コード生成モデル「GPT-5-Codex」登場 単純タスクは高速に、複雑タスクは長く熟考：Deep Insider Brief ― 技術の“今”にひと言コメント
OpenAIの新モデル「GPT-5-Codex」は、単純タスクは一瞬で、複雑タスクは長時間熟考する“メリハリ思考”が特徴。Codex全体の環境アップデートも発表され、AIコーディングの実用性が一段と高まった。
OpenAIは2025年9月15日、同社の汎用（はんよう）モデル「GPT-5」をベースにコード生成に最適化した新しいモデル「GPT-5-Codex」を発表した。その最大の特徴は、メリハリのある思考スタイルだ。
GPT-5とGPT-5-Codexの比較（公式サイトの発表をスクリーンキャプチャして引用）
横軸はパーセンタイル（＝データを小さい順に並べたときの％位置を示す統計指標）で、左ほど単純なタスク、右ほど複雑なタスクを表す。縦軸はモデルが生成したトークン総数（隠れた推論過程＋最終出力の合計）。棒グラフはレスポンスごとのトークン数を、代表的なパーセンタイル（10、30、50、70、90）で比較したものである。
汎用モデルのGPT-5もタスクに応じた柔軟さを持つが、GPT-5-Codexはその傾向がさらに際立っており、単純なタスクは一瞬で処理し、複雑なタスクは粘り強く思考を重ねることで、より高い精度を実現している。上の図の左端と右端に注目すると、以下のことが分かる。
- 10パーセンタイル（全体の下位10％＝最も簡単なタスク）では、GPT-5-CodexはGPT-5より93.7％少ないトークンで応答（＝効率的に処理）している。
- 90パーセンタイル（全体の上位10％＝最も複雑なタスク）では、GPT-5-CodexはGPT-5より102.2％多い（＝約2倍の）トークンを使い、長い時間をかけて深く思考する。具体的には思考プロセス（リーズニング）を通じて、コードの編集とテストを繰り返すことで改良を重ねている。
Deep Insider編集長の一色です。こんにちは。
コードが複雑になると生成AIは失敗しやすいものですが、成功するまで粘り強く取り組んでくれるなら心強いですね。公式発表では「一度に7時間以上も独立して動作した」とありましたが、実際の利用報告ではそこまで稼働しないケースもあるようです。それでも、複雑なタスクならGPT-5-Codexを試してみる価値は十分にあるでしょう。
OpenAI Codex（後述）を利用しているなら、これを主力モデルとして使ってみてはいかがでしょうか。
なお、GPT-5-Codexには「Codex」と付いているが、OpenAI Codexとは何が異なるのだろうか。名称が似ているため混乱しやすいが、ここで整理しておきたい。
OpenAIの「Codex（コーデックス）」とは、AIエージェントとして機能するサービス群の総称である。Web上だけでなく、コマンドラインツール「Codex CLI」、Visual Studio CodeなどのエディタやIDE（統合開発環境）向けの「Codex IDE拡張機能」、クラウド環境「Codex Cloud」など、複数のインタフェースを通じて利用できる。本稿で紹介しているGPT-5-Codexは、それらの環境で利用可能なモデルの一つである。
さて、今回のリリース内容には、GPT-5-Codexが持つその他の特徴などの情報も含まれていた。これらを丁寧に解説すると長くなるので、残りは以下に箇条書きでまとめておく。
その他の特徴
- コードレビュー能力の強化： GPT-5-Codexは、PR（プルリクエスト）に記述された開発者の意図と実際のコード差分を照合し、コードベース全体や依存関係を考慮した上で、自動でテストを実行し、重大なバグ（プログラムの不具合）を発見できるように強化された。
- 指示への従いやすさ（Steerability）の向上： AGENTS.mdファイルへの追従性が向上。これにより、長い説明や詳細なスタイル指定をせずとも、短い指示でより高品質なコードを出力できるようになった。
- 価格と提供範囲： GPT-5-Codexは、従来のGPT-5と同じ料金で利用できる。ChatGPTのPlus、Pro、Business、Edu、Enterpriseといった各プランに含まれており、9月23日からはAPIキー経由でCodex CLIを使用する開発者も利用可能となった。さらに、AIコーディングツールのGitHub Copilotでも同日より公開プレビューとして提供されている。
今回の公式発表には、GPT-5-Codexそのものだけでなく、Codex全体の開発環境アップデートも含まれていた。具体的には、スクリーンショットなどを活用できるビジュアル入出力への対応や、CLIやIDE拡張機能の使い勝手改善、クラウド環境におけるコンテナキャッシュの導入による処理速度の向上（平均応答時間を90％短縮）や、依存関係を自動解決するセットアップ機能、さらにサンドボックス実行や権限制御の強化などである。詳しくは、下記の情報元を参照されたい。
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