#推論レベル の記事

Codex性能を比べる｜速度・品質・料金を実務で測る方法

Codexの性能を応答の速さだけで判断せず、成功率・手直し量・待ち時間・消費量で比べる方法を解説。2026年8月のOpenAI公式モデル案内をもとに、GPT-5.6の選び方、同じ課題で測定する手順、数字を読み違えないための確認点を整理します。

Codex の推論レベルを使い分ける model_reasoning_effort

Codex の思考の深さを決める model_reasoning_effort を、minimal・low・medium・high・xhigh の五段階に沿って整理する。各レベルの目安、config.toml と CLI フラグとプロファイルでの設定方法、タスク別の使い分け、そして使用上限やコストとの関係までを OpenAI 公式情報に沿ってまとめ、速度と精度のバランスを自分で握れるようにする。

Codexインテリジェンスとは｜モデルと推論レベルの選び方

Codex の賢さ(インテリジェンス)は固定値ではなく、使うモデル(model)と推論レベル(model_reasoning_effort)の組み合わせで決まる。賢さが何で決まるか、モデルと推論レベルの選び方、設定場所、速さ重視・精度重視の使い分けまでを公式情報に沿って整理します。

Codex 速報｜Copilot 100 万トークン文脈窓と推論レベル