Cursor GPT-5 Codexの使い方と対応モデル・料金の確認方法
CursorでGPT-5 Codexを使いたいときは、過去の記事と現在の対応を分けて確認します。2026年10月8日にはOpenAIがGPT-6.1 SolのUltrafast対応を発表しましたが、Cursorのモデル一覧まで同時に変わるとは限りません。この記事では10月10日時点の公式資料を基に、初代GPT-5-Codexの掲載状況、Codex拡張との違い、料金、モデルを選ぶ手順を整理します。
Cursorの公式「モデルと料金」で追加モデルの一覧を展開すると、GPT-5-Codexの掲載を確認できます。一方、OpenAIの同モデルのページには非推奨の表示があります。掲載があることと、手元の契約・設定で選択できることは分けて確認してください。
Cursorの内蔵エージェントでモデルを選ぶ方法と、Cursor内でOpenAIのCodex拡張を使う方法は別の入口です。モデルを探す画面、利用条件、使用量を確認する場所が異なるため、最初にどちらの会話で作業するかを決めると、設定や料金の取り違えを減らせます。
初代GPT-5-Codexを選ぶ理由は、世代名だけで決めず、既存作業の再現性と変更結果で判断します。新しい作業では現在利用できる候補も同じ課題で比べ、修正回数、人の確認時間、消費量まで記録しましょう。料金の単価が低くても、手直しが増えれば総費用は小さくなりません。
目次 (7)
Cursorで使うGPT-5 Codexとは
GPT-5-Codexは、OpenAIがCodexや類似の環境でのエージェント型コード作業に向けて調整したGPT-5系のモデルです。Cursorはコードを読み、編集し、AIへ依頼する作業環境であり、GPT-5-Codexはその依頼について判断や生成を担うモデルとして考えると整理できます。「Cursor GPT-5 Codex」という一つの製品を導入するわけではなく、どの環境から、どのモデルへ依頼するかを決める組み合わせです。
検索するとGPT-5.1 Codex、GPT-5.2 Codex、GPT-5.3 Codexも見つかりますが、これらは初代GPT-5-Codexと同じ名前ではありません。数字や接尾辞を省いて「Codexが使える」と説明する情報は、自分が探しているモデルの対応を確かめる根拠として不十分です。既存の依頼を再現したい場合ほど、画面に表示される名称を末尾まで記録しましょう。
OpenAIのGPT-5-Codex公式モデルページでは、モデルの用途とともに非推奨であることが表示されています。本記事はその表示を、Cursorで直ちに利用できなくなるという意味には読み替えません。終了時期やCursor側の扱いは、それぞれの案内で確認する必要があります。
2026年10月の更新と現在の掲載状況
OpenAIの公式更新情報では、9月29日にGPT-6.1 Solの提供、10月8日に同モデルのUltrafast対応が案内されています。Codexのモデルや速度の選択肢が変わる時期だからこそ、昔の「CursorでCodexを選べる」という説明を、そのまま現在のモデル選択へ持ち込まない確認が必要です。OpenAI側の発表と、Cursor側のモデル提供は別々に見ます。
10月10日に確認したCursor公式のモデルと料金では、初めに表示されるモデル表だけではなく、「他のモデルを表示」を展開した一覧にGPT-5-Codexが掲載されていました。モデルが短い一覧に見当たらない場合でも、追加一覧まで確認すれば、単に表示が省略されているのかを判断できます。ただし、この料金表は自分のアカウントで送信が成功する証拠ではありません。
| 確認する場所 | 確認できた内容 | 次に確認すること |
|---|---|---|
| Cursorの追加モデル一覧 | GPT-5-Codexの名称と料金が掲載されている | 自分のモデル選択欄に同じ名称があるか |
| OpenAIのモデルページ | 初代GPT-5-Codexに非推奨の表示がある | 継続利用の必要性と移行候補 |
| OpenAIの更新情報 | GPT-6.1 SolとUltrafastの更新がある | 利用する製品側の提供条件 |
新モデルが発表されたからといって、Cursorの追加モデル一覧や既存の会話設定まで同時に更新されたとは判断できません。逆に、古いモデルが料金表に残っていても、新しい作業でそれを優先する理由にはなりません。公開情報、手元の表示、試した結果という三つの確認を重ねると、利用可否と採用判断を分けられます。
内蔵エージェントとCodex拡張を分ける
Cursorの会話でモデルを指定する方法と、CursorにOpenAIのCodex拡張を入れて使う方法は、同じ編集画面に置かれていても別の入口です。前者ではCursor側のモデル選択と利用状況を見ます。後者ではCodexの会話やサインイン状態、モデル選択を確認します。片方にGPT-5-Codexが表示されないとき、もう片方の設定を変えても同じ問題を直しているとは限りません。
OpenAIのCodex IDE拡張の公式案内は、Cursorを対応エディタとして挙げています。開いているファイルや選択したコードを依頼へ渡し、変更箇所を編集画面で確認する使い方が案内されています。この対応はCodexという入口をCursorで利用できるという説明であり、Cursorの内蔵エージェントに特定の旧モデルが追加されることを意味しません。
たとえば、Cursorの会話で関数の修正を依頼しているなら、その会話のモデル選択欄を見るのが出発点です。Codexのサイドバーで同じ関数を調べているなら、確認対象はCodex側です。最初に「どの会話へ送るか」を決め、結果の記録にも入口を書いておくと、モデルが同じように見える場合でも比較条件がずれにくくなります。
GPT-5-Codexの対応を確認して使う手順
導入や利用の確認では、目的のモデルが見えること、選択できること、依頼を受け付けること、結果を検査できることを順番に確かめます。表示だけを見て対応済みと判断したり、送信が通っただけで仕事に使えると判断したりすると、後から設定や品質の違いに気づきます。初めはコードを変更しない小さな依頼を選び、利用条件と読み取り結果を落ち着いて確認できる状態にしましょう。
- Cursor内蔵の会話を使うか、Codex拡張の会話を使うかを決め、対象のプロジェクトを開きます。
- 内蔵の会話ならCursor公式の追加モデル一覧を確認し、手元のモデル選択欄でGPT-5-Codexの名称を探します。Codex拡張なら、Codex側の利用可能なモデルを確認します。
- 目的のモデルが選べる場合は明示的に指定し、まず「この関数の入力と戻り値を説明してください。コードは変更しないでください」といった小さな依頼を送ります。
- 返答を実際のコードと照らし合わせ、読み取ったファイル、説明の正しさ、表示されたモデル名、所要時間を記録します。
- 読み取りが期待どおりなら、範囲を一つに絞った修正を依頼し、差分と検査結果を確認します。利用量も同じ入口の画面で確認します。
モデルが見つからない場合は、名称、契約、利用する入口、組織での設定を確かめます。検索結果に書かれた名称を入力すれば利用権が増える、と考えるのは避けましょう。確認できた状態が「公式表にはあるが自分の選択欄にはない」なら、その二つをそのまま記録して、Cursor側の案内や管理者へ確認する材料にします。モデル名だけから原因を断定する必要はありません。
料金はモデル単価と契約を分けて読む
Cursor公式の追加モデル一覧では、GPT-5-Codexの100万トークンあたりの料金として、入力1.25ドル、キャッシュ読み取り0.125ドル、出力10ドルが掲載されています。これは月額料金ではなく、読み書きする量に対するモデルの単価です。利用する契約の枠、追加利用の扱い、適用される条件も確認して、実際の支払いを判断します。料金表の数字だけから、一回の依頼の金額を固定することはできません。
計算の考え方をつかむため、入力1万トークンと出力2千トークンを使い、入力の再利用がない仮の一回を考えます。入力は1.25ドルの100分の1で0.0125ドル、出力は10ドルの500分の1で0.02ドルとなり、モデル単価部分の合計は0.0325ドルです。これは説明用の計算例で、実際の作業を測った値ではありません。検査結果や追加の会話を読み込めば、使う量も変わります。
出典はCursor公式のモデル料金表です。同ページはチーム・企業向け契約について、サードパーティモデルの料金に加わるCursorトークンレートも説明しています。そのため、先ほどのモデル単価だけの合計を、あらゆる契約の請求額として扱わないでください。自分の契約に適用される項目と利用状況の表示を組み合わせて確認します。
Codex拡張からOpenAIのCodexを使う場合は、OpenAI公式の料金案内で利用条件を確認します。Cursorの利用枠とChatGPTの契約に含まれるCodexの利用枠を、同じ残高として数えることはできません。モデル名が似ているほど、請求を確認する場所を先に決めておく価値があります。
旧モデルを残すか移すかは同じ課題で判断する
初代GPT-5-Codexを継続して使う理由として考えられるのは、既存の依頼や評価方法があり、その結果を再現したい場合です。ただし、OpenAI側の非推奨表示がある以上、長く使う前提なら代替候補も調べておくほうが判断しやすくなります。新しい候補へ移すことと、作業結果が良くなることは別の確認なので、まず影響の小さい課題で比較します。
比較用の課題には、既知の不具合を一つ直す、関数の振る舞いを保ったまま読みやすくする、境界値を検査するコードを追加する、といった合否を確認しやすいものが向いています。「自由に改善してください」と広く頼むより、触ってよいファイルと維持したい条件を書いておくほうが、モデル間の違いを見やすくなります。入力する説明と対象コードもそろえましょう。
| 評価項目 | 残す記録 | 判断に使う意味 |
|---|---|---|
| 正しさ | 期待した動作と検査結果 | 必要な品質を満たしたか |
| 変更範囲 | 変更したファイルと差分 | 依頼の範囲を守ったか |
| 手直し | 追加依頼の回数と内容 | 初回の回答だけでは足りなかった点 |
| 作業時間 | AIの処理と人の確認にかかった時間 | 実務全体で短くなったか |
| 利用量 | 対象の会話と使用量の表示 | 費用と結果の関係 |
新しい候補が早く返答しても、差分の確認や再修正に時間がかかれば、仕事全体では短くなりません。逆に単価が高い候補でも、一回で条件を満たすなら有利になる場合があります。採用の基準を「期待した動作を保ち、許された範囲で修正し、人が確認できる結果を出す」と定めておくと、世代の数字や印象に引っ張られずに判断できます。
モデルが出ないときに残す情報
困ったときは、まず「モデル選択欄にない」「選択後に送信できない」「返答はあるが期待した結果にならない」のどこで止まったかを言葉にします。これらは確認する場所が違います。選択欄にない状態なら提供条件の確認、送信できない状態なら表示された案内の確認、結果が違う状態なら依頼内容と差分の確認へ進みます。初めから全部を導入失敗としてやり直すと、状況が分かりにくくなります。
確認用の記録には、使った入口、画面に出たモデル名、契約の種類、確認日、送信した依頼の概要、表示された案内を残します。問い合わせのためにコード全体を貼り付ける必要はなく、問題が起きた段階と必要な情報を短く整理すれば十分な場合があります。利用量に関する相談なら、Cursor側とCodex側のどちらの表示かも明記すると、別の利用枠について話してしまうのを防げます。
2026年10月10日時点では、Cursor公式の追加一覧にGPT-5-Codexがあることと、OpenAI側では非推奨であることを両方押さえるのが出発点です。そのうえで、自分の入口で選べるか、小さな依頼が通るか、仕事に必要な結果を得られるかを確認します。初代モデルを残す場合も現行候補へ移る場合も、この順序で確かめれば、対応状況と採用理由を説明できるようになります。
