GPT-5 Codex の使い方:完全ガイド(2026年版)
コード生成と開発のための OpenAI GPT-5 Codex 実践ガイド
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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。
人気ツールでの Codex の使用
| 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。
