OpenAI Codex CLI は、OpenAI が2025年半ばにリリースしたターミナルベースの AI プログラミングアシスタントです。強力なコード生成能力を直接コマンドライン環境にもたらします。Anthropic の Claude Code に対抗するコア製品として、Codex CLI はオープンソース・無料、サンドボックスセキュリティモデル、MCP プロトコル統合、柔軟な Profile 設定体系により、2026年の開発者ツールキットに欠かせない武器となっています。
Codex CLI とは？
単なる「ターミナル版 ChatGPT」ではない
Codex CLI に初めて触れる開発者の多くは、これを「ターミナルで動く ChatGPT」と単純に捉えがちです。しかし、この認識は設計の深さを大きく過小評価しています。Codex CLI は完全な**インタラクティブ・コードエージェント（Code Agent）**です。自然言語指示を理解できるだけでなく、以下のことも可能です：
- プロジェクトコンテキストの読み取り：現在のディレクトリのファイル構造、依存関係、コードスタイルを自動分析
- マルチステップタスクの実行：要件分析からコード実装、テスト検証まで、完全なワークフローを形成
- 安全なサンドボックス隔離：3段階のサンドボックスモードと4段階の承認ポリシーにより、AI の操作がシステムを破壊しないよう保証
- セッション永続化：セッション復元、分岐実験、履歴追跡をサポートし、作業進捗の損失を防ぐ
コアアーキテクチャ設計
Codex CLI は Rust で開発され、モジュール式アーキテクチャを採用しています：
codex-cli/
├── core/ # コアエンジン：モデル呼び出し、コンテキスト管理
├── sandbox/ # サンドボックス層：ファイルシステム隔離、コマンド実行制限
├── mcp/ # MCP プロトコル統合：外部ツール接続
├── config/ # 設定システム：Profile 管理、エイリアス解析
└── ui/ # インタラクティブUI：TUI、スラッシュコマンド解析この設計により、Codex CLI は軽量でありながら、エンタープライズ級の安全性と拡張性を備えています。従来の IDE プラグインと比較すると、以下の利点があります：
- エディタ非依存：Vim、Emacs、VS Code のどれを使っていても、ターミナル内でシームレスに使用可能
- リモート対応：SSH 接続先のサーバーや Docker コンテナ内でも快適に動作
- 低リソース消費：Rust で書かれたバイナリは起動が速く、メモリ使用量は Electron アプリより大幅に低い
インストールと基本設定
4つのインストール方法
1. npm インストール（大多数のユーザーにおすすめ）
npm install -g @openai/codex最も一般的なインストール方法です。macOS、Linux、Windows（WSL2）に対応しています。インストール完了後、codex --version を実行して正常にインストールされたか確認してください。
2. Homebrew インストール（macOS ユーザー向け）
brew install --cask codexHomebrew インストールの利点は、依存関係と PATH 設定を自動処理することです。アップグレード時は brew upgrade codex だけで済みます。
3. バイナリファイルのダウンロード
GitHub Releases から各プラットフォーム用のプリコンパイル済みバイナリファイルをダウンロードしてください：
- macOS Apple Silicon：
codex-macos-arm64 - macOS Intel：
codex-macos-x86_64 - Linux x86_64：
codex-linux-x86_64 - Linux ARM64：
codex-linux-arm64 - Windows：
codex-windows-x86_64.exe
ダウンロード後、実行権限を付与して PATH ディレクトリに移動します：
chmod +x codex-linux-x86_64
sudo mv codex-linux-x86_64 /usr/local/bin/codex4. WSL2 インストール（Windows ユーザー向け）
Windows ネイティブサポートはまだ整備中なので、WSL2（Windows Subsystem for Linux）経由でのインストールをおすすめします：
# WSL2 Ubuntu 内
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
npm install -g @openai/codex認証方式：ChatGPT サブスクリプション vs API Key
Codex CLI は2つの認証方式をサポートしており、それぞれに適したユースケースがあります：
ChatGPT サブスクリプションログイン（個人ユーザー向け）
ChatGPT Plus、Pro、Team、Edu、Enterprise のサブスクリプションをお持ちの場合は、ブラウザ経由で直接ログインできます：
codex loginデフォルトブラウザが開き、OAuth 認証を完了するとトークンが自動保存されます。サブスクリプションユーザーの特典：
- Plus ユーザー：月間 $5 の無料 API クレジット（30日ローリング）
- Pro ユーザー：月間 $50 の無料 API クレジット（30日ローリング）
クレジット超過後は標準 API 料金で課金されます。
API Key 環境変数（チーム/自動化向け）
チームコラボレーションや CI/CD 統合には、API Key の使用をおすすめします：
export OPENAI_API_KEY="sk-proj-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"この行を ~/.bashrc または ~/.zshrc に追加して永続的に有効にします。API Key は OpenAI Platform で作成・管理できます。
セキュリティ注意：API Key をコードリポジトリにハードコードしないでください。.env ファイルやシークレット管理サービスの使用をおすすめします。
システム要件と事前チェック
インストール前に、システムが以下の要件を満たしているか確認してください：
| コンポーネント | 最低バージョン | 推奨バージョン |
|---|---|---|
| Node.js | 18.x | 20.x LTS |
| npm | 9.x | 10.x |
| Git | 2.x | 2.40+ |
| オペレーティングシステム | macOS 12+/Ubuntu 20.04+/WSL2 | 最新安定版 |
以下のコマンドを実行して事前条件を確認します：
node --version # v18.x 以上が出力されるはず
npm --version # 9.x 以上が出力されるはず
git --version # git version 2.x が出力されるはずNode.js のバージョンが低い場合は、Node.js 公式サイト から最新版 LTS をダウンロードしてインストールしてください。
3つの操作モード詳解
Codex CLI は3つの操作モードを提供しており、それぞれ異なる自動化レベルとセキュリティレベルに対応しています：
suggest モード（最も安全）
codex --mode suggestsuggest モードでは、Codex はコード提案と説明のみを行い、ファイルの自動変更は一切行いません。提案されたコードを手動でコピーしてプロジェクトに適用する必要があります。
適用シーン：
- 新しいフレームワークを学ぶ際、各ステップの原理を理解したい場合
- 機密性の高いコード変更前に、手動確認が必要な場合
- Codex 初使用時、出力スタイルに慣れたい場合
例：
$ codex --mode suggest
> React Todo コンポーネントを作成
[CODEx] 以下のファイル構造を作成することをおすすめします：
- src/components/TodoList.jsx
- src/components/TodoItem.jsx
- src/hooks/useTodos.js
以下は TodoList.jsx の内容です：
[code block...]
これらのファイルを手動で作成するか、auto-edit モードに切り替えて自動書き込みさせることができます。auto-edit モード（バランス型）
codex --mode auto-editauto-edit はデフォルトモードです。Codex はファイルを自動編集しますが、副作用を生む可能性のあるコマンド（rm、git push など）を実行する際は確認を求めます。
適用シーン：
- 日常の開発ワークフロー
- AI による迅速なコード反復が必要だが、重要な操作の承認権は保持したい場合
- 中程度の複雑さを持つプロジェクトのリファクタリング
例：
[CODEx] src/components/TodoList.jsx を作成します... ✓
[CODEx] src/components/TodoItem.jsx を作成します... ✓
[CODEx] npm install react-icons を実行する必要があります。続行しますか？[Y/n]full-auto モード（最速）
codex --mode full-autofull-auto モードでは、Codex はすべての操作（ファイル編集とコマンド実行を含む）を全自动で実行し、一切の確認を求めません。これは最も効率的ですが、最も危険なモードでもあります。
適用シーン：
- 隔離された開発環境（Docker コンテナなど）
- Codex の判断を十分に信頼し、極致的な効率を追求する場合
- バッチコード生成タスク
警告：本番環境で full-auto を使用する前は、必ずサンドボックスモードを設定して権限範囲を制限してください。
サンドボックスセキュリティモデル徹底解説 ⭐差別化ポイント
サンドボックス（Sandbox）は Codex CLI のコアセキュリティメカニズムです。ファイルシステムとコマンド実行権限を隔離することで、AI の誤操作や悪意のある行為によるシステム破壊を防ぎます。サンドボックスモデルの理解は、Codex を本番環境で使用する鍵となります。
3つのサンドボックスモード比較
Codex は3段階のサンドボックスモードを提供しており、--sandbox パラメータで指定します：
| モード | ファイルシステム権限 | コマンド実行 | 適用シーン |
|---|---|---|---|
read-only | 読み取り専用、すべての書き込みを禁止 | 読み取り専用コマンドのみ許可（ls, cat, grep） | コードレビュー、ドキュメント分析 |
workspace-write | 現在のプロジェクトディレクトリ内でのみ書き込み許可 | 通常コマンドを許可、システムレベル操作を禁止 | 日常開発（推奨） |
danger-full-access | 完全な読み書き権限 | すべてのコマンドを許可 | 隔離環境、実験的タスク |
デフォルトモード：workspace-write。安全性と利便性のバランスを取っています。
read-only モード実践
codex --sandbox read-only
> このプロジェクトのアーキテクチャを分析
[CODEx] src/ ディレクトリ構造を読み取っています...
[CODEx] 以下のモジュールを発見：
- auth/ (認証)
- api/ (REST API)
- components/ (UI コンポーネント)
read-only モードのため、ファイルを変更できません。リファクタリングが必要な場合は、workspace-write モードに切り替えてください。workspace-write モード（推奨）
codex --sandbox workspace-write
> auth モジュールをリファクタリングし、JWT リフレッシュトークンを追加
[CODEx] src/auth/token.js を変更します... ✓
[CODEx] src/auth/refresh.js を作成します... ✓
[CODEx] テストを実行して変更を検証します... ✓このモードでは、Codex は現在のワーキングディレクトリとそのサブディレクトリ内のファイルのみ変更でき、/etc、/usr などのシステムディレクトリにはアクセスできません。
danger-full-access モード（慎重に使用）
codex --sandbox danger-full-access
> すべての node_modules ディレクトリをクリーンアップ
[CODEx] 警告：この操作は複数のディレクトリを削除します。続行しますか？[Y/n]以下のシーンのみで使用してください：
- Docker コンテナ内の一時環境
- 専用のサンドボックス仮想マシン
- Codex の判断を完全に信頼し、重要なデータをバックアップ済みである場合
承認ポリシーの4段階粒度
サンドボックスモードに加え、Codex は細粒度のコマンド承認ポリシーを提供しており、--ask-for-approval パラメータで制御します：
| ポリシー | 動作 | 適用シーン |
|---|---|---|
untrusted | 信頼できないコマンドのみ承認が必要（デフォルト） | 日常開発 |
on-failure | コマンド失敗時のみ承認を要求 | デバッグシーン |
on-request | Codex が主動的に要求した場合のみ承認 | AI を高度に信頼 |
never | 決して承認を要求しない | サンドボックスと併用 |
信頼できないコマンドの定義：
- ネットワーク操作涉及（
curl,wget） - パッケージ管理涉及（
npm install,pip install） - バージョン管理涉及（
git push,git reset --hard） - システム設定涉及（
sudo,chmod）
組み合わせ使用例
# 最も安全な組み合わせ：読み取り専用サンドボックス + 厳格な承認
codex --sandbox read-only --ask-for-approval untrusted
# 効率的な組み合わせ：ワークスペース書き込み + 失敗時承認
codex --sandbox workspace-write --ask-for-approval on-failure
# 全自动な組み合わせ：危険サンドボックス + 承認なし（隔離環境限定）
codex --sandbox danger-full-access --ask-for-approval never—full-auto と —yolo の本質的な違い
多くのユーザーは --mode full-auto と --yolo パラメータを混同していますが、これらは作用层面が異なります：
--mode full-auto：Codex がコード編集に対してユーザー確認を必要とするかどうかを制御--yolo：すべてのコマンド実行の承認プロンプトをスキップ（--ask-for-approval neverと同等）
# 以下の2つのコマンドは同じ効果
codex --mode full-auto --yolo
codex --mode full-auto --ask-for-approval never命名由来：「Yolo」は流行語 “You Only Live Once” に由来し、技術コミュニティでは「結果を顧みずに実行する」ことを表すために使われます。OpenAI はこのユーモラスな命名で、このモードにはリスクがあることをユーザーに提醒しています。
本番環境のセキュリティベストプラクティス
本番環境で Codex CLI を使用する際は、以下のセキュリティガイドラインに従うことをおすすめします：
- デフォルトで
workspace-writeサンドボックスを使用：AI が現在のプロジェクトファイルのみ変更できるよう制限 - Git 統合を有効化：AI の每次変更を自動コミットし、ロールバックを容易に
- Transcripts を定期的にレビュー：Codex はすべての対話と操作ログを記録
- 機密操作は手動で実行：データベース移行、本番デプロイなどの重要ステップは AI に任せない
- Profile で環境を隔離：異なるプロジェクトに異なるセキュリティポリシーを設定
# 本番プロジェクト設定例
codex --profile production --sandbox workspace-write --ask-for-approval untrusted
# 実験プロジェクト設定例
codex --profile experimental --sandbox danger-full-access --yolo24個のスラッシュコマンド全解析 ⭐差別化ポイント
Codex CLI は24個のスラッシュコマンド（Slash Commands）を提供しており、セッション制御、モデル切替、権限管理、ファイル操作など多様な次元をカバーしています。これらのコマンドを熟知することで、作業効率を大幅に向上できます。
セッション制御（/new, /resume, /fork, /compact）
/new - 新規セッション開始
/new現在のコンテキストをクリアし、全新しい対話を開始します。タスク切替や履歴干渉のクリアに適しています。
/resume - 履歴セッション復元
/resumeインタラクティブなセッションセレクターを開き、すべての履歴セッションを一覧表示します。日付やディレクトリによるフィルタリングをサポートしています。詳細は後述の「セッション復元」章をご覧ください。
/fork - 分岐実験
/fork現在のセッションのコピーを作成し、メインセッションに影響を与えずに新しいブランチで異なる解決策を試みます。以下の場合に適しています：
- 複数の実装方案を比較
- 実験的リファクタリング、失敗時に簡単に破棄可能
- 異なるアーキテクチャ設計を並行探索
> /fork
[CODEx] セッションブランチ fork-2026-06-07-14-30 を作成しました
> Redux で Context API を置き換えることを試す
[CODEx] ブランチ内で、状態管理をリファクタリングします.../compact - コンテキスト圧縮
/compactセッション履歴が長くなり token 消費が急増した場合、/compact を使用してコンテキストを圧縮し、重要情報を保持しながら冗長な対話をクリアします。これにより、後続の呼び出しコストを効果的に削減できます。
モデルとスタイル（/model, /personality, /plan）
/model - モデル切替
/model gpt-5実行時に使用するモデルを切替えます。利用可能なモデルは以下の通りです：
gpt-5.3-codex（デフォルト、コード用に最適化）gpt-5（汎用フラッグシップモデル）o4-mini（軽量推論モデル、低コスト）
> /model o4-mini
[CODEx] o4-mini モデルに切替ました。このモデルは単純なタスクに適しており、推論能力は弱いですがコストは低くなります。/personality - AI キャラクター調整
/personality conciseCodex の回答スタイルを調整します：
concise：簡潔直接的、説明少なめverbose：詳細な説明、学習に適すprofessional：公式な口調、ドキュメント生成に適すfriendly：友好的で轻松、日常交流に適す
/plan - 実行計画生成
/planCodex に詳細な実行計画をまず出力させ、その後段階的に実施させます。複雑なタスクに適しており、潜在的な問題を事前に発見するのに役立ちます。
> /plan
> 認証モジュール全体をリファクタリングし、OAuth2 サポートを追加
[CODEx] 実行計画：
1. 既存の auth/ ディレクトリ構造を分析
2. OAuth2 フローを設計（Authorization Code Grant）
3. oauth2/ サブモジュールを作成
4. ログインインターフェースを変更し、従来パスワードと OAuth2 を両立
5. テストケースを更新
6. 移行ドキュメントを生成
実行を開始しますか？[Y/n]権限と状態（/permissions, /status, /debug-config）
/permissions - 現在の権限を表示
/permissions現在のサンドボックスモードと承認ポリシー設定を表示します。
> /permissions
[CODEx] 現在の権限設定：
- Sandbox: workspace-write
- Approval Policy: untrusted
- Yolo Mode: disabled/status - セッション状態を表示
/status現在のセッションの詳細情報を表示します。以下を含みます：
- 使用中のモデルと推論レベル
- Token 使用量統計
- セッション時間
- 実行された操作数
> /status
[CODEx] セッション状態：
- Model: gpt-5.3-codex (reasoning: high)
- Tokens: 12,450 input / 3,200 output
- Duration: 45 minutes
- Operations: 23 file edits, 8 commands executed/debug-config - 設定読み込みチェーンを診断
/debug-configこれは設定問題をトラブルシューティングするための神器です。Codex が設定ファイルをどのように読み込むかを表示します。以下を含みます：
- グローバル設定パス（
~/.codex/config.toml） - プロジェクト設定パス（
.codex/config.toml） - 環境変数オーバーライド
- Profile 激活状態
- 最終的に有効な設定値
> /debug-config
[CODEx] 設定読み込みチェーン：
1. グローバル設定: /home/user/.codex/config.toml ✓
2. プロジェクト設定: /path/to/project/.codex/config.toml ✓
3. 環境変数: OPENAI_API_KEY set ✓
4. Active Profile: production
5. Final Config:
- model: gpt-5.3-codex
- sandbox_mode: workspace-write
- approval_policy: untrustedファイルとツール（/mention, /diff, /review, /mcp）
/mention - 特定ファイルを引用
/mention src/auth/token.jsCodex に特定のファイルを強制的に注目させます。現在コンテキストにない場合でも機能します。大規模プロジェクトで重要なファイルを特定するのに適しています。
/diff - 変更差分を表示
/diffセッション開始以降のすべてのファイル変更の差分对比を表示します。AI の変更が期待通りかをレビューするのに便利です。
/review - コードレビュー
/reviewCodex に最近のコード変更をレビューさせ、潜在的問題、パフォーマンスボトルネック、セキュリティリスクを指摘させます。
> /review
[CODEx] コードレビュー報告：
✓ 長所：
- async/await を正しく使用して非同期処理を handling
- 完善的なエラー処理を追加
⚠ 改善提案：
- token.js 45行目：入力検証がなく、インジェクション攻撃の可能性がある
- refresh.js 12行目：HttpOnly フラグが設定されておらず、XSS リスクがある
🔴 深刻な問題：
- JWT キーがハードコードされている。環境変数を使用すべき/mcp - MCP サーバーを管理
/mcp list設定済みの Model Context Protocol (MCP) サーバーを一覧表示します。MCP により、Codex は GitHub、データベース、監視プラットフォームなどの外部ツールに接続できます。詳細は後述の「MCP プロトコル統合」章をご覧ください。
その他の実用的なコマンド
| コマンド | 機能 |
|---|---|
/init | プロジェクト設定を初期化し、.codex/config.toml を作成 |
/feedback | OpenAI にフィードバックを送信 |
/logout | ログアウトし、認証トークンをクリア |
/quit | Codex CLI を終了 |
/statusline | ターミナルステータスバー表示をカスタマイズ |
/ps | バックグラウンドで実行中のタスクを表示 |
/apps | 統合されたアプリケーションを管理 |
セッション復元：作業進捗を失わない ⭐差別化ポイント
セッション復元は、Codex CLI で過小評価されている機能の一つです。従来のターミナルツールでは、ターミナルを閉じるとすべてのコンテキストが失われますが、Codex は Transcripts メカニズムを通じてセッションの永続化と柔軟な復元を実現しています。
4つの復元方法
1. インタラクティブセレクター（推奨）
codex resumeインタラクティブなインターフェースを開き、すべての履歴セッションを一覧表示します。以下をサポート：
- 日付順ソート
- ディレクトリによるフィルタリング
- キーワード検索
- セッションサマリーのプレビュー
$ codex resume
復元するセッションを選択：
1. [2026-06-07 14:30] refactor auth module (12 ops)
2. [2026-06-07 10:15] create React todo app (8 ops)
3. [2026-06-06 16:45] debug API endpoint (5 ops)
> 1
[CODEx] セッションを復元しました：refactor auth module2. 最新のセッションを復元
codex resume --lastインタラクティブ選択なしで、直近で使用したセッションを迅速に復元します。中断後の作業継続に適しています。
3. 特定のセッションを復元
codex resume <SESSION_ID>セッション ID により正確に復元します。セッション ID は /status コマンドの出力で確認できるほか、Transcripts ディレクトリでも確認できます。
codex resume sess_abc123def4564. 全ディレクトリのセッションを復元
codex resume --allすべてのディレクトリ下の履歴セッションを一覧表示します。複数プロジェクト間を切り替えるシーンに適しています。
復元時に保持されるもの
セッション復元時、Codex は以下の状態を再構築します：
- 対話履歴：以前のすべての質問応答記録
- ファイルコンテキスト：読み取り・変更済みのファイルリスト
- モデル設定：使用中のモデルと推論レベル
- サンドボックス権限：現在のセキュリティ設定
- 未完了のタスク：以前マルチステップタスクを実行中だった場合、ブレークポイントから継続
保持されないもの：
- 一時変数や未保存の中間結果
- 外部コマンドの実行状態（実行中のサーバーなど）
実用的なシーン事例
シーン 1：中断後の作業継続
# 午前中に認証モジュールのリファクタリングを開始
$ codex
> auth モジュールをリファクタリングし、JWT リフレッシュトークンを追加
[CODEx] 既存のコードを分析中...
# 突然会議が必要になり、Ctrl+C で終了
# 午後に戻り、直接復元
$ codex resume --last
[CODEx] セッションを復元しました。前回は auth/token.js を分析しました。次に refresh.js を作成します...シーン 2：複数の方案を比較
# メインセッション：Context API を使用
$ codex
> 状態管理を実装
[CODEx] Context API を使用します...
# 分岐実験：Redux を試す
> /fork
[CODEx] ブランチを作成しました。Redux 方案を試します...
# 比較後、メインセッションを保持し、ブランチを破棄シーン 3：長期プロジェクトの漸進的開発
# 1日目：プロジェクト骨組みを構築
$ codex
> Next.js プロジェクト構造を作成
[CODEx] 完了しました...
# 2日目：セッションを復元し、開発を継続
$ codex resume --last
[CODEx] お帰りなさい。昨日はプロジェクト構造を作成しました。今日はページコンポーネントの実装を続けます...本番環境向け設定方案 ⭐差別化ポイント
Codex CLI の設定システムは非常に柔軟で、グローバル設定、プロジェクト設定、Profile による多シーン設定をサポートしています。適切な設定により、作業効率と安全性を大幅に向上できます。
エイリアス設定：1コマンドで起動パラメータを搞定
よく使う起動パラメータの組み合わせは、shell エイリアスを使用してコマンドを簡素化できます：
# ~/.bashrc または ~/.zshrc
alias codex-safe='codex --sandbox read-only --ask-for-approval untrusted'
alias codex-dev='codex --sandbox workspace-write --mode auto-edit'
alias codex-yolo='codex --sandbox danger-full-access --yolo'使用法：
codex-safe # 安全レビューモード
codex-dev # 日常開発モード
codex-yolo # 実験モード（注意！）Profile 多シーン設定（よりエレガントな方案）
エイリアスは簡単ですが、柔軟性に欠けます。Codex の Profile システムにより、設定ファイル内に複数のシーンを定義し、--profile パラメータで一键切替できます。
設定ファイル構造
グローバル設定ファイルは ~/.codex/config.toml に、プロジェクト設定ファイルは .codex/config.toml にあります。
# ~/.codex/config.toml
# デフォルト設定
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
web_search = "live"
sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "untrusted"
# Profile: コードレビュー（読み取り専用、厳格な承認）
[profiles.review]
sandbox_mode = "read-only"
approval_policy = "untrusted"
model_reasoning_effort = "medium"
# Profile: 高速プロトタイプ（軽量モデル、低コスト）
[profiles.quick]
model = "o4-mini"
model_reasoning_effort = "low"
web_search = "disabled"
sandbox_mode = "workspace-write"
# Profile: 本番環境（安全第一）
[profiles.production]
sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-failure"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"
# Profile: 実験環境（全自动、高リスク）
[profiles.experimental]
sandbox_mode = "danger-full-access"
approval_policy = "never"
model = "gpt-5.3-codex"
model_reasoning_effort = "high"Profile の使用
# コードレビューシーン
codex --profile review
# 高速プロトタイプシーン
codex --profile quick
# 本番プロジェクト
codex --profile production
# 実験プロジェクト
codex --profile experimentalプロジェクトレベル設定オーバーライド
プロジェクトルートディレクトリに .codex/config.toml を作成することで、グローバル設定をオーバーライドできます：
# my-project/.codex/config.toml
# このプロジェクトでは読み取り専用サンドボックスを強制
sandbox_mode = "read-only"
# このプロジェクトではネットワーク検索を無効化
web_search = "disabled"Codex の設定読み込み優先順位：プロジェクト設定 > Profile 設定 > グローバル設定 > デフォルト値。
debug-config で設定読み込みチェーンを診断
設定が期待通りに生效しない場合、/debug-config コマンドを使用して診断します：
> /debug-config
[CODEx] 設定読み込みチェーン：
1. グローバル設定: /home/user/.codex/config.toml ✓
- model: gpt-5.3-codex
- sandbox_mode: workspace-write
2. プロジェクト設定: /path/to/project/.codex/config.toml ✓
- sandbox_mode: read-only (グローバル設定をオーバーライド)
3. Active Profile: review
- approval_policy: untrusted
4. 環境変数:
- OPENAI_API_KEY: set ✓
- CODEX_MODEL: not set
5. Final Config:
- model: gpt-5.3-codex (グローバル設定から)
- sandbox_mode: read-only (プロジェクト設定から、優先度が高い)
- approval_policy: untrusted (Profile から)この出力により、各設定値のソースを明確に確認でき、問題を迅速に特定できます。
モデル切替と推論レベル
デフォルトモデル gpt-5.3-codex
Codex CLI はデフォルトで gpt-5.3-codex モデルを使用します。これは OpenAI がコード生成専用に最適化したバリエーションで、以下の特徴があります：
- コード理解力が強い：多種類のプログラミング言語とフレームワークを深く理解
- コンテキストウィンドウが大きい：長いファイルや複雑なプロジェクト構造の分析をサポート
- 推論効率が高い：コードタスク用に最適化された推論パス
実行時モデル切替
/model コマンドまたは設定ファイルを使用してモデルを切替えます：
# 汎用フラッグシップモデルに切替
/model gpt-5
# 軽量モデルに切替
/model o4-mini各モデルの適用シーン：
| モデル | 適用シーン | コスト |
|---|---|---|
gpt-5.3-codex | 複雑なコード生成、リファクタリング、デバッグ | 高 |
gpt-5 | 汎用タスク、ドキュメント生成、アーキテクチャ設計 | 高 |
o4-mini | 単純なタスク、高速プロトタイプ、低コストシーン | 低 |
推論レベル選択戦略（high/medium/low）
推論レベル（Reasoning Effort）は、モデルが回答生成前に思考する深度を制御します：
| レベル | 動作 | 適用シーン | Token 消費 |
|---|---|---|---|
high | 深度分析、マルチステップ推論 | 複雑なアルゴリズム、アーキテクチャ設計、難易度の高い bug | 高 |
medium | スピードと品質のバランス | 日常開発、通常のリファクタリング | 中 |
low | 高速応答、浅層推論 | 単純なタスク、構文修正、テンプレート生成 | 低 |
設定ファイルで設定：
model_reasoning_effort = "high" # または "medium", "low"実行時切替：
> /reasoning high
[CODEx] high 推論レベルに切替ました。以降の回答はより深い分析を行います。コスト最適化：月間 token を半分に節約する方法
モデルと推論レベルを適切に使用することで、コストを大幅に削減できます：
-
単純なタスクには o4-mini + low 推論を使用：
codex --profile quick # o4-mini + low を使用 -
複雑なタスクのみ gpt-5.3-codex + high 推論を使用：
codex --profile production # gpt-5.3-codex + high を使用 -
定期的に /compact を使用してコンテキストを圧縮：冗長な対話履歴をクリア
-
ChatGPT サブスクリプションクレジットを活用：Plus/Pro ユーザーの無料クレジットを優先使用
-
不要なネットワーク検索を避ける：
web_search = "disabled"を設定して追加呼び出しを削減
節約効果の估算：
- 単純なタスクの50%を
gpt-5.3-codex + highからo4-mini + lowに切替えると、token コストを約60-70%削減可能 - サブスクリプションクレジットと組み合わせることで、個人ユーザーの月間コストを $10-20 以内に抑制可能
MCP プロトコル統合：外部ツールへの接続
Model Context Protocol (MCP) は Anthropic が提唱したオープンプロトコルで、AI アシスタントが外部ツールやデータソースに接続することを可能にします。Codex CLI は MCP 統合により、GitHub、データベース、監視プラットフォームなどの外部リソースにアクセスでき、能力境界を大幅に拡張できます。
MCP とは？
MCP の核心思想は：AI アシスタントは自身の知識に限定されるべきではなく、外部システムの最新データにリアルタイムでアクセスできるべきということです。MCP サーバーを通じて、Codex は以下が可能です：
- GitHub リポジトリの Issues と Pull Requests を読み取る
- PostgreSQL データベースのレコードを照会
- Sentry のエラーログを取得
- Slack チャンネルのメッセージにアクセス
GitHub/Sentry/データベース MCP サーバーの設定
~/.codex/config.toml で MCP サーバーを設定します：
[mcp_servers]
# GitHub MCP サーバー
github = { command = "npx", args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] }
# PostgreSQL MCP サーバー
postgres = { command = "npx", args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"] }
# Sentry MCP サーバー
sentry = { command = "npx", args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sentry"] }
# ファイルシステム MCP サーバー（サンドボックス能力を拡張）
filesystem = { command = "npx", args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"] }実践：MCP で Codex の能力を拡張
シーン 1：GitHub Issue を分析
codex --mcp github
> repo:openai/codex の最近の bug report を分析
[CODEx] GitHub MCP で照会...
[CODEx] 5件の最近の bug report を発見：
1. #123: Session restore fails on Windows
2. #124: Sandbox permission leak in workspace-write mode
3. ...
#123 の問題を詳細に分析します...シーン 2：データベースを照会
codex --mcp postgres
> users テーブルで最近登録したユーザーを照会
[CODEx] PostgreSQL MCP でクエリを実行...
[CODEx] 結果：
- user_id: 1001, email: alice@example.com, created_at: 2026-06-07
- user_id: 1002, email: bob@example.com, created_at: 2026-06-06シーン 3：Sentry エラーをトラブルシューティング
codex --mcp sentry
> 過去24時間の critical errors を分析
[CODEx] Sentry MCP で照会...
[CODEx] 3件の critical error を発見：
1. TypeError: Cannot read property 'token' of undefined (auth/token.js:45)
2. ...
修正提案：token プロパティにアクセスする前に null チェックを追加...MCP サーバーの表示と管理
# 設定済みの MCP サーバーを一覧表示
/mcp list
# 特定のサーバーを有効化/無効化
/mcp enable github
/mcp disable postgres
# サーバー状態を表示
/mcp statusCodex CLI vs Claude Code 全方位比較
Codex CLI と Claude Code はどちらもターミナル AI プログラミングアシスタントの代表製品です。それぞれに長所短所があります。以下は全方位比較です：
機能比較テーブル
| 次元 | Claude Code | Codex CLI |
|---|---|---|
| カスタム設定 | ステータスバー、プロンプト、出力スタイルをサポート | Profile 多シーン設定、推論レベルの細かな制御 |
| 視覚コンテキスト | 画像入力をサポート | Ctrl+V で画像貼り付けをサポート |
| セッション管理 | セッション復元、バックグラウンドタスク | /resume, /fork, Transcripts 記録 |
| 安全性 | 内蔵セキュリティレビュー | サンドボックス3段階モード + 承認4段階粒度 |
| 特殊モード | Vim モード | —yolo 全自动（危険モード） |
| MCP 統合 | ネイティブサポート | 設定ファイル経由で統合 |
| オープンソース状態 | クローズドソース | オープンソース（Apache 2.0） |
| モデル選択 | Claude モデルのみ | gpt-5.3-codex, gpt-5, o4-mini |
| コミュニティエコシステム | Anthropic 公式サポート | GitHub 39K+ Stars、活発なコミュニティ |
価格比較
| 項目 | Claude Code | Codex CLI |
|---|---|---|
| ツール自体 | 無料 | 無料（オープンソース） |
| サブスクリプション費用 | Claude Pro $20/月 | 固定月額なし |
| API 費用 | Pro サブスクリプションに含まれる | API 使用量に応じて課金 |
| 無料クレジット | Pro サブスクリプションで無制限使用 | Plus: $5/月, Pro: $50/月 |
| 超過後課金 | なし（Pro 無制限） | OpenAI API 料金に従う |
コスト估算：
- 軽度ユーザー（毎日1-2時間）：Codex CLI 月間 $5-15（サブスクリプションクレジット活用）、Claude Pro $20
- 中度ユーザー（毎日3-5時間）：Codex CLI 月間 $20-50、Claude Pro $20
- 重度ユーザー（毎日6時間以上）：Codex CLI 月間 $50-150+、Claude Pro $20
如何选择？
Codex CLI を选择する場合：
- オープンソースツールと透明な設定システムを好む
- モデル選択と推論レベルの細かな制御が必要
- プロジェクトで多種類のモデル切替が必要（例：単純なタスクには軽量モデルを使用）
- サンドボックスセキュリティとセッション復元機能を重視
- 予算が限られており、サブスクリプションクレジットでコストを削減したい
Claude Code を选择する場合：
- すでに Claude Pro サブスクリプションユーザーである
- 成熟した安定した製品体験を好む
- モデルを頻繁に切替える必要がない
- Anthropic の公式サポートとエコシステム統合を重視
混合使用戦略： 多くの開発者は両方のツールを同時にインストールし、シーンに応じて選択します：
- 日常開発には Claude Code（安定、手間いらず）
- 複雑なリファクタリングには Codex CLI（多モデル、細かな制御）
- コスト敏感時には Codex CLI（サブスクリプションクレジット活用）
よくある質問 FAQ
インストール後実行時に “command not found” エラー
原因：npm グローバルインストールディレクトリが PATH に含まれていない。
解決：
# codex のインストール位置を検索
which codex
# 見つからない場合、npm グローバルディレクトリを確認
npm config get prefix
# そのディレクトリの bin サブディレクトリを PATH に追加
echo 'export PATH=$(npm config get prefix)/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrcNode.js バージョンが低い
原因：Codex CLI は Node.js 18.x 以上が必要です。
解決：
# 現在のバージョンを確認
node --version
# 18.x より低い場合、LTS バージョンにアップグレード
# macOS
brew install node@20
# Ubuntu
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejs
# nvm を使用（推奨）
nvm install 20
nvm use 20API Key が無効
原因：API Key の形式が間違っている、期限切れ、または権限不足。
解決：
- API Key の形式を確認：
sk-proj-またはsk-で始まるはず - OpenAI Platform で Key の状態を確認
- アカウントに残高またはサブスクリプションクレジットが十分にあるか確認
- 環境変数を再エクスポート：
export OPENAI_API_KEY="sk-proj-あなたの正しいキー"
国内で Codex CLI を使用するには？
ネットワーク問題：Codex CLI は OpenAI API にアクセスする必要があり、国内からの直接接続は不安定な場合があります。
解決方案：
- プロキシを使用：HTTP_PROXY 環境変数を設定
export HTTP_PROXY=http://your-proxy:port export HTTPS_PROXY=http://your-proxy:port - 中継サービスを使用：一部のクラウドサービスプロバイダーは API 中継を提供
- ローカルモデルを展開：Ollama などのローカルモデルツールと組み合わせる（Codex 設定の変更が必要）
アカウント問題：OpenAI アカウントの登録には海外の電話番号またはメールが必要な場合があります。
支払い問題：ChatGPT サブスクリプションには国際クレジットカードまたはギフトカードが必要です。
Git 警告の処理方法
現象：Codex 実行時に Git 関連の警告が表示される。
原因：Git がインストールされていない、またはユーザー情報が設定されていない。
解決：
# Git をインストール
# macOS
brew install git
# Ubuntu
sudo apt install git
# ユーザー情報を設定
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your@email.com"
# リポジトリを初期化（プロジェクトディレクトリ内の場合）
git initまとめとクイックスタート3ステップ
OpenAI Codex CLI は、ターミナル AI プログラミングアシスタントの最新发展方向を表しています。これは単なるコード生成ツールではなく、セキュリティサンドボックス、セッション管理、MCP 統合、本番環境向け設定を融合した完全な開発プラットフォームです。
コアバリュー回顧
- セキュリティ優先：3段階サンドボックスモード + 4段階承認ポリシーにより、AI 操作を制御可能に
- 柔軟な設定：Profile システムにより、多シーンを一键切替
- セッション永続化：/resume と /fork により、作業進捗を失わない
- エコシステム拡張：MCP プロトコルにより、GitHub、データベースなどの外部ツールに接続
- コスト最適化：多モデル選択 + 推論レベル制御により、必要に応じて使用
クイックスタート3ステップ
ステップ1：インストールと認証
npm install -g @openai/codex
codex login # または API Key を使用ステップ2：セキュリティモードを選択
# 初心者推奨：安全レビューモード
codex --sandbox read-only
# 日常開発：ワークスペース書き込みモード
codex --sandbox workspace-writeステップ3：最初のタスクを開始
codex
> GET /health エンドポイントを含むシンプルな Express.js API を作成
[CODEx] 以下のファイルを作成します：
- package.json
- server.js
- routes/health.js
実行開始... ✓次の学習リソース
- 公式ドキュメント：developers.openai.com/codex
- GitHub リポジトリ：github.com/openai/codex
- IDE 統合ガイド：developers.openai.com/codex/ide
- API 価格詳細：openai.com/api/pricing
- コミュニティ議論：GitHub Issues と Reddit r/OpenAI
あなたがベテラン開発者であろうと AI プログラミング初心者であろうと、Codex CLI はあなたのワークフローに大きな向上をもたらせます。今日から始めて、AI をターミナル内のペアプログラミングパートナーにしましょう！
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