Codexの使い方｜料金・始め方・情報漏洩対策まで2026年7月版で解説

Codex（コーデックス）は、やりたいことを日本語で伝えるだけでコードを書き、テストを走らせ、プルリクエストまで作るOpenAIのコーディングエージェントです。2026年7月9日にデスクトップ版がChatGPTアプリへ統合され、既定モデルもGPT-5.6系に切り替わりました。入口の数え方も料金の考え方も半年前とは違います。この記事では、2026年7月時点の入口・始め方・料金・「入力したコードは学習されるのか」までを、公式ドキュメントの記述に沿って整理します。

まとめ：CodexはChatGPTのプランに含まれるコーディングエージェント

先に結論です。

• ChatGPTの全プランで使える：Free・Go・Plus・Pro・Business・Edu・Enterpriseのいずれにも含まれます。有料プランへの加入は必須ではなく、違うのは1回に回せる量です。
• 入口は「ブラウザ・ChatGPTデスクトップアプリ・CLI・IDE拡張・GitHub/Slack連携」：2026年7月9日に独立していたCodexアプリがChatGPTデスクトップアプリへ吸収され、Chat・Work・Codexが1つのアプリになりました。
• 既定モデルはGPT-5.6 Sol（推論強度medium）：GPT-5.2やGPT-5.3-Codexは、ChatGPTサインインで使うCodexでは非推奨（deprecated）扱いになっています。
• いちばん速い入口はブラウザ版：chatgpt.com/codex にログインしてリポジトリを選ぶだけで、インストールなしで試せます。
• 業務利用の要はデータ設定とサンドボックス：Business・Edu・Enterprise・APIは既定で入力・出力を学習に使いません。ネットワークアクセスも既定で遮断されています。

Codexとは何か（読み方・開発元・旧Codexとの関係）

CodexはOpenAIが提供するAIコーディングエージェントです。コード補完のように「書きかけの行の続き」を出すのではなく、目的を受け取って自分で計画を立て、ファイルを編集し、テストを実行し、失敗すれば直すところまで進みます。人がやるのはレビューと承認です。

読み方は「コーデックス」

Codexは「コーデックス」と読みます。ラテン語で冊子状の写本を指す語で、音声・動画の圧縮方式である「コーデック（codec）」とは無関係です。検索では「コデックス」「コード エックス」と入力されることもありますが、いずれも同じOpenAIのエージェントを指しています。

2021年の旧Codex（code-davinci-002）との違い

「Codex」という名前は2021年にも存在し、当時はGPT-3をコード向けに追加学習させた補完モデルcode-davinci-002のことでした。この旧Codexは2023年3月20日に非推奨が告知され、2024年1月4日にシャットダウンされました。2025年に再登場した現在のCodexは、名前を受け継いだだけの別物と考えて構いません。API側でも整理が進んでおり、codex-mini-latestは2026年2月12日にAPIから削除されました（軽量用途はgpt-5-codex-miniなどGPT-5系のモデルを使います）。

Codexの入口（2026年7月時点）

Codexは同じアカウント・同じ利用枠のまま、複数の場所から呼び出せます。作業スタイルで選びます。

Codex本体はChatGPTの全プランに含まれますが、Slack連携だけはPlus以上のプランが必要です。拡張機能として提供されるのはVS Code系（VS Code・Cursor・Windsurf）です。XcodeとJetBrains系（IntelliJ・PyCharm・WebStormなど）はCodex拡張ではなく、各IDEに元から入っているAI機能のエージェント選択肢としてCodexを指定する形になります。

ブラウザ版でインストールせず試す（「Codex playground」を探している人へ）

「codex playground」で検索してたどり着く人が多いのですが、OpenAIに「Codex playground」という名前の機能はありません。試し打ちの場所を探しているなら、ブラウザ版のCodex（chatgpt.com/codex）がそれに当たります。ローカルにNode.jsもGitも要らず、初めての1件はここから始めるのが安全です。

• 1. ログイン：ChatGPTにサインインし、chatgpt.com/codexを開きます（Freeプランでも開けます）。
• 2. リポジトリを接続：GitHubアカウントを連携し、作業対象のリポジトリとブランチを選びます。
• 3. タスクを日本語で書く：「このテストが落ちる原因を直して」のように、1件だけ小さく頼みます。
• 4. 差分を確認してPR化：Codexがクラウドのサンドボックスで編集とテストを行い、差分とテスト結果を返します。納得できればその画面からプルリクエストを作成します。

納得できなければ破棄すればよく、ローカル環境は一切汚れません。ここが初心者にとっての最大の利点です。

なお、Codexが使うモデル（GPT-5.6 Sol など）はOpenAI APIからも呼べるため、API経由で単発の推論を試すこと自体は可能です。ただしそれはエージェントとしてのCodexではなく、モデルへの一問一答にすぎません。「エージェントを試したい」のであればブラウザ版が正解です。

Codex CLIの始め方

ターミナル派にはCodex CLIです。Rustで書かれた単体バイナリで、導入方法は3通りあります（2026年7月9日リリースの0.144.1が最新）。

# npm で入れる
npm install -g @openai/codex

# Homebrew（macOS。CLIを確実に入れたい場合はnpm経由が無難）
brew install --cask codex

# インストールスクリプト（macOS/Linux）
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

# 起動してChatGPTアカウントでサインイン
codex

初回起動時に「Sign in with ChatGPT」を選べば、ChatGPTプランの枠でそのまま使えます。APIキー認証も選べますが、その場合は使ったトークン分の従量課金になります。リポジトリのルートでcodexを起動し、「このバグを直してテストを通して」と伝えれば作業が始まります。プロジェクト固有のルール（テストコマンド、命名規約、レビュー観点）はAGENTS.mdに書いておくと、毎回説明せずに済みます。/initコマンドで雛形を生成できます。コマンド体系やプロキシ環境での設定はCodex CLIとは？インストール・使い方・プロキシ設定・主要コマンドを解説で詳しく扱っています。Windows環境での挙動の違いはWindows版Codexの使い方｜アプリ版とCLIの違い・導入手順・プロキシ設定を参照してください。

VS Code拡張でエディタから使う

普段の編集画面から離れたくないなら、IDE拡張が向いています。VS Code（およびCursor・Windsurf）のマーケットプレイスで拡張機能openai.chatgptを入れ、CLIと同じく「Sign in with ChatGPT」でサインインします。あとはサイドパネルにタスクを書けば、開いているワークスペースを対象にCodexが編集を提案し、差分をエディタ上で確認できます。ターミナルを開かずに済むぶん、レビューしながら小刻みに回す作業と相性が良い入口です。

GitHub連携でPRを自動レビューさせる

チームで最初に効果が出やすいのがこれです。前提として、対象リポジトリでCodex cloudの環境をセットアップし、Codexの設定でコードレビューを有効にしておきます。そのうえでプルリクエストに@codex reviewとコメントすればレビューが走り、自動レビューをオンにすればすべてのPRが対象になります。レビューの観点はリポジトリ直下のAGENTS.mdに置いた「Review guidelines」セクションが使われるため、「この層のテストは必須」「この命名は禁止」といったチームの約束事をそのまま基準にできます。Slack連携も同様に設定でき、チャンネルに@Codexをメンションして修正を依頼できます（Slack連携はPlus以上のプランとGitHub連携が前提です）。

2026年7月9日の統合：CodexアプリはChatGPTデスクトップアプリの中へ

ここが半年前の解説記事と最も食い違う点です。独立したデスクトップ製品だった「Codexアプリ」は、2026年7月9日にChatGPTデスクトップアプリへ統合されました。新しいデスクトップアプリはChat・Work・Codexを1つに束ねたもので、旧Codexアプリを使っていた人は通常のアップデートで移行され、プロジェクトや設定は引き継がれます。Codexを既定ビューに設定することもできます。従来のChatGPTデスクトップアプリは「ChatGPT Classic」へ改称されました。

統合後のデスクトップでは、プルリクエストをサイドパネルで差分と並べてレビューできます。複数のタスクを同時に走らせて進捗を眺める使い方をしていた人は、Codex Monitor（Codex CLIを束ねるデスクトップGUI）と役割が重なります。デスクトップアプリに一本化するなら、Codex Monitorは使用量の監視用途に絞るのが混乱がありません。

Codexでできること｜実装・レビュー・並列タスク

任せられる範囲は「コードを書く」だけではありません。

• 機能実装：workspace権限の下で作業ディレクトリのファイルを直接書き換え、関連ファイルの横断的な変更まで一度に行います。
• バグ修正とテスト：エラーメッセージや再現手順を渡すと原因箇所を特定して直し、AGENTS.mdに書いたテストコマンド（例：npm test）を実行して通るまで修正を繰り返します。
• PRレビュー：GitHub連携で全プルリクエストをレビュー対象にできます（設定は前章のとおり）。
• コードベースの読解：read-onlyプロファイルで起動すれば、書き込みを一切させずに初見のリポジトリの構造や処理の流れだけを説明させられます。
• タスクの並列実行：独立した小タスクを同時に走らせられます。長い作業を分割してエージェントに配る運用はCodexサブエージェントの仕組みで整理しています。

OpenAI自身もコードレビューをCodexの主要な使い方として挙げており、専用のGitHub連携とSlack連携を用意しています。導入初期は「実装を丸投げする」より「PRを全件レビューさせる」ほうが失敗が少なく、レビュー結果の当たり外れを見ながらAGENTS.mdを育てていけます。いずれにせよ生成物の正しさは保証されないので、テストが通ることと人のレビューを最後の関門として残してください。

Codexの料金と使用量

ここも2026年に大きく変わりました。CodexはChatGPT Free・Go・Plus・Pro・Business・Edu・Enterpriseのすべてのプランに含まれます。「Plus以上でないと使えない」「Free/Goは期間限定」といった説明は現在は誤りです。プランで変わるのは可否ではなく量です。

プラン別の使用量とクレジット

使用量は5時間単位のウィンドウで管理され、上限に達したあとはクレジット（トークン量に応じて消費）で継続できます。2026年4月に課金の基準が「メッセージ数」からトークン量準拠へ変更されました。GPT-5.6では1メッセージあたり平均5〜40クレジットが目安です。

Edu・Enterpriseは、柔軟課金（flexible pricing）の契約であれば固定のレート制限がなく、購入したクレジットに応じて使える量が決まります。柔軟課金でない場合の枠は契約内容に依存するため、管理者に確認してください。Free・Goは「軽いタスク向け」とされるだけで具体的な上限値は公開されていません。クレジットの消費量はモデルで大きく違い、100万トークンあたりの目安はGPT-5.6 Lunaの入力25クレジットからGPT-5.6 Solの出力750クレジットまで開きます。Proの上位ティアやChatGPT Goの金額は地域・時期で変わるため、公式の料金ページで確認してください。

注意点が2つあります。1つは、CodexとChatGPT Work、ChatGPT for Excel などが同じ利用枠とクレジットプールを共有すること。Codexだけ使っているつもりでも枠は共通です。もう1つは、推論強度を上げたり並列タスクを増やしたりするとクレジット消費が跳ね上がること。上限の数字は改定されるので、最新値はOpenAIの料金ドキュメントで確認してください。

学生クレジット$100と法人プランの選び分け

学生向けには、Codexで使える$100相当（2,500クレジット）のChatGPTクレジットが1人1回付与される制度があります。ただし対象は米国・カナダの学位授与大学の在学生に限られ、申請時点でその国に居住している必要があります。付与から12か月で失効し、API用のクレジットとしては使えません。日本の学生が対象になるかは公式に明記されていないため、期待して待つよりFree/Goの枠で試すほうが確実です。

法人利用ではBusiness・Edu・Enterpriseを選びます。管理者がワークスペース単位でクレジットを購入して配分でき、後述するデータの取り扱いも既定で企業向けの設定になります。

入力したコードは学習に使われるのか（情報漏洩への備え）

「codex 情報漏洩」「codex 学習される」で検索されるとおり、社内コードを渡してよいかは導入前の最大の関門です。ここは推測せず、公式の記述と設定で切り分けます。

学習利用の既定はプランで違う

OpenAIは、ChatGPT Business・ChatGPT Enterprise・ChatGPT Edu、およびAPIプラットフォームについて、入力・出力を既定でモデルの学習に使わないと明記しています。会社のコードを扱うなら、この3プランかAPIキー利用が前提だと考えてください。個人向けプラン（Free・Go・Plus・Pro）では、Codexの処理内容にもChatGPTのデータ管理設定が適用されます。つまり「モデルの改善に使用する」トグルの状態次第です。個人アカウントで業務コードを扱うのであれば、まずこの設定を確認するところから始めます。

もう1点、機密情報はそもそもプロンプトに置かないという原則は変わりません。APIキーや顧客データをコード内に直書きしたままリポジトリを接続すれば、学習の可否とは無関係にログや生成物へ流れ込む余地が生まれます。

サンドボックスと承認モードで実害を止める

もう一方のリスクは「エージェントが勝手にコマンドを実行して環境を壊す」ことです。Codexはこれを権限プロファイルで制御します。

設定ファイルにはコロン付きの値（:workspace など）をそのまま書きます。ネットワークアクセスは既定で無効です。外部への通信が必要な場合は設定で明示的に有効化する必要があり、この既定値が「知らないうちに社外へ送信された」を防いでいます。承認の粒度も設定でき、ワークスペース外の編集やネットワークを要するコマンドだけ人に確認を求める運用が現実的です。逆に:danger-full-accessは、壊れても構い捨てのコンテナ以外では使わないでください。ここを緩めた状態でCIに組み込むのが、最も事故が起きやすい形です。

コードを一切外部に出したくない場合は、Codex CLIをローカルLLMに向ける選択肢もあります。手順はOllamaでCodexをローカルLLM実行する方法にまとめています。手元のGPUやメモリで動く規模のモデルに限られるため、クラウドのGPT-5.6系と同じ品質は期待できませんが、コードが外部へ送信されること自体が起きません。

Claude Code・Gemini系との違いと、Codexを選ばない場面

同種のエージェントにはAnthropicのClaude Code、Googleのエージェント系CLIがあります。機能の重なりは大きく、どれも「ターミナルやIDEから自然言語で作業を任せる」点は同じです。Codexの利点は、ChatGPTのサブスクリプションにそのまま含まれ、追加契約なしで始められること。ChatGPTを既に契約している組織なら、稟議も購買手続きも増えません。

一方で、Codexを主力に据えないほうがよい場面もはっきりしています。第一に、ChatGPTの個人プランしか持たず、かつ社外に出せないコードを扱う場合。学習利用の既定が設定依存になるため、Business以上へ上げるか別の手段を採るべきです。第二に、Codex・ChatGPT Work・for Excelを同じアカウントで多用しているチーム。利用枠を共有するため、コーディング以外の用途で枠を食い合い、肝心なときに上限へ当たります。第三に、モデルの更新頻度が高く、既定モデルが数か月で入れ替わる点。プロンプトや設定を作り込んだ運用は、更新のたびに挙動の再確認が要ります。長期的な安定性を重視する現場では、この回転の速さがコストになります。

よくある質問（FAQ）

Codexの読み方は？

「コーデックス」です。音声・動画の圧縮方式「コーデック（codec）」とは別物で、こちらはOpenAIのコーディングエージェントの名称です。

Codexは無料で使えますか？

使えます。2026年7月時点でCodexはChatGPTのFree・Goを含む全プランに含まれます。ただしFree/Goの枠は軽いタスク向けに限定されており、本格的に回すならPlus（$20）以上が目安です。

Codex playgroundはどこにありますか？

OpenAI公式に「Codex playground」という機能はありません。インストールせず試したいなら、ブラウザ版のCodex（chatgpt.com/codex）にログインしてリポジトリを接続するのが最短です。

初心者は何から始めればよいですか？

ブラウザ版で小さなバグ修正を1件任せるところからです。ローカル環境の準備が不要で、差分とテスト結果を見て納得してからPRを作れるため、失敗しても実害が出ません。慣れてからCLIやIDE拡張に移ります。

いま使われているモデルは何ですか？

既定はGPT-5.6 Sol（推論強度medium）です。ほかにバランス型のGPT-5.6 Terra、高速・低コストのGPT-5.6 Lunaを選べます。ChatGPTサインインで使うCodexでは、GPT-5.2やGPT-5.3-Codexは非推奨扱いになりました。

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