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Codexのモデル選択の横には、LightからUltraまで推論レベルの選択肢が並んでいます。上げれば賢くなりそうですが、利用枠がどれだけ減るのかが分からず、毎回なんとなくMediumやHighを選んでいる人もいるはずです。
Codexの推論レベルは、モデルが1つの作業にかける考える量を決める設定です。公式の選択肢はLight（CLIと設定ファイルではLow）、Medium、High、Extra High、Max、Ultraの6段階で、上げるほど時間がかかり、使うトークンも増える仕組みです。OpenAIは既定のレベルから始め、深い計画や分析が必要になったときに上げるよう勧めています。MaxとUltraについて、公式は「ほとんどの作業には必要ない」としています。
情報確認日：2026年10月6日。OpenAIのCodex公式ドキュメント（ChatGPT Learn）とOpenAIヘルプセンターの説明をまとめた解説です。作業ごとの選び方の表は、公式の助言をもとにした筆者の提案です。
選べるレベルと既定値は、モデル、プラン、使う画面（デスクトップアプリ・CLI・IDE拡張）、ワークスペースの設定、段階的な提供状況によって変わります。GPT-6 LunaはMaxまで選べますが、Ultraには対応していません。レベルごとに利用枠が何倍減るかという数値は、公式に記載がありません。
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推論レベルを上げると何が変わる？
OpenAIヘルプセンターの説明では、推論レベルはモデルが作業にどれだけ考えを費やすかを決める設定で、モデルの選択とは別に調整する項目です。Codexの公式ドキュメントは、レベルを上げると複雑な作業の結果が良くなる場合がある一方、時間が長くなり、使うトークンも増えると説明しています。トークンはAIが読み書きする情報の処理単位で、指示文、ファイル、会話の履歴、ツールの結果、AIの返答のすべてが含まれます。
レベルを上げても、結果が必ず良くなるわけではありません。ヘルプセンターは、高いレベルは利用枠を多く使う可能性があり、常により良い結果になるとは限らないと書いています。結果に抜けがあるときは、先に指示が明確か、必要なファイルや接続先のアプリ、権限がそろっているかを確かめるよう勧めています。足りない情報やアクセス権は、推論レベルを上げても補えないためです。
選べるレベルは6段階。アプリとCLIで名前が少し違う
「Low・Medium・High・Max・Ultra」と覚えている人も多いですが、公式のモデルページにはExtra Highを含む6段階が載っています。いちばん低い段階は、ChatGPTデスクトップアプリ、ウェブ版のChatGPT Work、IDE拡張ではLight、CLIではLowと表示されます。設定ファイル（config.toml）に書く値は、設定リファレンスに例として挙がっている low、medium、high、xhigh、max、ultra です。
| アプリ・IDE拡張の表示 | CLI・設定ファイルの値 | 公式が挙げる向いている作業 |
|---|---|---|
| Light | Low（low） | 素早く済ませたい、範囲がはっきりした作業 |
| Medium | medium | ある程度の計画が必要で、速さと深さを両立したい作業 |
| High | high | 複数の手順、資料、トレードオフがある難しい作業 |
| Extra High | xhigh | Highと同じく、手順や資料の多い難しい作業 |
| Max | max | 1つの作業にもっと時間をかけて考えさせたい最難関の問題 |
| Ultra | ultra | 意味のある単位に分けられる大きな作業。サブエージェントが並行して進める |
公式ドキュメントは、HighとExtra Highをまとめて「複数の手順・資料・トレードオフがある難しい作業向け」と説明しています。2つの違いを数値で示した説明は、公式に記載がありません。表のExtra Highと設定値「xhigh」の対応は、6段階の並び順から筆者が対応付けたもので、公式に対応表はありません。また、同じ名前のレベルでも、モデルの世代が変わると中身がそのまま対応するわけではないとされています。新しいモデルに切り替えたら、慣れた作業を低めのレベルで試し、結果を見て調整するよう公式は勧めています。
どのモデルでどのレベルまで選べる？
ChatGPTでサインインしてCodexを使う場合、公式のモデルページが勧めているのはAstra、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Lunaの3つです。モデルページの「推論レベルの選び方」には、モデルごとに始める位置が書かれています。
| モデル | 選べる範囲（公式の記載） | 公式が勧める始める位置 |
|---|---|---|
| Astra | 上限の記載はモデルページになし。設定ファイルではLightを low と書く | Light |
| GPT-6.1 Sol | LightからUltra。MaxとUltraは設定によって表示が変わる | 使っている画面の既定のレベル |
| GPT-6 Luna | Maxまで。Ultraには対応しない | High |
Astraに低めのレベルが勧められている理由について、ヘルプセンターは「低いレベルでもモデル全体の能力が低いという意味ではない」と説明しています。例として挙がっているのは、LowのAstraがHighのSolを上回る場合です。SolのHighで良い結果が出ていた作業をAstraへ移すなら、LowかMediumから始めるのが公式の助言です。
使えるモデルはプランによって違います。料金ページのPlusの欄にはGPT-6.1 SolとGPT-6 Lunaが挙がっており、ヘルプセンターはPlusのWorkとCodexでAstraも使えると説明しています。FreeとGoは、デスクトップアプリでのGPT-6 Luna（Standard速度）に限られます（段階的な提供）。GPT-6.1 Solの初回提供にFreeとGoは含まれていません。モデルの違いや提供時期はGPT-6.1 Solの解説、PlusでのAstraの扱いはGPT-6 AstraはPlusで使えるかの記事で詳しく説明しています。
Astra・Sol・Lunaそれぞれの位置づけと、無料・Go・Plusでどこで使えるかを先に整理したい方は、次の記事で3つのモデルの違いを確認できます。
既定値は何？デスクトップアプリのPowerの6つの位置
既定の推論レベルは、プラン、使う画面、ワークスペースの設定、提供状況によって変わると公式に書かれています。「どのプランでも既定はMedium」のような一律の値は、2026年10月6日時点の公式ドキュメントに記載がありません。2026年7月の更新情報には、当時のGPT-5.6世代でPowerの既定がSolのmediumだったと書かれていますが、GPT-6世代の既定値としては使えません。
ChatGPTデスクトップアプリとウェブ版のChatGPT Workでは、入力欄の下にあるPowerのスライダーでモデルと推論レベルを一緒に選びます。公式のモデルページが例に挙げる位置は、Luna High、GPT-6 Sol Light、GPT-6 Sol Medium、Astra Light、Astra Medium、Astra Extra Highの6つです。
まずアカウントで使える既定のPowerから始め、深く考えさせたいときはSmarter側へ、速さと費用を抑えたいときはFaster側へ動かすのが公式の案内です。一部の有料プランにはAstra Extra Highの位置がありません。モデルやレベル、速度を個別に選びたいときは、Advancedを開きます。ページ上の例は説明用で、実際の選択肢と既定値はプランや設定によって違うと注記されています。
設定ファイル（config.toml）は、デスクトップアプリ、CLI、IDE拡張で共通です。モデルを指定しない場合は、推奨モデルが使われます。推論レベルの既定値がいくつになるかは、公式に記載がありません。今どのレベルで動いているかは、CLIなら /model の画面、アプリなら入力欄の下の表示で確かめるのが確実です。
レベルを上げると利用枠はどれだけ減る？
推論レベルを1段上げると利用枠が何倍減るか、という数値は公式に記載がありません。料金ページによると、消費にはモデル、文脈の量、推論、ツールの利用、検索、キャッシュがすべて影響し、指示文の長さだけでは見積もれません。ヘルプセンターも、大きな入力と出力、高い推論レベル、Fast mode、手順の多い作業で消費が増えることがあると説明しています。推論レベルを決めても作業ごとの消費量は決まらず、良い結果が保証されるわけでもありません。
公開されている倍率は、速度のモードのものです。Fast modeはStandardと比べて、プランに含まれる利用枠を2.5倍、購入したクレジットを2倍の割合で消費します。この倍率は消費の割合を示す数値で、応答が速くなる度合いではありません。推論レベルを下げても、Fast modeを常に使っていれば枠は早く減ります。2つは別の設定として見直してください。
モデルの選び方も、消費に大きく関わります。料金ページには、PlusとStandard Businessで5時間あたりに送れるローカルメッセージの目安が載っています。目安の件数は固定の上限ではありません。作業の内容や設定によって変わります。
| モデル | Plusの5時間あたりの目安 |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 5〜45件 |
| GPT-6.1 Sol | 15〜160件 |
| GPT-6 Sol | 15〜150件 |
| GPT-6 Luna | 350〜3,000件 |
Pro 100・Pro 200・Pro 500は、2026年10月6日時点でWorkとCodexに5時間の上限がありません。ただし、プランに含まれる利用枠そのものはあります。残りの枠と次に戻る時刻の確認先は、アプリの設定の「Usage」、CLIなら /status です。Proの各プランの違いを知りたい人は、ChatGPT Pro 200のCodex枠の記事を読んでいただくと、Plusとの差も分かります。
利用枠を無駄にしない選び方
公式の助言をまとめると、低めのレベルで始め、結果を見てから上げる順番になります。ヘルプセンターも、作業を始める前にモデルとレベルを決め、結果を確かめてからレベルを上げるよう書いています。下の表は、その助言をもとに作業の種類ごとの始める位置を筆者が整理した提案です。
| 作業の例 | 始める位置（筆者の提案） | 上げる目安 |
|---|---|---|
| 変数名の変更、文言の修正、決まった形への変換 | LunaのHigh、またはSolの既定 | 同じ指示で何度もやり直しが出たとき |
| 1つの機能の追加、テストの追加 | GPT-6.1 Solの既定のレベル | 計画が浅く、関係するファイルを見落としたとき |
| 原因の分からない不具合の調査、設計の見直し | SolのHigh、またはAstraのLight | 手がかりを渡しても調べる範囲が狭いとき |
| 複数の画面やモジュールにまたがる大きな改修 | AstraのLightかMedium | 作業を分けられるならUltra、1つの難問ならMaxを検討 |
表のとおりに進めても、結果が悪いときはすぐにレベルを上げず、次の順で確かめると枠の無駄が減ります。
- 指示に、目的、触ってよいファイル、終わりの条件が書かれているか見直す
- 必要なファイルや接続先、権限をCodexに渡しているか確かめる
- 同じ作業をもう1段上のレベルで試し、結果と消費を比べる
- それでも足りなければ、モデルをSolからAstraへ替える
4のモデルの切り替えについて補足すると、ヘルプセンターは、共有の利用枠の中でモデルを切り替えても枠は戻らないと書いています。上限に達した後にモデルを替えても、使った枠は戻りません。指示の書き方やAGENTS.md、MCPサーバーの整理など、推論レベル以外の節約方法はCodex・Workで消費を抑える方法の記事にまとめています。
MaxとUltraはいつ使う？表示されないときは
Maxは、選んだモデルに1つの作業をより長く考えさせる設定です。公式は、速さや利用枠より深さが大事な最難関の問題に使うよう書いています。Ultraでは、サブエージェントが作業の別々の部分を並行して進めます。作業を意味のある単位に分けられるときに選ぶもので、公式の説明では「ほとんどの作業にMaxもUltraも必要ない」とされています。
選択肢に見当たらないときは、使っている画面ごとに次の場所を確かめます。
- デスクトップアプリでMaxがない：アプリの設定を確認する（公式の案内）
- デスクトップアプリでUltraがない：対応モデルなら、設定の「Configuration」で「Ultra in model picker slider」をオンにする
- CLIで見つからない：
/modelでモデルを選び、「More reasoning…」を開くと、そのモデルが対応するMaxやUltraが表示される - GPT-6 Lunaを選んでいる：Ultraには対応していないため表示されない
MaxとUltraを使う前には、アプリの設定の「Usage」で残りの枠を見ておくと安心です。ヘルプセンターも、大きな作業の前に残りの枠と上限が戻る時刻を確認するよう勧めています。
アプリ・CLI・IDE拡張・設定ファイルでの変え方
公式ドキュメントに載っている変え方は次のとおりです。公式ドキュメントの記載をもとにまとめた表なので、表示名が違う場合は手元の画面を優先してください。
| 使う場所 | 変え方 |
|---|---|
| ChatGPTデスクトップアプリ（WorkとCodex） | 入力欄の下のモデルと推論の切り替えで選ぶ。個別に選ぶならAdvancedを開く |
| Codex CLI | 対話中に /model でモデルとレベルを変える。起動時は --model（-m）でモデルを指定できる |
| IDE拡張 | 拡張のモデル切り替えから選ぶ。いちばん低い段階はLightと表示される |
| 設定ファイル config.toml | model_reasoning_effort にレベルを書く。アプリ・CLI・IDE拡張で共通の設定 |
設定ファイルでは、たとえば次のように書きます。使える値はモデルと画面によって違い、選んだモデルが対応していない値は使えません。
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"CLIの codex exec で1回だけ変えたいときは、-c（--config）で設定を上書きできます。設定リファレンスには、計画モードだけのレベルを決める plan_mode_reasoning_effort と、サブエージェントの既定のレベルを決める agents.default_subagent_reasoning_effort も載っています。計画は深く考えさせ、実装は低めのレベルで進める、という分け方を設定ファイルで決めておけます。
設定ファイルに gpt-5.5 を書いている人は、モデル名も見直してください。GPT-5.5は2026年10月14日に、すべてのプランのChatGPT、ChatGPT Work、Codexから提供を終えます。Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduでは、使えるならGPT-6 Solへの置き換えが、FreeとGoではデスクトップアプリのGPT-6 Lunaが案内されています。OpenAI APIは対象外です。Codexを始めたばかりで設定ファイルの場所から知りたい人は、Codexの使い方を初心者向けに解説した記事を先に読んでいただくと、最初の設定の流れが分かります。
Codexを使い続けるか、ほかのツールと比べたい人へ
推論レベルを整えても枠が足りない、または料金に見合うか迷う場合は、GitHub CopilotやCursorと比べてみると判断しやすくなります。Codexで作ったサイトを人に見せたい段階なら、無料の置き場所とレンタルサーバーの違いを知っておくと、公開までの手順が決められます。
参考にした公式資料
- ChatGPT Learn「Models」（推論レベルの種類と選び方、Max・Ultra、Powerの位置、モデルごとの対応）
- ChatGPT Learn「Pricing」（プラン別のモデル、5時間あたりの目安、Fast modeの倍率、消費に影響する要素）
- ChatGPT Learn「Configuration Reference」（
model_reasoning_effortなどの設定項目） - OpenAIヘルプセンター「Managing usage with GPT-6 Astra in Work and Codex」（推論レベルと利用枠の関係、モデル切り替えと枠）
