Claude Opus 5.5 が SeedRouter で利用できます
LogoSeedRouter
すべての記事

Codex で GPT-6 を使う：セットアップ、動作確認済みの設定、よくあるエラー

SeedRouter のキーで OpenAI Codex CLI から GPT-6 Astra、Sol、Luna を使う方法。config.toml、コンテキストウィンドウの設定、テスト結果、よくあるエラーを解説。

Markdown で読む

SeedRouter のキーを使えば、GPT-6 Astra、GPT-6 Sol、GPT-6 Luna はいずれも OpenAI の Codex CLI のモデルとして動きます。~/.codex/config.toml に SeedRouter を追加し、キーをエクスポートして、gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna のいずれかで Codex を起動します。料金は SeedRouter の残高からトークン単位で支払い、ChatGPT のプランは関係ありません。2026 年 9 月 29 日に Codex CLI 0.157.0 で行ったテストでは、3 つのモデルすべてがファイルを作成し、実行し、編集し、もう一度実行して、両方の出力を正しく報告しました。

Codex で GPT-6 を使うには？

ユーザー単位の ~/.codex/config.toml に SeedRouter を追加します。

model = "gpt-6-astra"
model_provider = "seedrouter"

[model_providers.seedrouter]
name = "SeedRouter"
base_url = "https://api.seedrouter.ai/v1"
env_key = "SEEDROUTER_API_KEY"
wire_api = "responses"

次にキーをエクスポートして Codex を起動します。

export SEEDROUTER_API_KEY=sk-your-seedrouter-key
codex

1 回のセッションだけモデルを切り替えるには、codex -m gpt-6-sol のようにコマンドラインで指定します。Codex の設定リファレンスによると、wire_api でサポートされる値は responses だけで、省略した場合もこれがデフォルトです。GPT-6 はツールを Responses API で使い、Codex はそのツールでファイルを読み、編集し、実行します。

これらの設定はプロジェクトの .codex/config.toml ではなく、~/.codex/config.toml に置いてください。OpenAI の詳細設定ガイドによると、Codex はプロジェクトローカルの設定にある model_provider と model_providers を無視し、「それらを見つけると起動時に警告を表示します」。

Codex ではどの GPT-6 モデルを選ぶべき？

モデル ID向いている用途テストで Codex がデフォルトで送った推論強度
gpt-6-astra最も難しいコーディングと推論のタスクlow
gpt-6-sol日常的なコーディング作業medium
gpt-6-luna速くて安いステップmedium

Codex 0.157.0 はこの 3 つのモデル ID をすでに認識しているので、警告なしで起動し、モデルごとに独自のデフォルトを適用します。model_reasoning_effort を設定していなくても、各リクエストで推論強度を送ります。私たちのテストでは、GPT-6 Astra が low、Sol と Luna が medium でした。違いの詳細は Astra、Sol、Luna の比較で、リアルタイムの料金は各モデルのページで確認できます：Astra、Sol、Luna。

Codex で GPT-6 の推論強度を設定するには？

config.toml で model_reasoning_effort を設定します。

model_reasoning_effort = "medium"

Codex の設定リファレンスはこれを「選択したモデルが提示する推論強度。low、medium、high、xhigh、max、ultra など。利用できるレベルはモデルとクライアントによって異なります」と説明しています。GPT-6 Astra では Codex は ultra も表示し、「自動タスク委任付きの最大推論」と記載しています。これは Codex の設定で、API の推論強度レベルではありません。ultra で行ったテストでは、Codex が送ったリクエストには xhigh が入っていました。

推論強度が高いほど推論トークンが増え、推論は出力として課金されます。多くのステップを実行するコーディングエージェントでは、まずデフォルトで始め、必要なタスクだけ上げてください。

model_context_window は Codex の GPT-6 で何をする？

Codex の設定リファレンスは「アクティブなモデルで使えるコンテキストウィンドウのトークン数」と説明しています。GPT-6 Astra、Sol、Luna のコンテキストウィンドウは 105万トークンで、入力は最大 922K トークンです（GPT-6 Astra のドキュメントを参照）。ただし変更しない限り、Codex は独自の小さい値を使います。

Codex 0.157.0 で測定した結果：

設定Codex が報告した利用可能なウィンドウ
未設定258,400 トークン
model_context_window = 1050000828,400 トークン

設定しない場合、Codex は 272,000 トークンのウィンドウで動きます。値を上げるとウィンドウは広がりましたが、設定した値には届きませんでした。Codex に組み込まれた GPT-6 のプロファイルが 872,000 トークンで上限をかけているためです。したがって実用上の最大値は次のとおりです。

model_context_window = 872000

上げる前に費用を考えてください。入力が 272K トークンを超える GPT-6 のリクエストは、リクエスト全体に長コンテキスト料金が適用されます。Codex のデフォルトのウィンドウは、セッションをその境界より下に保ちます。2 つの上限の違いはコンテキストウィンドウと最大出力トークンで説明しています。Codex には出力上限の設定はありません。

何をテストした？

codex exec で、各モデルに同じ 4 ステップのタスクを与えました。最初の 10 個のフィボナッチ数を出力する fib.py を作成し、python3 で実行し、15 個を出力するように変更して再実行し、両方の出力を報告する、というものです。

モデルリクエスト数結果
gpt-6-luna2両方の出力を正しく報告。1 つのシェルコマンドで両方のバージョンを書いて実行
gpt-6-astra4両方の出力を正しく報告。Codex のパッチツールでファイルを編集し、シェルツールで実行
gpt-6-sol5両方の出力を正しく報告。パッチ 2 回、実行 2 回

どのモデルも同じ 2 行を報告しました。

0 1 1 2 3 5 8 13 21 34
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

Codex が報告したトークン数は、SeedRouter アカウントの利用記録とリクエストごとに一致しました。すべての呼び出しが SeedRouter のキーを経由したことが確認できます。

Codex セッションで最も大きいのは最初のリクエストです。モデルが作業を始める前に、Codex は指示とツール定義を送ります。私たちのテストでは約 15,000〜20,000 入力トークンでした。以降のターンでも同じプレフィックスが再送され、GPT-6 Astra のテストでは、以降の各ターンの入力の 98% 以上がキャッシュから読み込まれました。そのため最初のターンがセッションで最も高くつきます。プレフィックスがキャッシュに書き込まれ、キャッシュ書き込みは入力料金の 1.25 倍で課金されるからです。詳しくは GPT-6 料金ガイドを参照してください。

Codex で GPT-6 が利用できないと表示されるのはなぜ？

表示されるメッセージはサインイン方法によって異なります。

SeedRouter のキーを使う場合、存在しないモデル ID は失敗します。3 つのモデル ID のどれでもない -m gpt-6 で Codex を起動したところ、Codex は次のように出力しました。

warning: Model metadata for `gpt-6` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.
ERROR: Reconnecting... 1/5
...
ERROR: Reconnecting... 5/5
ERROR: unexpected status 503 Service Unavailable: The requested model is not available.

最後の行からはリクエスト URL と ID を省きました。Codex は 5 回再試行してから諦めます。正確なモデル ID（gpt-6-astra、gpt-6-sol、gpt-6-luna）を使ってください。Model metadata ... not found の行は、Codex がその名前を認識していないという警告にすぎません。最後の行にあるとおり、リクエストが失敗したのはモデル ID が存在しないためです。

ChatGPT でサインインする場合、利用できるかどうかはプランと Codex のバージョンによります。OpenAI のヘルプ記事 GPT-5.6 and GPT-6 Pro in ChatGPT にはこうあります。「Plus プランには ChatGPT Work と Codex での GPT‑6 Astra が含まれます。」「Codex CLI では、Astra には バージョン 0.153.0 以降が必要です。」codex --version でバージョンを確認し、古ければ更新してください。SeedRouter のキーは ChatGPT のプランに依存しません。

Codex で GPT-6 を使うのに ChatGPT のサブスクリプションは必要？

必要ありません。OpenAI の Codex 認証ドキュメントには 2 つのサインイン方法が記載されています。「ChatGPT でサインインしてサブスクリプションで利用する」と「API キーでサインインして従量課金で利用する」です。SeedRouter のキーは後者で、Codex は各リクエストを SeedRouter に送り、あなたは残高からトークン単位で支払います。同じページには「Codex cloud には ChatGPT でのサインインが必要です」ともあるため、API キーではクラウドタスク機能は使えません。私たちのテストで使ったローカルの Codex CLI セッションは動作します。

よくある質問

GPT-6 に必要な Codex のバージョンは？

私たちのテストでは Codex CLI 0.157.0 を使いました。ChatGPT でサインインする場合、OpenAI は GPT-6 Astra にバージョン 0.153.0 以降を求めています。最新のバージョンを使えば、GPT-6 モデル向けの Codex の組み込み設定も得られます。

Codex で Chat Completions API 経由で GPT-6 を使える？

いいえ。Codex は Responses API にしか対応しておらず、GPT-6 Astra は Chat Completions での関数呼び出しに対応していないため、ツールにはいずれにせよ Responses API が必要です。wire_api = "responses" のままにしてください。

Codex で GPT-6 Astra に temperature を使える？

いいえ。GPT-6 Astra は常に推論を行い、temperature や top_p を受け付けません。代わりに model_reasoning_effort を調整してください。

SeedRouter のキーはどう入手する？

登録してダッシュボードでキーを作成し、残高をチャージします。すべての新規アカウントに少額の無料残高があり、GPT-6 Luna で短い Codex セッションを試すには十分です。GPT-6 Astra のセッションは、最初のターンだけで約 20,000 トークンをキャッシュに書き込むため、より多くかかります。自分のコードからモデルを呼び出す方法は GPT-6 API ガイドで解説しています。

すべての記事

関連ガイド