モデル

モデル選びでは、タスクに応じて速度、コスト、能力の適切なバランスを見つけることが大切です。すばやく初稿を作りたいときもあれば、複雑な問題に対して、より慎重な推論が求められるときもあります。このガイドでは最新のモデルと、それぞれが得意とする場面を紹介し、作業を始める際のモデル選びをサポートします。

ChatGPT デスクトップアプリの Work または Codex では、入力欄の下にあるモデルと推論のコントロールで、利用可能なモデルを選び、推論の労力を調整できます。

推論の労力 は、モデルがリクエストを検討する際にどれだけの労力をかけるかを指定します。労力を高めると複雑なタスクの結果が改善する可能性がありますが、時間がかかり、トークン使用量も増えます。まずはデフォルトの労力で始め、より深い計画や分析が必要なタスクでは引き上げてください。

Ultra モードは、単一エージェントによる実行の枠を超えます。サブエージェントを使用して複雑な作業を高速化するため、サブエージェント間で分割できる大規模なタスクに役立ちます。

これらの推奨事項は、Web 上の ChatGPT Work に適用されます。入力欄の下にあるモデルと推論のコントロールを使用して、利用可能なモデルを選択し、推論エフォートを調整します。

推論の労力 は、モデルがリクエストを検討する際にどれだけの労力をかけるかを指定します。労力を高めると複雑なタスクの結果が改善する可能性がありますが、時間がかかり、トークン使用量も増えます。まずはデフォルトの労力で始め、より深い計画や分析が必要なタスクでは引き上げてください。

Ultra モードは、単一エージェントによる実行の枠を超えます。サブエージェントを使用して複雑な作業を高速化するため、サブエージェント間で分割できる大規模なタスクに役立ちます。

GPT-6.1 Terra には Codex CLI 0.159.0 以降が必要です。利用するには、 codex -m gpt-6.1-terra を実行してください。

対話型の CLI セッションでは、/model を使用してモデルを切り替えたり、推論エフォートを調整したりできます。Codex の起動時に --model またはその別名 -m を使用してモデルを選択することもできます。

codex --model gpt-6.1-sol

同じオプションは非対話型の実行でも使用できます。例：

codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes"

推論の労力 は、モデルがリクエストを検討する際にどれだけの労力をかけるかを指定します。労力を高くすると、複雑なタスクで結果が改善する可能性がありますが、時間が長くかかり、使用するトークンも増えます。まずはデフォルトの労力から始め、より深い計画や分析が必要なタスクでは引き上げてください。

Ultra モードは、単一エージェントによる実行の枠を超えます。サブエージェントを使用して複雑な作業を高速化するため、サブエージェント間で分割できる大規模なタスクに役立ちます。

入力欄の下にあるモデルスイッチャーを使用して、利用可能なモデルと推論エフォートを選択します。

推論の労力 は、モデルがリクエストを検討する際にどれだけの労力をかけるかを指定します。労力を高くすると、複雑なタスクで結果が改善する可能性がありますが、時間が長くかかり、使用するトークンも増えます。まずはデフォルトの労力から始め、より深い計画や分析が必要なタスクでは引き上げてください。

Ultra モードは、単一エージェントによる実行の枠を超えます。サブエージェントを使用して複雑な作業を高速化するため、サブエージェント間で分割できる大規模なタスクに役立ちます。

表示されている 6 つの Power プリセットは、Luna High、GPT-6 Sol Light（この例で選択中）、GPT-6 Sol Medium、Astra Light、Astra Medium、Astra Extra High です。一部の有料プランには Astra Extra High が含まれません。Advanced の設定項目は表示例です。利用できる選択肢とデフォルト値は、プラン、クライアント、ワークスペースの設定、提供状況によって異なります。

まず、行いたい作業の種類から考えましょう。Astra は、特に高度な要件が求められるワークフローに適しています。GPT-6.1 Sol は、Astra より低コストで Astra に近い性能を提供します。 GPT-6.1 Terra は、文章作成、視覚情報の理解、コンピューター操作に適した、高速で効率的な選択肢です。Luna は、範囲が明確な反復タスクに適しています。

これらの推奨事項は ChatGPT Work と Codex に適用されます。Chat については、ヘルプセンターの ChatGPT のモデルをご覧ください。

codex -m gpt-6-astra

codex -m gpt-6.1-sol

codex -m gpt-6.1-terra

codex -m gpt-6-luna

モデルの提供状況、料金、使用制限については、ヘルプセンターの ChatGPT Work と Codexをご覧ください。

まず、よく知っているタスクで試し、結果が要件を満たしているか比較してください。どのくらい待てるか、そのタスクでどの程度の使用量が必要か、どれほどの細かさや判断力が求められるかを検討します。作業の変化に応じてモデルを切り替えられます。

各モデルが力を発揮する場面

• Astra：最も難しい作業を最初から最後まで。 継続的な推論と判断が必要な、コード、アプリ、調査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。有用な結果を得るために必要な資料、テンプレート、制約、確認項目を提供してください。Astra は、元の目標と制約を踏まえながら、的を絞った質問をし、ユーザーの指示を取り入れることに優れています。
• GPT-6.1 Sol：繰り返し行う、長時間の作業に。 コストを重視する場合は、コード、アプリ、ドキュメントにまたがる作業に GPT-6.1 Sol を検討してください。Astra は、最も高度な要件が求められる作業に使いましょう。
• GPT-6.1 Terra：日常的な文章作成や視覚情報を扱う作業に。 明快なコミュニケーション、画像や画面の解釈、対応アプリにまたがるタスクの遂行には Terra を選んでください。提案書の下書き、視覚資料のレビュー、元の文書に基づくフォーム入力にお試しください。
• Luna：明確で反復可能なタスクに。 抽出、分類、変換、構造化された要約など、望ましい結果が明確な、具体的で大量のタスクには Luna を選んでください。

例を試す

以下のプロンプトを手元の資料と組み合わせ、有用な結果に何を含めるべきかを ChatGPT に伝えてください。

結果を元の資料と照合し、特に名前、数値、画像から読み取った詳細を確認してください。Web サイトやデスクトップアプリでのタスクでは、まず ブラウザー操作とコンピューター操作のセットアップ要件を確認してください。

推論エフォートを選択する

たとえば、短いメールの書き直しには低い労力を使い、相反する要件を持つ複数の提案を比較する場合は、高い労力を使うとよいでしょう。

GPT-6.1 Sol では、まずクライアントのデフォルトの推論の強度から始め、タスクに応じて調整してください。Luna では High、Astra では Light から始めてください。設定上、Astra の Light は low に対応します。より多くの計画、分析、確認が必要なタスクでは、推論の強度を上げてください。

• ChatGPT デスクトップアプリ、Web 上の ChatGPT Work、IDE 拡張機能の Light、または CLI の Low は、短時間で完了する範囲の明確なタスクに適しています。
• Medium は、より多くの計画が必要なタスクで速度と深さのバランスを取ります。
• High と Extra High は、複数のステップ、ソース、またはトレードオフを伴う難しい作業に適しています。

推論エフォートはモデルの世代間で完全には対応しません。使い慣れたタスクを低い設定で試し、結果に応じて調整してください。

Max または Ultra を使用するタイミング

Max 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を増やします。速度や使用量よりも深さが重要となる、最も難しい問題に使用してください。 ChatGPT デスクトップアプリに Max が表示されない場合は、アプリの設定を確認してください。

Ultra はサブエージェントを使用して、複雑なタスクの個別の部分を並行処理します。作業を有意義な部分に分割できる場合に選択してください。ほとんどのタスクでは Max や Ultra は必要ありません。

GPT-6 Luna は Max までの推論エフォートをサポートしますが、Ultra はサポートしません。

CLI では、/model を使用してモデルを選び、More reasoning… を選択すると、そのモデルが対応している Max または Ultra のオプションを確認できます。

モデルが Ultra に対応しているのに、デスクトップアプリのモデル選択スライダーに表示されない場合は、 設定 > 構成 に移動し、 モデル選択スライダーに Ultra を表示 をオンにしてください。

2026年10月14日正午（PDT、19:00 UTC）をもって、ChatGPTでサインインしているユーザー向けのCodexでは、GPT-5.5の提供を終了します。OpenAI APIおよびAPI keyで認証されたCodexセッションには影響ありません。

ChatGPTでサインインするCodexでは、利用可能な代替モデルを選択してください。

• Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduプランでは、利用可能な場合はGPT-6.1 Sol （gpt-6.1-sol）を選択してください。
• FreeおよびGoプランでは、デスクトップアプリで利用可能な場合はGPT-6 Luna （gpt-6-luna）を選択してください。

ワークスペースのデフォルト、保存済みのモデル設定、管理対象の構成、カスタムエージェント、スケジュールされたタスク、モデルを選択するスクリプトで、gpt-5.5 を置き換えてください。

管理者向けのガイダンスについては、ワークスペースで利用可能なモデルをご覧ください。

API key 認証を使用する場合、利用可能なモデルはAPI組織とプロジェクトに準じます。GPT-5.5は、OpenAI APIおよびAPI keyで認証されたCodex セッションで引き続き利用できます。APIモデルカタログをご覧ください。

カスタムのモデルプロバイダーやゲートウェイには、互換性のある Responses API エンドポイントを使用してください。設定についてはカスタムモデルプロバイダーを、ストリーミング、ツール、会話の要件についてはゲートウェイの互換性をご覧ください。現在の Codex リリースは、 wire_api = "chat" や Chat Completions のみに対応するエンドポイントをサポートしていません。

GPT-5.3-Codex-Spark は 2026 年 9 月 14 日に提供を終了し、 ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能では利用できなくなりました。 gpt-5.3-codex-spark を選択している保存済みの設定、カスタムエージェント、スクリプトを更新し、 利用可能なモデルを使用するようにしてください。詳しくは、 Spark の提供終了のお知らせを参照してください。

2026年10月14日正午（PDT、19:00 UTC）をもって、ChatGPTでサインインする CodexではGPT-5.5の提供を終了します。gpt-5.5を、お使いのアカウントとクライアントで利用可能なモデルに置き換えてください。API key セッションには影響ありません。プラン別の代替モデルと移行チェックリストについては、 GPT-5.5の提供終了をご覧ください。

gpt-5.4 と gpt-5.4-mini の各モデルは、2026年8月31日に ChatGPT サインインを使用する Codex で提供を終了しました。ご利用のプランとクライアントで利用可能な場合は、gpt-5.4 を gpt-6-sol に、 gpt-5.4-mini を gpt-6-luna に置き換えてください。 Enterprise と Edu では、管理者が先に Luna を有効にする必要があります。ワークスペースのデフォルト、保存済みのモデル設定、管理対象の構成、カスタムエージェント、スケジュール済みタスクを、利用可能な代替モデルに更新してください。

ChatGPT でサインインして使用する Codex では、gpt-5.2 モデルと gpt-5.3-codex モデルはすでに非推奨です。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、ご自身の API key で認証された Codex は、GPT-5.4 の提供終了の影響を受けません。現在の API モデルの提供状況については、 API モデルのページをご覧ください。

ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能は、同じ config.toml 構成ファイルを使用します。モデルを指定するには、構成ファイルに model エントリを追加します。モデルを指定しない場合は、 ChatGPT デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張機能で推奨モデルが使用されます。

model = "gpt-6.1-sol"