should be small and focused.
- PRs must include: description, test plan, and screenshots for UI changes.

## セキュリティ
- シークレットは絶対にコミットしないでください。ローカル設定には`.env`を使用します。
- すべての外部API呼び出しを適切なエラーハンドリングで検証してください。

オーバーライドの仕組み

任意のディレクトリレベルでAGENTS.override.mdを配置すると、そのスコープの通常のAGENTS.mdが置き換えられます。用途:

  • リリースフリーズ:「新機能なし、修正のみ」
  • インシデントモード:「すべての変更はオンコール担当者のレビューが必要」
  • 一時的なハードニング:「今スプリントは依存関係の更新なし」

設定

# Custom fallback filenames (in addition to AGENTS.md)
project_doc_fallback_filenames = ["TEAM_GUIDE.md", ".agents.md"]

# Increase max size for large instruction files
project_doc_max_bytes = 65536    # 64 KiB (default: 32 KiB)

スキャフォールド生成

codex                           # Launch TUI
/init                           # Generate AGENTS.md scaffold

または、インストラクションチェーンを確認できます:

codex --ask-for-approval never "Summarize your current instructions"

Hooks

Codex はv0.99.0(AfterAgent)およびv0.100.0(AfterToolUse)でhooksを追加しました。hookシステムはClaude Codeの12以上のライフサイクルイベントと比較すると初期段階ですが、一般的なワークフローの自動化エントリポイントを提供します。

利用可能なHookイベント

イベント 発火タイミング 追加バージョン
AfterAgent エージェントが完全なターンを終了した後 v0.99.0
AfterToolUse 個々のツール呼び出しが完了した後 v0.100.0

Hookの設定

Hooksは.codex/config.tomlで設定します:

[[hooks]]
event = "AfterToolUse"
command = "echo 'Tool completed' >> /tmp/codex-log.txt"

Claude CodeのHookパターンの再現

Claude Codeから移行する場合、完全なhookイベントセットなしで同様の自動化を実現する方法を以下に示します:

Claude Codeのパターン Codexでの代替手段
PreToolUseファイルブロッキング AGENTS.mdのインストラクション + サンドボックスread-onlyモード
PostToolUseリンティング AfterToolUse hookでリンターを実行
SessionStartコンテキスト注入 AGENTS.md(毎セッション自動読み込み)
SubagentStop通知 AfterAgent hookで通知スクリプトを実行
非同期hooks 未サポート。バックグラウンド処理にはCloudタスクを使用

エキスパートヒント: hookシステムは積極的に拡張されています。各リリースの新しいhookイベントについてはCodex changelogを確認してください。


MCP(Model Context Protocol)とは? [EXPERIMENTAL]

MCPは外部ツールやサービスに接続することでCodexの機能を拡張します。codex mcpコマンドグループは現在実験的とマークされており、コマンドや設定形式はリリース間で変更される可能性があります。Codexは2つのトランスポートタイプをサポートしています:STDIO(ローカルプロセス)とStreamable HTTP(リモートサーバー)。12

MCPサーバーの設定

STDIOサーバー(ローカルプロセス):

# In ~/.codex/config.toml or .codex/config.toml

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true                         # Fail startup if unavailable
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
env = { "MY_VAR" = "value" }            # Static env vars
env_vars = ["PATH", "HOME"]             # Forward host env vars
cwd = "/path/to/project"                # Optional working directory
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60
enabled_tools = ["search", "summarize"]  # Tool allowlist
disabled_tools = ["slow-tool"]           # Tool denylist

HTTPサーバー(リモート):

[mcp_servers.figma]
enabled = true
url = "https://mcp.figma.com/mcp"
bearer_token_env_var = "FIGMA_OAUTH_TOKEN"
http_headers = { "X-Figma-Region" = "us-east-1" }
env_http_headers = { "X-Org-Id" = "FIGMA_ORG_ID" }  # Headers from env vars
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60

CLIの管理

codex mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp
codex mcp add context7 --env API_KEY=... -- npx -y @upstash/context7-mcp   # With env vars
codex mcp add figma --url https://mcp.figma.com/mcp --bearer-token-env-var FIGMA_OAUTH_TOKEN
codex mcp list                          # List all configured servers
codex mcp list --json                   # JSON output
codex mcp get context7                  # Show server config
codex mcp get context7 --json           # JSON output
codex mcp login <server>                # OAuth flow for HTTP servers
codex mcp logout <server>               # Remove OAuth credentials
codex mcp remove <server>               # Delete server definition

セッション内では/mcpでアクティブなサーバーと利用可能なツールを表示できます。

CodexをMCPサーバーとして実行

Codexはマルチエージェントオーケストレーション用のMCPサーバーとして自身を公開できます:13

codex mcp-server                        # Start as MCP server (stdio transport)

サーバーは2つのツールを公開します: 1. codex():プロンプト、サンドボックス、モデル、承認パラメータで新しいセッションを開始 2. codex-reply()threadIdとプロンプトで既存のセッションを継続

Agents SDK(Python)での使用:

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async with MCPServerStdio(
    name="Codex CLI",
    params={"command": "npx", "args": ["-y", "codex", "mcp-server"]},
    client_session_timeout_seconds=360000,
) as codex_mcp_server:
    agent = Agent(name="Developer", mcp_servers=[codex_mcp_server])
    result = await Runner.run(agent, "Fix the failing tests")

主要なMCPサーバー

サーバー 用途 インストール
Context7 最新のライブラリドキュメント npx -y @upstash/context7-mcp
Figma デザインファイルへのアクセス HTTP: https://mcp.figma.com/mcp
Playwright ブラウザ自動化 npx -y @anthropic/mcp-playwright
Sentry エラーモニタリング HTTP: https://mcp.sentry.dev/mcp
GitHub リポジトリ操作 npx -y @anthropic/mcp-github

実践パターン

パターン1: コンテキスト対応の開発 — Context7をフレームワークのドキュメントと組み合わせることで、Codexが常に最新のAPIリファレンスを参照できるようにします:

[mcp_servers.context7]
enabled = true
required = true
command = "npx"
args = ["-y", "@upstash/context7-mcp"]

パターン2: 出力制限 — MCPツールのレスポンスはデフォルトで約25K文字で切り捨てられます。大きなペイロードを返すツール(データベースクエリ、ログキャプチャ)については、enabled_toolsを使用して特定のツールに制限し、レスポンスを集中させてください。

パターン2a: マルチモーダルツール出力(v0.107.0) — カスタムツールはテキストと一緒にマルチモーダル出力(画像、リッチコンテンツ)を返せるようになりました。これにより、スクリーンショット、ダイアグラム、チャートレンダリングなどのビジュアルアーティファクトを生成するツールが、分析のためにモデルに直接渡せるようになります。64

パターン3: エンタープライズMCPガバナンスrequirements.tomlを使用して開発者が使用できるMCPサーバーをロックダウンします:

# In /etc/codex/requirements.toml — only approved servers allowed
[mcp_servers.approved-internal]
identity = { command = "npx @company/internal-mcp" }

requirements.tomlのidentityに一致しないサーバーは起動時にブロックされます。完全なポリシー設定についてはエンタープライズデプロイメントを参照してください。


JavaScript REPLランタイム [EXPERIMENTAL]

Codex v0.100.0では、ツール呼び出し間で状態を保持する実験的なJavaScript REPLランタイム(js_repl)が追加されました。v0.106.0では、REPLは/experimentalスラッシュコマンドに昇格し、起動時の互換性チェックが追加されました。Node.js 22.22.0以降が必要です。62

JS REPLの有効化:

# In config.toml
[features]
js_repl = true

またはTUI内で/experimentalを使用してセッション中に有効化できます。

使用例: 有効化すると、Codexはセッション内のツール呼び出し間で状態を維持できます:

// Codex can accumulate data across multiple tool calls
const results = await fetchTestResults();
const failures = results.filter(r => r.status === "failed");
console.log(`${failures.length} failures out of ${results.length} tests`);
// Variable 'failures' persists and is available in subsequent tool calls

要件: Node.js 22.22.0以降(起動時チェックで互換性を検証)。v0.105.0ではREPL障害のエラーレポートとリカバリが改善されました。63

この機能は実験的です。インターフェースはリリース間で変更される可能性があります。


Skillsとは?

Skillsは再利用可能なタスク固有の機能パッケージで、Codexがオンデマンドで読み込みます。オープンエージェントスキル標準に準拠しています。14

Skillの構成

my-skill/
  SKILL.md           (required: instructions)
  scripts/           (optional: executable scripts)
  references/        (optional: reference docs)
  assets/            (optional: images, icons)
  agents/openai.yaml (optional: metadata, UI, dependencies)

検出パス

Codexはユーザーがインストールしたskillsを$CODEX_HOME/skills(デフォルト:~/.codex/skills)に保存します。.system/配下のビルトインシステムskillsも含まれます。Codexはシンボリックリンクされたskillフォルダをサポートしています。

スコープ パス
プロジェクト/チーム リポジトリのskillフォルダ(レイアウトはバージョンにより異なる場合あり)
ユーザー ~/.codex/skills/(または$CODEX_HOME/skills/
管理者 /etc/codex/skills/
システム OpenAIにバンドル(~/.codex/skills/.system/配下)

Skillの作成

SKILL.mdの形式:

---
name: security-audit
description: Run a thorough security audit on the codebase.
---

## セキュリティ監査手順

1. `rg -i "(api_key|password|secret|token)\s*=" --type py` を使用してハードコードされたシークレットをスキャンします
2. SQL インジェクションのチェック:クエリ内の文字列補間を確認します
3. すべての API エンドポイントで入力バリデーションを検証します
4. 依存関係の脆弱性をチェックします:`pip audit` または `npm audit`
5. 認証・認可パターンをレビューします
6. 重大度レベル(Critical/High/Medium/Low)を付けて結果を報告します

メタデータ(agents/openai.yaml):

interface:
  display_name: "Security Audit"
  short_description: "Full codebase security review"
  icon_small: "./assets/shield.svg"
  brand_color: "#DC2626"
  default_prompt: "Run a security audit on this repository"

policy:
  allow_implicit_invocation: false    # Require explicit $skill

dependencies:
  tools:
    - type: "mcp"
      value: "snyk"
      transport: "streamable_http"
      url: "https://mcp.snyk.io/mcp"

Skills の呼び出し

  • 明示的呼び出し/skills メニューまたはプロンプト内で $skill-name を記述します
  • 暗黙的呼び出し:Codex がタスクの説明から一致する skills を自動検出します(allow_implicit_invocation: true の場合)
  • 作成$skill-creator を使用して対話的に新しい skill を構築します
  • インストール$skill-installer install <name> を使用してコミュニティの skills をインストールします

有効化/無効化

[[skills.config]]
path = "/path/to/skill/SKILL.md"
enabled = false

Skills とスラッシュコマンドの比較

Skills スラッシュコマンド
定義場所 SKILL.md ファイル(オプションのメタデータ付き) Codex CLI バイナリに組み込み
スコープ プロジェクト、ユーザー、または管理者レベル グローバル(常に利用可能)
呼び出し方法 プロンプト内で $skill-name/skills メニュー、または暗黙的検出 /command 構文
カスタマイズ性 完全にカスタマイズ可能 — 指示を自由に記述できます 動作は固定
依存関係 MCP サーバーの要件を宣言できます なし
共有 skill フォルダをチームリポジトリまたは ~/.codex/skills/ にコピー 共有不可

Skills のデバッグ

skill が有効にならない場合:

  1. 検出を確認:/skills で TUI にリストされるはずです
  2. パスを検証:skill フォルダが認識される場所(~/.codex/skills/、プロジェクトルート、または /etc/codex/skills/)にあることを確認します
  3. enabled を確認:config.toml で enabled = false に設定された skills は読み込まれません
  4. 暗黙的呼び出しを確認:自動検出に依存している場合、agents/openai.yamlallow_implicit_invocation: true が設定されていることを確認します
  5. キーワードを活用:暗黙的マッチングを改善するために、skill の description に含まれる用語をプロンプトに含めます

本番環境の例:デプロイ Skill

リファレンスとスクリプトが連携する完全なマルチファイル skill の例:

deploy-skill/
  SKILL.md
  references/
    runbook.md
    rollback-checklist.md
  scripts/
    pre-deploy-check.sh
    smoke-test.sh
  agents/openai.yaml

SKILL.md:

---
name: deploy
description: Deploy the application to staging or production. Runs pre-flight checks, executes deployment, and verifies with smoke tests.
---

## Deployment Procedure

### Pre-flight
1. Run `scripts/pre-deploy-check.sh` to verify:
   - All tests pass
   - No uncommitted changes
   - Branch is up to date with remote
2. Review the runbook at `references/runbook.md` for environment-specific steps.

### Deploy
3. Execute the deployment command for the target environment.
4. Monitor logs for errors during rollout.

### Verify
5. Run `scripts/smoke-test.sh <environment-url>` to confirm critical paths.
6. If smoke tests fail, follow `references/rollback-checklist.md`.

呼び出し例:$deploy to staging または $deploy production with canary rollout


Plan モードとコラボレーション

Plan モードでは、変更を実行する前に Codex にアプローチを設計させることができます。v0.94.0 以降、デフォルトで有効になっています。15 「Plan モード vs 直接実行」のデシジョンツリーについては、Decision Frameworks を参照してください。

Plan モードの開始

/plan                              # Switch to plan mode
/plan "redesign the API layer"     # Plan mode with initial prompt

Plan モードでは、Codex は以下のように動作します: - ファイルを読み取り、コードベースを分析します - 実装プランを提案します - 承認されるまで変更を行いません - 専用の TUI ビューでプランをストリーミング表示します

Steer モード

Steer モード(v0.98.0 以降デフォルトで有効)では、Codex が作業中でも現在のタスクを中断することなく、新しい指示を注入できます。15

2つの注入方法があります:

入力 動作 使用タイミング
Enter 指示を即座に送信します。Codex は現在のターン中にそれを確認します 緊急の修正(「止めて — そのファイルを変更しないで」)、明確化(「設定ファイルはデフォルトパスではなく /etc/app.conf にあります」)、優先度の変更(「まずテストに集中して」)
Tab 指示を次のターンにキューイングします。Codex は現在の作業を先に完了します フォローアップタスク(「この後、changelog も更新して」)、スコープの追加(「終わったらリンターを実行して」)、緊急でないコンテキスト(「デプロイ先は本番ではなくステージングです」)

実践的な例:

# Codex is refactoring the auth module...

[Enter] "Use bcrypt instead of argon2 — we already have it as a dependency"
→ Codex adjusts immediately, mid-turn

[Tab] "Once auth is done, update the migration script too"
→ Codex finishes auth refactor, then starts the migration

Steer モードは TUI で常にアクティブです。Codex の作業完了を待ってから指示を出したい場合は、ターン完了後に通常通りタイプするだけで構いません — 特別なモードは不要です。

TUI の機能強化(v0.105.0–v0.106.0)

シンタックスハイライト(v0.105.0): TUI がフェンスドコードブロックと差分をインラインでシンタックスハイライト表示するようになりました。/theme でカラースキームを選択できます。63

新しい TUI コマンド(v0.105.0以降):63

コマンド/キー 説明
/copy 最後のレスポンスをクリップボードにコピーします
/clear TUI 画面をクリアします
Ctrl+L 画面クリア(キーボードショートカット)
/theme シンタックスハイライトのカラースキームを切り替えます

音声文字起こし(v0.105.0、実験的機能): スペースキーを押すと、音声文字起こしでプロンプトを入力できます。この機能は実験的であり、マイクのアクセス許可が必要な場合があります。63 v0.107.0 では、リアルタイム音声セッションがマイクとスピーカーのデバイス選択をサポートし、特定のオーディオ入出力ハードウェアを選択できるようになりました。64

その他の改善点: - 長いリンクが TUI の行をまたいで折り返されてもクリック可能になりました(v0.105.0)63 - ローカルファイルリンクのフォーマットが改善されました(v0.106.0)62 - サブエージェントの Ctrl+C 処理が修正され、子プロセスが適切に終了するようになりました(v0.106.0)62


メモリシステム

Codex には、セッションをまたいでファクト、設定、プロジェクトコンテキストを保存する永続メモリシステム(v0.100.0以降)があります。25

メモリコマンド

コマンド 説明
/m_update <fact> メモリを保存します(例:/m_update always use pytest, never unittest
/m_drop <query> クエリに一致するメモリを削除します

メモリは ~/.codex/memory/ 配下のマークダウンファイルに保存されます。Codex はセッション開始時にこれらを読み込み、以降のすべてのセッションで動作に反映します。

保存すべき内容

メモリは永続的な設定やプロジェクトのファクトに最適です:

  • プロジェクト規約:「このプロジェクトはスペースではなくタブを使用する」や「API レスポンスには常に meta フィールドを含める」
  • ツールの設定:「npm ではなく pnpm を使用する」や「テストは pytest -x --tb=short で実行する」
  • アーキテクチャの決定:「認証モジュールは src/middleware/ ではなく src/core/auth/ にある」
  • ワークフローの設定:「差分を表示する前に必ずリンターを実行する」

パイプラインでのメモリ

codex exec の実行時、メモリは自動的に読み込まれます。これにより、CI/CD パイプラインやスクリプトでも対話セッションと同じコンテキストが利用できます — 呼び出しごとに指示を繰り返す必要はありません。

メモリの改良(v0.101.0–v0.107.0)

  • シークレットのサニタイズ:メモリはディスクに書き込まれる前に自動的にシークレットがスキャンされます
  • CWD の認識:メモリファイルにプロジェクト固有の想起のための作業ディレクトリコンテキストが含まれるようになりました
  • 開発者メッセージの除外:開発者/システムメッセージがフェーズ1のメモリ入力から除外され、ユーザーインタラクションに焦点を当てることでメモリ品質が向上しました
  • 差分ベースの忘却(v0.106.0):メモリが差分ベースの忘却を使用して古いファクトを削除し、メモリストアを軽量かつ適切な状態に保ちます62
  • 使用状況に基づく選択(v0.106.0):メモリの取得が使用状況を考慮するようになり、アクセス頻度が高く最近関連性のあるメモリが優先されます62
  • 設定可能なメモリ(v0.107.0):メモリが完全に設定可能になりました。codex debug clear-memories を使用して保存されたすべてのメモリをリセットできます — 関連のないプロジェクト間でコンテキストを切り替える場合や、メモリの状態がずれた場合に便利です64

メモリ vs AGENTS.md

ユースケース メモリ(/m_update AGENTS.md
個人的な設定 メモリを使用(すべてのプロジェクトで永続化) 不適切
プロジェクト規約 どちらでも可(個人的な想起にはメモリ、チーム共有には AGENTS.md) チーム用には AGENTS.md
アーキテクチャの決定 AGENTS.md(共有コンテキスト) 主な選択肢
ツールコマンド メモリ(個人的なクイックリファレンス) チーム用には AGENTS.md

ヒント:無期限に保持すべきファクトには /m_update を使用してください。セッション固有のコンテキストには、会話の中で Codex に直接伝えるだけで十分です。チームで共有するコンテキストには AGENTS.md を使用してください。


セッション管理

Codexはセッションを~/.codex/sessions/に保存し、CLIおよびデスクトップ環境間でのセッション再開、フォーク、マルチスレッドワークフローを可能にします。

セッションの再開

中断した作業を再開できます:

codex resume                          # Interactive picker (sorted by recency)
codex resume <SESSION_ID>             # Resume a specific session
codex exec resume --last "continue"   # Non-interactive: resume most recent

TUI内の/resumeスラッシュコマンドでも、検索機能付きの同じインタラクティブピッカーが開きます。

フォーク

現在の進捗を失うことなく、会話を分岐させて別のアプローチを試すことができます:

/fork                              # Fork current conversation
/fork "try a different approach"   # Fork with new prompt

フォークは、フォークポイントまでの履歴を共有する独立したスレッドを作成します。一方のフォークでの変更はもう一方に影響しません。これはアプローチの比較(例:「フォークしてMemcachedの代わりにRedisを試す」)やリスクのある変更を安全に検証する場合に便利です。

サブエージェントへのスレッドフォーク(v0.107.0): スレッドを独立したサブエージェントにフォークできるようになり、会話から自律的に実行される並列ワークストリームを生成できます。これは既存のフォークモデルの拡張で、会話を分岐させるだけでなく、フォークされたスレッドが独自の実行コンテキストを持つサブエージェントになります。64

スレッド一覧

アクティブなセッションの表示と管理:

/status                            # Current session info and token usage
/ps                                # Show background terminals in session

デスクトップアプリでは、サイドバーにスレッドが表示され、完全な履歴とdiffプレビューを確認できます。

セッションのライフサイクル

アクション CLI デスクトップアプリ
新規開始 codexまたは/new New Threadボタン
再開 codex resumeまたは/resume サイドバーのスレッドをクリック
フォーク /fork スレッドを右クリック → Fork
終了 /quitまたはCtrl+C スレッドタブを閉じる
削除 ~/.codex/sessions/から削除 右クリック → Delete

セッションはCLIとデスクトップアプリ間で同期されます。一方で開始し、もう一方で続行できます。


非インタラクティブモード(codex exec)

codex execは、スクリプト、CI/CD、自動化のためにCodexを非インタラクティブに実行します。16

基本的な使い方

codex exec "summarize the repository structure"
codex exec --full-auto "fix the CI failure"
codex exec --json "triage open bugs" -o result.txt

デフォルトでは、codex execは進捗やイベントをstderrに、最終的なエージェントメッセージをstdoutに出力します。この設計により、標準的なUnixパイプラインとの組み合わせが容易になります。

JSONLイベントストリーム出力

--jsonを指定すると、stdoutがJSONLイベントストリームになります:

codex exec --json "fix the tests" | jq

イベントタイプ:thread.startedturn.started/completed/faileditem.started/completederror

{"type":"thread.started","thread_id":"019c5c94-..."}
{"type":"turn.started"}
{"type":"item.started","item":{"id":"item_1","type":"command_execution","status":"in_progress"}}
{"type":"item.completed","item":{"id":"item_3","type":"agent_message","text":"..."}}
{"type":"turn.completed","usage":{"input_tokens":24763,"cached_input_tokens":24448,"output_tokens":122}}

構造化出力

JSON Schemaでレスポンスの形式を強制できます:

codex exec "Extract project metadata" \
  --output-schema ./schema.json \
  -o ./project-metadata.json

-o / --output-last-messageは最終メッセージをファイルに書き出します。

セッションの再開とレビュー

codex exec resume --last "continue where you left off"
codex exec resume <SESSION_ID> "fix the remaining issues"
codex exec review --base main           # Code review against a branch

主要なフラグ

フラグ 説明
--full-auto Workspace-writeサンドボックス + on-request approval
--json JSONLイベントストリームをstdoutに出力
-o, --output-last-message <file> 最終メッセージをファイルに保存
--output-schema <file> JSON Schemaでレスポンスを検証
--ephemeral セッションファイルを保存しない
-C, --cd <dir> 作業ディレクトリを設定
--add-dir <dir> 追加の書き込み可能ディレクトリ
--skip-git-repo-check gitリポジトリ外での実行を許可
--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox サンドボックスなし、承認なし(CI専用)

CI認証

codex execは、自動化環境での非インタラクティブ認証にCODEX_API_KEYをサポートしています。


Codex Cloud & バックグラウンドタスク [EXPERIMENTAL]

ステータス: Codex Cloudは実験的な機能です。インターフェース、料金、可用性は変更される場合があります。クラウド環境はOpenAIが管理しており、ユーザーがインフラを制御することはできません。

Codex CloudはOpenAIが管理する環境でタスクを非同期に実行します。4 CodexをCIパイプラインに統合する方法については、GitHub Action & CI/CDも参照してください。

仕組み

  1. タスクを送信(chatgpt.com/codex、Slack連携、またはCLI経由)
  2. Codexがリポジトリを隔離されたクラウドサンドボックスにクローン
  3. エージェントが独立して作業:コードの読み取り、テストの実行、変更の作成
  4. 完了後、CodexがPRを作成するか、レビュー用のdiffを提供
  5. codex apply <TASK_ID>でローカルに結果を適用

クラウドでのインターネットアクセス

エージェントのインターネットアクセスはデフォルトでオフで、環境ごとに設定します:

  • オフ: エージェントのインターネットアクセスなし(デフォルト)
  • オン: オプションのドメイン許可リスト + HTTPメソッド制限
Allowed domains: pypi.org, npmjs.com, github.com
Allowed methods: GET, HEAD, OPTIONS

セットアップスクリプトは、エージェントのインターネットがオフの場合でも、依存関係のインストールのためにインターネットを使用できます。

Slack連携

Slackチャンネルまたはスレッドで@Codexをメンションすると、クラウドタスクが開始されます。

前提条件: 1. 対象のChatGPTプラン(Plus、Pro、Business、Enterprise、またはEdu) 2. 接続済みのGitHubアカウント 3. 1つ以上のクラウド環境が設定済み 4. ワークスペースにSlackアプリがインストール済み

Codexはタスクリンクで返信し、完了時に結果を投稿します。

クラウドCLI

codex cloud exec --env <ENV_ID> "Fix failing tests"  # Start a cloud task
codex cloud status <TASK_ID>                          # Check task progress
codex cloud diff <TASK_ID>                            # View task diff
codex cloud list                                      # List recent tasks
codex cloud list --json                               # JSON output
codex cloud apply <TASK_ID>                           # Apply from cloud subcommand
codex apply <TASK_ID>                                 # Apply diff (top-level shortcut)

## Codex Desktop App

Codex デスクトップアプリ(macOS専用、Apple Silicon)は、マルチプロジェクト管理に最適化されたグラフィカルインターフェースを提供します。[^17]

### インストール

```bash
codex app                      # Auto-downloads and installs on first run

または直接ダウンロード: Codex.dmg

主な機能

機能 説明
並列スレッド 複数のプロジェクトにわたって同時にタスクを実行
スレッドモード LocalWorktreeCloud モードでスレッドを開始
組み込みGitツール 差分のレビュー、コメントの追加、チャンクのステージ/リバート、コミット/プッシュ、PR作成
統合ターミナル スレッドごとのターミナル(Cmd+J
音声入力 音声によるプロンプト入力(Ctrl+M
オートメーション 定期タスクのスケジュール実行
通知 アプリがバックグラウンドの際に完了/承認通知を表示
スリープ防止 タスク実行中にマシンをスリープさせないオプション設定
Skills + MCP アプリ、CLI、IDE拡張機能間で共有される設定
MCP ショートカット コンポーザー内のMCPツールへのクイックアクセスショートカット(App v26.226)65
レビュー @メンション コードレビューコメントでコラボレーターを@メンション(App v26.226)65

スレッドモード

各スレッドは、作成時に選択する3つのモードのいずれかで実行されます:

モード 分離レベル ファイルアクセス 最適な用途
Local なし — プロジェクトディレクトリで直接作業 完全な読み書き 簡単なタスク、探索、非破壊的な作業
Worktree Git worktree — リポジトリの分離されたブランチコピー 分離されたコピー 機能開発、リスクのあるリファクタリング、並列実験
Cloud リモートサーバー — OpenAIインフラストラクチャ上で実行 ローカルアクセスなし 長時間実行タスク、CIライクなワークフロー、非同期委任

Worktree分離の仕組み:

Worktreeスレッドを開始すると、デスクトップアプリは以下を実行します: 1. 一時ディレクトリに新しいgit worktreeを作成(git worktree add) 2. 現在のHEADから新しいブランチをチェックアウト 3. worktree内でエージェントを実行 — すべてのファイル変更は分離されます 4. 完了時に差分レビューを表示 — どの変更をマージバックするか選択可能

これにより、同じリポジトリ上で複数のWorktreeスレッドを同時に競合なく実行できます。各スレッドは独自のブランチと作業ディレクトリを持ちます。

オートメーション

オートメーションはアプリ内でローカルに実行されるため、アプリが起動中でプロジェクトがディスク上で利用可能である必要があります:

  • Gitリポジトリでは、オートメーションは専用のバックグラウンドworktreeを使用します(作業ディレクトリとは分離)
  • 非Gitプロジェクトでは、プロジェクトディレクトリ内で直接実行されます
  • オートメーションはデフォルトのサンドボックス設定を使用します

オートメーションの設定方法: 1. デスクトップアプリでプロジェクトを開く 2. サイドバーの「Automations」タブをクリック 3. トリガーを定義(スケジュール、Webhook、または手動) 4. プロンプトを記述し、スレッドモードを選択 5. オートメーションはスケジュール通りに実行され、結果がレビューキューに追加されます

ユースケースの例: - Issueトリアージ: 新しいIssueを自動的に分類・優先順位付け - CIモニタリング: ビルド失敗を監視し、修正を提案 - アラート対応: モニタリングアラートに診断分析で対応 - 依存関係の更新: セキュリティパッチの確認と適用

結果は人間の承認のためにレビューキューに表示されます。

Windowsサポート

Windowsサポートは計画中です。利用可能状況の更新については、Codex Desktop AppのページまたはGitHubのリリースページをご確認ください。18


GitHub Action & CI/CD

公式のGitHub Actionは、CodexをCI/CDパイプラインに統合します。19

基本的な使い方

# .github/workflows/codex.yml
name: Codex
on:
  pull_request:
    types: [opened]

jobs:
  codex:
    runs-on: ubuntu-latest
    outputs:
      final_message: ${{ steps.run_codex.outputs.final-message }}
    steps:
      - uses: actions/checkout@v5
      - name: Run Codex
        id: run_codex
        uses: openai/codex-action@v1
        with:
          openai-api-key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
          prompt-file: .github/codex/prompts/review.md
          sandbox: workspace-write
          safety-strategy: drop-sudo

設定オプション

入力 用途
openai-api-key プロキシ/認証セットアップ用のAPIキー
responses-api-endpoint エンドポイントのオーバーライド(例: Azure Responses URL)
prompt / prompt-file タスクの指示(いずれか1つが必須)
working-directory codex exec --cd に渡すディレクトリ
sandbox workspace-write / read-only / danger-full-access
codex-args 追加のCLIフラグ(JSON配列またはシェル文字列)
output-schema / output-schema-file --output-schema 用の構造化出力スキーマ
model / effort エージェント設定
output-file 最終メッセージをディスクに保存
codex-version CLIのバージョンを固定
codex-home カスタムのCodexホームディレクトリ
allow-users / allow-bots トリガー許可リストの制御
safety-strategy / codex-user 権限縮小の動作とユーザー選択

出力: final-message — 後続のステップ/ジョブで使用するCodexの最終レスポンステキスト。

セーフティ戦略

戦略 説明
drop-sudo(デフォルト) Linux/macOS: アクションステップ後にsudo権限を削除
unprivileged-user 事前作成された低権限ユーザーとしてCodexを実行
read-only 読み取り専用サンドボックス(ランナー/ユーザー権限のリスクは残存)
unsafe 権限縮小なし。Windowsランナーでは必須

アクセス制御

with:
  allow-users: "admin,maintainer"     # Limit who can trigger
  allow-bots: false                   # Block bot-triggered runs

デフォルト: 書き込みアクセス権を持つコラボレーターのみがCodexワークフローをトリガーできます。


Codex SDK

TypeScript SDKは、Codexのエージェント機能をカスタムアプリケーションに組み込みます。20

インストール

npm install @openai/codex-sdk

基本的な使い方

import { Codex } from "@openai/codex-sdk";

const codex = new Codex();
const thread = codex.startThread();

// Multi-turn conversation
const turn1 = await thread.run("Diagnose CI failures and propose a fix");
console.log(turn1.finalResponse);

const turn2 = await thread.run("Implement the fix and add tests");
console.log(turn2.items);

// Resume a previous session
const resumed = codex.resumeThread("<thread-id>");
await resumed.run("Continue from previous work");

高度なSDK機能

  • runStreamed(...): 中間更新のための非同期イベントストリーム
  • outputSchema: JSON形式の最終出力を強制
  • マルチモーダル入力: テキスト+ローカル画像を渡す({ type: "local_image", path: "..." }

スレッドとクライアントの設定

// Custom working directory, skip git check
const thread = codex.startThread({
  workingDirectory: "/path/to/project",
  skipGitRepoCheck: true,
});

// Custom environment and config overrides
const codex = new Codex({
  env: { CODEX_API_KEY: process.env.MY_KEY },
  config: { model: "gpt-5.2-codex" },
});

セッションは ~/.codex/sessions に永続化されます。

ランタイム: Node.js 18+。


パフォーマンス最適化

コンテキスト管理

フラッグシップモデルは272Kトークンの入力ウィンドウ(128K出力、合計400Kバジェット)を持ちますが、想像以上に早く消費されます。プロアクティブに管理しましょう:

  1. /compact を定期的に使用: 会話履歴を要約してトークンを解放します
  2. ローカルドキュメントを用意: 高品質な AGENTS.md やローカルドキュメントにより、探索のオーバーヘッド(コンテキストを消費)を削減できます
  3. @ で特定のファイルを添付: Codexにファイルを探させるのではなく、直接参照します
  4. プロンプトを焦点を絞った内容に: 正確なファイルを指定したスコープの明確なプロンプトは、オープンエンドな探索よりもコンテキスト消費が少なくなります

トークン効率

テクニック 効果
model_reasoning_summary = "none" を設定 出力トークンを約20%削減
model_verbosity = "low" を使用 説明を短くし、アクションを増加
シンプルなタスクにはminiモデルを使用 メッセージあたりのコストを大幅に削減
複雑なタスクを集中したセッションに分割 セッションごとのトークン効率が向上
プロファイルでタスクごとに設定を切り替え ルーチン作業に高い推論コストをかけることを回避

速度の最適化

  1. gpt-5.3-codex-spark: インタラクティブなペアリング向けの低レイテンシバリアント
  2. --profile fast: 低推論のminiモデルが事前設定されたプロファイル
  3. 並列ツール実行: Codexは独立した読み取り/チェックを同時に実行するため、これを活用できるようプロンプトを構成しましょう
  4. 成果駆動ループ: ステップバイステップの指示ではなく、「実装、テスト、修正、グリーンになったら停止」のように依頼しましょう

問題のデバッグ方法

よくある問題と解決策

問題 原因 解決策
「Re-connecting」ループ 複数の Codex インスタンスが起動中 すべてのプロセスを終了し、60秒待ってから単一インスタンスを再起動します
401 認証エラー 認証情報の期限切れ rm ~/.codex/auth.json && codex login
サンドボックス内でネットワークがブロックされる デフォルトの動作 -c 'sandbox_workspace_write.network_access=true'
WSL2 の切断 WSL の状態破損 PowerShell で wsl --shutdown を実行し、1分待ってから再起動します
パッチの適用失敗 改行コードの不一致 LF に正規化し、正確なファイルテキストを提供します
コンテキスト圧縮の失敗 コンテキストが多すぎる reasoning effort を下げるか、タスクを小さく分割します
モデルが予期せず変更される config.toml のオーバーライド /config を実行して有効な設定とそのソースを確認します
Plan mode で変更が許可される 既知のバグ Issue #11115
AGENTS.md の指示が忘れられる コンテキストの制限 指示を簡潔に保ち、詳細な手順にはスキルファイルを使用します
Read Only モードでの停滞 既知の問題 Discussion #7380

エラーメッセージリファレンス

エラーメッセージ 意味 修正方法
Error: EACCES permission denied サンドボックスがファイル操作をブロックしました サンドボックスモードを確認し、Codex がファイルを編集する必要がある場合は workspace-write を使用します
Error: rate limit exceeded API のレート制限に到達 待ってからリトライするか、model_reasoning_effort を下げるか、より軽量なモデルに切り替えます
Error: context length exceeded 会話が272K入力トークンを超過 /compact で要約するか、/new で新しいセッションを開始します
Error: MCP server failed to start MCP サーバープロセスがクラッシュまたはタイムアウト codex mcp get <name> で設定を確認し、startup_timeout_sec を増やします
Error: authentication required 有効な API キーまたはセッションがない codex login を実行するか、CODEX_API_KEY を設定します
Error: sandbox execution failed サンドボックス内でコマンドが失敗 コマンドの構文を確認し、必要なツールがサンドボックス環境で利用可能か確認します
WARN: skill not found 参照されたスキルが想定パスに存在しない /skills リストを確認し、スキルフォルダの場所を確認します
Error: wire format mismatch プロバイダーに対する wire_api 設定が誤っている OpenAI エンドポイントには wire_api = "responses" を使用します(カスタムモデルプロバイダーを参照)

診断ツール

codex --version                        # Check CLI version
codex login status                     # Verify authentication
codex mcp list                         # Check MCP server status
codex debug app-server --help          # Debug app server issues

セッション内の TUI 診断機能:

/status                                # Token/session overview
/config                                # Inspect effective config values and sources
/compact                               # Summarize history to reclaim context

注意: codex --verbose は有効なトップレベルフラグではありません。上記のデバッグサブコマンドと TUI 診断機能を使用してください。

クリーンリインストール

npm uninstall -g @openai/codex && npm install -g @openai/codex@latest

デバッグモード

codex debug app-server send-message-v2  # Test app-server client

問題の報告

/feedback                              # Send logs to Codex maintainers (in TUI)

または github.com/openai/codex/issues で Issue を報告できます。1


エンタープライズデプロイメント

管理者コントロール(requirements.toml)

管理者は requirements.toml を使用してエンタープライズポリシーを適用します。これはセキュリティに関わる設定を制約する管理者強制の設定ファイルであり、ユーザーがオーバーライドすることはできません:22

# /etc/codex/requirements.toml

# Restrict which approval policies users can select
allowed_approval_policies = ["untrusted", "on-request", "on-failure"]

# Limit available sandbox modes
allowed_sandbox_modes = ["read-only", "workspace-write"]

# Control web search capabilities
allowed_web_search_modes = ["cached"]

# Allowlist MCP servers by identity (both name and identity must match)
[mcp_servers.approved-server]
identity = { command = "npx approved-mcp-server" }

# Admin-enforced command restrictions
[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "rm" }, { any_of = ["-rf", "-fr"] }]
decision = "forbidden"
justification = "Recursive force-delete is prohibited by IT policy"

[[rules.prefix_rules]]
pattern = [{ token = "sudo" }]
decision = "prompt"
justification = "Elevated commands require explicit approval"

ユーザーレベルの config.toml がプリファレンスを設定するのに対し、requirements.toml はユーザーが選択できる値を制限するハード制約レイヤーです。ユーザーがこれをオーバーライドすることはできません。管理者の requirements ルールはプロンプト表示または禁止のみが可能です(暗黙的な許可は行いません)。

macOS MDM 設定

com.openai.codex プリファレンスドメインを使用して MDM 経由で配布します。22 Codex は標準的な macOS MDM ペイロード(Jamf Pro、Fleet、Kandji など)に対応しています。TOML を改行なしの base64 でエンコードしてください:

キー 用途
config_toml_base64 Base64 エンコードされた管理デフォルト(ユーザーが変更可能な初期値)
requirements_toml_base64 Base64 エンコードされた管理者強制要件(ユーザーはオーバーライド不可)

優先順位(高い順):

  1. macOS マネージドプリファレンス(MDM)
  2. クラウド取得の requirements(ChatGPT Business / Enterprise)
  3. /etc/codex/requirements.toml(ローカルファイルシステム)

クラウド requirements は未設定の requirement フィールドのみを埋めるため、より高い優先順位のマネージドレイヤーが常に優先されます。クラウド requirements はベストエフォートであり、フェッチが失敗またはタイムアウトした場合、Codex はクラウドレイヤーなしで続行します。

OpenTelemetry 統合

Codex は標準的な OTel 環境変数から OpenAI API コールへの OpenTelemetry トレースコンテキスト伝搬をサポートしています。Codex を起動する前に標準的な環境変数を設定してください:

# Point Codex at your OTel collector
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT="https://otel-collector.internal:4318"
export OTEL_SERVICE_NAME="codex-cli"
export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="team=platform,env=production"

# Launch Codex — trace context propagates to all OpenAI API calls
codex
  • 標準的な OTEL_* 環境変数が尊重されます(エンドポイント、サービス名、リソース属性)
  • トレースコンテキストが Codex を通じて API コールに伝搬され、エンドツーエンドの可観測性が実現します
  • リソース属性を使用して、チーム、環境、またはプロジェクトごとにトレースをタグ付けできます
  • プロンプト/ツールのログ記録を有効にする際は、プライバシー要件に注意してください — トレースにコードスニペットが含まれる場合があります

エンタープライズアクセス

  • ChatGPT Business / Enterprise / Edu: 組織管理者によるアクセス制御で、クラウド取得の requirements が自動的に適用されます。ID プロバイダー(Okta、Entra ID など)を通じた SAML/OIDC による SSO をサポートしています
  • API: 標準的な API 認証、課金、および組織/プロジェクト管理。OpenAI は SOC 2 Type II および SOC 3 レポートを公開しており、Enterprise ティアでは HIPAA BAA が利用可能です
  • Codex SDK: 社内ツールやワークフローへの組み込み
  • 大規模なポリシー適用: MDM で配布する requirements_toml_base64 またはファイルシステムレベルの /etc/codex/requirements.toml を使用します

データ取り扱いとコンプライアンス: - API の入出力は、OpenAI の Business/Enterprise/API 規約の下でトレーニングに使用されません - データレジデンシーについて、OpenAI API トラフィックはデフォルトで米国ベースのインフラストラクチャを経由します。EU データレジデンシー要件については、OpenAI の Enterprise セールスチームにご相談ください - セッションのトランスクリプトはローカルに保存されます。マシンから送信されるのは API コールのみです - ChatGPT Enterprise は SOC 2、GDPR、CCPA を含むコンプライアンスフレームワークをサポートしています

ロールアウト戦略

組織向けの推奨フェーズドロールアウト:

  1. パイロット(1-2週目): requirements.tomluntrusted サンドボックスモードと cached ウェブ検索を適用し、3-5名のシニアエンジニアにデプロイします。AGENTS.md パターンと MCP サーバーのニーズに関するフィードバックを収集します。
  2. チーム拡大(3-4週目): チーム全体にロールアウトします。MDM またはリポジトリ経由でチーム標準の config.toml を配布します。信頼されたリポジトリに対して workspace-write サンドボックスを有効にします。
  3. CI 統合(5-6週目): 自動 PR レビューとテスト生成のために CI/CD パイプラインに codex-action を追加します。コストを予測可能に保つために --ephemeral を使用します。
  4. 組織全体(2ヶ月目以降): MDM 経由でデプロイし、requirements.toml で承認済み MCP サーバー、サンドボックスポリシー、モデル許可リストを適用します。

監査パターン

Codex の使用状況を追跡し、コンプライアンスを確保します:

  • OpenTelemetry トレース: チームごとの API コール量、トークン使用量、レイテンシーを監視します
  • セッション永続化: コンプライアンスレビューのために ~/.codex/sessions/ を監査します(機密性の高いコンテキストでは --ephemeral で無効化できます)
  • MCP ID 適用: requirements.toml はブロックされたサーバーの試行をログに記録します — 未承認のツール使用がないか確認します
  • Git 監査証跡: Codex のファイル変更はすべて標準的な git を通じて行われます — ブランチ履歴と PR の差分で確認できます

ベストプラクティスとアンチパターン

プロンプティングパターン

  1. 制約駆動型プロンプト: 境界条件から始めます。「APIコントラクトは変更しないでください。内部実装のリファクタリングのみ行ってください。」
  2. 構造化された再現手順: 番号付きのステップは、曖昧な説明よりも優れたバグ修正を生み出します
  3. 検証リクエスト: 「lintと最小限の関連テストスイートを実行してください。コマンドと結果を報告してください。」で締めくくります
  4. ファイル参照: @filename を使用して特定のファイルをコンテキストに添付します
  5. 成果駆動型ループ: 「実装し、テストを実行し、失敗を修正し、すべてのテストが通るまで止めないでください。」Codexは完了するまで反復します

テスト哲学

コミュニティはテスト駆動型のAIコラボレーションに収束しています:23

  • 完了シグナルとしてテストを事前に定義します
  • テストが通るまでCodexに反復させます(red → green → refactor)
  • Tiger Style プログラミングパターンを採用します
  • パッチをリクエストする際は正確なファイルテキストを提供します。CodexはファジーなASTベースのパッチではなく、厳密なマッチングを使用します

コンテキスト管理のベストプラクティス

  • Web検索に頼るのではなく、高品質なローカルドキュメントを提供します
  • 目次とプログレスファイルを含む構造化されたmarkdownを維持します(「段階的開示」)
  • パッチ失敗を防ぐため、追跡対象ファイル全体で改行コード(LF vs CRLF)を統一します
  • AGENTS.md は簡潔に保ちます。長い指示はコンテキストから押し出されるためです

Git ワークフロー

  • 不慣れなリポジトリでCodexを実行する前に、必ず新しいブランチを作成します
  • 直接編集ではなく、パッチベースのワークフロー(git diff / git apply)を使用します
  • Codexの提案をコードレビューPRと同様にレビューします
  • コミット前に /diff で変更を確認します

コミュニティSkillsとプロンプト

feiskyer/codex-settings リポジトリでは、コミュニティが管理する設定が提供されています:24

再利用可能なプロンプト~/.codex/prompts/ 内): - deep-reflector: 開発セッションからの学びを抽出します - github-issue-fixer [issue-number]: 体系的なバグ分析とPR作成 - github-pr-reviewer [pr-number]: コードレビューワークフロー - ui-engineer [requirements]: プロダクショングレードのフロントエンド開発

コミュニティSkills: - claude-skill: 権限モード付きでClaude Codeにタスクを引き渡します - autonomous-skill: 進捗追跡付きのマルチセッションタスク自動化 - deep-research: 並列サブタスクオーケストレーション - kiro-skill: 要件 → 設計 → タスク → 実行パイプライン

アンチパターン

トークンを浪費し、品質の低い結果を生み出し、フラストレーションの溜まるワークフローを作り出す一般的な間違いです。

コストのアンチパターン

アンチパターン 失敗する理由 修正方法
すべてに xhigh reasoningを使用する 単純なタスクでは収穫逓減で3〜5倍のトークンコスト デフォルトは medium を使用し、xhigh はマルチファイルのアーキテクチャ判断に限定します
/compact を使用しない コンテキストが272Kまで膨れ、レスポンスが劣化する 主要なマイルストーンごと、または /status で60%超の使用率が表示されたらcompactします
CIでフラッグシップモデルを実行する ルーティンチェックにはコストが高い gpt-5.1-codex-minilow reasoningで ci プロファイルを作成します

コンテキストのアンチパターン

アンチパターン 失敗する理由 修正方法
「すべてを調べて」というオープンエンドなプロンプト Codexが数十のファイルを読み、無関係なコードでコンテキストを消費する 特定のファイルでスコープを絞ります:「src/auth/login.pytests/test_auth.py をレビューしてください」
プロジェクトに AGENTS.md がない Codexがプロジェクト構造の把握にターンを浪費する キーパス、規約、テストコマンドを含む20行の AGENTS.md を追加します
ディレクトリ全体を添付する 無関係なファイルでコンテキストが溢れる @filename を使用してCodexに必要なファイルのみを添付します

ワークフローのアンチパターン

アンチパターン 失敗する理由 修正方法
main で直接作業する セーフティネットがなく、リスクの高い編集を元に戻しにくい Codexを開始する前に必ずフィーチャーブランチを作成します
コミット前に /diff をスキップする Codexが意図しない変更を行っている可能性がある すべてのタスクの後、コミット前に /diff をレビューします
テスト出力を無視する フラグを立てないとCodexが失敗を超えて反復し続ける プロンプトに「テストを実行し、すべて通るまで止めないでください」を使用します
会話をフォークしない 一つの誤った方向がコンテキスト全体を汚染する リスクのある探索の前に /fork し、失敗したブランチは破棄します

プロンプトのアンチパターン

アンチパターン 失敗する理由 修正方法
「バグを修正して」(コンテキストなし) Codexがどのバグか推測し、すべてを読む src/api/handler.py:42 のTypeErrorを修正してください — 未認証時に user.name がNoneです」
1つのメッセージに複数タスクを含める Codexがタスクを混同し、一部を見落とす 1メッセージに1タスク。ステアモード(Tab)でフォローアップをキューに入れます
毎メッセージでコンテキストを繰り返す 重複情報でトークンを浪費する 永続的な事実には /m_update を使用し、以前のコンテキストを参照します

ワークフローレシピ

一般的な開発シナリオのためのエンドツーエンドパターンです。

レシピ 1: 新規プロジェクトセットアップ

mkdir my-app && cd my-app && git init
codex
> Create a FastAPI project with: main.py, requirements.txt, Dockerfile,
  basic health endpoint, and a README. Use async throughout.
> /init

生成された AGENTS.md をレビューし、自分の規約に合わせて編集してから:

> Run the health endpoint test and confirm it passes

レシピ 2: 日常の開発フロー

cd ~/project && git checkout -b feature/user-auth
codex
> @src/models/user.py @src/api/auth.py
  Add password reset functionality. Requirements:
  1. POST /api/auth/reset-request (email → sends token)
  2. POST /api/auth/reset-confirm (token + new password)
  3. Tests for both endpoints
  Run tests when done.

/diff でレビューし、コミットします。

レシピ 3: プランモードを使用した複雑なリファクタリング

codex
> /plan Migrate the database layer from raw SQL to SQLAlchemy ORM.
  Constraints: don't change any API contracts, keep all existing tests passing.

プランをレビューします。承認またはステアします:

[Tab] Also add a migration script using Alembic

Codexの実行後、検証します:

> Run the full test suite and report results
> /diff

レシピ 4: codex execを使用したPRレビュー

codex exec --model gpt-5.1-codex-mini \
  "Review the changes in this branch against main. \
   Flag security issues, missed edge cases, and style violations. \
   Format as a markdown checklist." \
  -o review.md

レシピ 5: Cloud Tasksを使用したデバッグ [EXPERIMENTAL]

codex cloud exec --env my-env "Diagnose why the /api/orders endpoint returns 500 \
  for orders with > 100 line items. Check the serializer, database query, \
  and pagination logic. Propose a fix with tests."

後から進捗を確認します:

codex cloud status <TASK_ID>
codex cloud diff <TASK_ID>

完了後、ローカルに修正を適用します:

codex apply <TASK_ID>

## 移行ガイド

### Claude Codeからの移行

| Claude Codeの概念 | Codexでの対応 |
|---------------------|------------------|
| `CLAUDE.md` | `AGENTS.md`(オープンスタンダード) |
| `.claude/settings.json` | `.codex/config.toml`(TOML形式) |
| `--print`フラグ | `codex exec`サブコマンド |
| `--dangerously-skip-permissions` | `--dangerously-bypass-approvals-and-sandbox` |
| Hooks(12以上のイベント) | Hooks(AfterAgent、AfterToolUse  初期段階、v0.99.0以降) |
| サブエージェント(Taskツール) | サブエージェント(内部、最大6つ、ユーザー向けTaskツール相当なし) |
| `/compact` | `/compact`(同一) |
| `/cost` | `/status`(トークン使用量を表示) |
| モデル: Opus/Sonnet/Haiku | モデル: gpt-5.3-codex / gpt-5.3-codex-spark / gpt-5.2-codex / gpt-5.1-codex-mini(CodexはOpenAIのGPT-5.xモデルファミリーを専用で使用) |
| `claude --resume` | `codex resume` |
| 権限ルール | サンドボックスモード + 承認ポリシー |
| settings.jsonのMCP設定 | config.tomlのMCP設定 |

**理解すべき主な違い:**

- **サンドボックスはOS レベル**:Codexはコンテナではなく、Seatbelt/Landlockを使用します。制限はアプリケーション層の下、カーネルレベルで動作します。
- **Hooksは初期段階**:Codexはv0.99.0(AfterAgent)とv0.100.0(AfterToolUse)でHooksを追加しましたが、Claude Codeの12以上のライフサイクルイベントと比較するとまだ初期段階です。まだカバーされていない自動化パターンについては、AGENTS.mdの指示やスキルを使用してください。
- **サブエージェントは内部的だが設定可能に**:Codexにはサブエージェント機構があります(最大6つ同時実行、v0.91.0で12から削減)。v0.104.0以降、マルチエージェントロールは設定でカスタマイズ可能になり、異なるプロファイルを持つ名前付きエージェントロールを定義できます。[^57] v0.105.0では`spawn_agents_on_csv`が追加され、行ごとのファンアウトと進捗追跡・ETAが可能になりました。[^63] CodexにはClaude Codeのようなユーザー指示による委任のための明示的なTaskツールUXはまだありません  委任パターンにはクラウドタスクまたはSDKオーケストレーションを使用してください。
- **AGENTS.mdはクロスツール対応**:AGENTS.mdはCursor、Copilot、Amp、Jules、Gemini CLI、および60,000以上のオープンソースプロジェクトで動作します。CLAUDE.mdはClaude専用です。
- **プロファイルが手動切り替えを置き換え**:実行ごとにフラグを変更する代わりに、config.tomlでプロファイルを定義します。

### GitHub Copilotからの移行

| Copilotの概念 | Codexでの対応 |
|-----------------|------------------|
| Copilot CLI(エージェント型ターミナル) | インタラクティブCLIまたはデスクトップアプリ |
| 専門エージェント(Explore、Plan) | スキル + プランモード + ステアモード |
| `copilot-instructions.md` / AGENTS.md | `AGENTS.md`(同一スタンダード) |
| MCPサポート | MCPサポート(STDIO + HTTP) |
| ACP(Agent Client Protocol) | Hooks(AfterAgent、AfterToolUse) |
| Copilot SDK | Codex SDK(TypeScript) |
| コーディングエージェントワークフロー | サンドボックス/承認制御付きCodexエージェント + クラウドタスク |

**得られるメリット:**
- OSレベルのサンドボックス(Seatbelt/Landlock  コンテナベースではなくカーネル強制)
- `codex apply`によるクラウドタスク委任
- ワークフロー切り替え用の設定プロファイル
- ワークツリー分離対応のデスクトップアプリ

### Cursorからの移行

| Cursorの概念 | Codexでの対応 |
|---------------|------------------|
| プロジェクトルール(`.cursor/rules`)/ `AGENTS.md` | `AGENTS.md` + プロファイル/設定 |
| エージェントチャット/コンポーザーワークフロー | インタラクティブCLIまたはデスクトップアプリ |
| `@`ファイル参照 | `@`ファイル参照(同一) |
| 適用/編集 + レビュー | 組み込みのパッチとdiffレビュー |

---

## クイックリファレンスカード

```text
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                    CODEX CLI QUICK REFERENCE                  ║
╠═══════════════════════════════════════════════════════════════╣
║                                                               ║
║  LAUNCH                                                       ║
║  codex                      Interactive TUI                   ║
║  codex "prompt"             TUI with initial prompt           ║
║  codex exec "prompt"        Non-interactive mode              ║
║  codex app                  Desktop app                       ║
║  codex resume               Resume previous session           ║
║  codex fork                 Fork a session                    ║
║                                                               ║
║  FLAGS                                                        ║
║  -m, --model <model>        Select model                      ║
║  -p, --profile <name>       Load config profile               ║
║  -s, --sandbox <mode>       Sandbox mode                      ║
║  -C, --cd <dir>             Working directory                 ║
║  -i, --image <file>         Attach image(s)                   ║
║  -c, --config <key=value>   Override config                   ║
║  --full-auto                workspace-write + on-request      ║
║  --oss                      Use local models (Ollama)         ║
║  --search                   Enable live web search            ║
║                                                               ║
║  SLASH COMMANDS (in TUI)                                      ║
║  /compact      Free tokens   /diff        Git diff            ║
║  /review       Code review   /plan        Plan mode           ║
║  /model        Switch model  /status      Session info        ║
║  /fork         Fork thread   /init        AGENTS.md scaffold  ║
║  /mcp          MCP tools     /skills      Invoke skills       ║
║  /ps           Background    /personality Style               ║
║  /permissions  Approval mode /statusline  Footer config       ║
║  /copy         Copy last response to clipboard                ║
║  /clear        Clear screen  /theme       Syntax highlighting ║
║  /experimental Toggle experimental features (js_repl)        ║
║                                                               ║
║  TUI SHORTCUTS                                                ║
║  @              Fuzzy file search                             ║
║  !command       Run shell command                             ║
║  Ctrl+G         External editor                               ║
║  Ctrl+L         Clear screen                                  ║
║  Enter          Inject instructions (while running)           ║
║  Esc Esc        Edit previous messages                        ║
║                                                               ║
║  EXEC MODE (CI/CD)                                            ║
║  codex exec --full-auto "task"          Sandboxed auto        ║
║  codex exec --json -o out.txt "task"    JSON + file output    ║
║  codex exec --output-schema s.json      Structured output     ║
║  codex exec resume --last "continue"    Resume session        ║
║                                                               ║
║  MCP MANAGEMENT [EXPERIMENTAL]                                ║
║  codex mcp add <name> -- <cmd>    Add STDIO server            ║
║  codex mcp add <name> --url <u>   Add HTTP server             ║
║  codex mcp list                    List servers                ║
║  codex mcp login <name>           OAuth flow                  ║
║  codex mcp remove <name>          Delete server               ║
║                                                               ║
║  CLOUD [EXPERIMENTAL]                                         ║
║  codex cloud exec --env <ID> Start cloud task                 ║
║  codex cloud status <ID>     Check task progress              ║
║  codex cloud diff <ID>       View task diff                   ║
║  codex cloud list            List tasks                       ║
║  codex apply <TASK_ID>       Apply cloud diff locally         ║
║                                                               ║
║  CONFIG FILES                                                 ║
║  ~/.codex/config.toml        User config                      ║
║  .codex/config.toml          Project config                   ║
║  ~/.codex/AGENTS.md          Global instructions              ║
║  AGENTS.md                   Project instructions             ║
║  requirements.toml           Enterprise policy constraints    ║
║                                                               ║
║  SANDBOX MODES                                                ║
║  read-only          Read files only, no mutations             ║
║  workspace-write    Read/write in workspace + /tmp            ║
║  danger-full-access Full machine access                       ║
║                                                               ║
║  APPROVAL POLICIES                                            ║
║  untrusted     Prompt for all mutations                       ║
║  on-failure    Auto-run until failure                         ║
║  on-request    Prompt for boundary violations                 ║
║  never         No prompts                                     ║
║                                                               ║
║  MODELS (Feb 2026, v0.106.0)                                  ║
║  gpt-5.3-codex         Default flagship (272K in / 400K)     ║
║  gpt-5.3-codex-spark   Interactive, lower latency (128K)     ║
║  gpt-5.2-codex         Long-horizon refactors (272K / 400K)  ║
║  gpt-5.1-codex-mini    Quick tasks, cost-efficient (272K/400K)║
║                                                               ║
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変更履歴

日付 バージョン 変更内容 出典
2026-03-02 Guide v2.9 CLI v0.107.0に更新:サブエージェントへのスレッドフォーク、リアルタイム音声デバイス選択、codex debug clear-memoriesによる設定可能なメモリ、マルチモーダルカスタムツール出力。App v26.226を追加:コンポーザーでのMCPショートカット、レビューコメントでの@メンション。 64 65
2026-03-02 CLI 0.107.0 サブエージェントへのスレッドフォーク、マイク/スピーカーデバイス選択によるリアルタイム音声セッション、カスタムツールのマルチモーダル出力、設定可能なメモリ + codex debug clear-memories、バグ修正 64
2026-02-28 Guide v2.8 CLI v0.106.0に更新:直接インストールスクリプト、zsh-forkサンドボックスバイパスの修正、約100万文字の入力上限、Linux /devファイルシステム、柔軟な承認制御、JS REPLが/experimentalに昇格(Node 22.22.0以上)、差分ベースのメモリ削除、TUI構文ハイライト + /theme、/copy、/clear、Ctrl-L、音声文字起こし、spawn_agents_on_csv、Defaultモードでのrequest_user_input。v0.105.0およびv0.106.0の変更履歴エントリを追加。 62 63
2026-02-26 CLI 0.106.0 直接インストールスクリプト、js_replが/experimentalに昇格(Node 22.22.0以上必須)、Defaultモードでのrequest_user_input、APIユーザー向けにCLIモデルリストで5.3-codexが表示可能に、使用状況を考慮した差分ベースのメモリ削除、zsh-forkサンドボックスバイパスの修正、約100万文字の入力上限、TUIファイルリンクレンダリングの改善、サブエージェントのCtrl-Cハンドリング修正 62
2026-02-25 CLI 0.105.0 TUIがフェンスコードブロックと差分を構文ハイライト表示(/themeピッカー付き)、音声文字起こし(スペースバー音声入力、実験的)、spawn_agents_on_csvによるマルチエージェントファンアウト(進捗/ETA付き)、/copy /clear Ctrl-Lコマンド、柔軟な承認制御(追加サンドボックス権限、詳細な拒否)、クリック可能な折り返しリンク、サンドボックスコマンド用Linux /devファイルシステム、js_replエラーレポートの改善 63
2026-02-24 Guide v2.7 アクセス/料金セクションを拡張:Free/Goプロモーションティア、有料プランの2倍レート制限、プランごとの使用制限(5時間ウィンドウ)、クレジットコスト表を追加。allow_login_shell設定キーを追加。 53
2026-02-22 Guide v2.6 不足していた設定キーを追加:features.multi_agentfeatures.apply_patch_freeformfeatures.search_toolagents.*(マルチエージェントロール)、model_context_windowmodel_auto_compact_token_limitmcp_oauth_callback_portmcp_oauth_credentials_storenotify。App v26.217の変更履歴エントリを追加。 52
2026-02-19 Guide v2.5 バージョン参照をCLI 0.104.0に更新、v0.103.0およびv0.104.0の変更履歴エントリを追加、WS_PROXY/WSS_PROXYプロキシサポートを追加、個別の承認ID、コミット共著者属性を追加、削除されたremote_models機能フラグをcommand_attributionに置き換え。
2026-02-18 CLI 0.104.0 WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocketプロキシサポート、マルチステップコマンド用の個別承認ID、スレッドのアーカイブ/アーカイブ解除通知 51
2026-02-17 App v26.217 キューメッセージのドラッグ&ドロップ並べ替え、モデルダウングレード警告、再起動後の添付ファイル復旧を含むファジーファイル検索の改善 52
2026-02-17 CLI 0.103.0 prepare-commit-msgフックによるコミット共著者属性(command_attributionで設定可能)、より豊富なアプリリストメタデータ/ブランディング、remote_models機能フラグの削除 50
2026-02-17 Guide v2.4 CLI 0.102.0のすべてのバージョン参照を更新、v0.102.0の変更履歴エントリと脚注を追加、設定可能なマルチエージェントロールに関するサブエージェントの注記を更新。
2026-02-17 CLI 0.102.0 統一された権限フロー、構造化されたネットワーク承認、カスタマイズ可能なマルチエージェントロール、モデルリルート通知、js_replの安定性修正 49
2026-02-16 Guide v2.3 移行表を修正:hooksが存在(v0.99.0以降)、サブエージェントを認識(最大6)、モデルリストを完成。専用のHooksセクションを追加(AfterAgent、AfterToolUse、移行パターン)。Recipe 5のファントムコマンドを修正(cloud start→cloud exec、cloud pull→apply)。codex authcodex loginを修正。Windowsサンドボックスを実験的から昇格。Linux Bubblewrapがベンダー同梱/組み込みに。minimal推論レベルを追加。メモリセクションを拡張(v0.101.0の改善、メモリ vs AGENTS.md)。AGENTS.mdの採用リストを更新(60,000以上のプロジェクト、Linux Foundationガバナンス)。Copilot移行表を更新。[EXPERIMENTAL]の表記を統一。ReadOnlyAccessポリシーのドキュメント、JS REPLランタイムセクション、本番デプロイスキルの例を追加、コストセクションを拡張(隠れたトークンオーバーヘッド、チームコスト管理)。未タグの20コードブロックにタグ付け。全30のToC アンカーを検証。評価後の修正:/permissionsの用語を修正(approval mode→approval policy)、重複する「Project Trust」ヘッダーをリネーム、chat/completionsの非推奨表現を緩和、OpenTelemetryセクションを設定例で拡張、移行の「harder to escape」表現を正確に。 審議監査
2026-02-16 Guide v2.2 19の歴史的なCLIマイルストーンリリース(v0.2.0〜v0.91.0)を変更履歴に追加。一括25引用を20の個別リリース脚注(3761)に置き換え。61 Apache 2.0ライセンス引用を追加。codex-linux-sandbox参照に5引用を追加。MDMプリファレンスドメインに22引用を追加。ボットブロッキングに関する6 Seatbeltの注記を更新。検証不能なOpenAIブログURLに関する注記を追加。脚注合計:56(以前は36)。 審議監査
2026-02-15 Guide v2.1 エンタープライズセクションを修正(managed-admin-config.toml → requirements.tomlに検証済みTOMLキーで修正)、272Kコンテキストを入力ウィンドウとして引用付きで明記、6 Seatbelt引用URLを追加、Key Takeawaysブロックを追加、スタイル違反を修正、メタディスクリプションを短縮、AGENTS.mdの採用リストを拡張。 ブログ評価監査
2026-02-14 Guide v2 大規模改訂:Codex検証済みのモデル修正(272Kコンテキスト)、設定キー、機能フラグ、料金、エンタープライズ設定、CI/CDアクション、SDK API、MCPオプション、codex execフラグ、デスクトップアプリ機能、移行比較。検証不能な記述を削除。 セルフレビュー
2026-02-12 CLI 0.101.0 モデル解決の改善、メモリの改善、安定性向上 37
2026-02-12 CLI 0.100.0 実験的JS REPL、複数のレート制限、WebSocketトランスポート、メモリコマンド、サンドボックスの強化 38
2026-02-12 App v260212 会話フォーク、フローティングポップアウトウィンドウ、Windowsアルファ版 18
2026-02-12 GPT-5.3-Codex-Sparkリリース(低レイテンシのインタラクティブバリアント) 26
2026-02-11 CLI 0.99.0 並行シェルコマンド、/statusline、ソート可能な再開ピッカー、GIF/WebPサポート、シェルスナップショット 39
2026-02-06 CLI 0.98.0 GPT-5.3-Codexサポート、steerモードの安定化とデフォルト化、モデル切り替えの修正 40
2026-02-06 CLI 0.97.0 「許可して記憶」MCP承認、ライブスキル検出、/config診断、メモリ基盤 41
2026-02-06 CLI 0.96.0 非同期スレッド/コンパクトv2、WebSocketレート制限、非Windowsでのunified_exec、設定の出所追跡 42
2026-02-06 CLI 0.95.0 codex appコマンド、パーソナルスキル、並列シェルツール、git強化 43
2026-02-05 GPT-5.3-Codexリリース — 統合モデル、25%高速化、エンドツーエンドのコンピュータ操作 27
2026-02-02 Codex Desktop Appリリース(macOS) — マルチタスキング、worktrees、自動化 17
2026-01-30 CLI 0.94.0 プランモードがデフォルト、パーソナリティ安定化、.agents/skillsからのスキル、ランタイムメトリクス 44
2026-01-29 CLI 0.93.0 SOCKS5プロキシ、プランモードストリーミング、/apps、スマート承認がデフォルト、SQLiteログ 45
2026-01-29 CLI 0.92.0 API v2スレッド、スレッドフィルタリング、MCP OAuthスコープ、マルチエージェントコラボレーション 46
2026-01-25 CLI 0.91.0 より厳密なリソースガードレールのため、最大サブエージェント数を12から6に削減 47
2026-01-21 CLI 0.88.0 デバイスコード認証フォールバック、コラボレーションモード、/fork、リモートモデル、model_personality設定 48
2026-01-06 CLI 0.78.0 Ctrl+G外部エディタ、プロジェクト対応の設定レイヤリング、macOS MDM設定、TUI2トランスクリプトナビゲーション、.dmgインストーラー 54
2025-12-18 GPT-5.2-Codexリリース — コンテキスト圧縮、リファクタリング/マイグレーション、サイバーセキュリティ 28
2025-12-09 CLI 0.66.0 実行ポリシーシステム(TUIホワイトリスト、サンドボックス拒否の修正)、CRLF保持、Linux Sigstore署名 55
2025-11-19 GPT-5.1-Codex-Max — マルチウィンドウ圧縮、Windowsトレーニング、思考トークン30%削減 29
2025-11-19 CLI 0.59.0 ネイティブ圧縮、ツール出力上限を10Kトークンに引き上げ、Windows Agentモードサンドボックス、/statusにクレジット表示 56
2025-10-25 CLI 0.50.0 /feedback診断、サンドボックス違反リスク評価、MCP起動の改善、環境変数のリダクション 57
2025-10-06 DevDayでCodex GA — Slack連携、SDK、管理ツール 30
2025-10-06 CLI 0.45.0 破壊的変更: codex login --api-key--with-api-key(stdin)。OAuth MCP認証、並列ツール呼び出し、パルスドットUI 58
2025-09-23 GPT-5-Codex + IDE拡張 + CLI刷新 — 画像、Web検索、コードレビュー 31
2025-09-23 CLI 0.40.0 デフォルトモデルをgpt-5-codexに変更、220Kトークンで自動圧縮、/reviewコマンド、git undo、Windowsバイナリサポート 59
2025-06-30 CLI 0.2.0 初のRustバイナリリリース — macOS(aarch64/x86_64)およびLinux(gnu/musl)向けビルド済みバイナリ、codex-execおよびcodex-linux-sandboxツール 60
2025-06 Rust書き換え発表(「Codex CLI is Going Native」) 32
2025-06-03 Plusユーザーへの拡大、クラウドのインターネットアクセス、PR更新、音声入力 33
2025-05-16 Codex Cloudリリース — codex-1モデルによるクラウドエージェント、GitHub PR作成 34
2025-04-16 Codex CLIオープンソースリリース(Apache 2.0、TypeScript、codex-mini-latest)61 1

参考文献

OpenAI ブログ URL に関する注意:参考文献 17263134openai.com/index/ のブログ記事にリンクしていますが、Cloudflare のボット保護により自動アクセスでは HTTP 403 が返されます。これらの URL は標準的なウェブブラウザからアクセスすると正常に表示されます。


  1. GitHub — openai/codex — オープンソースリポジトリ、リリース、ディスカッション。 

  2. Codex CLI Windows サポート — Windows インストールと WSL ガイダンス。 

  3. Codex IDE 拡張機能 — VS Code、Cursor、Windsurf との統合。 

  4. Codex Cloud — クラウドタスクのドキュメントとインターネットアクセス制御。 

  5. Codex セキュリティ — サンドボックスアーキテクチャとセキュリティモデル。 

  6. macOS Seatbelt サンドボックス — Apple の sandbox-exec フレームワークに関するコミュニティドキュメント(Apple の公式開発者ドキュメントは未公開)。注意:この wiki は自動アクセスをブロックする場合があります(HTTP 403)。macOS の man sandbox-exec も参照してください。 

  7. Linux Landlock LSM — カーネルファイルシステムのアクセス制御。 

  8. Codex CLI フラグの実際の動作 — フラグの相互作用に関するコミュニティ分析。 

  9. サンドボックスからの脱出 — コミュニティによるサンドボックス設定パターン。 

  10. AGENTS.md オープンスタンダード — Linux Foundation 配下のクロスツール指示標準。 

  11. AGENTS.md によるカスタム指示 — 公式ガイド。 

  12. Codex MCP 統合 — MCP サーバーの設定と管理。 

  13. Agents SDK によるワークフロー構築 — マルチエージェントオーケストレーションのための MCP サーバーとしての Codex。 

  14. Agent Skills — Skills システムのドキュメント。 

  15. Codex CLI の機能 — Plan モード、Steer モード、コラボレーション機能。 

  16. 非対話モードcodex exec のドキュメント。 

  17. Codex アプリの紹介 — デスクトップアプリのローンチ告知。 

  18. Codex アプリドキュメント — デスクトップアプリの機能とトラブルシューティング。 

  19. Codex GitHub Action — CI/CD 統合。 

  20. Codex SDK — TypeScript SDK のドキュメント。 

  21. Codex 料金プラン — サブスクリプションと API の料金体系。 

  22. Codex 設定リファレンス — エンタープライズ向け requirements.toml スキーマと MDM 配布。 

  23. Codex のベストプラクティス — コミュニティフォーラムスレッド。 

  24. feiskyer/codex-settings — コミュニティが管理する設定、Skills、プロンプト集。 

  25. Codex CLI リリース — GitHub リリースノート。 

  26. GPT-5.3-Codex-Spark の紹介 — Cerebras パートナーシップ、1000+ tok/s。 

  27. GPT-5.3-Codex の紹介 — 統合モデルのローンチ。 

  28. GPT-5.2-Codex の紹介 — コンテキスト圧縮と大規模変更。 

  29. GPT-5.1-Codex-Max でさらなる開発を — マルチウィンドウ圧縮。 

  30. Codex が一般提供開始 — DevDay 2025 での発表。 

  31. Codex のアップグレードを紹介 — GPT-5-Codex + IDE 拡張機能。 

  32. Codex CLI がネイティブ化 — Rust リライトに関するディスカッション。 

  33. Codex アップデート:インターネットアクセスと Plus ロールアウト — 2025年6月の拡大展開。 

  34. Codex の紹介 — クラウドエージェントのローンチ。 

  35. Codex コンテキストウィンドウに関するディスカッション — 272K 入力トークン + 128K 出力トークン = 合計 400K のバジェット。ソースコードで確認済み。 

  36. Codex における chat/completions サポートの廃止 — OpenAI が Codex の chat/completions API の廃止を発表し、2026年2月に完了。 

  37. Codex CLI v0.101.0 — モデル解決の改善、メモリの改良、安定性向上。2026年2月12日。 

  38. Codex CLI v0.100.0 — 実験的 JS REPL、複数レート制限、WebSocket トランスポート、メモリコマンド、サンドボックス強化。2026年2月12日。 

  39. Codex CLI v0.99.0 — シェルコマンド並行実行、/statusline、ソート可能なレジュームピッカー、GIF/WebP サポート、シェルスナップショット。2026年2月11日。 

  40. Codex CLI v0.98.0 — GPT-5.3-Codex サポート、Steer モードの安定化およびデフォルト化、モデル切り替え修正。2026年2月6日。 

  41. Codex CLI v0.97.0 — 「許可して記憶」MCP 承認、ライブ Skills 検出、/config 診断、メモリ基盤。2026年2月6日。 

  42. Codex CLI v0.96.0 — 非同期スレッド/圧縮 v2、WebSocket レート制限、非 Windows 向け unified_exec、設定の来歴追跡。2026年2月6日。 

  43. Codex CLI v0.95.0codex app コマンド、パーソナル Skills、並列シェルツール、git 堅牢化。2026年2月6日。 

  44. Codex CLI v0.94.0 — Plan モードデフォルト化、パーソナリティ安定化、.agents/skills からの Skills、ランタイムメトリクス。2026年1月30日。 

  45. Codex CLI v0.93.0 — SOCKS5 プロキシ、Plan モードストリーミング、/apps、スマート承認デフォルト化、SQLite ログ。2026年1月29日。 

  46. Codex CLI v0.92.0 — API v2 スレッド、スレッドフィルタリング、MCP OAuth スコープ、マルチエージェントコラボレーション。2026年1月29日。 

  47. Codex CLI v0.91.0 — サブエージェント最大数を12から6に削減し、リソースガードレールを強化。2026年1月25日。 

  48. Codex CLI v0.88.0 — デバイスコード認証フォールバック、コラボレーションモード、/fork、リモートモデル、model_personality 設定。2026年1月21日。 

  49. Codex CLI v0.102.0 — 統合パーミッションフロー、構造化ネットワーク承認、カスタマイズ可能なマルチエージェントロール、モデルリルート通知。2026年2月17日。 

  50. Codex CLI v0.103.0 — prepare-commit-msg フックによるコミット共著者属性、リッチなアプリリストメタデータ/ブランディング、remote_models フィーチャーフラグの削除。2026年2月17日。 

  51. Codex CLI v0.104.0 — WS_PROXY/WSS_PROXY WebSocket プロキシサポート、コマンドごとの個別承認 ID、スレッドアーカイブ/アーカイブ解除通知。2026年2月18日。 

  52. Codex 変更履歴 — Codex App v26.217:ドラッグ&ドロップ並べ替え、モデルダウングレード警告、ファジーファイル検索の改善。Codex 設定リファレンス — 設定キーの完全リファレンス。2026年2月。 

  53. Codex 料金プラン — プランティア、5時間ウィンドウごとの使用制限、クレジットコスト、Free/Go プロモーションアクセス。2026年2月。 

  54. Codex CLI v0.78.0Ctrl+G 外部エディタ、プロジェクト対応設定レイヤリング、macOS MDM 設定、TUI2 トランスクリプトナビゲーション、.dmg インストーラー。2026年1月6日。 

  55. Codex CLI v0.66.0 — 実行ポリシーシステム、Windows での CRLF 保持、クラウド実行 --branch、Linux Sigstore 署名。2025年12月9日。 

  56. Codex CLI v0.59.0 — ネイティブ圧縮、ツール出力上限を 10K トークンに引き上げ、Windows Agent モードサンドボックス、/status でのクレジット表示。2025年11月19日。 

  57. Codex CLI v0.50.0/feedback 診断、サンドボックス違反リスク評価、MCP 起動改善、環境変数のリダクション。2025年10月25日。 

  58. Codex CLI v0.45.0 — 破壊的変更:codex login --api-key--with-api-key(stdin)。OAuth MCP 認証、並列ツール呼び出し。2025年10月6日。 

  59. Codex CLI v0.40.0 — デフォルトモデルを gpt-5-codex に変更、220K トークンでの自動圧縮、/review コマンド、git undo、Windows バイナリ。2025年9月23日。 

  60. Codex CLI v0.2.0 — 初の Rust バイナリリリース。macOS(aarch64/x86_64)および Linux(gnu/musl)向けビルド済みバイナリ、codex-execcodex-linux-sandbox ツール。2025年6月30日。 

  61. GitHub — openai/codex LICENSE — Apache License 2.0。2025年4月のオリジナルオープンソースローンチ。 

  62. Codex CLI v0.106.0 — ダイレクトインストールスクリプト、js_repl を /experimental に昇格(Node 22.22.0+)、Default モードでの request_user_input、diff ベースのメモリ忘却、zsh-fork サンドボックスバイパス修正、約 1M 文字の入力上限、Ctrl-C サブエージェント修正。2026年2月26日。 

  63. Codex CLI v0.105.0 — /theme による TUI シンタックスハイライト、音声文字起こし、spawn_agents_on_csv、/copy /clear Ctrl-L、柔軟な承認制御、Linux /dev ファイルシステム、js_repl エラーリカバリ。2026年2月25日。 

  64. Codex CLI v0.107.0 — サブエージェントへのスレッドフォーク、リアルタイム音声デバイス選択、カスタムツールのマルチモーダル出力、codex debug clear-memories による設定可能なメモリ管理。2026年3月2日。 

  65. Codex 変更履歴 — App v26.226 — コンポーザーでの MCP ショートカット、レビューコメントでの @メンション、Mermaid ダイアグラムのエラーハンドリング。2026年2月26日。 

NORMAL codex.md EOF