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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