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Codex CLI:サブスクリプションの代わりに独自のキーを使用

Codex CLIは、ターミナルで直接動作するOpenAIのエージェントアシスタントです。プロジェクトファイルを読み込み、サンドボックスでコマンドを実行し、コードを修正し、何をしたかを説明します。通常はChatGPTサブスクリプションを通じてOpenAIモデルにアクセスしますが、プロバイダーを独自のものに置き換えることができ、その場合、同じシナリオをGonkaネットワークで処理できます。

Codexがエージェントツールの中で際立っている点は、馴染みのあるChat Completionsではなく、OpenAIの新しいプロトコルであるResponses APIを使用していることです。そのため、以前はサードパーティのゲートウェイに接続することができませんでした。JoinGonka Gatewayは2026年8月22日からResponsesを受け入れており、以下に記載されている内容はすべて、ドキュメントの転載ではなく、実運用による検証済みです。

Codex CLIとは何か、チャットとの違いは何か

Codex はエディタ内の補助者ではなく、自立した実行者です。あなたがタスクを言葉で表現すれば、どのファイルを読み、どのコマンドを実行し、何を変更するかを自分で判断します。その手元には約10のツールがあります:コマンドの実行、ファイルの読み取り、作業計画の管理、ユーザーへの確認要求、サブタスク用の子エージェントの生成。

動作モードは2つ。インタラクティブ — 引数なしの codex、各ステップを表示しながらターミナルで対話。非インタラクティブ — codex exec "task"、結果までの単発実行。スクリプトや CI で便利です。

セキュリティは組み込み済みです。デフォルトでは、エージェントはサンドボックス内で動作し、変更前に確認を求めます。制御レベルは設定で指定でき、「すべて確認する」から作業ディレクトリへの書き込み権限を持つ完全自律実行まで対応します。

もう一つの特徴は対話の状態です。Codex はサーバーに何も記憶させません。すべてのスレッドを自身で保持し、各ターンでそれを丸ごと送信します。これはつまり、やり取りがモデルプロバイダ側に残らず、endpoint を変更しても開始済みのセッションが壊れないということです。

Claude Code や他のターミナルエージェントとの違いは、まさにプロトコルです。Codex は Responses API を通じてモデルと通信し、そこではやり取りがフラットなメッセージリストではなく、要素のスレッドとして記述されます:テキスト、ツール呼び出し、呼び出し結果、推論ブロック。これによりツールにはより厳密な対話モデルが与えられ、あなたにはこのプロトコルを理解する endpoint が必要になります。

接続:config.tomlの1つの修正

手っ取り早いのはインストーラーです。 コマンドnpx @joingonka/setup --tool codexは~/.codex/config.tomlにプロバイダーブロックを書き込みます(wire_api = "responses"、モデルとその実際のコンテキストウィンドウを含む)。コメントや他の設定は保持され、その後ライブリクエストでキーとモデルを検証します。コンフィグで既に別のプロバイダーが選ばれている場合、インストーラーはそれに触れず、単発実行用のコマンドを案内します。キーはファイルに直接書き込まれ(権限600)、experimental_bearer_tokenフィールドに格納されます — Codexがキーをリテラルで保持できる唯一のフィールドですが、Codex自身はこれを実験的扱いとしています。以下の手動方式なら環境変数で済みます。

Codexは設定を~/.codex/config.tomlに保存します。独自プロバイダーは[model_providers.*]ブロックで記述し、ここでの鍵となるフィールドはwire_apiです:これがないとCodexはChat Completionsで話そうとしてエージェントループを組み立てられません。

# ~/.codex/config.toml
model_provider = "joingonka"
model = "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731"

[model_providers.joingonka]
name = "JoinGonka Gateway"
base_url = "https://gate.joingonka.ai/v1"
env_key = "JOINGONKA_API_KEY"
wire_api = "responses"

キーはファイルに書きません:env_keyはCodexがキーを取得する環境変数名を指定します。変数名は独自のものにしてOPENAI_API_KEYは避けます — そうすればこの設定がOpenAIを使う他のツールを乗っ取りません。

export JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key

modelフィールドはデフォルトモデルを、model_providerはどの記述ブロックを使うかを指定します。どちらも起動時に上書きできるので、1つのコンフィグで複数プロバイダー(本番用、実験用、予備)を難なく使い分けられます。

キーは登録後にマイページで発行され、残高と使用量もそこで確認できます。共通コンフィグを触りたくない場合は、同じブロックを-cで単発指定できます:codex -c model_provider=joingonka …。複数の独立した設定を保ちたいなら、CODEX_HOME変数で設定ディレクトリを指定してください。

確認:何が起こるべきか

接続が機能しているかを最速で確かめる方法は、一度だけ実行してみることです:

codex exec "Answer in one line: what is 17*3?"

Codexは応答の冒頭で、どの相手と通信しているかを表示します:model、provider: joingonka、サンドボックスモード、セッションID。そこに自分のプロバイダーが表示され、下部に回答が返ってくれば、接続は生きています。

次に確認すべきは、Codexを導入する最大の理由であるファイル操作です。明らかなバグを含む小さなファイルをディレクトリに置き、それを見つけるよう指示してください:

codex exec "Read calc.py and tell me in one sentence whether it has a bug."

エージェントは自ら読み取りツールを呼び出し、ファイルを開き、行番号を示して本質的に答えるはずです。これが起きれば、完全なエージェントサイクル(リクエスト → ツール呼び出し → 結果 → 応答)がゲートウェイ経由で正しく組み立てられている証拠です。

何か問題が起きた場合、診断は通常メッセージから直接読み取れます:

表示される内容意味対処法
401 Unauthorized: Invalid API keyCodexがキーを見つけられなかった、または間違ったキーを使用したenv_keyの変数が現在のシェルで実際にエクスポートされており、その名前が設定と一致しているか確認してください
/responsesで404base_urlでサフィックスが欠落しているアドレスは/v1で終わる必要があります — Codexが/responsesを自動的に追加します
モデルは応答するがツールが呼び出されないwire_apiが設定されておらず、対話が古いプロトコルで行われているプロバイダーブロックにwire_api = \"responses\"を追加してください
Reconnecting… 1/5Codexがリクエストを自動的に再試行している一時的なネットワークエラー時の正常な動作です。再試行が尽きた場合は、その下のエラーテキストを確認してください
bubblewrapに関する警告システムに分離パッケージがない動作には支障ありません:Codexが組み込みコピーを使用します。念のため、パッケージマネージャーでbubblewrapをインストールしてください

セッションの最初のリクエストには数秒かかることがあります:Codexは大きなシステムプロンプトと全ツールの説明を送信し、ネットワークノードはタスクを受け入れる必要があります。以降の応答はより速く返ってきます。

モデルの選択

ネットワークの全モデルが同一料金であるため、選択基準は予算ではなく動作となります。以下は、同じタスク(ファイルの読み取りとエラー箇所の特定)をCodex経由でDeepSeek V4 FlashとMiniMax M2.7で実行したライブ結果です。GLM-5.3 Flashは実行後にネットワークに追加されたため、そのモデル特性を記載しています。

モデルIDコンテキストCodexでの挙動
DeepSeek V4 Flashdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731380Kファイル名と行番号を含む、明確で的確な回答。ネットワーク内で最大級のコンテキストと32768トークンの出力上限があり、大規模リポジトリに最適。
MiniMax M2.7MiniMaxAI/MiniMax-M2.7200Kタスクを正確に解決しますが、推論プロセスを音声で表示することがあり、ターミナル上で冗長に見える場合があります。
GLM-5.3 Flashzai-org/GLM-5.3-Flash390Kネットワーク最大コンテキストを持つ推論モデル。回答前に推論を行うため、回答が長く、到着に時間がかかります。再試行ラウンドを含むツール呼び出しが可能。短いタスクには reasoning_effort: low を設定してください。

デフォルトの推奨モデルは DeepSeek V4 Flash です。エージェント作業はすぐにコンテキスト容量の制限に達するため、380Kトークンの容量は一度に多くのファイルを把握するのに役立ちます。複雑なロジックの推論が必要な場合はGLM-5.3 Flashを使用し、max_tokensに余裕を持たせてください。回答予算の一部が推論に使用されます。モデルは設定ファイルの model 行を変更するか、ファイル編集なしで -c model=… フラグを使用して切り替え可能です。

最新のネットワークモデルリストは常に GET https://gate.joingonka.ai/v1/models から取得できます。

料金について

エージェントツールはチャットとは異なる方法でトークンを消費します。Codexはユーザーの各フレーズにシステムプロンプトとツール詳細を追加し、モデルと多段階の対話を行います。実測値では、「ファイル読み込みとエラー検索」の単純なタスクで約18,000〜20,000トークンを消費しました。これは自律性のための必要コストであり、トークン単価が重要な理由でもあります。

JoinGonka Gateway経由の料金は、入力100万トークンあたり $0.0069、出力100万トークンあたり $0.021 です。ネットワーク内のすべてのモデルで共通であり、このページ上でライブソースから参照されています。

シナリオ消費量Gateway経由のコスト
単発タスク(ファイル読込・エラー検索)~20K トークン数セントの数分の一
活発な作業1日分3-7M トークン約1セント
活発な開発1ヶ月分~150M トークン数セント

比較として、Codex自身や競合他社の有料プランの仕組みを以下に示します:

方式支払いモデル制限事項
ChatGPTサブスクリプション月額固定料金リクエスト数や更新ウィンドウのクォータあり
OpenAIキー直接ベンダー価格に基づくトークン払いトークン単価が3桁高い
JoinGonka Gatewayトークンベース(残高)管理画面で消費を確認可能。リクエスト数の制限なし

支払いは実際の消費量に対して行われ、月額サブスクリプションやリクエスト制限はありません。5時間ごとの制限やプロンプト数制限、ピーク時の乗算もありません。残高は仮想通貨でチャージされ、消費履歴はマイページから確認できます。経済性の詳細分析は、最も安いAPIについての記事をご覧ください。

使用上の注意点

対話履歴は Codex 自体が保持します。 リクエストごとに履歴全体を送信するため、サーバーに何かを記憶させる必要はありません。また、チャットログの保存も行いません。回答後、コードやプロンプトはゲートウェイ上に残りません。

ウェブ検索機能が有効です。 Codex はすべてのリクエストで検索ツールを宣言し、ゲートウェイがそれを受け入れます。検索は弊社側で実行され、結果がモデルの回答に組み込まれます。

ツールはクラウドではなくローカルで動作します。 Codex はコマンドの実行やファイルの読み込みをお使いのマシン上でローカルに行うため、プロジェクトへのアクセスがモデルプロバイダーに依存しません。

サンドボックス。 Linux では、Codex は bubblewrap を使用して実行されるコマンドを分離します。システムに存在しない場合、Codex は警告し、組み込みのコピーを使用します。動作に影響はありませんが、標準のパッケージマネージャーでインストールすることをお勧めします。

画像処理が必要な場合(インターフェースのスクリーンショットや写真内の図など)は、視覚認識機能を持つモデルを備えたツールを使用してください。Gonka ネットワークのモデルはテキスト専用です。これはコード、コマンド、ファイル処理には制限になりません。

Codex が合わない場合の他のターミナルエージェントについては、API クイックスタートをご覧ください。互換性のあるツールを数分で接続する方法を紹介しています。

Codex CLIはResponses APIを話す数少ないメジャーなエージェントであり、そのため長らくOpenAIのサブスクリプションに依存していました。プロバイダーの変更はconfig.toml内の5行(ゲートウェイアドレス、キー変数名、wire_api = "responses")を変更するだけで完了します。その後は、クォータや5時間の制限枠を気にすることなく、実際のトークン消費量に基づいてGonkaネットワークがコードの自律実行を処理します。ライブ実行により、ネットワークの全3モデルで完全なエージェントサイクルが確認されました。デフォルトでは、ネットワーク最大級のコンテキストと最大の出力上限を持つDeepSeek V4 Flashの使用をお勧めします。

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