Codexの設定はどれを選ぶ？モデル・推論レベル・Ultraの違い

Codexの「軽・中・高・極高・Ultra」は、単純に下から上へ性能が高くなる並びではありません。特にUltraは、ほかの推論レベルとは少し仕組みが違います。

最近Codexを使う機会が増えて、一番迷っているのがモデルと設定の選び方です。
私はProプランを使っていますが、モデルには「Sol・Terra・Luna」があり、推論レベルには「軽・中・高・極高・Ultra」があったりと本当に色々な設定が可能です。

私はあまり違いを理解できていないのに、軽を選ぶと「ちゃんと考えてくれるかな」と少し不安になる一方で、毎回高い設定を使って利用上限へ近づくのも困るし…なんて悩んでいました。

そこで今回は、Codexのモデル、推論レベル、Ultraを順番に整理して、普段の仕事でどう選べばいいのかを初心者目線で考えていきます。

この記事でわかること（結論）

• モデル：Sol・Terra・Lunaは、仕事の種類や必要な能力に合わせて選ぶ。
• 推論レベル：軽・中・高・極高は、1つのモデルがどのくらい深く考えるかを調整する。
• Ultra：最大レベルの推論に加え、必要に応じて仕事を複数のAI担当へ分けられる。
• 普段の基準：中程度から始め、簡単なら下げ、難しい場合だけ上げる。
• 選ぶ順番：モデルを決め、推論レベルを決め、分担する意味がある大きな仕事だけUltraを検討する。

まずは、Codexの選び方を整理する

Codexで迷いやすいのは、モデルと推論レベルの選択肢が多く、どこから決めればいいのか分かりにくいところです。

基本は、まずSol・Terra・Lunaから仕事に合うモデルを選び、そのあと軽・中・高・極高でどのくらい深く考えてもらうかを調整すると整理しやすくなります。

さらに、推論レベルにあるUltraだけは少し他のレベルと役割が違います。Ultraは単に推論を深くするだけではなく、必要に応じて複数のサブエージェントへ仕事を分けて進められます。

ここからは、まずSol・Terra・Lunaをどう選ぶか、そのあと推論レベルをどう調整するか、最後にUltraを使う場面の順で整理します。

通常のChatGPTにあるInstant・Medium・High・Extra High・Proの違いは、GPT-5.6 Solの設定別の使い分けを解説した記事で整理しています。本記事ではCodexの設定に絞ります。

Sol・Terra・Lunaはどれを選ぶ？

モデルは、仕事の難しさだけでなく、完成形がどこまで決まっているかも見ながら選びます。すべての仕事にSolを使う必要はありません。

3つのモデルの位置づけと、仕事での使い分けを整理すると次のようになります。

モデル	位置づけ	向いている仕事
Sol	最も高い能力を持つモデル	複雑な設計、深い調査、重要な判断、大きな修正
Terra	能力と効率のバランス型	日常業務、資料整理、標準的な修正
Luna	速さと効率を重視したモデル	抽出、分類、形式変換、繰り返し処理

OpenAIは、Solを複雑で自由度の高い仕事、Terraを日常業務、Lunaを明確で繰り返しやすい仕事に向くモデルとして案内しています（出典：OpenAI公式「Models」、2026年8月18日確認）。

完成形が見えていない仕事はSolから試す

複数の条件を整理したり、途中で判断したりしながら進める仕事では、Solから始めると進めやすくなります。制作の仕組みを設計する、複数の資料を比べて方針を決める、大きな修正を行うといった場面が候補です。

ただし、Solが最も高性能だからといって、短い文章の変更や決まった形式への変換まで、毎回Solにする必要があるとは限りません。

手順が決まったらTerraやLunaも試す

一度うまくできた仕事は、次回からTerraやLunaでも同じ品質になるか確認できます。完成条件が明確で、毎回同じように処理する仕事ほど、小さいモデルへ移しやすくなります。

私は今まで「5.6 Solが一番賢いなら、ずっとSolでいいのでは？」と思っていました。でも、5.6の時点でどのモデルもかなり高性能です。慣れてくると、ついその感覚が薄れてくるのは気をつけたい点です。

軽・中・高・極高はどんなときに使う？

推論レベルは、まず中を基準にして、作業が簡単なら下げ、確認する条件や判断が増えるほど上げると選びやすくなります。

推論レベル	選ぶ目安	仕事の例
軽	短く、完成条件がはっきりしている	文言変更、名前変更、簡単な分類
中	少し計画や確認が必要	記事構成、資料整理、通常の修正
高	複数の条件や工程を整理する	複数資料の比較、原因調査、実装と確認
極高	難しい仕事をより丁寧に検討する	重要な監査、大規模な修正、最終確認

OpenAIは、短く範囲が決まった作業にはLight、少し計画が必要な作業にはMedium、複数の工程や情報源を扱う難しい作業にはHighやExtra Highを案内しています。また、標準Power設定にはGPT-5.6 SolとMediumの組み合わせが使われています（出典：OpenAI公式「Models」、2026年8月18日確認）。

軽は、答えがはっきりした小さな作業に

「この一文だけ直して」「決まった条件で分類して」のように、やることと完成形が明確な作業なら軽でも対応しやすいです。私も最初は少し不安でしたが、軽だからモデル自体の性能が低くなるわけではありません。

中は、普段使いの基準に

中はOpenAIの標準設定にも使われているため、普段の仕事を始める基準として考えやすいです。まず中で試し、確認不足を感じたら高へ上げる流れなら、必要以上に高い設定を使わずに済みます。

高・極高は、確認項目が多い作業に

複数資料の比較、修正の影響確認、複数案からの判断など、確認する条件が増えるほど高・極高が向きます。特に見落としを減らしたい重要な監査や大きな修正では、極高を検討しやすくなります。

Ultraは推論レベルの一番上なの？

私の画面ではUltraも軽・中・高・極高と同じ欄に並んでいるので、最初は「極高のさらに上」だと思っていました。ただ、Ultraは単純に考える時間をもう一段増やすだけの設定ではありません。

Ultraは仕事を別のAI担当へ分けられる

Ultraでは最大レベルの推論を使うだけでなく、必要に応じてサブエージェントへ仕事の一部を任せられます。サブエージェントは、メインのAIとは別に作業を進めるAI担当のようなものです。

例えば、サイト全体を確認する仕事なら、「SEO」「内部リンク」「記事内容」「表示崩れ」のように確認項目を分け、それぞれを別のサブエージェントに任せられます。複数の資料をまとめて調べる場合も、資料ごとに確認を進めて最後に結果をまとめる、といった使い方ができます。

OpenAIはUltraを、「最大レベルの推論と自動的な仕事の分担を組み合わせた設定」として説明しています。軽〜極高が「1つのモデルでどこまで深く考えるか」を調整するのに対し、Ultraは必要なら仕事そのものを複数のAIへ分けられる点が大きな違いです（出典：OpenAI公式「Models」、2026年8月18日確認）。

Ultraを選べば必ず複数のAIが動くわけではない

Ultraを選んだからといって、毎回必ず複数のサブエージェントが動くわけではありません。仕事を分けることで速さや品質が上がると判断された場合に、追加の担当へ分けて進めます。

文言を一か所変えるだけの作業など、分担する意味がない仕事ではUltraの仕組みを活かしにくくなります。OpenAIも、多くの作業ではUltraまで必要ないと案内しています（出典：OpenAI公式「Subagents」、2026年8月18日確認）。

迷ったときは、この順番で選ぶ

モデルと推論レベルの判断に迷う場合、次の3段階で考えてみるといいかもしれません。

1. モデルを選ぶ：複雑ならSol、日常業務ならTerra、定型作業ならLunaを候補にする。
2. 推論レベルを選ぶ：中を基準に、簡単なら軽、考える工程が増えたら高・極高へ上げる。
3. 仕事を分けられるか確認する：独立した作業を並行して進める意味がある場合だけUltraを検討する。

モデルと推論レベルの組み合わせは、あくまで目安です。同じ作業でも、扱う資料の量や確認する条件によって必要な設定は変わるため、まずは無理のない設定から試し、確認不足や考察不足を感じた場合に一段上げて調整すると使い分けやすくなります。

会話の途中でモデルや設定を変えても大丈夫？

Codexでは、作業の途中でもモデルや推論レベルを変更できます。最初に選んだ設定を、会話の最後まで使い続ける必要はありません。

デスクトップアプリやIDEでは入力欄付近の選択欄から変更でき、Codex CLIでは対話中に/modelを使ってモデルや推論レベルを選び直せます（出典：OpenAI公式「Models」、2026年8月18日確認）。

例えば、最初は短い確認だったものの、途中から全体設計まで任せることになった場合は、その時点で設定を上げられます。

ただし、途中から仕事の目的そのものが変わる場合は、新しいチャットへ分けた方が前提を整理しやすくなります。設定を変えるかチャットを分けるかは、同じ仕事の続きなのかで判断します。

実務上の注意

Codexを仕事で使い分ける際は、画面表示、利用量、指示内容の3点を確認します。

表示される選択肢は利用環境によって異なる

OpenAI公式にはMaxという追加の推論レベルも記載されています。Maxは、特に難しい仕事でより時間をかけて確認や検討をさせたいときに使う設定です。

ただし、Maxは最初からすべての画面に表示されるわけではありません。私は現状有効にしていないため、画面には「軽・中・高・極高・Ultra」と表示されています。そのため本記事でも、Maxは普段の使い分けには含めず、追加の推論レベルとして補足する程度にしています（出典：OpenAI公式「Models」、2026年8月18日確認）。

Ultraは利用量が増えやすい

Ultraでは最大レベルの推論を使い、必要に応じて追加のサブエージェントも動きます。各サブエージェントがモデルやツールを使うため、同じ仕事を1つのAIで処理する場合よりも利用量が増える可能性があります。

ProプランでもCodexを無制限に使えるわけではありません。消費量はモデル、会話の長さ、推論、ツール、参照する資料などによって変わります（出典：OpenAI公式「Pricing」、2026年8月18日確認）。

設定を上げる前に指示を見直す

期待した結果が出ないと、「もっと高い設定にしよう」と考えがちです。でも、原因がモデルや推論レベルではなく、依頼内容の曖昧さにある場合もあります。

何を完成させたいのか、変更してよい範囲はどこか、どの資料を見るべきかを先に整理します。それでも確認不足や考察不足が残る場合に推論レベルを上げる方が、無駄を減らせます。

まとめ

Codexでは、まずSol・Terra・Lunaからモデルを選び、軽・中・高・極高で考える深さを調整します。Ultraは同じ設定欄に並んでいますが、最大推論に加えて、必要に応じてサブエージェントへ仕事を分けられる点が大きな違いです。

私もまだ、毎回すぐに正解を選べるわけではありません。それでも、まずモデルを選び、普段は中から始め、必要に応じて上げ下げする。さらに、複数の仕事へ分ける意味があるときだけUltraを考える。この順番なら、なんとなく一番上を選び続ける状態から少し抜け出せそうです。

よくある質問

関連する用語・出典

• Codex：コード編集だけでなく、調査、資料作成、ファイル操作などの仕事を進められるOpenAIのエージェント型機能です。
• GPT-5.6 Sol：複雑なコーディング、調査、設計、重要な判断に向くGPT-5.6の上位モデル（OpenAI公式「Models」）
• GPT-5.6 Terra：能力と効率のバランスを重視した日常業務向けモデル（OpenAI公式「Models」）
• GPT-5.6 Luna：明確で繰り返しやすい作業に向く高速・効率重視のモデル（OpenAI公式「Models」）
• 推論レベル：選んだモデルが1つの仕事へ使う、考える時間や確認の深さを調整する設定です。
• Ultra：最大推論を使い、必要に応じてサブエージェントへ仕事を分ける設定（OpenAI公式「Subagents」）
• サブエージェント：メインのAIから仕事の一部を任され、別の作業を並行して進めるAI担当です。

※本記事は2026年8月18日時点のOpenAI公式情報と、筆者がProプランでCodexを利用して感じた疑問をもとに作成しています。モデル名、推論設定、画面表示、利用条件は更新される可能性があります。利用時は実際のCodex画面とOpenAI公式情報をご確認ください。