Cursor AI で GPT-5 Codex を使用する方法 (2026年版)
Cursor における OpenAI Codex のステップバイステップ・インテグレーション・ガイド
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Cursor AI で GPT-5 Codex を使用する方法 (2026年版)
OpenAI の GPT-5 を基盤とした Codex は、2026年時点で最も高性能なコーディングモデルの1つです。Cursor AI のエージェント型エディタと組み合わせることで、コード生成、デバッグ、リファクタリングのための強力な開発環境を構築できます。
このガイドでは、Cursor AI 内で GPT-5 Codex をセットアップして使用する方法、構成オプション、ベストプラクティス、および他の利用可能なモデルとの比較について説明します。
GPT-5 Codex とは?
GPT-5 Codex は、GPT-5 アーキテクチャ上に構築された OpenAI の専用コーディングモデルです。以下の事項に最適化されています:
- 50以上のプログラミング言語にわたるコード生成
- 複数ファイルにまたがる理解と編集
- 長いコンテキストの推論(最大 200K トークン)
- マルチステップのコーディング計画の実行
- テスト、ドキュメント、デプロイ設定の理解と生成
| 機能 | GPT-5 Codex | GPT-4o | Claude Sonnet 4 |
|---|---|---|---|
| コンテキストウィンドウ | 200K トークン | 128K トークン | 200K トークン |
| コード最適化 | 特化型 | 汎用 | 汎用 |
| 複数ファイル編集 | 非常に優れている | 良好 | 非常に優れている |
| 速度 | 高速 | 高速 | 高速 |
| コスト(概算) | 入力 $5/M, 出力 $15/M | 入力 $2.5/M, 出力 $10/M | 入力 $3/M, 出力 $15/M |
事前準備
開始する前に、以下が必要です:
- Cursor AI のインストール(cursor.com からダウンロード)
- プレミアムモデルへのアクセスのための Cursor Pro サブスクリプション(月額20ドル)、または OpenAI API キー
- Cursor 内蔵の割当分ではなく独自のキーを使用する場合は、OpenAI API キー
方法 1: Cursor 内蔵モデル経由で GPT-5 Codex を使用する
Cursor Pro には、プレミアムモデルのラインナップの一部として GPT-5 Codex へのアクセスが含まれています。これが最も簡単な方法です。
ステップ 1: モデル設定を開く
- Cursor を開く
Cmd+Shift+P(macOS) またはCtrl+Shift+P(Windows/Linux) を押す- 「Cursor Settings」と入力して Enter を押す
- Models に移動する
ステップ 2: GPT-5 Codex を選択する
Models セクションに、利用可能なモデルのリストが表示されます。gpt-5-codex が有効になっていない場合は、有効にします:
Available Models:
[x] claude-sonnet-4 (Anthropic)
[x] claude-opus-4 (Anthropic)
[x] gpt-5-codex (OpenAI) <-- これを有効にする
[x] gpt-4o (OpenAI)
[x] gemini-2.5-pro (Google)
[ ] deepseek-v3 (DeepSeek)
ステップ 3: Chat または Composer で使用する
Cursor のチャットパネル (Cmd+L) または Composer (Cmd+I) を開き、パネル上部のモデルドロップダウンから gpt-5-codex を選択します。
Model: gpt-5-codex ▼
─────────────────────
You: リフレッシュトークンを使用するように認証モジュールをリファクタリングして
方法 2: 独自の OpenAI API キーを使用する
Cursor のリクエスト制限を回避したい場合や、無料プランで GPT-5 Codex を使用したい場合は、独自の API キーを持ち込むことができます。
ステップ 1: OpenAI API キーを取得する
- platform.openai.com にアクセスする
- API Keys に移動する
- Create new secret key をクリックする
- キーをコピーする(
sk-で始まります)
ステップ 2: Cursor で設定する
- Cursor Settings を開く (
Cmd+Shift+P> "Cursor Settings") - Models > OpenAI に移動する
- OpenAI API Key フィールドにコピーしたキーを貼り付ける
OpenAI Configuration:
API Key: sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Base URL: https://api.openai.com/v1 (デフォルト)
ステップ 3: カスタムモデルとして GPT-5 Codex を追加する
gpt-5-codex がデフォルトのリストに表示されない場合は、手動で追加します:
- Models 設定で + Add Model をクリックする
- モデル ID を入力:
gpt-5-codex - プロバイダーを OpenAI に設定する
- 保存する
これで、Cursor 内の任意のモデルドロップダウンから選択できるようになります。
方法 3: OpenRouter 経由で使用する(より多くのモデルオプション)
OpenRouter は、単一の API キーを通じて複数のプロバイダーへのアクセスを提供するプロキシとして機能します。GPT-5 Codex と他のモデルをシームレスに切り替えたい場合に便利です。
ステップ 1: OpenRouter API キーを取得する
- openrouter.ai にアクセスする
- アカウントを作成し、クレジットを追加する
- API キーをコピーする
ステップ 2: Cursor で OpenRouter を設定する
- Cursor Settings > Models を開く
- OpenAI API Key の下に OpenRouter のキーを入力する
- Base URL を次のように変更する:
https://openrouter.ai/api/v1
ステップ 3: モデルを追加する
OpenRouter のモデル ID を追加します:
openai/gpt-5-codex
これで、OpenRouter のプロキシを通じて GPT-5 Codex や、彼らがサポートする他のモデルにアクセスできるようになります。
実際の使用例
例 1: REST API の生成
gpt-5-codex を選択した状態で Composer (Cmd+I) を開きます:
Prompt: Express と TypeScript を使用して、タスク管理アプリ用の完全な REST API を作成してください。
以下を含めてください:
- タスクの CRUD エンドポイント
- Zod による入力バリデーション
- エラーハンドリングミドルウェア
- Drizzle ORM を使用した SQLite データベース
- Vitest によるユニットテスト
GPT-5 Codex は、レビューして適用できる複数ファイルの構成を生成します。
例 2: 複雑な問題のデバッグ
Cursor チャット (Cmd+L) にて:
Prompt: WebSocket ハンドラーでレースコンディションが発生しています。
複数のクライアントが同時に同じリソースを更新でき、
最後の書き込みが優先されるためデータ損失が発生しています。
@src/ws/handler.ts
@src/services/resource.ts
楽観的並行性制御(optimistic concurrency control)の実装を助けてください。
例 3: レガシーコードのリファクタリング
Prompt: この jQuery ベースのモジュールを TypeScript を使用したモダンな React にリファクタリングしてください。
既存の機能をすべて維持し、適切な型を追加してください。
@src/legacy/dashboard.js
例 4: 実装からテストを生成する
Prompt: このモジュールの包括的なテストを書いてください。
正常系、異常系、境界条件、並行アクセスをカバーしてください。
Vitest を使用し、90% 以上のカバレッジを目指してください。
@src/services/payment.ts
Cursor での GPT-5 Codex パフォーマンスの最適化
.cursorrules ファイルの使用
プロジェクトのルートに .cursorrules ファイルを作成し、GPT-5 Codex にプロジェクト固有のコンテキストを提供します:
あなたは Next.js 15 アプリケーションに取り組んでいます。
技術スタック:
- TypeScript strict モード
- Tailwind CSS v4
- Prisma ORM (PostgreSQL)
- NextAuth.js (認証)
- Vitest (テスト)
規約:
- デフォルトでサーバーコンポーネントを使用する
- "use client" は必要な場合のみ使用する
- 名前付きエクスポートを優先する
- すべての入力バリデーションに Zod を使用する
- すべてのルートセグメントに Error boundaries を配置する
コード生成時:
- 常に適切な TypeScript の型を含める
- 公開関数には JSDoc コメントを追加する
- エラーハンドリングを含める
- 実装と並行してテストを書く
コンテキスト使用の最適化
GPT-5 Codex は 200K トークンのコンテキストウィンドウを持っていますが、効率的に使用することが重要です:
| テクニック | 方法 |
|---|---|
| 特定のファイルを参照 | @file を使用して関連ファイルのみを含める |
| フォルダを選択的に使用 | @src の代わりに @src/services を使用 |
| 巨大なファイルを除外 | 生成されたファイル、ロックファイル、バンドルされたコードの参照を避ける |
| タスクを分割する | 1つの巨大なプロンプトよりも、複数の焦点を絞ったプロンプトの方が良い |
| コードベースのインデックス作成 | Cursor のインデクサーを利用して自動的にコンテキストを提供させる |
モデル切り替え戦略
モデルによって強みが異なります。タスクに応じて Cursor のモデルドロップダウンで切り替えてください:
| タスク | 推奨モデル | 理由 |
|---|---|---|
| 複雑なアーキテクチャ | Claude Opus 4 | 最高の推論能力 |
| コード生成 | GPT-5 Codex | コードに最適化されている |
| 素早い編集 | GPT-4o | 高速かつ安価 |
| 長いコンテキストのタスク | Gemini 2.5 Pro | 100万トークンのウィンドウ |
| デバッグ | Claude Sonnet 4 | 強力な分析力 |
Cursor における GPT-5 Codex と他モデルの比較
Cursor でのコーディングタスクにおける GPT-5 Codex と他の主要モデルの比較は以下の通りです:
| ベンチマーク | GPT-5 Codex | Claude Sonnet 4 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench (コード修正) | 72% | 70% | 65% |
| HumanEval (コード生成) | 96% | 94% | 92% |
| 複数ファイル編集の正確性 | 非常に優れている | 非常に優れている | 良好 |
| 速度 (tokens/sec) | ~90 | ~80 | ~100 |
| コスト効率 | 中 | 中 | 高 |
ベンチマークは概算であり、公開されている評価に基づいています。
トラブルシューティング
| 問題 | 解決策 |
|---|---|
| モデルが表示されない | Settings > Models > Add Model から手動で追加する |
| 「Rate limit exceeded」 | 数分待つか、独自の API キーに切り替える |
| レスポンスが遅い | ネットワークを確認するか、一時的に別のモデルを試す |
| コードの品質が低い | プロジェクトコンテキストを含む .cursorrules ファイルを追加する |
| 「Invalid API key」 | キーが正しいか、クレジットが十分にあるか確認する |
| コンテキストが長すぎる | コードを貼り付ける代わりに @file 参照を使用する |
結論
GPT-5 Codex と Cursor AI を組み合わせることで、2026年時点で最も生産性の高いコーディング環境の1つが実現します。Cursor 内蔵の割当、独自の OpenAI キー、あるいは OpenRouter のいずれを使用する場合でも、セットアップは簡単であり、コード生成、リファクタリング、デバッグにおいて素晴らしい結果が得られます。
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