モデルの選択
ChatGPT デスクトップアプリでは、コンポーザーの下にあるモデルと推論の設定で、利用可能なモデルを選択し、推論強度を調整します。
推論強度を上げると、複雑なタスクでよりよい結果が得られる可能性がありますが、処理に時間がかかり、使用するトークンも増えます。まずはデフォルトの推論強度を使い、より綿密な計画や分析が必要なタスクでは強度を上げてください。
Ultra モードは、単一のエージェントでの実行にとどまりません。 複雑な作業を高速化するために サブエージェントを使用します。 そのため、サブエージェントに分担できる大規模なタスクに適しています。
モデルの選択
これらの推奨事項は、Web 版の ChatGPT Work に適用されます。 コンポーザーの下にあるモデルと推論の設定で、利用可能なモデルを選択し、 推論強度を調整します。
推論強度を上げると、複雑なタスクでよりよい結果が得られる可能性がありますが、処理に時間がかかり、使用するトークンも増えます。まずはデフォルトの推論強度を使い、より綿密な計画や分析が必要なタスクでは強度を上げてください。
Ultra モードは、単一のエージェントでの実行にとどまりません。 複雑な作業を高速化するために サブエージェントを使用します。 そのため、サブエージェントに分担できる大規模なタスクに適しています。
モデルの選択
対話型の CLI セッションでは、/model でモデルの切り替えや
推論強度の調整ができます。次のように、Codex の起動時に
--model またはそのエイリアス -m を指定してモデルを選択することもできます。
codex --model gpt-5.6非対話型の実行でも、次のように同じオプションを使用できます。
codex exec -m gpt-5.6 "Review the current changes"推論強度を高くすると、複雑なタスクでより良い結果を得られる可能性がありますが、時間がかかり、トークンの使用量も増えます。まずはデフォルトの推論強度で始め、より綿密な計画や分析が必要な場合に強度を上げてください。
Ultra モードでは、単一のエージェントだけで実行するのではなく、 複雑な作業を速く進めるために サブエージェントを使います。 複数のサブエージェントに分担できる大規模なタスクに適しています。
Select Reasoning Level for gpt-5.6-sol
Press enter to confirm or esc to go back
モデルの選択
コンポーザーの下にあるモデル切り替えメニューを使って、利用可能なモデルと推論強度を選択します。
推論強度を高くすると、複雑なタスクでより良い結果を得られる可能性がありますが、時間がかかり、トークンの使用量も増えます。まずはデフォルトの推論強度で始め、より綿密な計画や分析が必要な場合に強度を上げてください。
Ultra モードでは、単一のエージェントだけで実行するのではなく、 複雑な作業を速く進めるために サブエージェントを使います。 複数のサブエージェントに分担できる大規模なタスクに適しています。
推奨モデル
コード、アプリ、リサーチにまたがる複雑な作業に対応する、OpenAI で最も高性能なモデルです。高度な推論、コンピューターの使用、より優れた判断力を兼ね備えています。
複雑なコーディング、コンピューターの使用、リサーチ、サイバーセキュリティに対応する、GPT-5.6 で最も高性能なモデルです。
日常の作業に適したバランスのよい GPT-5.6 モデルです。GPT-5.5 に匹敵する性能を、より低コストで提供します。
高速で手頃な価格の GPT-5.6 モデルです。ファミリー内で最も低いコストで、高い性能を発揮します。
ほぼ待ち時間なくリアルタイムでコードの改善を繰り返せるよう最適化された、テキスト専用のリサーチプレビュー版モデルです。ChatGPT Pro ユーザーが利用できます。
利用可否は、提供状況、サインイン方法、使用するクライアントによって異なります。 各プランでの利用条件と使用量については料金を、 Enterprise での利用についてはワークスペースでのモデルの利用可否を参照してください。
まずは、お使いのアカウントで利用できるパワーのデフォルト設定から始めてください。
より深い推論が必要なら賢さ重視 へ、より速く低コストで作業するなら 速さ重視 へ調整します。
gpt-5.6-luna を使いたい場合や、モデル、推論強度、速度を個別に指定したい場合は、
上級 を開いてください。
選択画面の図は GPT-5.6 の操作項目を示しています。対象となる Pro、Business（$100）、Enterprise アカウントでは、Astra の提供開始に伴い、パワーの選択肢が Terra 軽量、Sol 軽量、Sol 中、Astra 軽量、Astra 中、Astra 極高に更新されます。選択肢はプランや提供段階によって異なる場合があります。
実験的なコンテキスト管理
対応する Codex クライアントでは、ChatGPT Plus または Pro でサインインしているユーザーが、実験的なコンテキスト管理を有効にできます。Astra はコンテキストウィンドウをまたいでメモを保持し、同じタスク内の過去のメッセージやツールの結果を検索できます。この実験的機能はデフォルトではオフになっており、提供開始時点では Business、Enterprise、API キーでのサインインでは利用できません。
有効にするには、config.toml に features.context_management.experimental_mode = true を設定し、
新しいタスクを開始します。設定項目については構成リファレンスを、
ファイルの場所については構成の基本を参照してください。
ワークスペースの要件は引き続き適用されます。
Astra、Sol、Terra、Luna の選び方
複数の手順やツールにわたって最高の性能が必要なタスクには、 Astra を選んでください。 Sol は深い検討と丁寧な仕上げを得意とし、 Terra は日常的な作業に、 Luna は内容が明確な反復タスクに適しています。
各モデルの得意分野
- Astra は、最も難しい作業を最初から最後まで進めるのに適しています。 継続的な推論と判断を必要とする、 コード、アプリ、リサーチにまたがる一連のワークフローには Astra を選んでください。 役立つ成果を得るための基準となる情報源、テンプレート、制約、確認項目を与えます。 Astra は、元の目標や制約を見失わずに、 的を絞った質問をし、ユーザーの指示を取り入れる能力に優れています。
- Sol は、複雑で自由度の高い作業に適しています。 曖昧な点が多いタスク、難しいタスク、 重要度の高いタスクなど、綿密な分析や判断、丁寧な仕上げが必要な作業には Sol を選んでください。 たとえば、複雑なコード変更、deep research、完成度の高い文書作成などです。 範囲の狭いタスクでは、完了条件を明確にして、作業の焦点がぶれないようにします。
- Terra は実用的な万能型です。 Sol ほど深く掘り下げる必要はないものの、 高い推論能力とツールの活用が求められる日常的な作業には Terra を選んでください。 これまで GPT-5.5 に任せていた作業なら、まず Terra を試すとよいでしょう。
- Luna は、内容が明確な反復タスクに適しています。 求める結果が明確で、具体的なタスクを大量に処理する場合は Luna を選んでください。 たとえば、抽出、分類、変換、構造化された要約などです。
推論強度の選択
必要な結果が得られる範囲で、推論強度をできるだけ低く設定します。より綿密な計画、分析、確認が必要なタスクでは、推論強度を上げてください。
- ChatGPT デスクトップアプリ、ウェブ版 ChatGPT Work、IDE 拡張機能の軽量 、または CLI の 低 は、 短時間で取り組める、範囲の明確なタスクに適しています。
- 中 は、より綿密な計画が必要なタスクで、速度と推論の深さのバランスを取ります。
- 高 と 極高 は、複数の手順や情報源、トレードオフが関わる 難しい作業に適しています。
GPT-5.5 と GPT-5.6 の推論強度には、正確な対応関係はありません。よく知っているタスクを低めの設定で試し、結果に応じて調整してください。
Max と Ultra の使い分け
Max では、選択したモデルが 1 つのタスクについて推論する時間が長くなります。 速度や使用量よりも推論の深さが重要となる、特に難しい問題に使用してください。 選択肢に Max が表示されない場合は、アプリの設定で有効にする必要があります。
Ultra は、サブエージェントを使って、 複雑なタスクの各部分を並列で処理します。作業を意味のある単位に分割できる場合に選んでください。 ほとんどのタスクでは、Max や Ultra は必要ありません。
デスクトップアプリのモデルスライダーに Ultra が表示されない場合は、 設定 > 構成を開き、 モデル選択スライダーに Ultra を表示をオンにします。
その他のモデル
ChatGPT でサインインする場合、Codex は上記の推奨モデルで最適に動作します。
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。
ChatGPT でサインインする場合は、保存済みの構成、カスタムエージェント、スケジュール済みタスクで、
gpt-5.4 を gpt-5.6-terra に、gpt-5.4-mini を gpt-5.6-luna に置き換えてください。
OpenAI API と、ご自身の API キーで認証した Codex は影響を受けません。
その他のモデルを表示
複雑なコーディング、コンピューターの使用、知識労働、リサーチのワークフローに対応する、前世代のフラッグシップモデルです。
コーディング、推論、ツールの使用、エージェント型ワークフローに強みを持つ、専門的な業務向けのフラッグシップモデルです。
素早い応答が求められるコーディングタスクやサブエージェント向けの、高速で効率的な小型モデルです。
用途に合わせて、Chat Completions または Responses APIs に対応する任意のモデルやプロバイダーを Codex で使用することもできます。
Chat Completions API のサポートは非推奨となっており、今後の Codex のリリースで削除されます。
非推奨の Codex モデル
ChatGPT でサインインする場合、Codex での gpt-5.4 と gpt-5.4-mini モデルの提供は、
2026 年 8 月 31 日に終了します。ワークスペースのデフォルト設定、保存済みのモデル設定、
管理対象の設定、カスタムエージェント、スケジュール済みタスクで、
gpt-5.4 を gpt-5.6-terra に、gpt-5.4-mini を gpt-5.6-luna に置き換えてください。
ChatGPT でサインインする場合、Codex では gpt-5.2 と gpt-5.3-codex モデルはすでに非推奨となっています。
これらのモデルを引き続き参照しているスクリプト、設定ファイル、
codex exec --model コマンドを更新してください。
OpenAI API と、自分の API キーで認証する Codex は、 GPT-5.4 の提供終了の影響を受けません。現在利用可能な API モデルについては、 API モデルのページをご覧ください。
ローカルで使用するデフォルトモデルの設定
ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能は、同じ設定ファイル config.toml を使用します。
モデルを指定するには、設定ファイルに model エントリを追加します。
モデルを指定しない場合、
ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能は推奨モデルを使用します。
model = "gpt-5.6"クラウドチャット用モデルの選択
現在、Codex Cloud のチャットで使用するデフォルトモデルは変更できません。