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はエディター内のプロンプターではなく、自律的な実行者です。あなたが言葉でタスクを策定すると、どのファイルを読み込み、どのコマンドを実行し、何を修正すべきかを自分で判断します。コマンド実行、ファイル読み取り、タスクプラン管理、ユーザーへの確認依頼、サブタスクのための子エージェント生成など、十数種類のツールを自由に使用できます。

2つの動作モードがあります。対話モードは引数なしのcodexで、各ステップを表示しながらターミナルで対話します。非対話モードはcodex exec 「タスク」で、結果が出るまで一度だけ実行します。これはスクリプトやCIで便利です。

セキュリティが組み込まれています。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、変更を加える前に確認を求めます。制御レベルは構成で設定可能で、「すべてを確認する」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選択できます。

もう一つの特徴はダイアログの状態です。Codexはサーバーに何も記憶させません。すべての履歴を手元で保持し、各ステップごとに送信します。つまり、会話内容がモデルプロバイダー側に残らず、endpointを変更してもセッションが切れることはありません。

Claude Codeや他のターミナルエージェントとの違いは、まさにそのプロトコルにあります。CodexはResponses APIを通じてモデルと通信し、会話はフラットなメッセージリストではなく、テキスト、ツール呼び出し、呼び出し結果、思考ブロックといった要素のストリームとして記述されます。これにより、ツールはより厳格なダイアログモデルを得ることができ、ユーザーはプロトコルを理解するendpointを用意する必要があります。

Codexは設定を~/.codex/config.tomlに保存します。独自のプロバイダーは[model_providers.*]ブロックで記述され、ここでの重要なフィールドはwire_apiです。これがないと、CodexはChat Completionsで通信しようとし、エージェントサイクルを構築できません。

# ~/.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"

キーはファイルには書き込まれません。env_keyは、Codexがキーを取得する環境変数を指定します。変数名はOpenAI固有のOPENAI_API_KEYではないため、OpenAIを使用する他のツールと干渉しません。

export JOINGONKA_API_KEY=jg-your-key

modelフィールドでデフォルトモデルを指定し、model_providerで記述されたどのブロックを使用するかを指定します。どちらも実行時に上書きできるため、1つの設定で本番用、実験用、バックアップ用など複数のプロバイダーを管理できます。

キーは登録後にマイページで発行され、そこで残高や消費量も確認できます。共通設定を触りたくない場合は、-cを使用して同じブロックを一度だけ渡すこともできます：codex -c model_provider=joingonka …。また、複数の独立した設定を維持するには、環境変数CODEX_HOMEで設定ディレクトリを指定してください。

連携が機能していることを確認する最も速い方法は、単発の実行テストです：

codex exec "17*3はいくつになるか、1行で答えて"

応答のヘッダーには、Codexが連携している相手（model、provider: joingonka、サンドボックスモード、セッションID）が表示されます。そこにプロバイダー名が表示され、下部に回答があれば、接続は有効です。

次に、Codexを導入する主な目的であるファイル操作を確認しましょう。小さなファイルを作成し、明らかなエラーを含めた状態で、エラーの検出を依頼してください：

codex exec "calc.pyを読み込んで、エラーがあるか1文で教えて。"

エージェントが自動的に読み取りツールを呼び出し、ファイルを開いて、行番号を指定して適切に回答するはずです。これらが実行されれば、ゲートウェイ経由の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 → 回答）が正しく構築されています。

うまくいかない場合、原因は通常メッセージから読み取れます：

セッションの最初のリクエストには数秒かかる場合があります。Codexは大きなシステムプロンプトと全ツールの詳細を送信し、ネットワークノードがタスクを受理する必要があるためです。2回目以降の回答は速くなります。

すべてのネットワークモデルは同一価格で提供されているため、選択基準は予算ではなく動作特性になります。以下は、同一タスク（ファイルの読み取りとエラー検索）を各モデルでCodex経由で実行した際の結果です。

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壁に突き当たるため、380Kトークンは一度に多くのファイルを把握する上で有利です。非常に短い回答を求める場合は Kimi K2.6 を使用してください。モデルの変更は設定ファイルの model 行を書き換えるか、ファイル修正なしで -c model=… フラグを付与するだけで完了します。

最新のモデルリストは常に GET https://gate.joingonka.ai/v1/models から取得可能です。

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 $0.0047、出力100万トークンあたり $0.014 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。

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：

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。

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。