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Codexのモデル選び完全ガイド|GPT-6 Astra・GPT-5.6 Sol/Terra/Lunaの使い分け【2026年9月最新】

Codexのモデル選び完全ガイド|GPT-6 Astra・GPT-5.6 Sol/Terra/Lunaの使い分け【2026年9月最新】

OpenAI Codexで選べるモデル(GPT-6 Astra / Astra Fast / GPT-5.6 Sol・Terra・Luna)の違いと使い分けを2026年9月時点で整理。品質・速度・コストの3基準、effort(推論の深さ)の設定、CLIでの指定方法、旧モデルからの移行まで初心者向けに解説します。

公開: 2026-05-29·更新: 2026-09-19·約11分で読める·#Codex#モデル#使い分け
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OpenAI Codex を使い込むと、「どのモデルを選べばいいの?」という疑問にぶつかります。2026年9月現在、Codexでは GPT-6 Astra と GPT-5.6ファミリー(Sol / Terra / Luna) を中心に複数のモデルが選べ、それぞれ 速度・品質・コスト のバランスが異なります。

この記事では、初心者でも迷わずモデルを選べるように、現行ラインナップの全体像と使い分けを整理します(2026年9月19日時点の情報に更新しています)。

⚠️ モデルの名称・仕様は頻繁に更新されます。本記事は OpenAI 公式とは無関係の解説記事です。最新の選択肢は Codex公式ドキュメント で確認してください。

🆕 GPT-6 Astra が展開済み(2026年9月)。Codexでは有料プランで利用可能で、CLIは0.153.4からAstraがデフォルトです。展開状況と注意点は GPT-6 Astra解説 へ。

🚨 2026年10月14日、GPT-5.5 が提供終了になります(ChatGPT・ChatGPT Work・Codexの全プランが対象/移行先は gpt-5.6-sol)。設定にモデル名を直書きしている方は期限までに書き換えを。手順は GPT-5.4提供終了の移行ガイド と同じ要領です(GPT-5.4 / 5.4 mini は2026年8月31日に提供終了済み)。

結論:3つの基準で選ぶ

モデル選びは、次の3つを天秤にかけるだけです。

  1. 品質(難しいタスクをこなせるか)
  2. 速度(応答の速さ)
  3. コスト(利用枠の消費)

迷ったら:

  • 日常使い → GPT-5.6 Terra(バランス型の標準)
  • 難しい実装・長時間の自走 → GPT-6 Astra(最上位)
  • 軽い質問・補完・速さ優先 → GPT-5.6 Luna または Astra Fast

現行ラインナップ早見表(2026年9月)

モデル 位置づけ 向いている用途 利用できるプラン
GPT-6 Astra 最上位・最新世代。CLIのデフォルト 複雑な実装、長時間自走、PC操作 Plus以上・API
GPT-6 Astra Fast Astraの高速層(約2倍速) 日常タスクを速く回したいとき Plus以上・API
GPT-5.6 Sol 5.6世代の最高性能 難易度の高いタスク Plus以上
GPT-5.6 Terra 5.6世代のバランス型 普段使いの標準 Free/Goを含む全プラン
GPT-5.6 Luna 5.6世代の効率型 補完・短い質問・軽い修正 Plus以上
旧世代(GPT-5.1-Codex / Max / 5.2-Codex) 段階的に移行中 既存設定で使っている場合のみ —

ラインナップは進化が速く、名称の追加・変更が頻繁です。「最上位(Astra)」「バランス(Terra)」「軽量(Luna / Fast)」の3層構造で捉えると混乱しません。プラン別の提供範囲は変わることがあるため、モデル選択画面の表示を正としてください。

それぞれのモデルを詳しく

GPT-6 Astra(最上位・2026年9月展開)

2026年9月3日に発表された新世代モデル。公表ベンチマークはほぼ満点級で、特にPC操作(Computer Use)と長時間タスクの伸びが大きいのが特徴です。コンテキストをまたいでノートを保持する仕組みにより、長い作業での「忘却」が減るとされています。

  • 難しい設計・大規模な実装・Goal modeでの長時間自走に
  • CLI 0.153.4以降はデフォルト(更新すると自動的にAstraで動く点に注意)
  • サブスクリプション内では追加料金なし。API利用者はコストが上がる(詳細)

GPT-6 Astra Fast(高速層)

Astraの約2倍速の層。品質を大きく落とさず速度を優先したいときの選択肢で、「重いモデルで待たされる」のを避けたい日常タスクに向きます。

GPT-5.6 Sol / Terra / Luna(2026年7月公開・現行の標準世代)

Sol(最高性能)/ Terra(バランス)/ Luna(効率) の3階層。本記事の「品質・速度・コスト」がそのまま名前になった構成で、迷ったらTerraが今も標準です。TerraはFree/Goプランでも使える唯一の現行モデルという位置づけでもあります。

→ 世代の解説:GPT-5.6でCodexはどう変わった?

旧世代(GPT-5.1-Codex / GPT-5.1-Codex-Max / GPT-5.2-Codex)

2026年前半の主力だったモデル群。GPT-5.1-Codex-Maxの「コンパクション」で切り拓いた長時間自走の系譜は、AstraやGoal modeに引き継がれています。新規に選ぶ理由はほぼなく、既存の設定で使い続けている場合は現行世代への移行を検討しましょう(GPT-5.4系は8/31で提供終了済み)。

推論レベル(effort)の使い分け

高性能モデルには effort(推論の深さ) という設定があります。

effort 特徴 使いどころ
medium 速度重視・バランス 日常タスク
high 品質重視 難しめのタスク
xhigh 最高品質・じっくり考える 複雑な問題・重要な実装

簡単なタスクに xhigh を使うと、待ち時間と利用枠の無駄になります。Astraのように賢いモデルほど「effortを上げなくても十分」な場面が増えるので、まずmediumから試すのが基本です。

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モデルの指定方法

CLIで指定

codex --model gpt-5.6-terra     # 例: バランス型を明示
codex --model gpt-6-astra       # 例: 最上位を明示

恒久設定は ~/.codex/config.toml:

model = "gpt-5.6-terra"

モデルIDの正確な表記は環境・バージョンで異なることがあるため、モデル選択画面や codex --help の表示を正としてください。設定ファイル全般は 設定ガイド、CLIの基本は CLI使い方ガイド を参照。

デスクトップアプリ・VS Code拡張で指定

デスクトップアプリはタスク画面のモデル選択、VS Code拡張はチャットパネル上部のメニューから、タスクごとに切り替えられます。

用途別おすすめ早見表

やりたいこと おすすめモデル effort
小さなバグ修正 Terra または Luna medium
新機能の実装 Terra(難しければAstra) medium〜high
大規模リファクタ・長時間自走 GPT-6 Astra high
フレームワーク移行 GPT-6 Astra xhigh
コード補完・短い質問 Luna または Astra Fast low/medium
日常タスクを速く回す Astra Fast medium

コストを抑えるモデル運用術

トークンベースの課金では、モデル選択が利用枠の消費に直結します。

  1. デフォルトはTerraにして、重いときだけAstraに切り替え(CLIはAstraがデフォルトになったので、軽い作業では意識して切り替える)
  2. effort を上げすぎない(簡単なタスクに xhigh は不要)
  3. 軽い質問はLunaやAstra Fastで済ます
  4. .codexignore で不要ファイルを除外してトークン削減
  5. AGENTS.md でプロジェクト情報を集約(毎回説明する無駄を省く → AGENTS.mdガイド)

利用枠が足りないと感じたら、レート制限の対処とプラン診断ツールで見直しを。

モデル選び以外の節約手段(Plan mode・/compact・subagents)は トークンを節約する方法 にまとめています。

よくある質問(FAQ)

Q. 結局どれを選べばいいですか?

A. 迷ったら GPT-5.6 Terra + effort medium で始めてください。難しいタスクで詰まったら GPT-6 Astra に切り替える、で十分です。

Q. GPT-6 Astraが選択肢に出てきません

A. 展開は段階的で、CLIは0.153.4以上が必要です。アプリ・CLIの更新と再起動を試し、それでも出なければ数日待ってください。詳しくは GPT-6 Astra解説。

Q. モデルを変えると履歴は引き継がれますか?

A. 同じセッション内であれば、モデルを切り替えてもコンテキストは保持されます。

Q. 無料プランでも全モデル使えますか?

A. Free/Goプランで使える現行モデルはTerraが中心で、AstraやSolはPlus以上が対象です(無料で使う方法)。

Q. Claude Code のモデルとどう違う?

A. 設計思想が異なります。比較は Codex vs Claude Code、最新世代同士の比較は GPT-5.6 vs Claude Opus 5 を参照してください。

まとめ

Codexのモデル選びは、「品質・速度・コスト」の3基準 で考えればシンプルです。日常は GPT-5.6 Terra、難しい実装や長時間自走は GPT-6 Astra、軽い作業は Luna / Astra Fast。effort も難易度に合わせて調整しましょう。

次は、Astraの真価を引き出す Goal mode や、利用枠の節約に効く AGENTS.mdガイド を読むのがおすすめです。

AI

この記事を書いた人

AIなうず(AIのことはAIに聞け! 編集)

AIコーディングツール(Codex・Claude Code等)を日常的に使い倒す個人。macOS・Windows両環境、Free・Plus両プランで実際に検証しながら、初心者向けにやさしく解説しています。

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