Codex CLI: 実践入門

前章ではClaude Codeを紹介しました。この章では、もう一つ同様に強力なターミナルAIコーディングツールであるCodex CLIを扱います。

注記: Codexにはデスクトップアプリ版（GUI）もありますが、それは後の章で扱います。この章ではターミナル版のCodex CLIに焦点を当てます。

ターミナル版のCodex CLIは、Claude Codeと同様に、ターミナル上で動作するAIコーディングアシスタントです。前章でClaude Codeをすでに学んだ方なら、操作ロジックがほぼ同じなので、Codex CLIを非常に簡単に習得できるでしょう。

Codex CLIとは？

一言で言うと

Codex CLI = OpenAIのターミナルAIコーディングアシスタント

Claude Codeと同様に、ターミナル上で動作するAIツールです。自然言語でやりたいことを伝えると、以下のことができます：

• 新しいプロジェクトの作成
• コードの作成
• コードの修正
• バグの修正
• コマンドの実行
• ウェブ検索による最新情報の取得

Codex CLIとClaude Codeの違いは？

核心的な違い：基盤モデルの違い。 Claude CodeはClaudeモデルを、Codex CLIはプログラミングに最適化されたOpenAIのGPT-5-Codexモデルを使用します。どちらのツールにも強みがあります。両方をインストールして、タスクに応じて使い分けることをお勧めします。

Codex CLIのインストール方法

前提条件

1. Node.js: Claude Codeと同様に、Node.js環境が必要です
   • すでに（前章でClaude Codeをインストールした際に）お持ちの場合は、再インストールは不要です
   • ない場合は、https://nodejs.org にアクセスしてLTS版をダウンロードしてください
2. ネットワーク: OpenAIサービスへのアクセスが必要です（プロキシが必要な場合があります）

インストール手順

ターミナルを開いて実行：

npm install -g @openai/codex

完了するまで待ちます。

インストールの確認：

codex --version

バージョン番号（例：codex-cli 0.98.0）が表示されれば、インストール成功です。

MacユーザーはHomebrewでもインストール可能：

brew install codex

いくつかの利用方法

Claude Codeと同様に、Codex CLIはAI機能にアクセスする複数の方法をサポートしています。

方法1: ChatGPTメンバーシップを購入（最も簡単）

Codex CLIはChatGPTの有料プランに含まれています。

対応メンバーシップの種類：

設定手順：

1. ChatGPTメンバーシップを購入したら、ターミナルを開く
2. codex を実行して起動
3. 指示に従ってChatGPTアカウントにログイン（ブラウザが開いて認証されます）
4. ログイン後、使用可能

手動でログインすることもできます：

codex login

方法2: OpenAI APIキーを使用

OpenAI APIキーをお持ちの場合は、直接使用できます：

1. 環境変数を設定：

export OPENAI_API_KEY="your API Key"

2. その後 codex を実行

方法3: サードパーティAPIを使用（国内モデル連携）

これは多くの国内ユーザーが最も気にするポイントです！

Claude Codeと同様に、Codex CLIもサードパーティAPIと連携可能で、DeepSeekやVolcengineなどの国内モデルを利用できます。

設定は ~/.codex/config.toml ファイルを編集して行います（詳細は次のセクション）。

国内モデル連携: config.tomlの編集

config.tomlの場所

設定ファイルのパス: ~/.codex/config.toml

• Mac/Linux: /Users/yourusername/.codex/config.toml
• Windows (WSL): ~/.codex/config.toml

ヒント: このファイルが存在しない場合は、まず codex を一度実行してください。自動的に .codex フォルダが作成されます。その後、手動で config.toml ファイルを作成できます。

基本設定構造

config.tomlの設定は、いくつかのコア部分に分かれています：

# ===== Basic settings =====
model = "gpt-5.3-codex"              # Model to use
model_provider = "openai"             # Model provider (default openai)
approval_policy = "on-failure"        # Approval policy
sandbox_mode = "workspace-write"      # Sandbox mode

# ===== Custom model providers =====
[model_providers.custom_name]
name = "Display name"
base_url = "API URL"
env_key = "API_KEY environment variable name"
wire_api = "responses"

# ===== Profiles =====
[profiles.profile_name]
model_provider = "custom_name"
model = "model name"

重要: wire_apiは"responses"を使用する必要があります

これはよくある落とし穴です！

Codex CLIは2つのAPIプロトコルをサポートしています："chat"（従来のChat Completions）と"responses"（新しいResponses API）です。

2026年2月以降、OpenAIは"chat"プロトコルを非推奨とし、完全に"responses"に移行しました。 そのため、サードパーティモデルを設定する際は、wire_apiを"responses"に設定する必要があります。サードパーティのAPIプロバイダーがResponses API形式をサポートしていない場合、Codexと直接連携することはできません。

幸い、主要なAPIリレープラットフォーム（OpenRouterなど）はすでにResponses APIをサポートしています。

詳細な議論はこちらを参照：https://github.com/openai/codex/discussions/7782

実践: DeepSeekの連携

DeepSeekを例に、設定方法を説明します：

ステップ1: config.tomlを編集

# Default to DeepSeek
model_provider = "deepseek"
model = "deepseek-chat"

# Define DeepSeek provider
[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"
wire_api = "responses"

ステップ2: 環境変数を設定

ターミナルでDeepSeek APIキーを設定：

export DEEPSEEK_API_KEY="your DeepSeek API Key"

永続的にするには、~/.zshrc（Mac）または~/.bashrc（Linux）の末尾に行を追加します：

echo 'export DEEPSEEK_API_KEY="your DeepSeek API Key"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

ステップ3: Codexを起動

codex

これでCodexはDeepSeekモデルを使用します。

注記: DeepSeekの公式APIがまだResponses API形式をサポートしておらず、接続に失敗する場合は、Responses APIをサポートするリレープラットフォーム（OpenRouterなど）に切り替え、base_urlをリレープラットフォームのアドレスに変更してください。

実践: Volcengine（Doubao）の連携

model_provider = "volcengine"
model = "doubao-pro-32k"

[model_providers.volcengine]
name = "Volcengine"
base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
env_key = "VOLCENGINE_API_KEY"
wire_api = "responses"

環境変数の設定も必要：

export VOLCENGINE_API_KEY="your Volcengine API Key"

プロファイルを使用した複数モデルの切り替え

複数のモデルを設定している場合、プロファイルを使用して素早く切り替えられます：

# Default to OpenAI
model_provider = "openai"
model = "gpt-5.3-codex"

# Define DeepSeek provider
[model_providers.deepseek]
name = "DeepSeek"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
env_key = "DEEPSEEK_API_KEY"
wire_api = "responses"

# Define Volcengine provider
[model_providers.volcengine]
name = "Volcengine"
base_url = "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3"
env_key = "VOLCENGINE_API_KEY"
wire_api = "responses"

# DeepSeek profile
[profiles.ds]
model_provider = "deepseek"
model = "deepseek-chat"

# Volcengine profile
[profiles.volc]
model_provider = "volcengine"
model = "doubao-pro-32k"

使用時の切り替え：

# Use default OpenAI
codex

# Use DeepSeek
codex --profile ds

# Use Volcengine
codex --profile volc

これで異なるモデルを自由に切り替えられ、非常に便利です！

より簡単な方法: OPENAI_BASE_URL

config.tomlを編集せずに一時的にサードパーティAPIを使用したい場合は、環境変数を直接設定できます：

export OPENAI_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"
export OPENAI_API_KEY="your DeepSeek API Key"
codex

この方法はより簡単ですが、ターミナルを閉じると無効になります。

Codex CLIの使い方

基本起動

Claude Codeと同じ：

1. ターミナルを開く
2. cd でプロジェクトフォルダに移動
3. codex と入力してEnterキーを押す

cd /path/to/your/project
codex

Codexが全画面のターミナルインターフェースを起動し、要件の入力を開始できます。

3つの操作モード

Codex CLIには「自律度」を制御する3つのモードがあります：

初心者はSuggestモード（デフォルト）の使用をお勧めします。各ステップでCodexが何をしているか確認できます。

慣れてきたら、Full Autoモードを使用できます：

codex --full-auto "Run tests and fix all failing cases"

直接タスク指定（非対話モード）

コマンドの後にタスクの説明を直接追加することもできます：

codex "Create a Snake game for me"

これにより、対話インターフェースに入らずに、Codexが直接タスクを実行し始めます。

前回の会話を再開

Claude Codeの--resumeと同様に、Codexも前回のセッションの再開をサポートしています：

codex resume

これにより、中断したところから続行できます。

実践: Codexにスネークゲームを作成してもらう

ステップ1: プロジェクトフォルダを作成

1. デスクトップに新しいフォルダ（例：codex-demo）を作成
2. ターミナルでこのフォルダを開く

ステップ2: Codexを起動

codex

ステップ3: 要件を入力

Codexで次のように入力：

Create a Snake game for me with the following requirements:

1. Features:
   - Classic Snake gameplay
   - Control snake movement with arrow keys
   - Snake grows longer when eating food, score increases
   - Game over when hitting wall or itself
   - Start and restart buttons

2. Interface:
   - Clean and beautiful, pixel style
   - Display current score and high score
   - Support dark theme

3. Technical requirements:
   - Use only HTML, CSS, JavaScript
   - All code in a single HTML file
   - Use Canvas for game rendering

Please create this HTML file directly.

ステップ4: Codexが完了するのを待つ

Codexが自動的にHTMLファイルを作成し、すべてのコードを記述します。選択したモードに応じて：

• Suggestモード: 各ステップで確認を求められます。実行前に確認します
• Full Autoモード: 直接すべてを完了します

ステップ5: ゲームを開く

生成されたHTMLファイルをダブルクリックして、ブラウザでプレイしましょう！

Codex CLI vs Claude Code: どちらを選ぶべきか？

両方インストールすることをお勧めします。それぞれに強みがあります：

私の提案：

• 両方インストールし、タスクに応じて最適なものを選ぶ
• 簡単なプロジェクト: どちらでも対応可能、好きな方を選ぶ
• 複雑なプロジェクト: まず一方を試し、結果が良くなければもう一方に切り替える
• 国内モデルユーザー: 両方ともサードパーティAPI連携をサポート、設定も似ている

核となる考え方は変わりません：コーディング方法を知る必要はなく、要件を説明する方法を知っていれば十分です。

まとめ

今日学んだこと：

1. Codex CLIとは: OpenAIのターミナルAIコーディングアシスタント、Claude Codeと類似
2. インストール方法: npm install -g @openai/codex、ワンコマンド
3. 使い方: Claude Codeと同じ操作ロジック、cdでプロジェクトディレクトリに移動しcodexで起動
4. 国内モデル連携: ~/.codex/config.tomlを編集し、model_providersを設定
5. 3つのモード: Suggest（保守的）、Auto Edit（中程度）、Full Auto（完全自動）
6. プロファイル切り替え: 複数モデルを設定し、--profileパラメータで自由に切り替え

これで、Claude CodeとCodex CLIという2つの強力なAIコーディングツールを手に入れました！