GPT-5 Codex の使い方：完全ガイド（2026年版）

GPT-5 Codex の使い方：完全ガイド (2026年版)

GPT-5 Codex は、コードの生成、理解、および変換に最適化された OpenAI の最新モデルです。GPT-5 アーキテクチャをベースに構築された Codex は、以前のコーディングモデルと比較して、長期的な推論能力の向上、より正確な複数ファイル生成、50以上のプログラミング言語へのネイティブサポート、サンドボックス環境でのコード実行と結果に基づいた反復修正機能など、大幅な進化を遂げています。

このガイドでは、API キーの取得から高度な活用パターンまで、動作するコード例を交えて解説します。

GPT-5 Codex とは？

GPT-5 Codex は、ソフトウェア開発タスク向けにファインチューニングされた GPT-5 の特殊バリアントです。OpenAI API を通じて利用可能であり、GitHub Copilot の最新バージョンを駆動しているモデルでもあります。

機能	GPT-5 Codex	GPT-4o	GPT-5
コード生成品質	卓越	非常に良い	良い
コンテキストウィンドウ	256K tokens	128K tokens	256K tokens
複数ファイルの理解	対応	限定的	部分的
サンドボックス内コード実行	対応	非対応	非対応
Function calling	対応	対応	対応
サポート言語数	50+	30+	30+
レイテンシ (平均)	初回トークンまで約2秒	初回トークンまで約1秒	初回トークンまで約3秒
価格 (入力)	$3/M tokens	$2.50/M tokens	$10/M tokens
価格 (出力)	$12/M tokens	$10/M tokens	$30/M tokens

前提条件

以下が必要です：

API アクセス権のある OpenAI アカウント。
Python 3.9+ (本ガイドの例で使用)。
OpenAI アカウントへの支払い方法の登録 (Codex は無料枠では利用できません)。

ステップ 1: API キーを取得する

platform.openai.com/api-keys にアクセスします。
Create new secret key をクリックします。
名前（例：「codex-dev」）を付けて、キーをコピーします。
環境変数として設定します：

export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key-here"

ステップ 2: OpenAI SDK をインストールする

pip install openai

確認：

import openai
print(openai.__version__)

ステップ 3: 基本的なコード生成

以下は、Python 関数を生成する簡単な例です：

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an expert software engineer. Write clean, well-documented, production-ready code."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a Python function that validates an email address using regex. Include type hints, docstring, and unit tests."
        }
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

出力例:

import re
from typing import Optional


def validate_email(email: str) -> bool:
    """
    Validate an email address using a comprehensive regex pattern.

    Args:
        email: The email address string to validate.

    Returns:
        True if the email is valid, False otherwise.

    Examples:
        >>> validate_email("user@example.com")
        True
        >>> validate_email("invalid@")
        False
    """
    pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'
    return bool(re.match(pattern, email))


# Unit tests
def test_validate_email():
    # Valid emails
    assert validate_email("user@example.com") is True
    assert validate_email("first.last@company.co.uk") is True
    assert validate_email("user+tag@gmail.com") is True

    # Invalid emails
    assert validate_email("") is False
    assert validate_email("not-an-email") is False
    assert validate_email("@example.com") is False
    assert validate_email("user@") is False
    assert validate_email("user@.com") is False

    print("All tests passed!")


if __name__ == "__main__":
    test_validate_email()

ステップ 4: 複数ファイルのコード生成

GPT-5 Codex は、プロジェクト構造全体を生成できます。構造化されたプロンプトを使用します：

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": """You are a senior software engineer. When asked to create
            a multi-file project, output each file with its path in a markdown
            code block with the filename as the language identifier."""
        },
        {
            "role": "user",
            "content": """Create a minimal Express.js REST API for a todo app with:
            - TypeScript
            - Routes for CRUD operations
            - Zod validation
            - In-memory storage
            - Error handling middleware
            Output each file separately with its file path."""
        }
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4000
)

print(response.choices[0].message.content)

ステップ 5: コードレビューとリファクタリング

GPT-5 Codex は既存コードのレビューに優れています：

code_to_review = """
def process_data(data):
    result = []
    for i in range(len(data)):
        if data[i] != None:
            if data[i] > 0:
                result.append(data[i] * 2)
            else:
                result.append(0)
    return result
"""

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "Review the code for bugs, performance issues, and style problems. Provide a refactored version."
        },
        {
            "role": "user",
            "content": f"Review and refactor this Python code:\n\n```python\n{code_to_review}\n```"
        }
    ],
    temperature=0.2,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

ステップ 6: コードタスクのための Function Calling

GPT-5 Codex は、構造化されたコード操作に役立つ Function calling をサポートしています：

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "create_file",
            "description": "Create a new file with the given content",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "path": {
                        "type": "string",
                        "description": "File path relative to project root"
                    },
                    "content": {
                        "type": "string",
                        "description": "File content"
                    },
                    "language": {
                        "type": "string",
                        "description": "Programming language"
                    }
                },
                "required": ["path", "content"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "run_command",
            "description": "Run a shell command",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "command": {
                        "type": "string",
                        "description": "Shell command to execute"
                    }
                },
                "required": ["command"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Set up a new Vite + React + TypeScript project with Tailwind CSS"
        }
    ],
    tools=tools,
    tool_choice="auto"
)

# 関数呼び出しを処理
for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls:
    print(f"Function: {tool_call.function.name}")
    print(f"Arguments: {tool_call.function.arguments}")
    print("---")

ステップ 7: レスポンスのストリーミング

UI や CLI でリアルタイムにコード生成を表示する場合：

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-codex",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Write a React component for an infinite scroll list with loading states"
        }
    ],
    temperature=0.2,
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

ベストプラクティス

コード向けのプロンプトエンジニアリング

テクニック	例	効果
言語を指定する	「TypeScript の関数を書いてください...」	言語の曖昧さを防ぐ
型ヒントを要求する	「型アノテーションを含めてください...」	より安全なコードを生成する
テストを依頼する	「ユニットテストを含めてください...」	正確性を検証する
制約を設定する	「外部依存関係なしで...」	出力のスコープを制御する
文脈を提供する	「これは Next.js 14 プロジェクトの一部です...」	スタックに合わせる
エラー処理を要求する	「すべてのエッジケースを処理してください...」	堅牢なコードを生成する

Temperature（温度）設定

設定値	ユースケース
0.0 - 0.2	コード生成 (決定的、一貫性重視)
0.3 - 0.5	コードレビュー、解説
0.6 - 0.8	独創的な命名、ブレインストーミング
0.9 - 1.0	実験的、代替案の探索

本番用コードの生成には、Temperature を 0.2 以下に保つことを推奨します。

ツール	使用方法
GitHub Copilot	バックエンドとして自動的に Codex を使用
Cursor	モデルドロップダウンから「GPT-5 Codex」を選択
Continue.dev	設定でモデルを `gpt-5-codex` に指定
Aider	`aider --model gpt-5-codex` で実行
LangChain	`ChatOpenAI(model="gpt-5-codex")` を使用

サポートされている言語

GPT-5 Codex は、50以上の言語のコードでトレーニングされています。以下は、出力品質に基づいた主要なサポート言語です。

ティア	言語
ティア 1 (最高)	Python, TypeScript, JavaScript, Go, Rust, Java
ティア 2 (非常に良い)	C++, C#, Ruby, PHP, Kotlin, Swift, SQL
ティア 3 (良い)	Scala, Haskell, Elixir, Dart, Lua, R, MATLAB
ティア 4 (実用的)	Perl, Assembly, COBOL, Fortran, Lisp

料金とレート制限

プラン	レート制限	価格 (入力)	価格 (出力)
ティア 1 (新規)	500 RPM	$3/M tokens	$12/M tokens
ティア 2	2,000 RPM	$3/M tokens	$12/M tokens
ティア 3	5,000 RPM	$3/M tokens	$12/M tokens
ティア 4	10,000 RPM	$3/M tokens	$12/M tokens

一般的なタスクのコスト見積もり:

タスク	入力トークン	出力トークン	推定コスト
関数の生成	約 500	約 1,000	約 $0.01
コードレビュー (500行)	約 5,000	約 2,000	約 $0.04
モジュール全体の生成	約 1,000	約 5,000	約 $0.06
コードベース分析 (10K行)	約 50,000	約 5,000	約 $0.21

よくあるエラーと解決策

エラー	原因	解決策
`model_not_found`	モデル名の誤り	`gpt-5-codex` を正確に指定
`rate_limit_exceeded`	リクエスト過多	指数バックオフを実装
`context_length_exceeded`	入力が大きすぎる	コンテキストを減らすかリクエストを分割
`insufficient_quota`	クレジット不足	platform.openai.com で支払い方法を確認
`timeout`	複雑な生成処理	タイムアウト時間を増やすか、タスクを細分化

結論

GPT-5 Codex は、2026年時点で OpenAI が提供する最も有能なコード生成モデルです。巨大なコンテキストウィンドウ、複数ファイルの理解能力、そしてサンドボックス実行の組み合わせにより、個別の関数の生成からプロジェクト全体のスカフォールディングまで、あらゆる用途に適しています。最大限の柔軟性を得るには API を通じて、統合された体験を求めるなら GitHub Copilot や Cursor などのツールを通じて活用してください。

もしプロジェクトでコードに加えて、画像、動画、話すアバター、合成音声などの AI メディア生成も必要な場合は、Hypereal AI が従量課金制の統合 API を提供しています。GPT-5 Codex が作成をサポートするシンプルな REST API 呼び出しにより、アプリケーションロジックを書くのと同じコードベースからメディアを生成することが可能です。