Codex Mediumの使い方と推論設定・モデル移行の確認手順

CodexのMediumは何を変える設定か

Mediumは、Codexにどの程度の推論を求めるかを表す選択肢です。ファイルを読む量や変更する行数に対する固定の上限を意味するものではありません。OpenAI公式モデル資料では、Mediumを速度と深さのバランスを取り、もう少し計画が必要な作業に使う設定として説明しています。一方、HighやExtra Highは、複数の段階や資料、判断の兼ね合いを含む難しい作業向けとされています。

ここでいう「バランス」は、すべての作業で同じ所要時間や正答率が得られるという約束ではありません。依頼の長さ、対象のコード、必要な調査、検証の内容によって処理の負担は変わります。Mediumを選んだだけで、曖昧な仕様が明確になったり、存在しないテストが用意されたりするわけでもありません。何を直すか、どの挙動を維持するか、成功をどう確認するかを伝えることが、設定を比較する前提になります。

たとえば、入力欄が空のときだけ保存を止める修正なら、条件が明確で対象も狭いため、低い推論設定で十分な可能性があります。一方、その修正が別画面や共通処理に与える影響まで確認するなら、Mediumを試す理由があります。難しさは依頼文の長さだけで決まらず、判断すべき条件の数や、変更の影響をたどる必要があるかで考えると選びやすくなります。

モデル名・推論の深さ・速度を分けて読む

Codexの画面に表示されるモデル名とMediumは、役割が異なります。GPT-6.1 SolやGPT-6 Lunaは利用するモデルを示し、Mediumはそのモデルに求める推論の深さを示します。さらにStandard、Fast、Ultrafastなどの速度に関する選択肢もあります。2026年10月8日の公式更新履歴では、GPT-6.1 SolのUltrafastが案内されました。これをMediumより上の推論段階として読むと、何を変更したのか分からなくなります。

公式資料は、推論を深くすると複雑な作業の結果が改善する可能性がある一方、時間がかかり、使うトークンも増えると説明しています。深さと速度を同時に変えると、結果の差がどちらによるものか切り分けにくくなります。比較するときは、モデルと速度をそろえたまま推論だけを変える、というように変更点を一つに絞るのが実務上の目安です。

画面上のPowerの位置にも注意が必要です。公式資料の例では、PowerのプリセットにLuna High、GPT-6 Sol Light、GPT-6 Sol Medium、Astra Lightなどが並びます。位置を動かしたとき、同じモデルの深さだけが変わるとは限りません。詳しい選択画面を開き、モデルと推論の設定をそれぞれ確認してください。表示される項目はプラン、利用する画面、組織の設定、提供状況によって異なります。

GPT-5.5の提供終了日に確認すること

公式モデル資料のGPT-5.5提供終了案内は、2026年10月14日にChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランでGPT-5.5を終了すると明記しています。OpenAI APIはこの案内の対象外です。本記事の対象日も10月14日ですが、個々のアカウントで何時に表示が変わるかは、この資料からは断定できません。画面に古いモデル名が残っている場合も、表示だけで利用継続を判断せず、現在選べる項目を確認します。

提供終了の案内では、Plus、Pro、Business、Enterprise、Eduでは利用可能なGPT-6 Sol、FreeとGoではデスクトップアプリで利用可能なGPT-6 Lunaを移行先として示しています。これとは別に、一般の推奨モデルにはGPT-6.1 Solも掲載されています。GPT-6.1 Solの初期提供にはFreeとGoが含まれず、EnterpriseとEduでは管理者の有効化が必要とされています。推奨欄に載っていることと、自分が選べることを分けて確認してください。

移行後も「以前Mediumでうまくいったから、同じ名前なら同じ結果になる」とは考えないほうがよいでしょう。公式資料も、世代が異なるモデル間で推論の段階が厳密に対応するわけではないと説明しています。以前よく使った短い修正を新しいモデルで試し、必要な確認ができるかを見直します。新しいモデルに切り替えた事実と、Mediumを選んだ事実を別々に記録すると、結果が変わった理由を追いやすくなります。

Mediumを選び、試すまでの手順

設定を変える前に、対象の作業と確認方法を決めます。最初の比較には、普段扱っていて結果の正しさを自分で判断できる小さな修正が向いています。初めて触る大きなコードベースや、成功条件がまだ決まっていない機能追加では、設定の差よりも情報不足の影響が大きくなりがちです。変更前の状態へ戻せる準備をし、入力、期待する結果、維持したい挙動を短く書いてから進めてください。

以下は設定と比較のための手順です。具体的な画面名や選択肢は、利用する版やアカウントによって変わります。公式Codex CLI資料は、/modelをモデルと推論の設定を選ぶ操作として案内しています。デスクトップアプリでは、入力欄の下にあるモデルと推論の操作部分が入口です。表示されない項目を推測で選ぶのではなく、実際に用意された選択肢を使います。

Step 1: 利用できるモデルと現在の設定を確認する

デスクトップアプリではモデルの選択部分を開き、CLIでは/modelで選択肢を確認します。まず現在のモデル名と推論の設定を記録してください。ChatGPTのアカウントで利用し、GPT-5.5が指定されているなら、提供終了の案内と照らして利用可能な移行先を選びます。組織の利用制限で候補が出ない場合は、推論設定の問題と決めつけず、プランと管理者の設定を確認します。

Step 2: Mediumを選んで小さな依頼を試す

同じモデルにMediumの選択肢があることを確認して選びます。続いて「空の名前では保存できないようにし、有効な名前の保存は維持する。変更箇所と確認結果を説明する」のように、条件と成功の基準が分かる依頼を送ります。モデル、推論、速度を記録し、結果を確認するまで別の条件へ変えないことが比較の基本です。Mediumが選べない場合は、手元のモデルで利用できる設定から試します。

Step 3: 結果を確認して次の設定を決める

変更内容を読み、期待した入力では直り、維持したい入力では壊れていないか確かめます。Codexの説明だけで完了とせず、実際の挙動や適切なテスト結果を確認してください。そのうえで待ち時間と利用量を記録します。比較対象も変更前と同じ状態から始め、同じ依頼を使います。Mediumで必要な条件を満たせたなら、次に深さを上げる理由があるか、低い設定でも同じ確認ができるかを判断できます。

Mediumが向く作業と、設定を変える判断基準

Mediumを試しやすいのは、ある程度の計画が必要でも、目的と対象がはっきりしている作業です。たとえば複数の関連ファイルにある入力チェックをそろえる、既存の関数を読みやすく整理する、既知の不具合に対して再発を確かめるテストを追加する、といった依頼が考えられます。これは実務上の選び方の例であり、公式に各作業の成功を保証した対応表ではありません。対象が広がれば、同じ種類の修正でも難しさは変わります。

設定を上げる理由は、単に返答が短かったことよりも、判断や確認が不足していたことです。複数の条件の一部を落とした、共通処理への影響を調べなかった、根拠が食い違うまま変更した、といった具体的な不足を見ます。ただし、必要な仕様が渡されていなかった場合は、深さを上げる前に不足した情報を補います。情報不足と推論の不足を混ぜると、設定を強くしても期待どおりの結果にならないことがあります。

逆に、表記の変更や対象が一か所に決まった修正で、低い設定でも正しさを確認できるなら、Mediumへ固定する理由は薄くなります。公式資料は、短く範囲の明確な作業にはLightやLow、より難しい複数段階の作業にはHighやExtra Highという目安を示しています。使える段階はモデルによって異なるため、名前だけを他のモデルへ当てはめず、手元の選択肢と作業結果から調整してください。

待ち時間と利用量を公平に比べる

比較では、回答が返るまでの時間だけでなく、修正を採用できる状態になるまでの手間を見ます。Mediumの返答が早くても、人が何度も補足して直す必要があるなら、作業全体では時間がかかります。反対に、深い設定で待ち時間が増えても、一度で必要な確認がそろうなら価値があります。「返答まで」「人の確認」「追加修正」の時間を分けると、どこが改善したか説明しやすくなります。

利用量も、Mediumという名前だけから一定の数値を見積もることはできません。公式資料は深い推論がより多くのトークンを使うと説明していますが、Mediumなら何パーセント節約できる、といった共通の保証は示していません。読ませる内容、やり取りの長さ、選んだモデルや速度も影響するため、同条件の比較で手元に表示される利用状況を確認します。APIの価格表を、そのままChatGPTの契約内の利用枠へ当てはめないことも大切です。

一度の成功や失敗だけで設定の優劣を決めると、依頼内容や結果のばらつきに引きずられます。代表的な小さな作業をいくつか選び、正しさ、確認漏れ、追加の依頼回数、所要時間を同じ基準で記録してください。GPT-5.5からの移行時も、まず利用できるモデルを確かめ、そのモデルの初期設定から必要に応じてMediumを試します。作業の条件をそろえて得た結果が、次の依頼でどの深さを選ぶかの判断材料になります。