2026年7月9日、OpenAIはGPT-5.6をChatGPT・Codex・APIで一般提供を開始しました。今回の大きな変化は、1つのモデルではなく「Sol」「Terra」「Luna」という3段階のモデル体系になったことです。Codexユーザーにとっては「どのタスクにどのモデルを割り当てるか」が新しい設計課題になります。

スポンサーリンク

Sol / Terra / Lunaの違い

APIのモデルIDはそれぞれgpt-5.6-sol・gpt-5.6-terra・gpt-5.6-lunaです。OpenAIによれば、Solはエージェント型のコーディングタスクにおいてトークン効率が54%向上したとされています。

Codexでの基本設定

model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "ultra"
rollout_token_budget = 500000

Sol限定の新しい推論レベルとしてultraが追加されています。ただしultraモードは通常の推論より1ターンあたりのトークン消費が大幅に増えるため、rollout_token_budgetでの上限設定は必須と考えてください。

プロファイルでタスクごとに切り替える

3つのプロファイルを用意しておけば、タスクの性質に応じて起動時に切り替えられます。

model = "gpt-5.6-sol"
model_reasoning_effort = "high"
rollout_token_budget = 500000

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

model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "low"

codex --profile sol "認証まわりの設計を見直したい"
codex --profile terra "ユーザー登録APIを実装して"
codex --profile luna "READMEにセットアップ手順を追記して"

サブエージェントごとにモデルを割り当てる

~/.codex/agents/配下の個別設定で、サブエージェントごとに異なるモデルを割り当てられます。定型作業を担当するサブエージェントには、Lunaのような軽量モデルを割り当ててコストを抑える設計が有効です。

[agent]
name = "lint-sweep"
model = "gpt-5.6-luna"
instructions = "ロジックを変更せず、リンタ警告のみを修正する"

AGENTS.mdにモデル選択の指針を書く

チームで運用する場合、AGENTS.mdに選択基準を明文化しておくと、メンバーやCodex自身がモデルを選ぶ際の判断がぶれません。

## Model Selection

- Sol：アーキテクチャ決定、セキュリティレビュー、複数ファイルリファクタ
- Terra：標準的な機能実装、バグ修正、テスト作成
- Luna：ドキュメント整備、フォーマット、サブエージェントタスク
- セキュリティ関連は reasoning_effort を high 以上にする
- ultraモードは必ず rollout_token_budget で上限を設定する

既存パイプラインの移行ポイント

codex execを使ったCI/CDパイプラインなどで、モデル名をgpt-5.5のように直接埋め込んでいる場合は見直しが必要です。

• コスト重視で乗り換えるなら：多くの用途でTerraが受け皿になります
• 品質重視で乗り換えるなら：Solへの切り替えを検討します
• GPT-5.5固有の指示（プロンプト内の細かい振る舞い調整など）が残っている場合は、ティアごとの特性に応じて内容を見直してください

コストを監視する

複数モデルを併用する運用では、どのモデルがどれだけトークンを消費しているかを可視化しておくと安心です。フックを使えば簡単なログを残せます。

#!/usr/bin/env bash
echo "$(date -u +%FT%TZ) model=$CODEX_MODEL tokens_used=$CODEX_TOKENS_USED" \
  >> "$HOME/.codex/cost-log.txt"

よくある質問

まとめ

まずは日常タスクをTerraに任せ、重い設計判断が出てきた時だけSolを呼び出す、という運用から試してみてください。プロファイルさえ用意しておけば、切り替えは一瞬です。