Codex CLI：決定版テクニカルリファレンス

要点： Codexは、複数の環境で利用できるコーディングエージェントです。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適用して、タスクをクラウドに委任します。config.toml、サンドボックスと承認モデル、AGENTS.md、MCP、skillsという5つのシステムを使いこなせば、Codexは生産性を飛躍的に高める力となります。推奨デフォルトはGPT-5.6 Sol（「Power」設定、推論レベルはmedium）です。前世代のフラッグシップであるGPT-5.5は、Codexでは400K、APIでは1Mのコンテキストを利用できます。⁸³¹¹⁷ 初めての方は、インストールとクイックスタートから始めましょう。リリースを追っている方へ：最新の安定版はv0.147.0（2026年8月7日）です。最近のバージョンの概要はリリースハイライト、すべての更新内容は変更履歴をご覧ください。¹¹⁶

Codexはコードを書くチャットボットではなく、複数の環境で動作するコーディングエージェントです。 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適用します。さらに、MCPを介して外部サービスに接続し、長時間かかるタスクをクラウドに委任できます。ローカルで動作しながら、グローバルな視野で思考します。同じインテリジェンスが、作業スタイルに応じて5つの異なる環境を支えています。そのなかには、ブラウザを乗っ取ることなくCodexをブラウザ内で実行できる、新しいChrome拡張機能も含まれます。⁹⁰

Codexを気軽に使うだけで終わるか、効果的に活用できるかは、5つの中核システムを理解しているかどうかで決まります。 これらを使いこなせば、Codexは生産性を飛躍的に高める力となります。

1. 設定システム：config.tomlを通じて動作を制御します
2. サンドボックスと承認モデル：Codexに許可す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：外部サービスとの連携によって機能を拡張します
5. Skillsシステム：再利用可能な専門知識をパッケージ化します

私は数か月にわたり、本番環境のコードベース、CI/CDパイプライン、チームのワークフローで、CodexとClaude Codeを並行して使ってきました。本ガイドでは、その経験を凝縮し、使い始めたときに欲しかった完全な参照資料としてまとめています。すべての機能について、実際の構文、実用的な設定例、さらには経験豊富なユーザーでも陥りやすいエッジケースまで取り上げます。

重要なポイント

• 5つのインターフェース、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、新しいChrome拡張機能は、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インターフェースを選びましょう。⁹⁰
• OSレベルのサンドボックス化：Codexは、コンテナ内ではなくカーネルレベル（macOSではSeatbelt、LinuxではLandlock + seccomp）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。
• AGENTS.mdはツールをまたいで利用可能：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機能します。一度記述すれば、どこでも利用できます。
• プロファイルでコンテキスト切り替えの負担を軽減：名前付きの設定プリセット（fast、careful、auto）を定義し、--profileで切り替えられます。
• コンテキスト管理が重要：GPT-5.6ファミリー（Sol、Terra、Luna）のコンテキストウィンドウは272Kです。前世代のフラッグシップであるGPT-5.5では、Codexで400K、APIで1Mが提供されます。/compact、焦点を絞ったプロンプト、@file参照を活用し、トークン予算を先回りして管理しましょう。⁸³¹¹²

このガイドの使い方

これは3,300行を超えるリファレンスです。経験レベルに合った箇所から始めてください。

末尾のクイックリファレンスカードでは、主要なコマンドをひと目で確認できるようにまとめています。

リリースのハイライト：最近の変更点

Codexのリリース動向を追う方向けに、バージョンごとの変更をまとめています。初めての方は、このセクションを飛ばしてクイックスタートの後に戻ってきても構いません。使い始めるために必須の内容はありません。

CodexではGPT-5.6 Solが推奨デフォルトです。デフォルトの「Power」設定では推論レベルがmediumとなり、Smarter寄りまたはFaster寄りに調整できます。GPT-5.5（2026年4月23日：Codexで400K、APIで1Mのコンテキスト、MTokあたり$5/$30、Terminal-Bench 2.0でSOTAとなる82.7%）は、前世代のフラッグシップです。⁸³¹¹⁷ CLI v0.147.0（安定版、2026年8月7日）では、codex exec --full-autoが削除されました（v0.128以降は非推奨）。このオプションを渡し続けているスクリプトはエラーになるため、--sandbox workspace-writeと承認フラグまたはプロファイルの組み合わせに置き換えてください。v0.147.0ではさらに、--approve-for-me（自動レビューパスが承認プロンプトを判定）、ローカル、個人、ワークスペース、リモートのカタログを横断検索できるポータブルなAgent Plugins、オプトインのMCP 2026-07-28プロトコル（ページネーション対応の検出、複数ラウンドのリクエスト、ノンブロッキングのサーバー起動）、長いトランスクリプトを整理するための会話セクションも導入されています。¹¹⁶ v0.146.0（安定版、7月29日）では、設定済みプロキシがすべてのトランスポート層をカバーするようになり、Agent Pluginsのマニフェスト、Amazon BedrockおよびClaude Codeのマーケットプレイス、スレッド固定に対応したセッション命名、実行環境が提供するskillsが追加されました。v0.146.1（8月5日）では、サイバー能力を持つモデルに対する自動レビューのデフォルト設定が強化されています。¹¹⁴¹¹⁵ CLI v0.145.0（安定版、2026年7月21日）では、/importでClaude Codeに加えてCursorからも移行できるようになりました。対象は設定、MCP servers、plugins、sessions、commands、プロジェクトスコープのmemoriesです。また、音声機能がストリーミングのリアルタイムV3会話として復活し、一般的なローカル形式の音声入力と音声ツール出力に対応しました。さらに、オプトインのmulti-agent v2エクスペリエンスが安定化され、サブエージェントのモデル、推論レベル、同時実行数を設定できます。実験的なページネーション対応スレッド履歴では、効率的な再開、検索、永続化された名前、サブエージェント対応、memoriesが導入されています。実験的なAmazon Bedrockログインでは、カスタムエンドポイントと認証がサポートされ（デフォルトのBedrockモデルはGPT-5.6 Sol）、同梱されているGPT-5.4モデルの選択肢はGPT-5.6 TerraおよびLunaの各バリアントへ移行しました。v0.144.6（7月18日）では、GPT-5.6 Sol／Terra／Lunaのコンテキストウィンドウが272,000トークンに修正されています。¹¹¹¹¹² CLI v0.140.0（安定版、2026年6月15日）では、/usageで日次／週次／累計のアカウントトークン使用状況を確認できるようになりました。codex delete／/deleteでセッションを完全に削除でき（確認による安全策付き）、/importではClaude Codeからセットアップ、プロジェクト設定、最近のチャットを選択して移行できます。@を入力すると、デフォルトでファイル、plugins、skillsを対象とする統合メンションメニューが開きます。管理対象のAmazon Bedrock APIキー認証も導入され、CLIおよびMCPのOAuth認証情報はローカルで暗号化して保存されます。実験的な/realtime音声コントロールはTUIから削除されました（音声機能は後にv0.145.0でストリーミングのリアルタイムV3として復活）。¹⁰²¹¹² CLI v0.139.0（安定版、2026年6月9日）では、code modeからスタンドアロンのWeb検索を直接呼び出せるようになり（ネストされたJavaScriptツール呼び出し内からも利用可能）、結果をプレーンテキストで受け取れます。ツール／コネクターの入力スキーマでは、大規模スキーマおよびMCPとの互換性向上のため、oneOf／allOf構造が保持されるようになりました。codex doctorにはエディターとページャーの環境情報が追加され（JSONでは機密値を編集して除外）、pluginマーケットプレイスではcodex plugin marketplace list --jsonでソースを確認でき、キャッシュ済みカタログの一覧表示も高速化されています。¹²² v0.138.0（6月8日）では、macOSおよびWindowsでCLIセッションをデスクトップアプリへ引き継ぐ/appが追加されました。ローカル画像のパスがモデルに公開され、推論レベルをより柔軟に選択できるようになり、pluginの自動化では構造化されたJSON出力を利用できます。また、multi-agent v2で親エージェントからサブエージェントへ渡すタスクテキストの暗号化も始まり、委任の指示がローカルセッションログにプレーンテキストで残らなくなりました（Multi-Agentを参照）。¹²³¹⁰⁸ v0.137.0（6月4日）では、multi-agent v2（スレッド単位でランタイムを維持、フォローアップとメタデータのデフォルトを整理、hide_spawn_agent_metadataのデフォルトをtrueに変更）、F13～F24のTUIキーバインド、ターンごとにカタログを解決するv1 skills拡張機能が導入されました。¹²⁴ CLI v0.135.0（2026年5月28日）では、codex doctorが環境、Git、ターミナル、app-server、スレッドのインベントリについて、より詳細な情報を報告するようになりました。TUIがリモート接続されている場合、/statusにはリモート接続の詳細とサーバーバージョンが表示されます。vimモードにはテキストオブジェクト編集が追加され、単語および行末での動作が改善し、ターン中断も設定可能になりました。/permissionsは名前付き権限プロファイルを認識し、カスタムプロファイルも表示します。パッケージ版Codexは、対応するmacOSで同梱のパッチ適用済みzshヘルパーを検出して使用します。さらに、Python SDKでは、スレッドおよびターンのAPI向けに分かりやすいSandboxプリセットが公開されています。¹²⁶ v0.134.0（2026年5月26日）では、大文字と小文字を区別しない内容検索と結果プレビューに対応したローカル会話履歴の検索が導入されました。CLI、TUIの権限、サンドボックスの各フローでは、--profileが主要なプロファイル選択方法となり、従来のプロファイル設定は移行ガイダンスとともに拒否されます。MCPのセットアップでは、サーバーごとの環境指定と、ストリーミング可能なHTTPサーバー向けのOAuthオプションが追加されました。コネクターツールのスキーマでは、ローカルの$ref／$defsを保持し、サイズが大きすぎるスキーマを圧縮することで信頼性が向上しています。readOnlyHintを通知する読み取り専用のMCPツールは並行実行できるようになりました。さらに、拡張機能ツール向けの会話履歴など、拡張機能とhooksに渡されるコンテキストも充実しています。¹⁰¹ v0.133.0（2026年5月21日）では、専用ストレージと進捗追跡を備えたgoalsがデフォルトで有効になりました。codex remote-controlには、フォアグラウンドでの準備状況／ステータス表示と、デーモン形式の起動／停止が追加されています。権限プロファイルには一覧API、継承、管理対象のrequirements.toml、ランタイム更新、より強力なWindowsサンドボックス統合が追加されました。pluginの検出では、インストール済みバージョン、マーケットプレイスのルート、リモートコレクションが表示されます。拡張機能からは、サブエージェントの開始／停止、ツール実行、ターンのメタデータ、非同期の承認／ターン処理を監視できます。5月21日のCodexアプリ更新では、最前面にあるMacウィンドウのAppshots、アプリ／IDE／CLI全体でのGoal modeの正式提供、アプリ内ブラウザーの注釈機能の改善、対象となるMacユーザー向けのオプトイン方式でロックされたComputer Useが追加されました。⁹⁹¹⁰⁰ v0.132.0（2026年5月20日）では、Python SDKの正式な認証、よりシンプルなテキストのみのターンAPI、機能が充実したTurnResult、codex exec resume --output-schema、TUIの起動高速化、認証に基づくリモート実行環境の登録、app-serverターンでの画像忠実度の維持が追加されました。明示的なサンドボックス／承認フラグ、または権限プロファイルを使用してください。従来の--full-autoはv0.147.0で削除されており、js_replも引き続き削除されたままです。^{86878991969798116}

安定性に関する注意：[EXPERIMENTAL]またはunder developmentと記載された機能は、リリース間で変更される可能性があります。v0.133.0（2026年5月21日）時点では、goalsがデフォルトで有効になり、権限プロファイルは正式な管理対象インターフェースとなりました。pluginの検出内容も確認しやすくなり、remote-controlはフォアグラウンドまたはデーモン化されたapp-serverコマンドとして、より簡単に実行できます。Codex Cloudとcode modeは引き続き実験的または開発中ですが、中核となるCLI、サンドボックス化、AGENTS.md、config.toml、Skills、hooks、multi-agent tools、plugins、Browser、Computer Use、Appshotsは、プラットフォームとプランに応じて、安定版またはドキュメント化されたユーザー向けインターフェースとして提供されています。v0.132.0ではPython SDK認証と構造化された再開の自動化が補完されました。v0.131.0では、codex doctor、統合された@メンション検索、マーケットプレイスのCLIコマンド、バージョンを考慮したplugin共有、ランタイムでの有効化／無効化に対応するデーモン管理のremote-control、レジストリに基づく環境、Windowsサンドボックスの追加強化が導入されています。⁹⁶⁹⁷⁹⁸ 従来の--full-autoはv0.147.0で削除され（v0.128以降は非推奨）、js_replも引き続き削除されたままです。^8687116

Codex の仕組み：メンタルモデル

機能を詳しく見ていく前に、Codex のアーキテクチャが、Codex を使ったあらゆる作業にどう影響するのかを理解しておきましょう。このシステムは、共通のインテリジェンス層に支えられた5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   │
│  ┌──────────┐                                           │
│  │  Chrome  │  Signed-in browser workflows              │
│  │Extension │  (launched May 2026)                      │
│  └──────────┘                                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  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         │    │
│  │   (legacy artifact, read_file, grep_files       │    │
│  │    removed in v0.117.0)                         │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────┘    │
│  Shared model across all surfaces; costs tokens         │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

コア層：すべてを支えているのが GPT-5.x モデルファミリーです。2026年8月現在、推奨されるデフォルトは gpt-5.6-sol です。これは「Power」設定で、推論レベルは medium となります。このほか、日常的な作業向けの Terra と、高速かつ手頃な Luna も用意されています。gpt-5.5 は前世代のフラッグシップモデル（Codex では400Kコンテキスト、API では1M）で、gpt-5.4 は2026年8月31日に Codex での提供を終了します。⁸³¹¹⁷ この層はファイルの読み取り、パッチの作成、シェルコマンドの実行、コードベースに関する推論を担います。コンテキストがいっぱいになると、Codex は会話を圧縮して空き容量を確保します。この層ではトークンが消費されます。

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 によってファイルシステムとシステムコールへのアクセスがフィルタリングされます。サンドボックスはコンテナ内ではなく、カーネルレベルで動作します。そのうえで、承認ポリシーが人による確認を求めるタイミングを決定します。

拡張層：MCP は外部サービス（GitHub、Figma、Sentry）に接続します。skills は、Codex が必要に応じて読み込む再利用可能なワークフローをパッケージ化したものです。Apps は ChatGPT connectors に接続します。Web 検索を使えば、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できます。

サーフェス層：CLI は、ターミナルを使いこなすユーザーや自動化に適しています。Desktop app は、複数スレッドによるプロジェクト管理に使用します。IDE extension は、編集・コンパイル・テストを繰り返すループに適しています。Cloud では、独立して動作する非同期タスクを実行できます。

重要なポイント：ほとんどのユーザーが使用するサーフェスは1つだけです。パワーユーザーは5つすべてを使い分けます。長時間実行するタスクには Cloud、再現性の高いリポジトリ操作には CLI、密なコーディングループには IDE extension、計画と調整には Desktop app、ログイン済みのブラウザで行うワークフローには Chrome を使用します。

目次

1. Codex をインストールするには？
2. クイックスタート：最初のセッション
3. 主要な操作サーフェス
4. 設定システムの詳細
5. どのモデルを選ぶべきですか？
6. Codex の料金はいくらですか？
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. Code Mode
13. JavaScript REPL ランタイム
14. Skills とは？
15. Plugins
16. Plan Mode とコラボレーション
17. メモリシステム
18. セッション管理
19. 非対話モード（codex exec）
20. Codex Cloud とバックグラウンドタスク
21. Codex Desktop App
22. GitHub Action と CI/CD
23. Codex SDK
24. パフォーマンス最適化
25. 問題をデバッグするには？ – codex doctor を含む
26. エンタープライズ導入
27. ベストプラクティスとアンチパターン
28. ワークフローレシピ
29. 移行ガイド
30. クイックリファレンスカード
31. 変更履歴
32. 参考資料

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

# winget (Windows)
winget install OpenAI.Codex

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

Codex CLI の更新、ダウングレード、アンインストール方法

Codex には v0.128.0 以降、自己更新コマンドが用意されています。それ以外の操作は、 インストール時に使用したパッケージマネージャーで行います。⁸⁶ v0.146.0 以降、リリースアーティファクト、チャンネルメタデータ、インストーラーのエイリアスは、OpenAI がホストするリリースインフラから配信され、GitHub がフォールバックとして使用されます。¹¹⁴ Codex のインストールと更新用にネットワークで GitHub を許可リストへ登録している場合は、OpenAI のリリースホストも追加してください。フォールバックがあるため、許可リストに該当しなくても明確なエラーにはならず、気づかないまま機能が低下する可能性があります。

# Check what you are running
codex --version                          # -> codex-cli 0.147.0
npm view @openai/codex version           # Latest published version

# Update
codex update                             # Built-in self-update (v0.128.0+)
npm install -g @openai/codex@latest      # Or update via npm
brew upgrade --cask codex                # Or via Homebrew

# Pin or downgrade to an exact version
npm install -g @openai/codex@0.144.6

# Uninstall
npm uninstall -g @openai/codex
brew uninstall --cask codex
winget uninstall OpenAI.Codex

リリースによって問題が発生した場合は、バージョンを固定するのが適切です。 Codex の安定版は更新ペースが速いため、 正確なバージョンを指定してインストールする方法が最も手早いロールバックとなります。問題を報告してバージョンを固定し、作業を続けましょう。 codex --version でロールバックできたことを確認してください。別のインストールが PATH 上で優先されていると、古いバイナリがそのまま実行されます（codex doctor の Environment には、まさにこの問題が表示されます）。

パッケージをアンインストールしても、状態データは削除されません。 認証情報、設定、セッション履歴は ~/.codex/ に保存されています。再インストール後もログイン情報と履歴を維持する場合は、そのまま残してください。 完全に初期状態へ戻す場合に限って削除しましょう。rm -rf ~/.codex を実行すると、config.toml、 auth.json、保存済みのすべてのセッションも削除されます。

直接インストール用スクリプト（v0.106.0 以降）

macOS と Linux では、GitHub のリリースアセットとして1行のインストール用スクリプトが提供されています。⁶⁰

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 上に配置します。

バイナリのダウンロード

npm または Homebrew を利用できない環境では、GitHub Releases¹ からプラットフォーム別のバイナリをダウンロードしてください。

システム要件

• macOS：Apple Silicon または Intel（Seatbelt による完全なサンドボックス対応）
• Linux：x86_64 または arm64（Landlock + seccomp によるサンドボックス）
• Windows：制限付きトークンを使用するネイティブサンドボックス（v0.100.0 で実験的機能から正式機能へ昇格）。WSL にも対応しています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

認証方法は2つあります。

1. ChatGPT アカウント（推奨）：既存の Plus、Pro、Team、Business、Edu、Enterprise のいずれかの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を利用できます。
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。

上級者向けのヒント：認証情報の保存方法は、config.toml の cli_auth_credentials_store で設定できます。選択肢は file（デフォルト）、keyring（OS のキーチェーン）、auto（利用可能ならキーチェーン、そうでなければファイル）の3つです。

Amazon Bedrock へのログイン（v0.145.0、実験的機能）： Amazon Bedrock 経由でモデルを利用するチーム向けに、カスタムエンドポイントと認証に対応した実験的なログイン方法が追加されています。既存の管理対象 API キー認証（v0.140.0 以降）および AWS 認証情報チェーンと併用できます（「カスタムモデルプロバイダー」を参照）。Bedrock のデフォルトモデルは GPT-5.6 Sol です。¹¹²

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 0.147.0

クイックスタート：最初のセッション

5分で、何もない状態から実際の作業を始められます。

1. インストールして認証する：

npm i -g @openai/codex          # Install
codex login                      # Log in with your OpenAI account

2. プロジェクトへ移動する：

cd ~/my-project                  # Any git repo works

3. Codex を起動する：

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 が主要なファイルを読み取り、コードベースについて説明します。このような質問によって変更が加えられることはありません。Codex がファイルへパッチを適用するのは変更を依頼した場合だけであり、事前確認が必要となるタイミングはサンドボックスと承認ポリシーによって決まります。

5. 変更を加える：

> Add input validation to the login endpoint

Codex が編集内容を diff として提案します。内容を確認し、y で承認するか、n で拒否してください。

6. slash commands を使用する：

> /plan Refactor the database layer to use connection pooling

Codex は処理を実行せずに計画を作成します。計画を確認してから、承認して実行を開始してください。

7. 作業内容を確認する：

> /diff

現在のセッションで Codex が加えたすべての変更を確認できます。

次のステップ： - プロジェクトの指示を記載した AGENTS.md を用意する（AGENTS.md の仕組みを参照） - ワークフロー用の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に codex exec を試す（非インタラクティブモードを参照）

コア操作インターフェース

Codexには、同じ知能を基盤とする5つの異なるインターフェースがあります。それぞれが異なるワークフローパターンに最適化されています。

1. インタラクティブなCLI（ターミナルUI）

codex                        # Launch TUI
codex "fix the failing tests" # Launch with initial prompt
codex -m gpt-5.5            # Specify model
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request

ターミナルUIは、次の要素を備えたフルスクリーンアプリです。

• コンポーザー：プロンプトの入力、@によるファイルの添付、!プレフィックスによるシェルコマンドの実行
• 出力ペイン：モデルの応答、ツール呼び出し、コマンド出力を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

主なTUIショートカット：

ステータス行の変更（v0.121.0）： ステータス行にあった従来のコンテキストウィンドウメーターは、コンテキストウィンドウがどの程度埋まっているかを示すコンテキスト使用率表示に置き換えられました。ステータス行を解析するスクリプトやhooksがある場合は、この形式変更に対応しているか確認してください。⁸² 新しいバージョンが利用可能になると、CodexはCLIの更新通知も表示します。

TUIで利用できるslash commands：

ワークフロー選択画面の再デザイン（v0.129.0）： 再開と分岐が、再設計された選択画面から簡単に利用できるようになりました。また、新しい未加工スクロールバックモードでは、コマンドやモデル出力をそのままコピーしたい場合に、レンダリングされていないトランスクリプトをスクロールできます。長時間のデバッグセッションをトリアージするときや、出力を別のツールへパイプするときに便利です。⁸⁹

統合@メンションメニュー（v0.140.0）： コンポーザーで@を入力すると、デフォルトでファイル、プラグイン、skillsを横断する単一のメンションメニューが開くようになりました。従来のファイル添付専用フローに代わり、1回のキー操作であらゆるプロジェクトリソースを参照できます。¹⁰²

2. Codex Desktop App（macOS + Windows）

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

デスクトップアプリには、CLIにはない機能が追加されています。

• マルチタスク：異なる複数のプロジェクトで、複数の並列エージェントを同時に実行
• Git worktreeによる分離：各スレッドがリポジトリの分離されたコピーで作業
• インラインdiffレビュー：アプリを離れることなく、変更のステージ、取り消し、コミットが可能
• 統合ターミナル：コマンド実行用のスレッド別ターミナル
• 会話の分岐：会話を分岐して別のアプローチを検討
• フローティングポップアウトウィンドウ：会話を切り離し、移動可能なウィンドウとして表示
• 自動化：定期タスク（Issueのトリアージ、CIの監視、アラート対応）をスケジュール
• Appshots：最前面にあるMacアプリのウィンドウを、スクリーンショットと取得可能なテキスト付きでスレッドに添付
• アプリ内ブラウザーコメント：ローカルまたは公開ページをプレビューし、要素や範囲にコメントを残して、Codexに具体的なビジュアルフィードバックへの対応を依頼
• Computer Use：許可されたMacアプリをCodexが操作し、範囲を限定したGUI作業を実行。対象となるリモートMacのComputer Useターンでは、ロック中の利用を任意で有効化可能

GPT-Liveを基盤とするChatGPT Voice（desktop 26.715、2026年7月23日）：音声でデスクトップアプリを操作できるようになりました。入力しなくても、作業について話しながらChat、Work、Codexにまたがるタスクを調整できます。macOSでは、Screen contextを有効にすると、最前面のウィンドウのappshotが会話に共有されます。そのため、見ている内容を説明せずに、そのまま質問できます。Plus、Pro、Business、Edu、Enterpriseで利用でき、デスクトップアプリのほか、iOSのRemoteからも使用可能です。これはデスクトップインターフェースの音声機能であり、CLI独自のスペースバーによる音声文字起こしは、別の実験的機能です。¹¹³

アプリとCLIの使い分け：複数の作業を調整する場合や、ビジュアルdiffレビューが必要な場合はデスクトップアプリを使用します。ターミナルでの組み合わせやスクリプト処理、CI/CDとの統合が必要な場合はCLIが適しています。

3. IDE Extension（VS Code、Cursor、Windsurf）

Codex IDE extensionは、エディターに直接統合されます。

• デフォルトでAgent mode：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：作業中のファイルに対して、コンテキストを考慮した提案を表示
• 共有セッション：CLIとIDE extensionの間でセッションを同期
• 同じ認証方式：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 [実験的]

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。

• 実行後は任せられる：ローカルマシンとは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の作成：完了した作業からCodexがプルリクエストを作成
• ローカルへの適用：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

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

5. Codex for Chrome [新機能]

CodexはChrome向けブラウザー拡張機能としても提供され、CLI、デスクトップアプリ、IDE extension、クラウドに続く5つ目のインターフェースとなります。この拡張機能は、普段のブラウジングを乗っ取るのではなく、そばで支援するように設計されています。Codexはバックグラウンドで複数のタブを並行して操作し、どのサイトへのアクセスを許可するかはユーザーが管理できます。⁹⁰

• タブの並列操作：フォアグラウンドのタブを占有せず、複数のタブを同時に操作します。
• サイト単位の制御：Codexによる操作を許可するWebサイトを許可リストで指定します。デフォルトではアクセスできません。
• ブラウザーを作業台として活用：ページ自体が信頼できる情報源となるアプリやWebサイトでの作業に適しています。たとえば、管理コンソール、社内ダッシュボード、コンテンツ管理UI、チケットシステムなどです。ローカルリポジトリで使うCLIの代替ではありません。
• 同じ知能：Codex for Chromeでは、ほかのインターフェースと同じGPT-5.x-Codexの知能が動作します。そのため、CLIで機能するAGENTS.mdやskillsの設定を、ブラウザー上の作業にも同じ規約として引き継げます。

Codex Chrome extensionのドキュメントからインストールできます。⁹⁰

設定システムの詳細

Codex の設定には TOML を使用します。設定が競合した際にどれが優先されるかを決めるため、優先順位を理解することが重要です。

優先順位（高い順）

1. セッションのオーバーライド（最高）：CLI 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へ遡って検出され、最も近いディレクトリが優先されます）
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. 組み込みのデフォルト値（最低）

requirements.toml は、通常の設定をマージした後にユーザーが選択できる値を制限するポリシー制約レイヤーとして機能します。エンタープライズ展開をご覧ください。

設定ファイルの場所

上級者向けのヒント：CODEX_HOME 環境変数を指定すると、デフォルトの ~/.codex ディレクトリを上書きできます。CI/CD や複数アカウントの構成に便利です。

デスクトップの複数フォルダプロジェクト（26.715、2026年7月23日）：ChatGPT デスクトップアプリのローカルプロジェクトで、関連する複数のフォルダを扱えるようになりました。そのうち1つをプライマリフォルダに指定します（プロジェクトメニュー → プロジェクトを編集）。config.toml の自動検出はプライマリフォルダのみを対象に実行されます。セカンダリフォルダもファイルの検索、読み取り、編集には使用できますが、設定には反映されません。セカンダリフォルダにある .codex/config.toml は Codex で読み取れるファイルにすぎず、読み込まれる設定ではありません。これはデスクトップアプリにおけるプロジェクトのスコープ設定であり、前述の優先順位ルールが変更されたわけではありません。CLI は引き続き、現在の作業ディレクトリから上位へ遡ってプロジェクト設定を解決します。¹¹³

設定リファレンス一覧

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

# ─── Model Selection ───────────────────────────────────
model = "gpt-5.6-sol"                  # Recommended default (the "Power" setting)
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-5.5"               # Optional model for /review command
service_tier = "fast"                  # Preferred service tier for new turns
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-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
sqlite_home = ""                        # Override SQLite-backed resumable state location

# ─── 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)
unified_exec = true                     # PTY-backed exec (stable)
shell_snapshot = true                   # Shell env snapshots (stable)
enable_request_compression = true       # zstd request compression where supported (stable)
fast_mode = true                        # Service-tier selection and Fast-tier commands (stable)
goals = true                            # Goal mode; stable and on by default in v0.133.0+
hooks = true                            # Lifecycle hooks (stable)
multi_agent = true                      # Enable multi-agent collaboration tools (stable)
personality = true                      # Personality selection (stable)
plugins = true                          # Plugin system (stable)
plugin_hooks = true                     # Plugin-bundled hooks (stable)
plugin_sharing = true                   # Workspace plugin sharing (stable)
browser_use = true                      # In-app browser automation (stable)
browser_use_external = true             # Chrome extension browser use (stable)
computer_use = true                     # macOS Computer Use (stable, plan/region gated)
in_app_browser = true                   # Shared rendered-page preview (stable)
image_generation = true                 # Image-generation tool (stable)
guardian_approval = true                # Auto-review approval path (stable)
skill_mcp_dependency_install = true     # Prompt/install missing skill MCP deps (stable)
tool_suggest = true                     # Tool/plugin suggestion surface (stable)
workspace_dependencies = true           # Workspace dependency discovery (stable)
memories = true                         # Memories (experimental)
network_proxy = false                   # Sandboxed networking proxy (experimental)
prevent_idle_sleep = true               # Keep machine awake during active turns (experimental)
terminal_resize_reflow = true           # Terminal reflow improvements (experimental)

# Removed or deprecated feature names still appear in `codex features list`
# for migration diagnostics. Do not set removed flags such as
# `collaboration_modes`, `request_rule`, `codex_git_commit`,
# `apply_patch_freeform`, `search_tool`, or `js_repl` in new configs.

# ─── 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

作業モードごとに名前を付けた設定プリセットです。

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

[profiles.fast]
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "low"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
personality = "pragmatic"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "untrusted"
sandbox_mode = "read-only"

[profiles.auto]
model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

プロファイルを有効にします。

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

上級者向けのヒント：設定のトップレベルに profile = "fast" を記述すると、デフォルトのプロファイルを指定できます。セッションごとに変更するには --profile を使用します。

カスタムモデルプロバイダー

Azure、AWS Bedrock、ローカルモデル、プロキシサービスに接続できます。

[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"

# Built-in amazon-bedrock provider (v0.123.0+, first-class in v0.124.0+)
# AWS SigV4 signing + credential-based auth; AWS profile selectable via the
# nested `aws.profile` field (NOT a top-level `aws_profile` key).
# v0.130.0+ also accepts credentials from `aws login` (the AWS console-login
# flow) — Codex resolves the cached console-login session for the chosen
# profile if static keys are absent.
# v0.140.0+ adds managed Amazon Bedrock API-key authentication, and stores
# CLI and MCP OAuth credentials in encrypted local storage.[^184]
[model_providers.amazon-bedrock]
name = "Amazon Bedrock"

[model_providers.amazon-bedrock.aws]
profile = "default"                   # any profile from ~/.aws/credentials
# Region/credential resolution otherwise follows the standard AWS chain;
# v0.130.0 added support for `aws login` console-login profiles in addition
# to static access keys and IAM role assumption.[^168]

[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月に廃止すると発表しました。³⁴ ローカルプロバイダー（Ollama、LM Studio）では、引き続きこの形式を使用できる場合があります。OpenAI エンドポイントでは、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します。

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

設定ファイルで指定することもできます。

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

インライン設定のオーバーライド

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-5.5" "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ですか？

利用可能なモデル（2026年8月）

GPT-5.5（2026年4月23日）は、リリース時点でほとんどのCodexタスクに対するOpenAIの推奨モデルでした。複雑なコーディング、コンピューター操作、知識労働、リサーチワークフローに適しています。ChatGPT Plus / Pro / Business / Enterprise / Edu / Go向けには、4月23日にCodex CLI / web / desktopで、4月24日にはOpenAI APIで提供されました。コンテキストウィンドウはCodexで400K、APIで1Mです。Codexでは、各サブスクライバーティアでスループットとコストのバランスを取るため、ウィンドウが400Kに制限されています。APIでは1Mの全容量を利用できます。価格（API）は、100万トークンあたり入力$5／出力$30です（GPT-5.4の2倍。ただし、トークン効率の改善により、実質的な値上げ幅は約20%だとOpenAIは説明しています）。ベンチマークは、Terminal-Bench 2.0で82.7%（公開されているモデルの中で現在のSOTA）、GDPvalで84.9%（44職種）、OSWorld-Verifiedで78.7%、Tau2-bench Telecomで98.0%（プロンプトチューニングなし）です。OpenAIはリリース前にGPT-5.5とCodexを社内で使用して配信インフラストラクチャを書き直し、トークン生成速度を20%向上させました。⁸³

GPT-5.4とGPT-5.4 miniは、2026年8月31日にCodexでの提供を終了します。¹¹⁷ それまでは、Codexの各サーフェスでGPT-5.4を選択できます。⁶⁴ 正確なモデル一覧は、アカウントやロールアウト状況によって異なります。ローカルキャッシュを確認してください：~/.codex/models_cache.json。

非推奨化に関する注記（2026年3月11日）：GPT-5.1モデルはChatGPTで利用できなくなりました。既存の会話は、GPT-5.3 Instant、GPT-5.4 Thinking、GPT-5.4 Proのいずれかで自動的に続行されます。GPT-5.1-Codex-Miniは、2026年7月23日に提供終了となるまで、APIおよびCLI経由で引き続き利用できました。⁷¹⁸⁸

無料ティアに関する注記（2026年5月5日）：GPT-5.5 Instantは、2026年5月5日にChatGPTの無料ティアへ展開されました。これによりGPT-5.5ファミリーを利用できる層は有料プラン以外にも広がりましたが、Codex CLIを利用するには、引き続き対象となるPlus / Pro / Business / Enterprise / Edu / Goサブスクリプション、またはAPIキーが必要です。⁹²

GPT-5.4 mini（2026年3月17日）：GPT-5.4を小型化・高速化したバリアントで、400Kのコンテキストを備え、価格は100万トークンあたり$0.75/$4.50です。使用するGPT-5.4のクォータはわずか30%です。サブエージェントへの委任に適しています。計画と調整はGPT-5.4に任せ、GPT-5.4 miniのサブエージェントには、コードベースの検索、ファイルのレビュー、ドキュメント処理など、範囲を絞ったサブタスクを並行して処理させましょう。⁷⁶

Bedrock GPT-5.6（Sol、Terra、Luna）（v0.143.0、2026年7月8日）：Codexは、Amazon Bedrockでホストされる3つのGPT-5.6モデルバリアントを正式にサポートし、max推論エフォートレベルにも対応しました。Bedrockプロバイダー経由でモデルへアクセスするチームは、ほかのカスタムプロバイダーモデルと同じ方法でこれらを選択できます（「カスタムモデルプロバイダー」を参照）。maxエフォートティアは、特に難しい推論やエージェント型のワークロードを対象としています。¹⁰⁶ v0.144.6（2026年7月18日）では、Sol、Terra、Lunaにバンドルされる指示が更新され、コンテキストウィンドウが272,000トークンに修正されました。¹¹¹ v0.145.0（2026年7月21日）では、カスタムエンドポイントと認証に対応した試験的なBedrockログイン機能が追加され、GPT-5.6 SolがBedrockのデフォルトモデルになりました。また、バンドルされていたGPT-5.4モデルの選択肢が、対応するTerraおよびLunaバリアントへ移行されています。¹¹²

モデル選択フローチャート

Is this a quick fix or simple question?
├─ Yes → gpt-5.6-luna (fastest, most affordable)
└─ No
   ├─ Do you need real-time pairing speed?
   │  ├─ Yes → gpt-5.3-codex-spark (near-instant, Pro only)
   │  └─ No
   │     ├─ Subagent or parallel subtask (search, review, processing)?
   │     │  ├─ Yes → gpt-5.6-luna (the bundled subagent pick since v0.145.0)
   │     │  └─ No
   │     │     ├─ Everyday coding task (refactor, migration, feature build)?
   │     │     │  ├─ Yes → gpt-5.6-terra (everyday model, 272K context)
   │     │     │  └─ No → gpt-5.6-sol (flagship — the default "Power" setting)
   └─ Still unsure? → gpt-5.6-sol

推論エフォート

モデルが応答する前に、どの程度「思考」するかを制御します。

サポートされるレベルはモデルによって異なります。minimalを利用できるのはGPT-5モデルのみです。すべてのモデルが全レベルに対応しているわけではありません。

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

専門家向けのヒント：同じプロンプトでも、xhigh推論ではmediumの3～5倍のトークンを使用することがあります。追加の思考に見合う、本当に難しい問題に限定して使用してください。

TUIの推論クイック操作（v0.124.0以降）。⁸⁵ 対話型のTUIセッションでは、Alt+,で推論レベルを1段階下げ、Alt+.で1段階上げられます。セッションの途中で難しい問題に直面し、/effortや-cを使わずに一時的にmedium → high → xhighと引き上げたい場合に便利です。セッションの途中でモデルのアップグレードを承認すると、以前の推論レベルは引き継がれず、新しいモデルのデフォルトへリセットされます。

モデルの切り替え

セッションの途中では/model slash commandsでモデルを切り替えられます。また、--model / -mを使えば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？

機能についてはモデルの選択、タスクごとに適切なモデルを選ぶ方法については判断フレームワークもご覧ください。

ChatGPT プラン経由のアクセス

Codex を利用できるかどうかは、ChatGPT のプランと組織の設定によって異なります。⁵¹

2026年4月の料金改定： Business の年払い料金は、1シートあたり月額$25から$20に引き下げられました。Business および Enterprise ワークスペースでは、従量課金制の Codex 専用シートも利用できるようになりました。固定シート料金はなく、トークン消費量に応じて課金されます。⁷⁹ 料金ページでは、2026年2月の Desktop App リリース時に適用されたプロモーションの2x倍率に代わり、モデル別の範囲として上限が公開されています（上の表を参照）。¹⁶¹¹⁹

2026年5月の利用上限引き上げ（2026年5月31日に終了）： Plus プランの Codex には、標準の20x引き上げに対して25xの5時間上限が適用され、同じ期間中は月額$100のティアも2倍になりました。⁸⁹

クレジット消費量

Codex の操作では、プランに割り当てられたクレジットを消費します。

実際には、「GPT-5.6 の使用量は1メッセージあたり平均5～40クレジット」です。対応モデルで高速モードを使用するとクレジットの消費率が高くなり、画像生成では同等のテキストのみのターンより、含まれる上限を3～5x速く消費します。¹¹⁹

Enterprise および Edu プランでは、契約上の割り当てに応じてクレジットが増減します。現在の使用量は、TUI で /status を確認してください。

API の課金

API 経由で Codex を使用すると、選択したモデルの標準的な OpenAI API 料金に基づき、トークン単位で使用量が課金されます（該当する場合はプロンプトキャッシュの割引も適用されます）。最新の料金は、公式 API 料金ページをご確認ください。²⁰

コスト最適化戦略

1. プロファイルを使用する：日常的なタスク向けに、gpt-5.6-luna と model_reasoning_effort = "low" を指定した fast プロファイルを作成します
2. 高い推論レベルは必要な場合に限定する：xhigh はトークン消費量が3～5x多いため、本当に難しい問題にのみ使用します
3. --ephemeral を使用する：CI/CD ではセッションの永続化を省略し、オーバーヘッドを削減します
4. 推論サマリーを最小限にする：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：自動化ワークフローでは、codex exec を使うことで TUI のオーバーヘッドを回避できます
6. 使用量を監視する：TUI の /status と組織の課金ダッシュボードを確認します

実際のコスト例

一般的なタスクにかかる API の代表的なコストです（2026年半ば時点の gpt-5.3-codex 料金のスナップショット、中程度の推論レベル。モデルが変わっても相対的な規模は参考になります）。

コストは、推論レベル、キャッシュ、会話の長さによって変わります。日常的なタスクには gpt-5.6-luna を使用すると、支出を大幅に抑えられます。キャッシュ済みの入力トークンには割引料金が適用されます。

隠れたトークンオーバーヘッド

ツールを呼び出すたびに、表示されているプロンプト以外にもトークンが追加されます。

上級者向けのヒント： 実際の使用量は、TUI の /status で監視しましょう。トークン数には、表示されてい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。予想外にコストが高い場合は、接続されている MCP サーバーの数を確認してください。各サーバーのツール定義が、すべての API 呼び出しに追加されます。

チームのコスト管理

チームのコストを管理するための戦略： - requirements.toml を設定することで、組織全体にモデルと推論レベルの制限を適用します - CI/CD には gpt-5.6-luna を使用する — 自動化パイプラインで最大レベルの推論が必要になることはほとんどありません - プロファイルベースで予算を管理する — コスト上限を適切に設定した ci、review、dev プロファイルを定義します - OpenTelemetry で監視する — Enterprise 環境では、使用状況のテレメトリを既存のオブザーバビリティスタックへエクスポートできます

判断フレームワーク

各インターフェースを使い分ける場面

各 sandbox モードを使い分ける場面

各推論レベルを使い分ける場面

Plan モードと直接実行

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 モード：Enter と Tab

目安：Enter =「止まって、今すぐこれを聞いてください」。Tab =「今の作業が終わったら、これも実行してください」。

Desktop App と CLI

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

どのプロファイルを選ぶべきか

タスクに合った設定済みのプロファイルを選びましょう。

config.toml の設定：

# Default profile
profile = "default"

[profiles.fast]
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "low"

[profiles.careful]
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"

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

[profiles.ci]
model = "gpt-5.6-luna"
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ます：codex --profile careful

Sandbox と承認システムの仕組み

Codex は、技術的に可能なことと、Codex が人間の承認を求めるタイミングを分離する、2層のセキュリティモデルを採用しています。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ます。Codex では、OS カーネルレベルで制限が適用されます。⁵ 管理者が組織全体に適用する requirements.toml の制約については、エンタープライズ導入もご覧ください。

レイヤー1：Sandbox（可能な操作）

Sandbox は、OS ネイティブの仕組みを利用してファイルシステムとネットワークへのアクセスを制御します。

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 経由で使用します。モード別のプロファイルが実行時にコンパイルされ、カーネルによって適用されます。⁶ v0.121.0 以降、macOS の Sandbox プロファイルでは、特定の Unix ソケット（docker.sock、エディターの IPC ソケットなど）を許可リストに追加できます。また、プライベート DNS の名前解決はデフォルトでブロックされなくなりました。⁸²
• Linux：ファイルシステムの制限には Landlock、システムコールのフィルタリングには seccomp を使用します。独立したヘルパープロセス（codex-linux-sandbox）により、多層防御の分離を実現しています。⁵ Bubblewrap（bwrap）は同梱され、Linux ビルドの一部としてコンパイルされます（v0.100.0 でオプション扱いから昇格）。⁷ v0.117.0 では、旧式のカーネル設定を使用する古いディストリビューションでの Sandbox の信頼性が向上しました。⁷⁵ v0.129.0 では Linux 上の Sandbox 起動処理が強化され、同梱の Bubblewrap がアップストリームのセキュリティパッチを含む 0.11.2 に更新されました。v0.130.0 では、起動処理がさらに強化されています。⁸⁹⁹¹
• Windows：制限付きトークンを使用するネイティブ Sandbox です（v0.100.0 で試験的機能から正式機能へ昇格）。WSL にも対応しています（Linux の Landlock と seccomp を継承）。v0.117.0 には、プロセス分離を強化する制限付きトークン Sandbox の改善が含まれています。⁷⁵ v0.130.0 では、Sandbox ユーザーにデスクトップランタイムのバイナリキャッシュへのアクセス権が付与され、Windows Sandbox が workspace-sandbox ユーザー向けのランタイムバイナリを確実に解決できるようになりました。⁹¹

重要な理由：コンテナベースの Sandbox（Docker）とは異なり、OS レベルの Sandbox は高速かつ軽量で、突破も困難です。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 による Sandbox 回避（v0.106.0）： zsh の fork を介したシェル実行によって Sandbox の制限を回避できる脆弱性が修正されました。⁶⁰ これより前のバージョンを使用している場合は、直ちにアップグレードしてください。 - 入力サイズの上限（v0.106.0）： 過度に大きなペイロードによるハングを防ぐため、Codex では入力に約100万文字の上限が適用されるようになりました。⁶⁰ - 安全な devcontainer プロファイル（v0.121.0）： Docker devcontainer 向けに強化された新しいカスタマープロファイルでは、コンテナ内の Sandbox に Bubblewrap を使用します。WSL2 はサポートされていますが、WSL1 は明示的に拒否されます（Bubblewrap は WSL1 のカーネル shim と互換性がありません）。⁸² - Guardian レビューと hooks（v0.121.0）： Guardian サブエージェントの判断にツール実行前後の hooks が干渉しないよう、Guardian レビューセッション中は hooks が無効になります。⁸² ログ記録や検証を hooks に依存している場合、Guardian レビューでは実行されない点に注意してください。完全な監査証跡が必要なら、app-server の可観測性を代替手段として使用します。 - Linux の /dev ファイルシステム（v0.105.0）： Linux 上の Sandbox 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、デバイスノードを前提とするツールとの互換性が向上しました。⁶¹

ReadOnlyAccess ポリシー（v0.100.0 以降）： 読み取りアクセスをきめ細かく制御するための、設定可能なポリシー形式です。workspace-write モードでも、Codex が読み取れるディレクトリを制限するために使用できます。

[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（確認を求めるタイミング）

承認ポリシーは、Codex が処理を一時停止して人間の確認を求めるタイミングを決定します。

on-failure は古い例や互換性維持のための経路に残っていますが、現在の OpenAI 設定ドキュメントでは非推奨とされています。対話型の実行には on-request、外部の安全境界がすでに設けられた非対話型の実行には never を使用してください。⁸⁷

個別の承認 ID（v0.104.0 以降）

Codex は、複数ステップのシェル実行に含まれる各コマンドへ個別の承認 ID を割り当てるようになりました。これにより、承認をきめ細かく制御できます。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に含まれる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。⁴⁹

柔軟な承認制御（v0.105.0 以降）

承認フローでは、追加の Sandbox 権限と個別の拒否がサポートされるようになりました。⁶¹

• 追加の Sandbox 権限：現在の Sandbox モードを超えるアクセスがコマンドに必要な場合、Codex はモード全体の変更を求めるのではなく、必要な追加権限だけをリクエストできます
• 個別の拒否：ツール呼び出しを個別に拒否してフィードバックを伝えられるため、Codex は同じコマンドを再試行するだけでなく、アプローチを調整できます

実行時の権限リクエスト（v0.113.0 以降）

Codex には、モデルが実行時に追加の権限を要求できる組み込みの request_permissions ツールが追加されました。⁶⁹ 昇格されたアクセス権を必要とするタスクに遭遇すると、何も通知せずに失敗したり、異なるフラグでの再起動を求めたりする代わりに、TUI の承認フローを通じて特定の権限（ファイルシステムのパスやネットワークアクセスなど）を正式に要求できます。

アプリ承認モード writes（v0.144.0 以降）

アプリとコネクターに中間の承認レベルが追加されました。writes アプリ承認モードでは、アプリが読み取り専用として宣言した操作は確認なしで実行できますが、書き込みを伴う操作では引き続き一時停止して確認を求めます。¹⁰⁷ 従来のアプリ承認は全許可か全拒否に近いものでした。writes は、多くの運用者が連携機能に求める信頼モデル、つまり「見るのは自由、変更する前に確認」に合致します。

自動レビューされる承認：--approve-for-me（v0.147.0 以降）

新しい --approve-for-me CLI フラグを使用すると、承認プロンプトが自動レビューされる承認に変わります。処理を中断して確認を求める代わりに、各リクエストがレビューパスによって判定され、代わりに承認または拒否されます。¹¹⁶ これは、「すべて承認する」（現在は削除された --full-auto が推奨していた姿勢）と「すべての操作で中断する」の中間に位置します。プロンプトは判断ポイントとして残りますが、レビュー担当が回答する仕組みです。このフラグには、v0.146.1 で導入された、サイバー能力を持つモデル向けのより安全な自動レビューデフォルトが引き継がれます。権限の委任として慎重に扱ってください。中断が処理停止につながる長時間の無人実行には適していますが、認証情報や本番環境の状態に触れ、自分自身でレビューしたいセッションには不向きです。

権限プロファイル（v0.113.0 以降、v0.128.0 と v0.133.0 で拡張）

権限プロファイルでは、ファイルシステムとネットワークの Sandbox ポリシーを、名前付きの再利用可能なセクションに分割できます。default_permissions には、:read-only や :workspace などの組み込みプロファイルを設定するか、カスタムの [permissions.<name>] テーブルを指定します。⁸⁷ v0.133.0 では、プロファイルが管理対象として強化されました。API の一覧で利用可能なプロファイルのメタデータを公開できるほか、プロファイル同士の継承、管理対象の requirements.toml による権限要件の宣言、実行時のアクティブプロファイル更新が可能です。また、Windows Sandbox のセットアップでは、個別のアドホックなポリシーではなく、解決済みのプロファイルを使用するようになりました。⁹⁸

default_permissions = "project-safe"

[permissions.project-safe.filesystem]
"/usr/local" = "read"
glob_scan_max_depth = 3

[permissions.project-safe.filesystem.":project_roots"]
"." = "write"
"**/*.env" = "none"

[permissions.project-safe.network]
enabled = true
mode = "limited"

[permissions.project-safe.network.domains]
"api.github.com" = "allow"
"registry.npmjs.org" = "allow"

プロジェクトルートが書き込み可能な場合でも読み取りを禁止すべき機密ファイルや glob には、none を使用します。単発のコマンドに例外を設ける場合は、プロファイルを広範に拡張するのではなく、ルールを使用してください。⁸⁷

従来の --full-auto に関するガイダンス

以前のガイドでは、--full-auto を次の設定に相当する便利なエイリアスとして説明していました。

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

v0.128.0 のリリースノートでは --full-auto が非推奨とされ、現在の CLI のヘルプにも対話型実行向けのオプションとして掲載されていません。代わりに、上記の明示的なフラグまたは名前付きの権限プロファイルを使用してください。⁸⁶

v0.147.0 で削除が完了し、codex exec --full-auto は使用できなくなりました。 このフラグを渡し続けているスクリプトは、実行されずにエラーとなります。移行は機械的に行えます。--sandbox workspace-write に置き換え、以前の呼び出しが --full-auto の承認動作に依存していた場合は、承認フラグまたはプロファイルも追加してください。アップグレードする前に、codex exec をシェルから呼び出す自動化を監査しましょう。この問題は非推奨警告ではなく、パイプラインの停止として現れます。¹¹⁶

Sandbox の信頼性（v0.129.0）： Linux の Sandbox 起動処理が強化され、低速なファイルシステムやシンボリックリンクを使用したチェックアウトでの競合が減りました。Windows Sandbox の信頼性向上により、長時間実行時に発生する複数のエッジケースのクラッシュにも対処しています。また、同梱の Bubblewrap はアップストリームのセキュリティパッチを含む 0.11.2 に更新されました。設定変更は不要です。これらの更新を適用するには、codex update を実行してください。⁸⁹

推奨設定

日常的な開発（安全なデフォルト）：

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

パワーユーザー向け（フルアクセス、人間による確認あり）：

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

この組み合わせは、「最大限の機能を利用しながら、各コマンドに承認を必須とする」コミュニティ推奨の最適なバランスです。⁸

CI/CD 自動化：

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

Guardian サブエージェントによるスマート承認（v0.115.0 以降）

スマート承認では、すべての操作で人間による承認を求める代わりに、レビューリクエストを Guardian サブエージェントへ振り分けられます。Guardian セッションは承認処理をまたいで維持されるため、プロンプトキャッシュを再利用でき、起動時のオーバーヘッドを回避できます。各レビューにはクリーンな履歴が提供され、以前の判断が後続のレビューに影響することはありません。⁷³

config.toml でレビュー担当を設定します。

approvals_reviewer = "guardian_subagent"   # "user" (default) or "guardian_subagent"

これは、包括的に approval_policy = "never" を指定するのではなく、推論を伴う自動レビューを行いたい CI/CD ワークフローで特に役立ちます。

PowerShell 分類の厳格化（v0.142.2）： 安全性分類器が検査できない実行可能な AST 領域を含む PowerShell コマンドは、自動承認をすり抜けることなく、承認が必須になりました。難読化された PowerShell や動的に構築された PowerShell が、Windows 上で分類を回避できた問題を解消しています。¹⁰⁵

危険なコマンドの検出範囲を拡大（v0.144.5）： 強制実行を伴う、より多くの rm 形式を検出できるようになりました。また、拒否されたコマンドには、不透明な拒否だけでなく、より明確な拒否理由が返されます。承認ポリシーを調整する際に、コマンドがブロックされた理由を確認するのに役立ちます。¹¹⁰

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。必要に応じて有効にしてください。

# 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 プロキシ対応（v0.104.0 以降）

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_PROXY と WSS_PROXY の環境変数をサポートするようになりました。⁴⁹

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

これらは、既存の HTTPS_PROXY および SOCKS5 プロキシ対応（v0.93.0 以降）を補完します。

v0.146.0 で初めて、「すべてのトランスポート層」への対応が実現しました。 設定したプロキシが、認証、プラグインのダウンロード、MCP 認可、リモート実行、WebSocket 接続、HTTP リダイレクト、LM Studio 接続のすべてで使用されるようになりました。これら7つの経路は、以前はプロキシを無視していたと変更履歴に記載されています。¹¹⁴ v0.146.0 より前の Codex を企業プロキシ内で実行し、通常のモデル呼び出しは機能する一方でログインやプラグインのインストールに失敗していた場合は、この対応漏れが原因だった可能性があります。

macOS のシステムプロキシ（v0.142.2 以降）： respect_system_proxy を有効にすると、macOS の認証クライアントがシステムプロキシ、PAC、WPAD の設定に従います。プロファイル経由でプロキシ設定が配布される企業管理下の Mac では、認証トラフィックのためにシェルごとのプロキシ環境変数を用意する必要がなくなりました。¹⁰⁵ v0.143.0 以降は Windows と Responses API トラフィックにも拡張されています。 Codex は、認証と Responses API の呼び出しを、PAC および WPAD の自動設定を含む macOS または Windows のシステムプロキシ経由でルーティングします。これにより、どちらの OS でも厳しく制限された企業ネットワークに残っていた最後の対応漏れが解消されました。¹⁰⁶

Sandbox のテスト

Sandbox を信頼する前に、動作を確認してください。

codex sandbox macos --permissions-profile :workspace -- ls /etc/passwd   # macOS test
codex sandbox linux --permissions-profile :workspace -- cat /etc/shadow  # Linux test

Sandbox が正しく機能していれば、ワークスペースに限定されたプロファイルでは、どちらのコマンドも権限拒否エラーで失敗するはずです。いずれかのコマンドが成功した場合は、Sandbox 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す。現在は Linux Foundation の Agentic AI Foundation が管理するオープン標準⁹となっています。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が対応しています。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をご覧ください。

検出の優先順位

Codex はセッションの開始時にディレクトリツリーをたどり、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 ルートから現在のディレクトリまで）：各階層で AGENTS.override.md > AGENTS.md > フォールバックファイル名の順に確認
3. マージ：ファイルはルートから下の階層へ向かって連結されます。現在位置に近いファイルほどプロンプト内で後に配置され、それ以前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

デスクトップの複数フォルダプロジェクト（26.715、2026年7月23日）： 上記の探索は CLI の動作を示しており、すべてが現在の作業ディレクトリを基準に解決されます。ChatGPT デスクトップアプリでは、関連する複数のフォルダを1つのローカルプロジェクトに含められるようになりました。ただし、検出の基準となるのは、そのうち厳密に1つだけです。「新しいチャット、Git 操作、AGENTS.md、skills、config.toml の自動検出ではプライマリフォルダが使用されます。セカンダリフォルダも、ファイルの検索、読み取り、編集には引き続き利用できます。」プロジェクトメニューの Edit project から、プライマリにするフォルダを選択します。¹¹³

この1つの設定によって、Codex の5つの中核システムのうち3つが同時に決まります。指示、skills、設定は、いずれもプライマリフォルダに従います。つまり、セカンダリフォルダ内の AGENTS.md は Codex が開けるファイルではあっても、自動的に読み込まれる運用上の規約ではありません。ルールを格納したリポジトリを2番目に追加した場合は、そのリポジトリをプライマリに昇格させるか、プライマリフォルダの AGENTS.md にルールを改めて記載してください。自動検出を期待していたリポジトリ内の skill フォルダについても同様です。CLI によるディレクトリ探索自体は何も変わっていません。これはデスクトップアプリにおけるプロジェクトのスコープ設定です。

優れた AGENTS.md の条件

Codex 自体による直接的な指針とコミュニティのパターン¹⁰に基づく推奨事項です。

推奨： - 具体的に記述する："search efficiently" よりも "Use rg --files for discovery" のほうが明確です - 完了条件を定義する：「完了」とは何を意味するのかを明記します（テスト成功、lint エラーなしなど） - コマンドを含める：ビルド、テスト、lint、フォーマットについて、実際に実行するコマンドを記載します - 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／デバッグなどのセクションに分けます - エスカレーション方法を定義する：作業が行き詰まった場合や予期しない状態が発生した場合の対応を明記します

非推奨： - 実行ルールを伴わないスタイルガイド全体を詰め込む - 曖昧な指示（「注意する」「最適化する」）を使う - 相反する優先事項を混在させる（スピード重視＋徹底的な検証＋実行時間の余裕なし） - 説明用の文章を書く（AGENTS.md は運用ポリシーであり、README ではありません）

例：本番環境向け 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.

## Security
- Never commit secrets. Use `.env` for local config.
- Validate all external API calls with proper error handling.

エージェントセッションでのシークレットの扱い

Codex が参照できる履歴は、ソースコードだけでなくセキュリティ上の対象として扱ってください。Codex のリリースノートには、シェルのスナップショット作成や環境変数の秘匿化に関する取り組みが記載されています。また、メモリシステムはメモリへの書き込み時にシークレットをスキャンします。しかし、こうした保護機能があっても、コマンド出力、セッションの記録、シェルのスナップショット、ローカルログ、補助スクリプトが認証情報を出力しても安全な場所になるわけではありません。³⁷⁵⁵⁹⁵

運用ルールはシンプルです。モデルに確認させるためにシークレットを出力しないでください。補助ツールの認証情報は、環境側で必要とされる設定に保持します。監査時には、実行可能なソース、ドキュメント、生成されたキャッシュ、セッションの記録、シェルのスナップショット、ログ、意図的なシークレット保管領域を分離してください。確度の高いシークレット形式が見つかった場合は、ローカル履歴を秘匿化します。また、手作業による衛生管理のサイクルが有効だと確認できてから、予防用 hooks を導入してください。公開すべき教訓は、対象領域の全体像と受け入れ基準です。非公開のトークン値、正確なパス、検出機構の内部仕様ではありません。⁹⁵

オーバーライドの仕組み

各ディレクトリ階層の AGENTS.override.md は、そのスコープの通常の AGENTS.md に置き換わります。次のような場合に使用します。

• リリース凍結：「新機能は禁止し、修正のみ行う」
• インシデント対応モード：「すべての変更についてオンコール担当者のレビューを必須とする」
• 一時的な強化：「このスプリントでは依存関係を更新しない」

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)

スキャフォールドの生成

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

または、指示チェーンを確認します。

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

Hooks

Codex は v0.99.0 で AfterAgent、v0.100.0 で AfterToolUse を導入し、その後 v0.114.0 で SessionStart と Stop イベントを備えた実験的な hooks エンジンを追加しました。⁷⁰ v0.124.0（2026年4月23日）以降、hooks は安定版です。⁸⁵ 現在は config.toml と requirements.toml 内で直接設定でき、hooks 専用のスクリプトファイルは不要になりました。また、apply_patch や長時間実行される Bash セッションに加えて、MCP ツールも監視します。セッションのライフサイクルとツール単位の自動化を網羅するようになり、Claude Code の hook モデルとの差が解消されています。

利用可能な Hook イベント

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"

[[hooks]]
event = "SessionStart"
command = "echo 'Current date: $(date +%Y-%m-%d)'"

SessionStart hook の stdout はモデルのコンテキストに取り込まれるため、セッション開始時に動的な情報（日付、ブランチ名、環境変数）を挿入する用途に最適です。

Claude Code の Hook パターンを再現する

Claude Code から移行する場合は、次の方法で同様の自動化を実現できます。

エキスパート向けヒント： v0.124.0（2026年4月23日）以降、hooks エンジンは安定版です。新しい hook イベントは今後もリリースで追加されるため、Codex の変更履歴をご確認ください。

TUI 内の hook ブラウザ（v0.129.0）： TUI で /hooks を実行すると、利用可能な hooks の確認、現在有効な hooks の表示、個々の hook の切り替えを、config.toml を編集せずに行えます。プラグインに同梱された hook の不具合を調査する場合や、編集に集中するために AfterToolUse linter を一時的に無効にする場合に便利です。⁸⁹

MCP（Model Context Protocol）とは？ [EXPERIMENTAL]

MCP は、外部のツールやサービスと接続することで Codex の機能を拡張します。codex mcp コマンドグループは現在 experimental と位置付けられており、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、STDIO（ローカルプロセス）と Streamable HTTP（リモートサーバー）という2種類のトランスポートをサポートしています。¹¹

v0.121.0 の MCP に関する変更点： ツールが namespace 付きで登録されるようになり、一覧ではツール名が単独の名前ではなく <server>:<tool> と表示されます。修飾されていないツール名を grep するスクリプトやプロンプトは更新してください。新たに supports_parallel_tool_calls フラグが組み込みの MCP に引き渡され、対応を宣言したサーバーでは並列実行が可能になりました。サンドボックス状態のメタデータも MCP ツールのメタデータを通じて渡されるため、サーバーは状況に応じて動作を調整できます（たとえば、read-only サンドボックスで実行されている場合に警告できます）。独自の codex/sandbox-state リクエストは 削除されました。代わりにメタデータ経由の仕組みを使用してください。MCP Apps ロールアウトのフェーズ3ではツール呼び出しがサポートされ、遅延呼び出しパターンを使用するサーバーで、フラット化された遅延ツール呼び出しも利用できるようになりました。⁸²

v0.142.2 の MCP に関する変更点（2026年6月25日）： MCP ツールは、対応している場合に デフォルトでツール検索を使用するようになりました。すべてのツール定義を事前に読み込むのではなく、Codex が必要に応じてツールを検出します。従来のモデルやプロバイダーとの互換性を保ちながら、ツール数の多い環境での検出性が向上します。リモート stdio MCP サーバーでは、リモートプラットフォームのパス形式で記述された絶対作業ディレクトリも使用できます（macOS クライアントから Windows 形式のパスを指定する場合や、その逆の場合など）。¹⁰⁵

v0.147.0 の MCP に関する変更点（2026年8月7日）： Codex に MCP 2026-07-28 プロトコルリビジョンへのオプトイン対応が追加されました。これには、ページ分割された検出（大規模なツールカタログを1つの巨大な一覧ではなくページ単位でストリーミング）、複数ラウンドのリクエスト（サーバーが1つの論理リクエスト内で複数ステップのやり取りを維持可能）、ノンブロッキングのサーバー起動が含まれます。キャッシュ済みの MCP ツールはサーバーの起動完了前に公開されるため、遅いサーバーによってセッションの開始が滞ることはありません。オプトイン方式なので、以前のリビジョンを使用するサーバーも変更なしで引き続き動作します。¹¹⁶

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 で有効なサーバーと利用可能なツールを確認できます。/mcp verbose（v0.123.0以降）⁸⁴ を実行すると、サーバーの詳細な診断情報、リソース、リソーステンプレートが返されます。サーバーを読み込めない場合や、想定した場所にツールが表示されない場合に便利です。通常の /mcp は引き続き高速に動作します。v0.144.0 以降、MCP ツールは experimental 機能へのオプトインなしで、対話形式の認証を要求できます。セッションの途中で認証が必要になった場合、codex mcp login で事前認証していなくても失敗せず、通常のフローで認証を求めるプロンプトが表示されます。¹⁰⁷

プラグインからの MCP 読み込み（v0.123.0以降）は、標準の mcpServers スキーマと .mcp.json のトップレベルサーバーマップの両方に対応しています。どちらの規約に基づいて作成されたプラグインでも問題なく読み込めます。⁸⁴

Codex を MCP サーバーとして実行する

Codex 自体を、マルチエージェントオーケストレーション用の MCP サーバーとして公開できます。¹²

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、承認パラメーターを指定して新しいセッションを開始します 2. codex-reply()：threadId とプロンプトを指定して既存のセッションを継続します

Agents SDK（Python）と組み合わせて使用する場合：

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")

注目すべき MCP サーバー

実践的なパターン

パターン1：コンテキストを認識した開発 — Context7 とフレームワークのドキュメントを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文字までに切り詰められます。大きなペイロードを返すツール（データベースクエリやログ取得など）では、enabled_tools を使用して対象を特定のツールに限定し、レスポンスを必要な内容に絞りましょう。

パターン2a：マルチモーダルなツール出力（v0.107.0） — カスタムツールは、テキストとともにマルチモーダル出力（画像やリッチコンテンツ）も返せるようになりました。スクリーンショット、図、レンダリングしたチャートなどの視覚的な成果物を生成するツールから、分析対象としてモデルへ直接渡せます。⁶²

パターン3：エンタープライズ環境での MCP ガバナンス — 開発者が使用できる MCP サーバーを requirements.toml で制限します：

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

requirements.toml 内のいずれの ID にも一致しないサーバーは、起動時にブロックされます。ポリシー設定の詳細については、エンタープライズデプロイをご覧ください。

Code Mode [EXPERIMENTAL]

Code Mode（v0.114.0）は、エージェントの対象範囲をコード関連の操作に制限し、より分離されたコーディングワークフローを提供します。⁷⁰ 有効にすると、広範なシステム操作を行わず、コードの読み取り、書き込み、テストに集中します。

v0.139.0 以降、Code Mode は、ネストされた JavaScript ツール呼び出し内を含めて、スタンドアロンのウェブ検索を直接呼び出すことができます。結果はプレーンテキストで返されるため、サンドボックス化されたコーディングコンテキストを離れることなく、最新情報を取得できます。¹²² v0.146.0 では、スタンドアロンのウェブ検索が 互換性のあるカスタムモデルプロバイダーにも拡張され、この機能は OpenAI がホストするモデルだけに限定されなくなりました。¹¹⁴

v0.146.0 では、app-server から WebSocket 経由でリモートの Code Mode ホストに接続できるようになりました。そのため、Code Mode ランタイムをクライアントと同じマシンで実行する必要はありません。¹¹⁴

この機能は experimental です。更新内容については、リリースノートをご確認ください。

JavaScript REPL ランタイム [REMOVED]

Codex v0.100.0 では experimental な JavaScript REPL ランタイム（js_repl）が追加され、v0.106.0 では /experimental から利用できるようになりました。⁶⁰ ただし、この案内は現在では過去のものです。v0.128.0 のリリース変更履歴には「Remove js_repl feature」と記載されており、現在の機能一覧でも js_repl と js_repl_tools_only はどちらも削除済みとされています。⁸⁶

新しい設定に features.js_repl = true を追加しないでください。繰り返し実行できるロジックが必要な場合は、シェルコマンド、リポジトリにコミットされたスクリプト、MCP ツール、または scripts/ ディレクトリを備えた Codex skill を使用してください。

Skills とは？

Skills は、Codex が必要に応じて読み込む、再利用可能でタスク固有の機能パッケージです。オープンな agent skills 標準に準拠しています。¹³

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)

検出場所

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/ 以下の組み込み system skills もここに含まれます。また、シンボリックリンクされた skill フォルダーにも対応しています。

Skill の作成

SKILL.md の形式：

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

## Security Audit Procedure

1. Scan for hardcoded secrets using `rg -i "(api_key|password|secret|token)\s*=" --type py`
2. Check for SQL injection: look for string interpolation in queries
3. Verify input validation on all API endpoints
4. Check dependency vulnerabilities: `pip audit` or `npm audit`
5. Review authentication and authorization patterns
6. Report findings with severity levels (Critical/High/Medium/Low)

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：/skills メニュー、またはプロンプト内での $skill-name の指定
• 暗黙的：Codex がタスクの説明から一致する skills を自動検出します（allow_implicit_invocation: true の場合）
• 作成：$skill-creator を使用して、新しい skill を対話形式で作成します
• 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
• Executor 提供（v0.146.0）：Codex は executor が提供する skills を検出し、明示的に選択した skills を含め、関連リソースを読み込みます¹¹⁴

コンテキスト予算によって skill カタログが切り詰められる場合があります。 v0.146.0 では、コンテキストが限られていても、より多くの利用可能な skills が保持されるようになり、カタログを切り詰める必要がある場合は警告が表示されます。¹¹⁴ それ以前は、大規模な skill ライブラリが通知なしに削減され、対象になると想定していた skill が単に提示されないことがありました。多数の skills で暗黙的な呼び出しを利用する場合は、この警告に注意してください。

有効化／無効化

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

Skills と Slash Commands の違い

Skills のデバッグ

skill が有効にならない場合：

1. 検出状況を確認：TUI の /skills に表示されることを確認します
2. パスを確認：skill フォルダーが認識される場所（~/.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 が設定された skills は読み込まれません
4. 暗黙的な有効化を確認：自動検出を利用する場合は、agents/openai.yaml に allow_implicit_invocation: true が設定されていることを確認します
5. キーワードを使用：暗黙的なマッチングの精度を高めるため、skill の description に含まれる用語をプロンプトに入れます

実用例：デプロイ用 Skill

参照資料とスクリプトの連携を示す、複数ファイルで構成された完全な skill の例です。

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

プラグイン

プラグインは、skills、MCP エントリ、hooks、アプリコネクタを、単一のインストール可能なパッケージにまとめます（v0.110.0+）。⁶⁵ v0.117.0 以降、プラグインは第一級の機能です。プロダクトスコープのプラグインは起動時に自動同期され、/plugins には検索と管理のための TUI 内ブラウザが用意されています。⁷⁵ v0.128.0 では、マーケットプレイスからのインストール、リモートバンドルのキャッシュ、リモートアンインストール API、プラグイン同梱の hooks、hook の有効化状態、外部エージェント設定のインポートにより、プラグインワークフローが拡張されました。⁸⁶ v0.129.0（2026年5月7日）では、プラグインワークスペース共有（再公開せずにプラグインセットをチームメイトへ送信）、共有アクセス制御（受信者ごとの有効化／無効化、取り消し）、ソースフィルタリング（ワークスペースが取得するマーケットプレイスを制限）、さらに CLI ではなく /plugins ブラウザから直接実行できるマーケットプレイス操作が追加されます。⁸⁹ v0.133.0（2026年5月21日）では、プラグインの検出をより監査しやすくなりました。一覧出力はマーケットプレイスを認識し、インストール済みバージョンとマーケットプレイスルートが表示され、結果がどのレジストリ由来かを推測せずにリモートプラグインコレクションを表示できます。⁹⁸ v0.130.0（2026年5月8日）では、プラグインのパッケージ化がより透明になり、共有ワークフローの制御性が向上しました。⁹¹

• プラグイン詳細に同梱 hooks を表示。 /plugins の詳細ビューには、プラグインが同梱するすべてのライフサイクル hook（SessionStart、UserPromptSubmit、Stop など）が表示されます。プラグインをインストールする前に、セッションに対してどの hooks が登録されるかを正確に確認できます。ツールだけを信頼していたプラグインによる、予期しない hook の副作用はもうありません。
• shareContext のプラグイン共有メタデータ。 ワークスペースからプラグインを共有すると、共有リンクのペイロードにリンクのメタデータ（作成者、スコープ、新しさ）が公開されるようになり、受信側のセッションで出所を表示し、受け入れるかどうかを判断できます。
• 共有設定の検出可能性制御。 共有設定には検出可能性の切り替えがあり、組織全体で一般的に一覧表示可能にすることなく、特定のワークスペースまたは受信者リストにプラグインを公開できます。

v0.143.0（2026年7月8日）では、リモートプラグインがデフォルトで有効になります。 オプトインフラグなしでリモートプラグインが有効になり、/plugins カタログにはより充実した行（git やローカルに加えて npm マーケットプレイスのソース）が追加され、各エントリにはリモート版とローカルにインストール済みの版の両方が表示されるため、差異をひと目で確認できます。¹⁰⁶ 共有プラグインセットを標準化するチームでは、リモートがデフォルトになることで、以前は展開を妨げていたマシンごとの有効化手順が不要になります。

プラグインソース

v0.147.0 以降、プラグイン検索は ローカル、個人、ワークスペース、リモートのカタログを1つのクエリで横断します。カタログを探すのではなく、必要な機能を検索できます。ポータブルな Agent Plugin パッケージと組み合わせることで、ある環境で作成したプラグインを、作成元のマシンやワークスペースに縛られず別の環境へきれいにインストールできます。¹¹⁶

プラグインの検出

Codex は、セッション開始時に有効なプラグインをモデルへ伝えます（v0.111.0）。これにより、インストール済みの MCP、アプリ、skills を見つけやすくなります。⁶⁵ モデルは、タスクのコンテキストに応じてセッション中に関連プラグインを提案できます。v0.117.0 では、プロダクトスコープのプラグインが起動時に同期されるため、手動操作なしで最新のプラグインカタログを利用できます。⁷⁵ v0.142.0 以降、/plugins メニューではリモートプラグインが OpenAI Curated、Workspace、Shared with me のセクションに整理され、対象となるターンでは関連プラグインをインラインで推奨・インストールできます。¹⁰⁴

@plugin メンション（v0.112.0+）

インストール済みの任意のプラグインを、チャット内で @plugin-name により直接参照できます。⁶⁸ プラグインをメンションすると、そのコンテキスト（機能、ツール、設定）が自動的にモデルのコンテキストウィンドウへ含まれます。プラグインの機能を説明する必要はありません。

@deploy push this branch to staging with canary rollout
@linter check for unused imports in src/

これは、カスタム skills、MCP サーバー、アプリコネクタを含む、インストール済みのすべてのプラグインで利用できます。

プラグインマーケットプレイス（v0.113.0+）

プラグインマーケットプレイスには、メタデータ、カテゴリ、評価を備えた、より充実した検出機能が追加されています。⁶⁹ インストール時の認証チェックでは、API キーまたは OAuth を必要とするプラグインに、インストール前に有効な認証情報があることを検証します。アンインストールエンドポイントにより、プラグインと関連設定をきれいに削除できます。

サードパーティマーケットプレイスの追加（v0.121.0+）

現在の OpenAI Codex ドキュメントでは、マーケットプレイスソースの管理は codex plugin marketplace にまとめられています。これにより、OpenAI のファーストパーティマーケットプレイスを超えたサードパーティのプラグイン配布が正式化され、GitHub リポジトリの短縮表記、HTTP(S) Git URL、SSH URL、ローカルマーケットプレイスのルートディレクトリがサポートされます。Git ref を固定するには --ref を使用し、--sparse PATH を繰り返し指定できるのは Git ベースのマーケットプレイスリポジトリに限られます。⁹³

# GitHub repository (shorthand)
codex plugin marketplace add owner/repo

# Arbitrary git URL
codex plugin marketplace add https://git.example.com/team/plugins.git

# SSH Git URL
codex plugin marketplace add git@example.com:team/plugins.git

# Local directory
codex plugin marketplace add /path/to/local/marketplace

# Upgrade or remove a configured marketplace
codex plugin marketplace upgrade <marketplace-name>
codex plugin marketplace remove <marketplace-name>

追加後、そのマーケットプレイスのプラグインは、デフォルトのプラグインと並んで /plugins ブラウザに表示されます。App-server 呼び出し元（IDE／デスクトップ統合）には、プログラムからマーケットプレイスを登録するための並行エンドポイントがあります。⁸²

セキュリティ上の考慮事項：サードパーティマーケットプレイスは、Codex の権限で任意のプラグインコードを実行します。追加前にソースを精査し、初回実行時にはサンドボックス化された実行を推奨します。

Agent Plugins：クロスベンダー標準（v0.146.0–v0.147.0）

「Agent Plugins」は単なる Codex の機能名ではありません。これは オープンでベンダー中立なパッケージング標準であり、2026年8月6日に Agent Plugins 1.0.0 として公開されました。公式サイトでは、「AI エージェントを拡張する再利用可能なコンポーネント向けのポータブルなパッケージ形式」と説明されています。¹¹⁸ プラグインは、必須の plugin.json マニフェスト（許可されるトップレベルフィールドが $schema、name、version、description、author、homepage、repository、license、keywords、extensions のちょうど10個に限定された閉じたスキーマであり、「Clients MUST report and ignore each unknown field」）、任意の skills/ フォルダ（直下の各子ディレクトリに SKILL.md があれば1つの skill）、stdio、Streamable HTTP、またはレガシー HTTP+SSE サーバーを宣言する任意の mcp.json、および他のクライアントが「MUST ignore」する任意の逆ドメイン形式クライアント名前空間ディレクトリから成ります。その規範的な対象はパッケージングです。仕様では「defines the canonical Agent Plugins Specification v1.0.0 for packaging reusable components that extend AI agents into distributable plugins」と定められており、その下位で Agent Skills と MCP はそれぞれ独自の仕様を維持します。¹¹⁸

ガバナンスこそが重要です。Vercel が提案を開始し、Amazon、Anysphere（Cursor）、GitHub、Microsoft、OpenAI とともに 1.0 仕様を策定しました。仕様リポジトリのメンテナ陣は Amazon、Cursor、Microsoft、OpenAI、Vercel にまたがり、Google は公開当日にコアメンテナへ参加すると発表しました。¹¹⁸ 発売時に名前が挙がったクライアントは ChatGPT、Codex、Cursor、GitHub Copilot、Kiro、VS Code です。目立つ不在者が1つあります。基盤となる Agent Skills 形式と MCP 自体を作った Anthropic は、メンテナに含まれていません。Claude Code は独自のプラグイン形式を維持しており、Codex は Claude Code マーケットプレイスソース（v0.146.0）と /import を通じて、自らの側からこの隔たりをつなぎます。¹¹⁸

Codex の観点では、v0.146.0 により Agent Plugins マニフェスト、ワークスペースプラグイン公開、そして Amazon Bedrock と Claude Code¹¹⁴ という2つの追加プラグインマーケットプレイスが導入され、v0.147.0 でポータブル Agent Plugins のインストールと、ローカル、個人、ワークスペース、リモートのカタログを横断する検索により一連の流れが完成します。¹¹⁶ ワークスペース公開は、チームにとって実務上有用な要素です。公開マーケットプレイスを立ち上げたり、各開発者に Git ソースを手作業で追加させたりせず、自分たちのワークスペースへプラグインを公開できます。

リリースノートでは Codex の画面上の機能を発表していますが、設定キーや CLI 構文は公開していません。この項目では、機能が導入されたことと標準が定める内容を記録しており、Codex からの操作方法は扱っていません。OpenAI のドキュメントで扱われるまでは、マニフェスト作成ワークフローおよび codex plugin publish の呼び出しは未検証として扱ってください。

プラグインの管理

codex plugin marketplace add <src>       # Add a marketplace source
codex plugin marketplace upgrade [name]  # Upgrade one marketplace or all
codex plugin marketplace remove <name>   # Remove a configured marketplace

TUI では、/plugins（v0.117.0+）を使用して、セッションを離れずに個々のプラグインを対話的に参照、インストール、削除できます。⁷⁵

エキスパートヒント：プラグインは、以前は個別の MCP 設定、skill のインストール、アプリコネクタのセットアップを必要としていたものを統合します。1つのプラグインに3つすべてをまとめられるため、チームのオンボーディングが速くなり、設定の移植性も高まります。

Plan Mode とコラボレーション

Plan mode では、変更を実行する前に Codex がアプローチを設計できます。v0.94.0 以降、デフォルトで有効です。¹⁴「Plan Mode と直接実行」の判断フローについては、判断フレームワークをご覧ください。

Plan Mode の開始

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

Plan mode では、Codex は次の処理を行います。 - ファイルを読み取り、コードベースを分析します - 実装計画を提案します - 承認されるまで変更を行いません - 専用の TUI ビューに計画をストリーミング表示します

Steer Mode

Steer mode（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せずに新しい指示を追加できます。¹⁴

指示を追加する方法は2つあります。

実践例：

# 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 mode は TUI で常に有効です。Codex が完了するまで待ってから指示したい場合は、ターンの完了後に通常どおり入力してください。特別なモードは必要ありません。

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 では、フェンス付きコードブロックと diff がインラインでシンタックスハイライトされ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。⁶¹

新しい TUI コマンド（v0.105.0 以降）：⁶¹

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。この機能は実験段階にあり、マイクの権限が必要になる場合があります。⁶¹ v0.107.0 以降、リアルタイム音声セッションではマイクとスピーカーのデバイスを選択でき、使用する音声入出力ハードウェアを指定できます。⁶² v0.140.0 で削除され、v0.145.0 で復活： 実験的な /realtime 音声コントロールとその音声関連依存関係は、v0.140.0 で TUI から削除されました（スペースキーによる音声文字起こしには影響ありませんでした）。¹⁰² v0.145.0 では、音声機能が新しい形で復活しています。一般的なローカル音声形式による音声入力と音声ツール出力に加え、ストリーミング対応のリアルタイム V3 会話を利用できます。¹¹²

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、クリックできるようになりました（v0.105.0）⁶¹ - ローカルファイルへのリンクが、より見やすい形式で表示されるようになりました（v0.106.0）⁶⁰ - TUI の Markdown では、OSC 8 メタデータによって Web リンクをクリック可能な状態に保ちます。また、表の表示領域が狭い場合は、リンク先を失うことなく、読みやすいキー／値形式のレコードに切り替わります（v0.136.0）¹²⁵ - sub-agents に対する Ctrl+C の処理が修正され、子プロセスを正しく終了できるようになりました（v0.106.0）⁶⁰

メモリシステム

Codex には、セッションをまたいで事実、設定、プロジェクトの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。²⁴

メモリコマンド

メモリは ~/.codex/memory/ 配下の Markdown ファイルに保存されます。Codex はセッション開始時にメモリを読み込み、以降のすべてのセッションで動作を判断するために使用します。

保存に適した内容

メモリは、継続的に適用する設定やプロジェクトの事実を保存する場合に最も効果的です。

• プロジェクトの規約：「このプロジェクトではスペースではなくタブを使用する」や「API の応答には常に 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「pytest -x --tb=short でテストを実行する」
• アーキテクチャ上の決定：「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：「diff 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 を実行すると、メモリは自動的に読み込まれます。そのため、CI/CD パイプラインやスクリプトでも、対話型セッションと同じコンテキストを利用できます。呼び出すたびに指示を繰り返す必要はありません。

メモリ機能の改良（v0.101.0〜v0.107.0）

• シークレットのサニタイズ：ディスクへ書き込む前に、メモリ内のシークレットが自動的にスキャンされます
• CWD の認識：プロジェクト固有の情報を呼び出せるよう、メモリファイルに作業ディレクトリの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：メモリ品質を高めてユーザーとのやり取りに焦点を当てるため、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ます
• diff ベースの忘却（v0.106.0）：メモリが diff ベースの忘却を使用して古くなった事実を削除するようになり、保存内容を長期的にコンパクトで関連性の高い状態に維持します⁶⁰
• 使用状況に応じた選択（v0.106.0）：メモリの取得で使用状況が考慮されるようになり、頻繁に参照されるメモリや、最近の文脈との関連性が高いメモリが優先されます⁶⁰
• 設定可能なメモリ（v0.107.0）：メモリを全面的に設定できるようになりました。codex debug clear-memories を使用すると、保存されているすべてのメモリをリセットして白紙の状態に戻せます。関連性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、メモリの状態が実情からずれた場合に便利です⁶²
• フェーズ2モデルのアップグレード（v0.121.0）：フェーズ2のメモリ統合モデルが、従来のデフォルトから gpt-5.4 にアップグレードされました。フェーズ2のパイプラインはセッション間で動作し、フェーズ1のトランスクリプトから長期保存する事実を抽出します。このモデル変更により、同じトークンコストで想起品質が向上します。⁸²
• TUI のメモリメニュー（v0.121.0）：セッション内の新しい UI から、メモリモード、個別メモリの削除、リセットボタンを操作できます。メモリをリセットしても、過去のロールアウトが無効化されず、保持されるようになりました。そのため、リセットによって今後のメモリ参照内容を消去しても、セッションのリプレイには影響しません。⁸²

メモリと AGENTS.md の使い分け

ヒント：無期限に保持する必要がある事実には /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は、会話内で 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/ に保存するため、CLI とデスクトップの各環境をまたいで、再開、フォーク、マルチスレッドのワークフローを利用できます。

v0.146.0 ではスレッドを名前で指定できるようになりました。 /new と /clear でセッション名を指定でき、重要なスレッドをピン留めできるほか、別の会話へ移るために現在の会話を閉じる必要もなくなりました。¹¹⁴ これにより、長期プロジェクトのセッションを日付から見分けなければならないタイムスタンプの一覧として扱わずに済みます。v0.147.0 では会話セクションが追加されました。会話を永続的なセクションに整理して手動で並べ替えられるほか、長い記録も全体を一度に読み込まず、段階的に閲覧できます。¹¹⁶

再開

前回の続きから作業を始めます。

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 slash command でも、検索機能付きの同じ対話型選択画面が開きます。

ページ分割されたスレッド履歴（v0.145.0）[EXPERIMENTAL]： 試験的なページ分割スレッド履歴により、効率的な再開、履歴全体の検索、保存されるスレッド名、サブエージェント対応、メモリがセッション管理に導入されます。履歴を一度にすべて読み込まず、ページ単位で読み込むため、数百のセッションを抱える長期運用の作業ディレクトリでは特に有用です。試験的な機能なので、リリース間で仕様が変わる可能性があります。¹¹²

フォーク

現在の進捗を失わずに別の選択肢を試せるよう、会話を分岐させます。

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

フォークすると、フォーク地点までの履歴を共有する独立したスレッドが作成されます。v0.146.0 以降、フォーク履歴はページ分割され、フォークを一時的なものとして作成することもできます。一時フォークはスレッド一覧に表示されないため、普段使うスレッド一覧に使い捨ての実験が紛れ込みません。¹¹⁴ 一方のフォークで行った変更が、もう一方に影響することはありません。アプローチの比較（たとえば「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。

スレッドをサブエージェントへフォーク（v0.107.0）： スレッドを独立したサブエージェントへ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作業ストリームを生成できます。これは従来のフォークモデルを拡張したものです。単に会話を分岐するだけでなく、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。⁶² v0.117.0 以降、サブエージェントではパスベースのアドレス（例：/root/agent_a）と構造化されたエージェント間メッセージングが使用され、マルチエージェントの連携をより明示的に把握し、デバッグできるようになりました。⁷⁵

暗号化されたエージェント間メッセージ（v0.138.0 以降）： Multi-agent v2 では、親エージェントがサブエージェントの生成時やメッセージ送信時に渡すタスク本文が暗号化されるようになりました。spawn_agent、send_message、followup_task のメッセージパラメーターは暗号化対象として指定されます。親モデルがツール呼び出しを出力すると Responses API がペイロードを暗号化し、ローカルで実行中の Codex は暗号文のみを保持します（InterAgentCommunication.encrypted_content に格納され、平文の content は空になります）。その後、受信側モデルへ渡す際に API がサーバー側で復号します。¹⁰⁸ 実用上、次の3つの影響があります。

• ローカルのセッションログには、委任内容の平文が記録されなくなりました。 親がサブエージェントを生成したことや、その応答内容は確認できますが、実際に送信した指示は確認できません。セッション履歴からマルチエージェントの実行を監査またはデバッグする場合、その記録は残りません。この問題を追跡している未解決のリグレッション課題には、2026年7月中旬時点で修正が紐付けられていません。¹⁰⁹ 発生した処理を再構成する手掛かりとして残るのは、拡張機能のライフサイクルイベント（サブエージェントの開始／停止、ツール実行、ターンのメタデータ — v0.133.0 以降）と app-server の可観測性です。⁹⁸
• カスタムプロバイダーのモデルでは動作しない場合があります。 暗号化されたツールの使用が設定されていないモデルエンドポイントは、暗号化された spawn_agent スキーマを 400 エラー（"declares encrypted parameters but is not configured for encrypted tool use"）で拒否します。カスタムプロバイダーでマルチエージェントへの委任がこのエラーにより失敗する場合、原因は設定ではなく暗号化の変更です。¹⁰⁹
• Codex が生成する通知は引き続き読めます。 子エージェントの完了通知は Codex 自体が生成するため、平文のままです。また、シリアライズされた JSON エンベロープではなく、型付きの agent_message 項目として表示されるようになりました。¹⁰⁸

OpenAI は、この変更の背景にある脅威モデルを公開していません。PR には暗号文の処理フローが説明されていますが、何から保護するためのものかは明記されていません。

Multi-agent v2 の安定化（v0.145.0、オプトイン）： v0.137.0 で登場し、v0.138.0 で委任の暗号化が追加された Multi-agent v2 は、オプトイン機能として安定化されました。v0.145.0 では、サブエージェントのモデル、サブエージェントごとの推論レベル、同時実行数を設定できるようになり、マルチエージェントの役割も復活したほか、エージェント間の移動も改善されています。v0.137/v0.138 の調整期間を見て v2 の導入を見送っていた場合、このリリースで設定仕様が落ち着いたと考えられます。サブエージェントのモデルと推論レベルは、ランタイムで固定されるのではなく、設定で選択できるようになりました。¹¹²

スレッド一覧

アクティブなセッションを表示して管理します。

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

デスクトップアプリでは、完全な履歴と差分のプレビューを備えたスレッドがサイドバーに表示されます。

セッションのライフサイクル

セッションは CLI とデスクトップアプリの間で同期されるため、一方で開始した作業をもう一方で続けられます。

非対話モード（codex exec）

codex exec は、スクリプト、CI/CD、自動化向けに Codex を非対話形式で実行します。¹⁵

基本的な使い方

codex exec "summarize the repository structure"
codex exec --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-request "fix the CI failure"
codex exec --json "triage open bugs" -o result.txt

デフォルトでは、codex exec は進行状況やイベントを stderr に、エージェントの最終メッセージを stdout に書き込みます。標準的な Unix パイプラインと組み合わせやすい設計です。

セッションのアーカイブ（v0.136.0）

履歴を削除せず、再開／フォークの一覧を整理するためにセッションをアーカイブできます。TUI では /archive、シェルでは次のコマンドを使用します。¹²⁵

codex archive <session-id>     # archive a session
codex unarchive <session-id>   # restore it

アーカイブしたセッションは、アーカイブを解除するまで再開やフォークの操作から保護されます。終了させるつもりだったセッションを誤って続行することを防ぐガードレールです。同じリリースでは、codex app-server --stdio により、エディター／ホストとの統合向けに app-server を stdio モードで起動できるようになりました。また、/diff からリポジトリ提供の Git ヘルパーを実行できなくなりました（コマンドの安全性に関する修正）。Windows では、管理者向けのアルファ版プロビジョニング手段として codex sandbox setup --elevated が追加されています。¹²⁵

JSON Lines 出力

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

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

イベント種別：thread.started、turn.started/completed/failed、item.started/completed、error

{"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 を使用して、レスポンスの形式を制約します。

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込みます。

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

主なフラグ

CI 認証

codex exec は、自動化環境での非対話認証用に CODEX_API_KEY をサポートしています。

codex exec の起動バナー（v0.130.0）。 codex exec の起動バナーには、従来の「research preview」という文言が表示されなくなりました。CI で起動時の出力を解析している場合、バナーのテキストは以前より簡潔になっていますが、構造化された --json イベントに変更はありません。⁹¹

codex remote-control（v0.130.0 以降）

codex remote-control は、別のプロセス（IDE 拡張機能、カスタムオーケストレーター、リモート制御プレーンなど）から操作するためのヘッドレス app-server を起動するトップレベルコマンドです。多くのインテグレーターが複数のフラグを手作業で組み合わせていた codex app-server の呼び出しに代わり、デスクトップや IDE で提供されるものと同じ app-server ランタイムに、サードパーティ製ツールからアクセスするための単一で安定したエントリーポイントを提供します。⁹¹ v0.133.0 では、コマンドの実行形態が改善されました。フォアグラウンドコマンドとして実行し、準備完了を待機してマシンの状態を報告できるほか、長時間稼働するコントローラー構成向けに、明示的なデーモン形式の start / stop コマンドも引き続き利用できます。⁹⁸ v0.143.0 では codex remote-control pair が追加されました。実行中のデーモンから手動ペアリングコードを生成し、自動検出ハンドシェイクを使わずにコントローラーを接続できます。制御プロセスとデーモンが異なるホストやネットワークセグメントにある場合に便利です。¹⁰⁶

# Start a headless, remotely controllable app-server
codex remote-control

# Generate a manual pairing code for an out-of-band controller (v0.143.0+)
codex remote-control pair

# Same lifecycle as a TUI session: thread store, hooks, plugins, MCP, sandbox
# all initialize from your normal config.toml.

すべてのターンを一度にメモリへ読み込まず、大量のスレッド履歴を列挙する UI を構築する場合は、codex remote-control と以下の app-server ページネーション APIs を組み合わせてください。

App-Server のスレッドページネーション（v0.130.0 以降）

app-server クライアントでは、3種類のターン項目ビューを使って大規模なスレッドをページ単位で取得できるようになりました。⁹¹

v0.121.0 で導入された ThreadStore インターフェースとページネーションを組み合わせることで、長時間実行されるスレッドを効率よくたどれます。特に、オーケストレーターとロールアウトファイルが異なるマシンに配置される可能性がある remote-control 環境で有効です。⁸² v0.143.0 では、コントローラーが調査できる範囲が広がりました。 app-server クライアントから、利用可能な環境の列挙、スレッドの子孫スレッドの一覧表示、特定のターンを起点とした履歴のフォークが可能になりました。これらは、以前の時点から実行を先へリプレイすることなく分岐させるために、UI が必要とする基本機能です。¹⁰⁶

App-Server 設定のライブ更新（v0.130.0 以降）

稼働中の app-server スレッドに、再起動せず config.toml の変更が反映されるようになりました。設定を編集して保存すると、実行中のスレッドは次のターンから新しい値を使用します。これは codex remote-control に対応するバグ修正であり、長時間稼働するヘッドレスサーバーを停止せず、その場で再設定できます。⁹¹

暗号化されたリモートエグゼキューター（v0.141.0）

v0.141.0（安定版、2026年6月18日）以降、リモートエグゼキューターは、認証済みのエンドツーエンド暗号化 Noise リレーチャネルを介して接続します。制御プレーンとエグゼキューターは、両者の間にあるリレーを信頼する必要がなくなりました。オーケストレーターがネットワーク境界を越えて app-server を操作する場合に重要な変更です。同じリリースでは、クロスプラットフォームのリモート実行でも、エグゼキューター側のネイティブな作業ディレクトリとシェルが維持されるようになりました。これにより、ある OS 上のコントローラーから別の OS 上のエグゼキューターを操作しても、パスやシェルのセマンティクスが意図せず書き換えられません。また、エンタープライズプロキシとの互換性を確保するため、TLS で P-521 証明書署名も使用できるようになりました。¹⁰³

Codex Cloud と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、提供状況は変更される可能性があります。クラウド環境は OpenAI が管理しており、インフラストラクチャをユーザーが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 パイプラインへ統合する方法については、GitHub Action と CI/CDもご覧ください。

動作の仕組み

1. タスクを送信します（chatgpt.com/codex、Slack 統合、または CLI を使用）
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へクローンします
3. エージェントが独立して作業します。コードを読み、テストを実行し、変更を加えます
4. 完了すると、Codex が PR を作成するか、レビュー用の差分を提供します
5. codex apply <TASK_ID> を使用して、結果をローカルに適用します

Cloud 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になっており、環境ごとに設定します。

• オフ：エージェントはインターネットへアクセスできません（デフォルト）
• オン：任意のドメイン許可リストと HTTP メソッド制限を設定できます

Allowed domains: pypi.org, npmjs.com, github.com
Allowed methods: GET, HEAD, OPTIONS

エージェントのインターネットアクセスがオフでも、セットアップスクリプトは依存関係をインストールするためにインターネットを使用できます。

Slack 統合

Slack のチャンネルまたはスレッドで @Codex にメンションすると、クラウドタスクを開始できます。

前提条件： 1. 対象となる 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つ以上の設定済みクラウド環境 4. ワークスペースに Slack アプリがインストール済み

Codex はタスクへのリンクを返信し、完了すると結果を投稿します。

Cloud 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 および Windows）は、複数プロジェクトの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。¹⁶ Windows 版は、ネイティブ PowerShell 対応とネイティブ Windows sandbox を備え、2026年3月4日にリリースされました。⁶⁶

インストール

codex app                      # Auto-downloads and installs on first run

または直接ダウンロード：Codex.dmg（macOS）| Microsoft Store で入手可能（Windows）

主な機能

Appshots、ブラウザーコメント、Computer Use

5月21日のアプリ更新により、デスクトップアプリは単なるスレッド管理ツールではなく、より強力なコンテキスト共有手段になりました。Codex が処理を始める前に別の Mac アプリの状態を必要とする場合は、Appshots を使用します。Codex は最前面のウィンドウに加え、アプリから取得できる画面内／画面外のテキストをキャプチャし、その添付ファイルをセッション履歴へローカル保存します。⁹⁹

Web やフロントエンドの作業では、認証が不要なページなら、まずアプリ内ブラウザーを使用します。Codex とユーザーがレンダリング済みのプレビューを共有できるほか、クリック、スクリーンショット、アセットのダウンロード、JavaScript の読み取り専用検査といったブラウザー操作に対応しています。また、ページの領域にコメントを付け、次のターンで Codex に対応させることもできます。⁹⁹ サインインが必要なサイトでは、引き続き Chrome 拡張機能を使用してください。

Computer Use は、構造化された統合機能やブラウザープレビューではタスクを検証できない場合にのみ使用してください。許可済みの Mac アプリを確認・操作できますが、ファイル編集やシェルコマンドには Codex の承認ルールと sandbox ルールがそのまま適用されます。locked use の対象範囲も限定的です。Mac のロック後、信頼済みのアクティブな Computer Use ターンが実行されている間に限り、Codex は許可済みアプリへ一時的にアクセスできます。再ロックの安全対策とローカル入力の検出機能も備えています。⁹⁹

スレッドモード

各スレッドは、作成時に選択した3つのモードのいずれかで実行されます。

Worktree の分離メカニズム：

Worktree スレッドを開始すると、デスクトップアプリは次の処理を行います。 1. 一時ディレクトリに新しい git worktree（git worktree add）を作成します 2. 現在の HEAD から新しいブランチをチェックアウトします 3. worktree 内でエージェントを実行し、すべてのファイル変更を分離します 4. 完了後に差分レビューを表示し、元へマージする変更を選択できるようにします

そのため、同じリポジトリで複数の Worktree スレッドを競合なく同時に実行できます。各スレッドには、それぞれ専用のブランチと作業ディレクトリが割り当てられます。

自動化

自動化はアプリ内のローカル環境で実行されるため、アプリが起動していて、プロジェクトがディスク上で利用できる必要があります。

• Git リポジトリでは、自動化に専用のバックグラウンド worktrees が使用されます（作業ディレクトリから分離されます）
• Git を使用していないプロジェクトでは、プロジェクトディレクトリで直接実行されます
• 自動化にはデフォルトの sandbox 設定が使用されます

自動化の設定手順： 1. デスクトップアプリでプロジェクトを開きます 2. サイドバーの Automations タブをクリックします 3. トリガー（スケジュール、webhook、または手動）を定義します 4. プロンプトを記述し、実行モード（local または worktree）を選択します 5. 自動化の実行に使用する推論レベルを設定します（App v26.312）⁷² 6. 自動化がスケジュールどおりに実行され、結果がレビューキューに追加されます

使用例： - Issue のトリアージ：新しい Issue を自動的に分類し、優先順位を付けます - CI の監視：ビルドの失敗を監視し、修正案を提示します - アラートへの対応：監視アラートを受けて診断分析を行います - 依存関係の更新：セキュリティパッチを確認して適用します

結果は、人による承認を受けるためのレビューキューに表示されます。

Windows 対応

Codex Desktop App の Windows 版は、2026年3月4日（App v26.304）にリリースされました。ネイティブ PowerShell 対応とネイティブ Windows sandbox を備え、WSL を必要とせず、skills、自動化、worktrees を含むすべての機能を利用できます。⁶⁶

GitHub Action と CI/CD

公式の GitHub Action を使用すると、Codex を CI/CD パイプラインに統合できます。¹⁸

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

出力：final-message。後続のステップ／ジョブで使用する Codex の最終応答テキストです。

セーフティ戦略

アクセス制御

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

デフォルトでは、書き込み権限を持つ共同作業者だけが Codex ワークフローをトリガーできます。

Codex SDK

TypeScript SDKを使用すると、Codexのエージェント機能をカスタムアプリに組み込めます。¹⁹

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");

SDKの高度な機能

• runStreamed(...)：途中経過を受け取るための非同期イベントストリーム
• Python SDK認証（v0.132.0以降）：APIキーによるログイン、ChatGPTのブラウザ／デバイスコードフロー、アカウント情報の確認、ログアウトが、SDKで正式にサポートされるようになりました。⁹⁷
• テキストのみのターンを簡単に扱える機能（v0.132.0以降）：PythonターンのAPIはプレーン文字列を受け取り、収集された項目、処理時間、使用量を含む、より詳細なTurnResultメタデータを返します。⁹⁷
• outputSchema：最終出力をJSON形式に制約
• マルチモーダル入力：テキストとローカル画像を渡せます（{ type: "local_image", path: "..." }）
• 画像ワークフロー（v0.117.0）：view_imageがURLを返し、生成画像を再度開けるようになりました。また、セッションを再開しても画像履歴が保持されます。⁷⁵
• 複数環境でのview_image（v0.130.0）：複数の環境にまたがるセッション（ターンごとの環境と作業ディレクトリの選択機能はv0.124.0で導入され、v0.125.0では環境の固定機能が追加されました）では、view_imageがオーケストレーターのローカルファイルシステムではなく、選択中の環境を通じてファイルパスを解決するようになりました。リモート環境から添付された画像は、SDKを実行しているホストではなく、その環境の作業ディレクトリを基準に取得されます。⁹¹

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-5.5" },
});

セッションは~/.codex/sessionsに保存されます。

ランタイム：Node.js 18以降。

パフォーマンスの最適化

コンテキスト管理

コンテキストウィンドウはモデルによって異なります。現在のGPT-5.6ファミリー（Sol、Terra、Luna）は272K、前世代のフラッグシップであるGPT-5.5はCodexで400K（APIでは1M）、GPT-5.4 / GPT-5.4-mini（2026年8月31日にCodexでの提供終了予定）は1M / 400Kです。旧世代のGPT-5.3-Codexファミリーでは、入力272K＋出力128K（合計予算400K）でした。いずれも予想以上に早く埋まるため、先回りして管理しましょう。

1. /compactを定期的に使用する：会話履歴を要約し、トークンを解放します
2. ローカルドキュメントを用意する：質の高いAGENTS.mdとローカルドキュメントにより、コンテキストを消費する調査作業を減らせます
3. @で特定のファイルを添付する：Codexにファイルを探させるのではなく、対象ファイルを直接参照します
4. プロンプトの焦点を絞る：対象ファイルを明示した範囲の明確なプロンプトは、自由度の高い調査よりもコンテキスト消費を抑えられます

トークン効率

速度の最適化

1. gpt-5.3-codex-spark：対話形式のペア作業向けの低レイテンシーバリアント
2. --profile fast：推論レベルを低く設定した、構成済みのgpt-5.6-luna
3. ツールの並列実行：Codexは独立した読み取りや確認を同時に実行するため、並列処理しやすいようにプロンプトを構成します
4. 成果重視のループ：手順を1つずつ指示する代わりに、「実装し、テストし、修正し、成功したら終了」と依頼します

問題をデバッグするには？

よくある問題と解決策

エラーメッセージ一覧

codex doctorは何をするものですか？

codex doctorは、バグを報告したり、壊れたインストールをデバッグしたりする前に実行すべき1つのコマンドです。 ローカルのランタイム、設定、認証、ターミナル、ネットワーク、状態を1つのレポートにまとめます。 プロジェクト独自のIssueテンプレートでも、その出力を貼り付けるよう求められています。¹²⁰

codex doctor                           # Full human-readable report (the default)
codex doctor --summary                 # Compact view
codex doctor --json                    # Redacted structured JSON, for bug reports
codex doctor --all                     # Expand truncated lists
codex doctor --no-color                # Strip ANSI color

レポートは固定のセクションに分かれているため、必要な箇所だけをすばやく確認できます。¹²⁰

各チェックには、✓ 成功、✗ 失敗、⚠ 警告、○ アイドルというステータスマーカーと、 概要行が表示されます。--jsonでは、各チェックに固定の識別子がキーとして付与されます。 そのため、目視での確認だけでなく、CIやサポートスクリプトでも利用できます。¹²⁰

このコマンドはリリースを重ねるごとに拡張されてきました。v0.131.0で導入され、v0.135.0では環境、Git、 ターミナル、app-server、スレッド一覧のレポートが追加されました。さらにv0.139.0では、エディターとページャーの 詳細も追加されています（JSONでは機密値が伏せられます）。^96126122

最後ではなく、最初に使ってください。 「Codexが壊れた」という報告の多くは、doctorが すでに特定できる問題に行き着きます。古い認証モード、解析に失敗したconfig.toml、または PATH上で本来のインストールを隠している別のインストールなどです。

診断ツール

codex doctor                           # Full local diagnostic (start here)
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：

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

注：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debugサブコマンドとTUI診断を使用してください。

クリーン再インストール

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

~/.codex/（認証、設定、セッション）は保持されます。特定のバージョンへの固定、不具合のあるリリース後の ダウングレード、または状態の完全な消去については、 アップデート、ダウングレード、アンインストールをご覧ください。

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を作成してください。¹

Codex Security［プレビュー］

Codex Securityは2026年3月6日にリサーチプレビューとして提供が始まり、プロジェクトのコンテキストを考慮したアプリケーションセキュリティレビューがCodexスタックに加わりました。⁷⁷ Codex webを通じて、ChatGPT Pro、Enterprise、Business、Eduのお客様が利用できます。

仕組み：Codex Securityはリポジトリを分析してプロジェクト固有の脅威モデルを構築し、現実世界での影響に基づいて分類した脆弱性を特定します。さらに、サンドボックス環境で検出結果を厳しく検証します。重要性の低いバグによるノイズを抑え、確度の高い検出結果と修正方法を提示します。

パフォーマンス：リサーチプレビュー期間中、Codex Securityは120万件のコミットをスキャンし、重大度の高い脆弱性を10,561件特定しました。精度は時間とともに向上し、ノイズを84％削減、過大評価された重大度を90％以上削減、偽陽性率を半減させています。OpenSSH、GnuTLS、Chromiumでは実在する脆弱性を発見し、14件のCVEが割り当てられました。⁷⁷

注：Codex Securityは、CLIに組み込まれたサンドボックスセキュリティモデルとは別のものです。サンドボックスはCodexからマシンを保護し、Codex Securityは脆弱性からコードベースを保護します。

エンタープライズ導入

管理者コントロール（requirements.toml）

管理者は、ユーザーが上書きできないセキュリティ上重要な設定を制約する、管理者強制の設定ファイル requirements.toml を通じてエンタープライズポリシーを適用します。²¹

v0.146.0では、エンタープライズプランの認識と、アプリ内アップデートに対する管理者コントロールが追加されました。¹¹⁴ 管理対象の端末群では、開発者が新しいリリースに気づくたびに CLI を各自でアップデートするのか、それとも管理者がバージョンの展開時期を決めるのかという違いがあります。リリースノートではこのコントロールが発表されていますが、対応する requirements.toml キーは公開されていません。OpenAIが文書化するまでは、正確な設定名は未確認として扱ってください。

# /etc/codex/requirements.toml

# Restrict which approval policies users can select
allowed_approval_policies = ["untrusted", "on-request", "never"]

# 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 が環境設定を指定するのに対し、requirements.toml はユーザーが選択できる値を制限する強制的な制約レイヤーであり、ユーザーによる上書きはできません。管理者の要件ルールで指定できるのは、確認を求めるか禁止するかのいずれかです（暗黙的な許可はできません）。

macOS MDM設定

com.openai.codex 環境設定ドメインを使用して、MDM経由で配布します。²¹ Codexは標準のmacOS MDMペイロード（Jamf Pro、Fleet、Kandjiなど）に対応しています。TOMLは改行せずにbase64でエンコードしてください。

優先順位（高い順）：

1. macOSの管理対象環境設定（MDM）
2. クラウドから取得した要件（ChatGPT Business / Enterprise）
3. /etc/codex/requirements.toml（ローカルファイルシステム）

クラウド要件で補完されるのは未設定の要件フィールドだけなので、優先順位が高い管理レイヤーが常に優先されます。クラウド要件の取得はベストエフォートです。取得に失敗した場合やタイムアウトした場合でも、Codexはクラウドレイヤーなしで処理を続行します。

OpenTelemetry連携

Codexは、標準のOTel環境変数からOpenAI API 呼び出しまで、OpenTelemetryのトレースコンテキスト伝播に対応しています。Codexを起動する前に、標準の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

• 標準の OTEL_* 環境変数（エンドポイント、サービス名、リソース属性）が使用されます
• トレースコンテキストはCodexを経由して API 呼び出しまで伝播するため、エンドツーエンドの可観測性を実現できます
• リソース属性を使用すると、チーム、環境、プロジェクトごとにトレースへタグを付けられます
• プロンプトや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
• 設定可能なOpenTelemetryトレースメタデータ（v0.130.0以降）。 標準の OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES エンベロープに加え、codex-otel crateでは設定可能なトレースメタデータが公開されました。これにより管理者は、呼び出しのたびに OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES を一から組み立て直さなくても、組織固有のディメンション（コストセンター、プロジェクトID、チケット参照）でトレースにタグを付けられます。同じリリースで提供された、より充実したレビュー／フィードバック分析と組み合わせることで、CLI、app-server、remote-controlセッション全体でデバッグとトリアージを一元化できます。⁹¹

エンタープライズアクセス

• ChatGPT Business / Enterprise / Edu：組織管理者がアクセスを制御し、クラウドから取得した要件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に対応しています
• API：標準の API 認証、請求、組織／プロジェクト管理を利用できます。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を利用できます
• Codex SDK：社内ツールやワークフローに組み込めます
• 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

データの取り扱いとコンプライアンス： - OpenAIのBusiness／Enterprise／API 規約では、API の入力と出力は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 のトラフィックはデフォルトで米国を拠点とするインフラストラクチャを経由します。EUのデータレジデンシー要件については、OpenAIのEnterprise営業チームにお問い合わせください - セッショントランスクリプトはローカルに保存されます。マシン外部に送信されるのは API 呼び出しだけです - ChatGPT Enterpriseは、SOC 2、GDPR、CCPAなどのコンプライアンスフレームワークに対応しています

ロールアウト戦略

組織には、次の段階的なロールアウトを推奨します。

1. パイロット（第1～2週）：requirements.toml で untrusted サンドボックスモードと cached Web検索を強制し、3～5人のシニアエンジニアに導入します。AGENTS.mdのパターンと MCP サーバーのニーズについてフィードバックを収集します。
2. チームへの拡大（第3～4週）：チーム全体に展開します。チーム標準の config.toml をMDMまたはリポジトリ経由で配布し、信頼できるリポジトリでは workspace-write サンドボックスを有効にします。
3. CI連携（第5～6週）：自動PRレビューとテスト生成のため、CI/CDパイプラインに codex-action を追加します。コストを予測しやすくするには --ephemeral を使用してください。
4. 組織全体（2か月目以降）：承認済みの MCP サーバー、サンドボックスポリシー、モデルの許可リストを requirements.toml で強制し、MDM経由で導入します。

監査パターン

Codexの利用状況を追跡し、コンプライアンスを適用します。

• OpenTelemetryトレース：チームごとに API 呼び出し量、トークン使用量、レイテンシを監視します
• セッションの永続化：コンプライアンスレビューのために ~/.codex/sessions/ を監査します（機密性の高い環境では --ephemeral で無効にしてください）
• MCP ID適用：requirements.toml にはブロックされたサーバー接続の試行が記録されます。不正なツール使用がないか確認してください
• Git監査証跡：Codexによるファイル変更はすべて標準のgitを経由します。ブランチ履歴とPRの差分で確認してください

ベストプラクティスとアンチパターン

プロンプトのパターン

1. 制約を明示するプロンプト：最初に制約を伝えます。「API のコントラクトは変更しないでください。内部実装のみをリファクタリングしてください。」
2. 構造化された再現手順：曖昧な説明よりも、番号付きの手順を示すほうが適切なバグ修正につながります
3. 検証の依頼：最後に「lint と、関連する最小限のテストスイートを実行してください。実行したコマンドと結果を報告してください。」と加えます
4. ファイルの参照：@filename を使って、特定のファイルをコンテキストに添付します
5. 成果を重視する反復処理：「実装し、テストを実行し、失敗を修正して、すべてのテストが通るまで続けてください。」Codex は完了するまで反復します

テストの考え方

コミュニティでは、テスト駆動型の AI コラボレーションが共通認識となっています：²²

• 完了条件として、あらかじめテストを定義します
• テストが通るまで Codex に反復させます（レッド → グリーン → リファクタリング）
• Tiger Style のプログラミングパターンを採用します
• パッチを依頼する際は、ファイルのテキストを正確に提示します。Codex は曖昧な AST ベースのパッチ適用ではなく、厳密な一致を使用します

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、質の高いローカルドキュメントを用意します
• 目次や進捗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」）
• パッチ適用の失敗を防ぐため、追跡対象ファイル全体で改行コード（LF と CRLF）を統一します
• 長い指示はコンテキストから押し出されるため、AGENTS.md は簡潔に保ちます

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
• 直接編集するのではなく、パッチベースのワークフロー（git diff / git apply）を使用します
• Codex の提案は、コードレビューの PR と同じように確認します
• コミット前に /diff を使って変更を検証します

コミュニティの 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を提供しています：²³

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 作成を行います - github-pr-reviewer [pr-number]：コードレビューのワークフローを実行します - ui-engineer [requirements]：本番品質のフロントエンドを開発します

コミュニティの skills： - claude-skill：権限モードを指定して、タスクを Claude Code に引き継ぎます - autonomous-skill：進捗を追跡しながら、複数セッションにまたがるタスクを自動化します - deep-research：並列サブタスクを統括します - kiro-skill：要件 → デザイン → タスク → 実行というパイプラインを提供します

アンチパターン

トークンを浪費したり、質の低い結果やストレスの多いワークフローを生んだりする、よくある間違いです。

コストに関するアンチパターン

コンテキストに関するアンチパターン

ワークフローに関するアンチパターン

プロンプトに関するアンチパターン

ワークフローのレシピ

一般的な開発シナリオに対応する、エンドツーエンドのパターンです。

レシピ 1：新規プロジェクトのセットアップ

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 を確認し、使用する規約に合わせて編集してから、次を実行します：

> Run the health endpoint test and confirm it passes

レシピ 2：日々の開発フロー

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 で確認してから、コミットします。

レシピ 3：Plan Mode 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.

計画を確認します。承認するか、方向を調整します：

[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-5.6-luna \
  "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."

後で進捗を確認します：

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

完了したら、修正をローカルに適用します：

codex apply <TASK_ID>

移行ガイド

Claude Code からの移行

理解しておくべき主な違い：

• Sandbox は OS レベルです：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より下のカーネルレベルで機能します。
• Hooks は拡張を続けています：Codex は現在、5つの hook イベントをサポートしています。SessionStart、Stop、UserPromptSubmit（v0.114.0～v0.116.0、実験的機能）に加え、AfterAgent（v0.99.0）と AfterToolUse（v0.100.0）があります。セッションのライフサイクル、プロンプトのインターセプト、ツールレベルの自動化に対応していますが、Claude Code が備える12以上のライフサイクルイベントのほうが、依然として対象範囲は広くなっています。まだ対応していない自動化パターンには、AGENTS.md の指示または skills を使用してください。
• Sub-agents v2（v0.117.0）：Sub-agents は、パスベースのアドレス（例：/root/agent_a）、構造化されたエージェント間メッセージング、エージェント一覧表示に対応しました。⁷⁵ これは既存の仕組みを拡張するものです（同時実行は最大6。v0.91.0で12から削減）。Multi-agent のロールは、引き続き設定でカスタマイズできます（v0.104.0以降）。⁴⁷ v0.105.0では、各行へ処理を展開し、進捗と完了予定時間を追跡できる spawn_agents_on_csv が追加されました。⁶¹ Codex には、ユーザーが委任を指示するための Claude Code の明示的な Task ツール UX に相当する機能はまだありません。委任パターンには、cloud tasks 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 は複数ツールで利用できます：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機能します。CLAUDE.md は Claude 専用です。
• Profiles により手動切り替えが不要になります：実行ごとにフラグを変更する代わりに、config.toml で profiles を定義できます。

GitHub Copilot からの移行

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、カーネルによって強制） - codex apply を使用した cloud task の委任 - ワークフロー切り替え用の設定 profiles - worktree 分離に対応したデスクトップアプリ

Cursor からの移行

クイックリファレンスカード

╔═══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║                    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                   ║
║  --ask-for-approval <p>     Approval policy                   ║
║  --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   /goal        Persisted goal      ║
║  /vim          Modal Vim     /hooks       Browse/toggle hooks ║
║  /init         AGENTS.md scaffold                             ║
║  /mcp          MCP tools     /skills      Invoke skills       ║
║  /ps           Background    /personality Style               ║
║  /permissions  Approval mode /statusline  Footer config       ║
║  /fast         Toggle fast mode (default: on)                 ║
║  /copy         Copy last response to clipboard                ║
║  /clear        Clear screen  /theme       Syntax highlighting ║
║                                                               ║
║  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 --sandbox workspace-write "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               ║
║                                                               ║
║  PLUGINS                                                      ║
║  codex plugin marketplace add <src>     Add marketplace       ║
║  codex plugin marketplace upgrade       Upgrade marketplaces  ║
║                                                               ║
║  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-request    Prompt for boundary violations                 ║
║  never         No prompts                                     ║
║                                                               ║
║  MODELS (Aug 2026)                                            ║
║  gpt-5.6-sol           Recommended default ("Power", 272K)    ║
║  gpt-5.6-terra         Everyday model (272K)                  ║
║  gpt-5.6-luna          Fast + affordable (272K)               ║
║  gpt-5.5               Previous-gen flagship (400K in Codex)  ║
║  gpt-5.4 / -mini       Retire from Codex Aug 31, 2026         ║
║                                                               ║
╚═══════════════════════════════════════════════════════════════╝

変更履歴