CodexでGPT-5.6｜Sol/Terra/Luna切替とeffort変更【2026年9月】

結論: Codexで使うGPT-5.6は Sol・Terra・Luna の3階層で、2026年9月28日時点のOpenAI公式ドキュメントでは、CLIなら/model・--model・config.tomlの3通りでモデルを切り替え、reasoning effort（推論の深さ）は low・medium・high・xhigh・max・ultra の6段階から変更します。API単価は1Mトークンあたり入力/出力で Sol 4ドル/20ドル、Terra 2ドル/12ドル、Luna 0.2ドル/1.2ドル（1ドル150円換算で 600円/3,000円、300円/1,800円、30円/180円）です。

2026年9月28日時点のスナップショット: 9月22日に後継の GPT-6 Sol・GPT-6 Luna がCodexとChatGPT Workへロールアウトを開始し、公式の「推奨モデル」欄は GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna の3つになりました。ただし公式ドキュメントには「GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Luna はロールアウト期間中も引き続き利用できる」と明記されており、料金ページのプラン別使用量の表にも GPT-5.6 の3階層が並んでいます。一方で GPT-5.5 は10月14日にChatGPT・ChatGPT Work・Codexの全プランから引退します（OpenAI APIは対象外）。

※ChatGPTアプリ側でのSol・Terra・Lunaの使い方・対応プランは「ChatGPTでGPT-5.6を使う方法｜Sol・Terra・Lunaの違いと対応プラン」で解説しています。

この記事の要点:

• モデルの切り替えとeffortの変更は別の操作。モデルはCLIの/model・--model・config.tomlのmodelキー、effortはmodel_reasoning_effortキー（値は low / medium / high / xhigh / max / ultra）で指定する
• Sol=複雑・曖昧な高難度タスク向け、Terra=日常業務の実用的な既定、Luna=定型・反復タスク向けの最安階層。入力単価はSolがTerraの2倍・Lunaの20倍、出力単価はSolがTerraの約1.7倍・Lunaの約16.7倍（2026年9月28日時点の公式API料金表・標準処理・short context）
• GPT-5.6 Solの単価は公式に「少なくとも2026年11月21日までのプロモーション価格」と注記されている。後継のGPT-6 Solは入力2ドル/出力10ドルで、GPT-5.6 Solのちょうど半額

対象読者: Codexを業務で使っている、または導入を検討している情シス・DX担当者、非エンジニアの経営者

読了後にできること: 自社の業務ごとにSol・Terra・Lunaのどれをどのeffortで割り当てればよいか、実際のコマンド・設定キー・単価のレベルで判断できるようになります。

「Codexのモデル、結局どれを使えばいいんですか?」

この質問が急に難しくなったのは、2026年7月9日にGPT-5.6が一般提供（GA）された時点からです。新しいモデルが1つ増えたのではなく、Sol・Terra・Lunaという3段階の階層モデルが同時に登場したため、「新モデルに乗り換える」だけでは済まず、タスクの性質に応じてどの階層を選ぶかという判断が追加されました。

そして2026年9月22日、後継のGPT-6 Sol・GPT-6 Lunaがロールアウトを開始しました。つまり2026年9月28日時点のCodexは、GPT-6系（Astra・Sol・Luna）とGPT-5.6系（Sol・Terra・Luna）と引退が決まったGPT-5.5が同じモデルピッカーに並ぶ、過渡期の状態にあります。ここで「とりあえず一番上」を選ぶ運用は、料金面で最も高くつきます。

この記事では、CodexでGPT-5.6（Sol/Terra/Luna）を実際に使うための切り替え手順、reasoning effortの変更方法、料金、そしてGPT-6世代への移行判断を、2026年9月28日に取得したOpenAI公式ドキュメントの値だけで整理します。公式に記載がない項目は「2026年9月28日時点で公式に記載なし」と明記しています。

なお2026年9月28日時点で、Codexの公式ドキュメントURLは developers.openai.com/codex/… から learn.chatgpt.com/docs/… へ308リダイレクトされます。本記事の出典リンクは転送後の正規URLを直接指しています。Codexの基本的な使い方・コマンド一覧についてはCodex CLIとは｜使い方・全コマンド一覧・exec【2026年9月】で解説済みです。AIエージェント活用の全体像はAIエージェント導入完全ガイドにまとめています。

Codexのモデル切り替え手順｜/model・–model・config.tomlの3通り

公式ドキュメントのModelsページには、Codexでモデルを選ぶ方法が利用面ごとに書かれています。CLIでは3通り、IDE拡張とChatGPTアプリではモデルスイッチャー、Codex Cloudだけは変更できません。まずCLIの3通りを、公式の記述どおりに整理します。

1. 対話セッション中に /model で切り替える

対話中のCodex CLIで/modelを実行すると、モデル一覧が出て、選択後に続けて「Select Reasoning Level」のメニューが表示されます。公式ドキュメントの説明は「In an interactive CLI session, use /model to switch models or adjust reasoning effort.」で、モデル変更とeffort変更を同じコマンドで行う設計です。

/model

CLIの起動画面には現在の設定が model: gpt-6-sol medium /model to change の形で表示されます。ここに出ているのが「モデル名」と「effort」の組み合わせです。2026年9月28日時点の公式ドキュメントのスクリーンショットでは、既定の表示が gpt-6-sol の medium になっています。

2. 起動時に –model（-m）で指定する

1回だけコマンドを投げて終わらせる非対話実行や、スクリプト・CIから呼ぶ場合は、--modelオプション（エイリアス-m）で直接指定します。GPT-5.6の3階層を指定するときのモデルIDは gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna です。

codex --model gpt-5.6-terra
codex exec -m gpt-5.6-sol "このリポジトリの認証まわりの処理をレビューして"
codex exec -m gpt-5.6-luna "変更ファイル一覧をCSVに整形して"

3. config.toml に既定モデルを書く

毎回オプションを指定する手間を省くには、設定ファイルに書きます。公式ドキュメントによると、ChatGPTデスクトップアプリ・Codex CLI・IDE拡張は同じconfig.tomlを読みます。個人の既定は ~/.codex/config.toml、プロジェクト単位の上書きはリポジトリ内の .codex/config.toml です（プロジェクト側の層は、そのプロジェクトを信頼している場合だけ読み込まれます）。

model = "gpt-5.6-terra"

普段の作業はTerraを既定にしつつ、/reviewだけ別のモデルに割り当てることもできます。review_modelは公式の設定リファレンスに「Optional model override used by /review（未設定なら現在のセッションのモデル）」として載っているキーです。

model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-sol"

設定が競合したときの優先順位

複数の場所に書いた設定がぶつかったときの優先順位は、公式の設定ガイドに明記されています。上が強い順です。

「config.tomlに書いたのに効かない」という詰まりは、ほぼこの表の1〜3が原因です。CLIのフラグや--configが残っていないか、プロジェクト側の.codex/config.tomlが上書きしていないかを先に見てください。

Codexのreasoning effortを変更する4つの方法｜low/medium/high/xhigh/max/ultra

モデル選択と並んでコストを左右するのがreasoning effort（推論の深さ）です。公式の設定リファレンスではmodel_reasoning_effortというキー1つで指定し、値は「low、medium、high、xhigh、max、ultraのような、選んだモデルが公表している推論の深さ」と説明されています。利用できる段階はモデルとクライアントによって変わります。

CLIの選択メニューと設定値の対応

対話中に/modelでモデルを選ぶと、続けて「Select Reasoning Level」が出ます。公式ドキュメントに掲載されている選択肢は次の6段階です。設定ファイルに書くときの値も併記します。

紛らわしいのが呼び名の違いです。公式ドキュメントは「ChatGPTデスクトップアプリ・Web版のChatGPT Work・IDE拡張では Light、CLIでは Low」と書き分けています。同じ段階でもアプリとCLIでラベルが違うので、社内手順書を書くときは両方の呼び名を併記しておくと事故が減ります。

方法1: 対話中に /model で変える

いちばん手数が少ないのがこれです。/modelを実行し、モデルを選んだあとに出てくる段階から選びます。セッション中のその場限りの変更で、設定ファイルは書き換わりません。

/model

方法2: config.toml に既定値として書く

毎回同じeffortで走らせたい場合は、設定ファイルに書きます。モデルとeffortは別のキーなので、両方書きます。

model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "medium"

Plan Modeとサブエージェントには、それぞれ別のキーが用意されています。公式の設定リファレンスに載っているのは次の3つです。

model_reasoning_effort = "medium"
plan_mode_reasoning_effort = "high"

[agents]
default_subagent_reasoning_effort = "low"

方法3: 1回だけ –config（-c）で上書きする

公式の上級設定ページには「専用フラグがあるときはそれを使う（例: --model）。任意のキーを上書きしたいときは -c / --config を使う」と書かれています。値はJSONではなくTOMLとして解釈されるため、文字列はクォートを二重にします。

codex --config model_reasoning_effort='"high"'
codex --model gpt-5.6-sol --config model_reasoning_effort='"max"'

公式の注記は「--configの値はTOMLとして解析される。迷ったら値をクォートして、シェルが空白で分割しないようにする」「TOMLとして解析できない場合は文字列として扱う」です。キーはドット記法でネストを指定できます。

方法4: プロファイルを使い分ける

--profileで切り替える方式もあります。公式ドキュメントによると、--profile profile-nameを渡すとCodexは~/.codex/config.tomlを読んだうえで~/.codex/profile-name.config.tomlを重ねます。プロファイルファイルにはトップレベルのキーを書き、[profiles.profile-name]にネストしません（Codex 0.134.0以降、--profileはconfig.toml内の[profiles.profile-name]を読まなくなりました）。

codex --profile deep-review
codex exec --profile deep-review "review this change"

「レビューだけ深く考えさせる」「日次バッチは浅く速く」のように、業務工程ごとにモデルとeffortの組を固定したい法人利用では、この方式が運用ルール化しやすいです。deep-review.config.tomlの中身は次のような形になります。

model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "max"

effortを上げる前に読んでおく公式の注意3点

• 既定から始めて必要なときだけ上げる: 公式は「reasoning effortを上げると複雑なタスクの結果は改善するが、時間がかかりトークン消費も増える。既定のeffortから始めて、深い計画や分析が必要なときに上げる」と繰り返し書いています。出発点の推奨は「Solはmedium、Lunaはhigh、Astraはlight（設定上はlow）」です
• 世代をまたいだ段階は同じではない: 「reasoning efforts don’t map exactly between model generations（推論の深さは世代間で正確に対応しない）」と明記されています。GPT-5.6で使っていたeffortをGPT-6にそのまま持ち込まず、見慣れたタスクを低めの設定で試して調整する手順が公式の推奨です
• MaxとUltraは大半のタスクで不要: 公式は「Most tasks do not need Max or Ultra」と書いています。Maxが選択肢に出ない場合はアプリ設定で有効化が必要で、Ultraがデスクトップアプリのモデルスライダーに出ない場合は「Settings > Configuration」で「Ultra in model picker slider」をオンにします

GPT-5.6 Lunaとは｜定型・大量処理向けの最安階層と使いどころ

GPT-5.6 Lunaは、3階層の中でもっとも安く速い階層です。公式ドキュメントの位置づけは「明確で反復可能な、大量に発生するタスク向け。抽出・分類・変換・構造化された要約など、良い結果がどういうものかが分かっているとき」と書かれています。モデルIDはgpt-5.6-lunaです。

単価は1Mトークンあたり入力0.2ドル・出力1.2ドル（1ドル150円換算で入力30円・出力180円）。同じ表のSolが入力4ドル・出力20ドルなので、入力で20倍、出力で約16.7倍の差があります。「定型作業をSolで回している」状態は、品質ではなく請求額の面でまず見直す対象になります。

Lunaに寄せてよい仕事の判断軸

• 出力の形が決まっている: CSV・JSON・表・箇条書きなど、フォーマットが固定されている
• 判断の余地が小さい: 抽出・分類・変換・要約のように、正解の形をこちらが言語化できる
• 件数が多い: 1回の重要度は低いが回数が多く、単価差が効いてくる
• サブエージェント側の作業: 公式の推奨出発点はLunaがhigh。探索やログ解析のような下請け作業に割り当てる

公式の推奨出発点が「Solはmedium、Lunaはhigh」と逆方向になっているのは、Lunaが軽い階層だからこそeffortを上げて精度を補う設計だからです。「安いモデルは低いeffort」とセットで考えると、公式の推奨から外れます。

Lunaの制限で知っておくこと

Lunaはeffortの上限が世代によって違います。公式ドキュメントには「GPT-6 Luna supports reasoning efforts up to Max, but not Ultra（GPT-6 LunaはMaxまで対応し、Ultraには非対応）」と明記されています。GPT-5.6 Lunaのeffort上限については、2026年9月28日時点で公式に個別の記載はありません。Ultraが選択肢に出ない場合は、モデル側が対応していない可能性を先に疑ってください。

ChatGPTプラン経由の使用量の目安（ローカルメッセージ・5時間あたり）は、GPT-5.6 LunaがPlusで250〜2,000件、Pro 5xで1,250〜10,000件、Pro 20xで5,000〜40,000件、Standard Businessで250〜2,000件です。Solの10〜100件（Plus）と比べると、同じプランで25倍前後の回数を回せる計算になります。

GPT-5.6 Terraとは｜日常業務の既定モデルと単価

GPT-5.6 Terraは、GPT-5.6世代で「日常業務の実用的なオールラウンダー」として位置づけられた中位階層です。モデルIDはgpt-5.6-terra。単価は1Mトークンあたり入力2ドル・出力12ドル（1ドル150円換算で入力300円・出力1,800円）です。

Terraについて2026年9月28日時点でおさえるべき事実は3つあります。

ここが実務でいちばん誤解されている点です。GPT-6世代にTerra相当の中位階層が無いため、「Terraはもう使えない」と読み替えてしまう記事が出ていますが、公式ドキュメントの記載は「ロールアウト期間中も引き続き利用できる」です。料金ページのプラン別使用量の表にも GPT-5.6 Terra の行（Plus 25〜200件、Pro 5x 125〜1,000件、Pro 20x 500〜4,000件）が残っています。

ただし「引き続き利用できる」は「無期限」ではありません。GPT-5.5が10月14日に引退することが公式に告知されている通り、世代交代のたびに引退告知が出る運用です。Terraを業務フローに固定するなら、モデルIDを1か所に集約して、後から差し替えられる形にしておくのが安全です。

# 良い例: モデルIDを設定ファイル1か所に集約する
model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "medium"

# 悪い例: 複数のスクリプトに codex -m gpt-5.6-terra を直書きする

GPT-5.6 Solとは｜高難度タスク向けの最上位階層と販促価格の期限

GPT-5.6 Solは、GPT-5.6世代のフラッグシップです。モデルIDはgpt-5.6-sol。公式の位置づけは「曖昧・難しい・価値の高いタスクで、追加の分析や判断、仕上げが必要なとき。複雑なコード変更、深いリサーチ、完成度の高い文書など」です。単価は1Mトークンあたり入力4ドル・出力20ドル（1ドル150円換算で入力600円・出力3,000円）。

Solで最重要なのは価格の注記です。公式の料金ページとAPI料金ページの両方に「GPT-5.6 Sol’s promotional pricing is available at least through November 21, 2026（GPT-5.6 Solのプロモーション価格は少なくとも2026年11月21日まで利用できる）」と書かれています。「少なくとも」なので延長の可能性はありますが、11月21日以降の単価は2026年9月28日時点で公式に記載がありません。年間予算を組むときは、この1行を根拠に「11月22日以降は未確定」と扱ってください。

Sol関連で2026年9月28日時点に確認できた事実

Codex Cloudのクラウドチャットが今もGPT-5.6 Solで動く、というのは実務上見落としやすい点です。ローカルのCLIをGPT-6 Solへ切り替えても、クラウド実行側は自分で変更できません（後述）。GPT-5.6 Solの挙動と単価は、少なくともクラウド実行を使う限り把握しておく必要があります。

Sol・Terra・Lunaの料金早見表｜API単価・クレジット単価・使用量の目安

料金は「APIキーで使う場合のドル単価」と「ChatGPTプランで使う場合のクレジット単価」の2系統に分かれます。どちらも2026年9月28日にOpenAI公式の料金ページから取得した値です。日本円は1ドル150円換算で、税は公式ページの表記に従い記載がないため含んでいません。

API単価（標準処理・short context・1Mトークンあたり）

Batchは3階層いずれも標準の半額（Sol 入力2ドル・出力10ドル／Terra 入力1ドル・出力6ドル／Luna 入力0.1ドル・出力0.6ドル）、Fast modeは標準の2倍（Sol 入力8ドル・出力40ドル／Terra 入力4ドル・出力24ドル／Luna 入力0.4ドル・出力2.4ドル）です。なお公式は「Priority processingは2026年7月30日にFast modeへ名称変更された。APIリクエストでは service_tier: "priority" と service_tier: "fast" のどちらも使える」と注記しています。

クレジット単価（ChatGPTプラン・Standard speed・1Mトークンあたり）

公式の注記は「GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaの単価は変更されていない」「Codexのクレジット課金にはキャッシュ書き込みの別料金がない」「GPT-5.6の利用は1メッセージあたり平均5〜30クレジット」「Fast modeはGPT-6 Astra・Sol・Lunaで標準の2.5倍のクレジットを消費する」です。GPT-5.6とGPT-5.5についてはFast modeが速度1.5倍・クレジット2.5倍、GPT-5.4は2倍と書き分けられています。

プラン別の使用量の目安（ローカルメッセージ・5時間あたり）

公式の注記は「ローカルメッセージとクラウドチャットはプランの使用枠を共有する。週単位の上限も適用される場合がある」「ChatGPTプランのクラウドチャットはGPT-5.6 Solを使い、ローカルメッセージより多く枠を消費することがある」です。月額は Free 0ドル、Go 8ドル（1,200円）、Plus 20ドル（3,000円）、Pro 100ドルから（15,000円から）、Business 1ユーザーあたり月20ドル（3,000円・2名以上・年払い。月払いは1ユーザーあたり25ドル＝3,750円）、Enterprise・Eduは問い合わせです。

試算例（実測値ではありません・前提と計算式を明示）

前提: 1タスクあたり入力10万トークン・出力2万トークン。これを1日20回、月20営業日、APIキーで標準処理を使う場合。入力は月40Mトークン、出力は月8Mトークンになります。

同じ作業量で、Sol と Luna の差は月あたり約45,000円です。実際にはreasoning effortを上げると出力トークンが増えるため、Sol×maxで回すとこの試算より大きくなります。公式が「既定のeffortから始めて必要に応じて上げる」を推奨しているのは、この掛け算が効くからです。キャッシュ入力（Solで0.4ドル＝標準の10分の1）を効かせられる設計にできるかどうかも、実際の請求額を大きく変えます。

GPT-6 Sol・Lunaが来た今、GPT-5.6はどうなるのか｜移行の期限と手順

2026年9月28日時点で、Codexのモデル事情は次のようになっています。日付と版数は公式のchangelogとModelsページで確認した値です。

GPT-5.6 と GPT-6 のどちらを選ぶか

公式の推奨は明快で、「GPT-6 Sol と GPT-6 Luna は、より低いトークン単価で、コーディング・事実の正確さ・コミュニケーションを改善したモデル」と書かれています。GPT-6 Solの説明文は「GPT-5.6 Solより事実の信頼性が高く、説明が明確」です。単価も半額なので、選べる環境なら基本はGPT-6側です。

それでもGPT-5.6を使う理由が残るのは、次のケースです。

• 中位階層が必要: GPT-6世代にTerra相当が無いため、「SolとLunaの中間の単価・性能」を使いたい場合はGPT-5.6 Terraが唯一の選択肢になる
• Codex Cloudのクラウドチャット: 公式にクラウドチャットの既定モデルは変更できず、ChatGPTプランではGPT-5.6 Solで実行される
• Enterpriseで管理者がまだ有効化していない: GPT-6 Sol・LunaはEnterpriseワークスペースでは公開時点で既定オフ。管理者が各モデルを有効化するまでメンバーは選べない
• プロンプトとeffortの再調整が済んでいない: 公式が「推論の深さは世代間で正確に対応しない」と明記しているため、同じeffort値で移行すると挙動が変わる

GPT-5.5 を使っている場合の移行手順

10月14日の引退が決まっているのはGPT-5.5です。公式の移行ガイダンスは次の通りです。

1. Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduの各プランでは、利用可能になり次第 gpt-6-sol を選ぶ
2. Free・Goプランでは、デスクトップアプリで gpt-6-luna を選ぶ
3. ワークスペースの既定、保存済みのモデル設定、管理された構成、カスタムエージェント、スケジュール実行のタスク、そしてモデルを選ぶスクリプトの中の gpt-5.5 を置き換える
4. Enterprise・Eduでは、既定を変えても権限は付かない。管理者が対象ユーザーに対して置き換え先のモデルを有効化しているか、クライアントごとに確認する

GPT-5.5 → GPT-5.6 Terra という中継移行を選ぶ場合も、置き換える場所のリストは同じです。設定ファイル・スクリプト・スケジュール実行の3か所は漏れやすいので、gpt-5.5の文字列でリポジトリ全体を検索してから作業してください。

IDE拡張・ChatGPTアプリ・Codex Cloudでの切り替え

CLI以外でも考え方は同じですが、操作場所と1つの例外があります。2026年9月28日時点の公式記載を利用面ごとに整理します。

実務でつまずきやすいのがCodex Cloudです。ローカルのCLIと同じ感覚で「クラウド実行のタスクにもモデルを指定したい」と設定画面を探しても、その項目自体が用意されていません。特定のモデルを指定してタスクを動かしたい場合は、現時点ではローカルのCLIかIDE拡張で実行する必要があります。管理者向けのドキュメントにも「Codex cloud doesn’t support changing its default model」と同じ内容が書かれています。

もう1つ、公式のモデル一覧で対応面の並びに差があります。Codex cloud が対応面として並んでいるのは GPT-6 Astra と GPT-6 Luna の行で、GPT-6 Sol の行には並んでいません。一方で料金ページには「ChatGPTプランのクラウドチャットはGPT-5.6 Solを使う」と書かれています。クラウド実行でモデルを選べない以上、実務上の結論は「クラウドは既定のまま使う／モデルを選びたい作業はローカルへ寄せる」になります。

法人でモデルとeffortを運用ルールにする｜管理者が決める5点

個人で使うぶんには/modelで足りますが、複数名で使うとモデル切替とeffortの基準がそろわず、「誰がどのモデルとeffortで走らせているか分からない」状態になって請求額が読めなくなります。2026年9月28日時点の公式ドキュメントで確認できる、管理者側で決められる（決めなければならない）論点は次の5つです。

5番目の挙動は運用ルールを書くときに重要です。「新規スレッドの既定を会社で決めた」つもりでも、担当者が--modelを1つ付けただけで既定のeffortまで一緒に外れます。強制したい項目はrequirements.toml側（管理者が強制する要件）で扱う、という切り分けが必要です。

コスト管理の観点では、Codexのクレジット課金にキャッシュ書き込みの別料金がないこと（APIキー利用はAPI料金に従う）と、「ローカルメッセージとクラウドチャットがプランの使用枠を共有する」ことを社内説明に入れておくと、「クラウドで回したから枠は減らない」という誤解を防げます。

Ultra mode・Goal modeとの関係

GPT-5.6と同時によく話題になる「Ultra mode」と「Goal mode」は、どちらもSol/Terra/Lunaという「モデルの選択」とは別軸の設定です。2026年9月28日時点の公式記載に沿って整理します。

• Ultra（Ultra mode）: reasoning effortの最上段です。公式の説明は「Ultra uses subagents to handle separate parts of a complex task in parallel（Ultraはサブエージェントを使って、複雑なタスクの別々の部分を並列に処理する）」。設定ファイルではmodel_reasoning_effort = "ultra"にあたります。利用できる段階はモデルとクライアントによって変わり、公式は「GPT-6 LunaはMaxまで対応し、Ultraには非対応」と明記しています。仕組みとコストの実態はGPT-5.6 Ultra mode徹底解説で解説しています
• Goal mode: タスクの渡し方のオプションです。1つのゴールを渡すと、Codexが時間をかけて自律的に作業を進めます。公式の記載は2026年5月21日のchangelogで、「Goal modeは実験的機能ではなくなり、Codexアプリ・IDE拡張・CLIで利用できる。Goal modeでは特定の目標に向けてCodexを数時間から数日走らせられる」と書かれています。なお2026年9月28日時点で、Codex公式ドキュメントの索引（codex/llms.txt）にGoal modeの専用ページは載っていません。Goal modeの具体的な使い方はCodexが非エンジニアの仕事道具に|Goal mode実践ガイドで解説しています
• サブエージェント: 公式は「現行のCodexリリースではサブエージェントのワークフローが既定で有効」「多くの推論レベルでは、サブエージェントや並列作業を直接お願いする。Ultraは能動的な委任を有効にするので、頼まなくても適切な作業を委任できる」と説明しています。同時に「サブエージェントのワークフローは、同等の単一エージェント実行よりトークンを多く消費する。各サブエージェントが自分でモデルとツールの作業を行うため」とも明記されています

整理すると、「Sol/Terra/Luna」は誰（どのモデル）が作業するか、「effort（low〜ultra）」はどれだけ深く考えさせるか、「Goal mode」はタスクを1回の指示として渡すか長時間のゴールとして渡すか、という3つの軸です。Ultraはこの2番目の軸の最上段で、選んだ瞬間にサブエージェントによる並列実行とトークン消費の増加がセットで付いてきます。

【要注意】よくある勘違いと失敗パターン

誤解1: 「GPT-5.6」という1つのモデルに切り替えれば終わり

❌ config.tomlにmodel = "gpt-5.6"とだけ書いて満足する

⭕ Sol・Terra・Lunaのどの階層を使うかまで指定する（gpt-5.6-terraのように）

なぜ重要か: 公式のAPI料金表・モデル一覧に載っているIDは gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna です。階層を指定しないと、意図した性能・料金になりません。

誤解2: モデルを変えればeffortも一緒に変わる

❌ --modelだけ指定して「深く考えるようになった」と判断する

⭕ モデルはmodel、effortはmodel_reasoning_effortという別のキー。--modelや--configで明示的に上書きすると、[models.new_thread]のmodelとmodel_reasoning_effortは両方とも無視される

なぜ重要か: 「会社で決めた既定effort」が、担当者の--model1つで外れます。設定が効いているかは/statusやCLI起動画面のmodel: … medium表示で確認してください。

誤解3: 「Terraはもう使えない」

❌ GPT-6世代にTerraが無いことから、GPT-5.6 Terraも終了したと判断して移行を急ぐ

⭕ 公式Modelsページは「GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Lunaはロールアウト期間中も引き続き利用できる」と明記。料金ページのプラン別使用量の表にもGPT-5.6 Terraの行がある

なぜ重要か: 引退が公式に告知されているのはGPT-5.5（2026年10月14日）と、すでに引退したGPT-5.4・GPT-5.4 mini（2026年8月31日）です。告知の有無を混同すると、不要な移行工数が発生します。

誤解4: Codex Cloudでも自由にモデルを切り替えられる

❌ ローカルCLIと同じ感覚でCodex Cloudのタスク設定画面を探し、見つからず混乱する

⭕ 公式に「クラウドチャットの既定モデルは変更できない」と明記。ChatGPTプランのクラウドチャットはGPT-5.6 Solで実行される。特定モデルを指定したい作業はローカルCLI・IDE拡張で行う

なぜ重要か: 管理者向けドキュメントにも同じ記述があり、ワークスペースの既定設定でも変えられません。「あとで管理画面から設定すればいい」という前提で設計すると詰みます。

誤解5: reasoning effortは常にMax/Ultraにしておけば安心

❌ 定型タスクも含めて全てeffortを最大にし、請求額が跳ね上がってから気づく

⭕ 公式は「既定のeffortから始めて必要に応じて上げる」「Most tasks do not need Max or Ultra（大半のタスクにMaxやUltraは不要）」と明記。出発点の推奨はSolがmedium、Lunaがhigh

なぜ重要か: effortはモデル単価とは別に消費トークンを増やします。Ultraはさらにサブエージェントを並列で動かすため、公式も「同等の単一エージェント実行よりトークンを多く消費する」と書いています。

誤解6: 世代が変わってもeffortの段階は同じ

❌ GPT-5.6でhighだったタスクを、GPT-6でもそのままhighで走らせる

⭕ 公式は「reasoning efforts don’t map exactly between model generations（推論の深さは世代間で正確には対応しない）」と明記。見慣れたタスクを低めの設定で試して、結果を見て調整する

なぜ重要か: 移行直後に「品質が落ちた」「請求が増えた」と感じる原因の多くがこれです。移行は「モデルIDの置換」ではなく「モデルIDとeffortの再調整」だと考えてください。

まとめ:今日から始める3つのアクション

1. 今日やること: 手元のCodex CLIを最新版（2026年9月28日時点で0.157.1）にして/modelを実行し、GPT-5.6 Sol・Terra・LunaとGPT-6 Sol・Lunaのどれが自分のアカウントで選べるかを確認する。同時にgpt-5.5を指定している設定・スクリプトを検索する（10月14日に引退）
2. 今週中: 自社で日常的にCodexへ渡しているタスクを洗い出し、モデル（Sol / Terra / Luna / GPT-6 Sol / GPT-6 Luna）とeffort（low〜ultra）の組を1つずつ割り当てる。工程ごとに固定したいものは--profile用のプロファイルファイルに落とす
3. 今月中: 高頻度の定型タスクはLuna、日常業務はTerraまたはGPT-6 Sol、判断の重い工程だけSolに寄せた設定へ変更し、1か月分の利用料の変化を実際の請求データとクレジット消費で確認する。Enterpriseの場合は、管理者がGPT-6 Sol・Lunaを有効化しているかを先に確認する

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• GPT-5.6 Ultra mode徹底解説｜コスト増に要注意 — Ultra modeの仕組みとコスト実態
• GPT-5.6 Fast Modeの使い方と料金改定対応【2026年9月】 — Fast modeの速度とクレジット倍率
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• GPT-5.7は出る？次はGPT-6 Astra｜5.6との差【2026年9月】 — GPT-5.5からの移行を考えるとき

よくある質問

Q. Codexでモデルを切り替える方法は？

CLIでは3通りです。対話セッション中に/modelで選ぶ方法、起動時に--model（エイリアス-m）で指定する方法、config.tomlのmodelキーに既定を書く方法です。IDE拡張とChatGPTアプリ・Web版のChatGPT Workでは入力欄の下のモデルスイッチャーから選びます。Codex Cloudのクラウドチャットだけは既定モデルを変更できません（2026年9月28日時点の公式記載）。

Q. Codexのreasoning effort（effort）を変更する方法は？

4通りあります。①対話中に/modelを実行してモデルを選んだ後に出る「Select Reasoning Level」から選ぶ、②config.tomlにmodel_reasoning_effortを書く、③1回だけならcodex --config model_reasoning_effort='"high"'のようにTOML値で上書きする、④--profileでプロファイルファイルごとに切り替える、です。値はlow・medium・high・xhigh・max・ultraで、利用できる段階はモデルとクライアントによって変わります。

Q. GPT-5.6 Lunaとは何ですか？

GPT-5.6世代でもっとも安く速い階層で、モデルIDはgpt-5.6-lunaです。公式の位置づけは「明確で反復可能な、大量に発生するタスク向け。抽出・分類・変換・構造化された要約など」。API単価は1Mトークンあたり入力0.2ドル・出力1.2ドル（1ドル150円換算で30円・180円）で、Solと比べて入力は20分の1、出力は約17分の1です。公式の推奨出発点はeffort highです。

Q. GPT-5.6 Terraはまだ使えますか？

使えます。2026年9月28日時点の公式Modelsページに「GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Lunaはロールアウト期間中も引き続き利用できる」と明記されており、料金ページのプラン別使用量の表にもGPT-5.6 Terraの行（Plus 25〜200件／5時間）が載っています。GPT-6世代にTerra相当のモデルは2026年9月28日時点で公式に記載がありませんが、GPT-5.6 Terraの終了が告知されているわけではありません。

Q. GPT-5.6 Solの料金はいくらですか？

API標準処理・short contextで1Mトークンあたり入力4ドル・キャッシュ入力0.4ドル・出力20ドル（1ドル150円換算で600円・60円・3,000円）です。ChatGPTプランのクレジット単価は入力100・キャッシュ入力10・出力500クレジット。公式には「GPT-5.6 Solのプロモーション価格は少なくとも2026年11月21日まで」と注記されており、それ以降の単価は2026年9月28日時点で公式に記載がありません。

Q. Codex CloudでSolやLunaを指定できますか？

できません。公式ドキュメントに「Currently, you can’t change the default model for Codex cloud chats（現在、Codexのクラウドチャットの既定モデルは変更できない）」と明記されています。料金ページには「ChatGPTプランのクラウドチャットはGPT-5.6 Solを使い、ローカルメッセージより多く使用枠を消費することがある」と書かれています。モデルを指定したい作業はローカルのCLIかIDE拡張で行ってください。

Q. GPT-6 SolとGPT-5.6 Solはどちらを使うべきですか？

選べる環境なら基本はGPT-6 Solです。公式はGPT-6 Solを「GPT-5.6 Solより事実の信頼性が高く、説明が明確」と説明しており、API単価も入力2ドル・出力10ドルでGPT-5.6 Solのちょうど半額です。GPT-5.6側に残る理由は、中位階層のTerraが必要な場合、Codex Cloudのクラウドチャット、Enterpriseで管理者がGPT-6をまだ有効化していない場合の3つです。

Q. GPT-5.5はいつまで使えますか？

2026年10月14日にChatGPT・ChatGPT Work・Codexの全プラン（個人・Business・Enterprise・Edu）から引退します。OpenAI APIは対象外です。Plus・Pro・Business・Enterprise・Eduではgpt-6-sol、Free・Goではデスクトップアプリでgpt-6-lunaが公式の置き換え先です。ワークスペースの既定・保存済みのモデル設定・管理された構成・カスタムエージェント・スケジュール実行のタスク・スクリプトの中のgpt-5.5を置き換えてください。

Q. Ultra modeとGoal modeの違いは？

Ultraはreasoning effortの最上段で、サブエージェントを使って複雑なタスクの別々の部分を並列に処理します（設定値はultra）。Goal modeはタスクの渡し方で、1つのゴールを渡すとCodexが数時間から数日かけて自律的に作業を進めます。別軸なので、両方の恩恵を受けるにはGoal modeで動かすタスクにUltra対応のモデルを選び、effortをUltraに設定します。公式は「GPT-6 LunaはMaxまで対応、Ultraには非対応」と明記しています。

参考・出典

• Models | Codex Docs — OpenAI公式（モデル一覧・切り替え方法・reasoning effortの6段階・GPT-5.5引退・クラウドチャットの既定モデル。参照日: 2026-09-28）
• Pricing | Codex Docs — OpenAI公式（プラン月額・クレジット単価・プラン別使用量の目安・GPT-5.6 Solの販促価格の注記。参照日: 2026-09-28）
• API Pricing — OpenAI公式（GPT-5.6 Sol/Terra/LunaとGPT-6のドル単価・Batch・Fast mode。参照日: 2026-09-28）
• Config reference | Codex Docs — OpenAI公式（model_reasoning_effort・plan_mode_reasoning_effort・review_model・[models.new_thread]。参照日: 2026-09-28）
• Advanced config | Codex Docs — OpenAI公式（-c / --config の1回限りの上書きとTOMLのクォート規則・--profile。参照日: 2026-09-28）
• Configuration basics | Codex Docs — OpenAI公式（設定ファイルの場所と優先順位7段。参照日: 2026-09-28）
• Speed | Codex Docs — OpenAI公式（Fast modeの速度倍率とクレジット倍率・/fast・service_tier。参照日: 2026-09-28）
• Workspace model availability | Codex Docs — OpenAI公式（EnterpriseでのGPT-6有効化・既定と権限の区別・requirements.toml。参照日: 2026-09-28）
• Subagents | Codex Docs — OpenAI公式（サブエージェントとUltraの関係・トークン消費。参照日: 2026-09-28）
• Changelog | Codex Docs — OpenAI公式（2026年9月22日のGPT-6 Sol/Lunaロールアウト・CLI 0.156.0〜0.157.1・2026年5月21日のGoal mode。参照日: 2026-09-28）
• Codex CLI | Codex Docs — OpenAI公式（起動画面の表示・スラッシュコマンド一覧。参照日: 2026-09-28）

著者: 佐藤傑(さとう・すぐる)
株式会社Uravation代表取締役。X(@SuguruKun_ai)フォロワー約10万人。
100社以上の企業向けAI研修・導入支援。著書『AIエージェント仕事術』(SBクリエイティブ)。
SoftBank IT連載7回執筆(NewsPicks最大1,125ピックス)。

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