Codexer Navi

Codex の推論レベルを使い分ける model_reasoning_effort

Codex の思考の深さを決める model_reasoning_effort を、minimal・low・medium・high・xhigh の五段階に沿って整理する。各レベルの目安、config.toml と CLI フラグとプロファイルでの設定方法、タスク別の使い分け、そして使用上限やコストとの関係までを OpenAI 公式情報に沿ってまとめ、速度と精度のバランスを自分で握れるようにする。

使い方

Codex の設定ファイル config.toml の書き方と推奨設定

Codex CLI の設定ファイル config.toml の置き場所と書き方を OpenAI 公式情報に沿って整理する。~/.codex/config.toml と CLI フラグの優先順位、model・model_reasoning_effort・approval_policy・sandbox_mode という主要キー、用途で切り替えるプロファイル、mcp_servers 連携、そして迷ったときの推奨設定例までをまとめる。

コラム

Codexインテリジェンスとは｜モデルと推論レベルの選び方

Codex の賢さ(インテリジェンス)は固定値ではなく、使うモデル(model)と推論レベル(model_reasoning_effort)の組み合わせで決まる。賢さが何で決まるか、モデルと推論レベルの選び方、設定場所、速さ重視・精度重視の使い分けまでを公式情報に沿って整理します。