短い答え
review_model は /review で使うモデルを指定します。未設定の場合、Codex は現在のセッションのモデルを使います。model_reasoning_effort は、Responses API 経由でこの設定に対応するモデルの推論強度を調整します。
強度を上げると難しい作業に役立つ場合がありますが、正解や総コストの低下を保証するものではありません。温度や回答の長さを変える設定でもありません。
項目の関係
タスクに合わせて推論強度を選ぶ
次の設定を出発点にして、タスクの受け入れ条件に照らして結果を確認してください。
選べるレベルはモデル、Codex のバージョン、プロバイダーによって異なります。
xhigh や max を使う前に、/model の選択肢とモデルの公式リファレンスを確認してください。あるモデルの対応が別のモデルにも当てはまるとは限りません。強度を上げると推論トークンや遅延が増える場合があり、再試行、コンテキスト量、ツール呼び出し、料金体系も総額に影響します。
設定例
継続して使う既定値はCODEX_HOME 内の config.toml に設定します。未設定の場合は ~/.codex/config.toml を使います。キーはすべての TOML テーブルより前のトップレベルに置き、プロバイダーと認証の設定は保持してください。
ファイルの既定値とセッション設定
起動時は CLI 引数と-c の指定が、信頼済みプロジェクトの設定、選択したプロファイル、ユーザーの既定値より優先されます。現在の Codex では --profile NAME が CODEX_HOME 内の NAME.config.toml を読み込みます。旧バージョンでは別のプロファイル形式が使われていました。
今回の起動だけ推論強度を変えるには、次を実行します。
/model で現在のモデルと対応する推論強度を選びます。ファイルを編集しても実行中のセッションが直ちに変わるとは限りません。保存した既定値は新しいセッションで確認してください。Plan モードは plan_mode_reasoning_effort または独自のプリセットを使う場合があるため、別途確認します。
有効な設定を確認する
codex --versionを実行し、対象プロジェクトのディレクトリから新しいセッションを開始します。/modelで選択した強度を、/statusで現在のモデルとセッション設定を確認します。ファイルと異なる場合は起動引数、プロファイル、プロジェクト設定、および利用可能なら/debug-configを確認してください。- 同じ代表的なタスクを、別々のセッションで対応する 2 段階の強度で比較します。diff、テスト、所要時間、BetterToken の使用量記録を確認し、必要な品質を満たす設定を選んでください。強度を下げても総コストが下がるとは限りません。
よくある間違い
review_modelがすべてのタスクでメインモデルを置き換えると考えること。- 推論強度を temperature 設定として扱うこと。
- 現在のプロバイダーがサポートしていないモデル ID を使用すること。
- すべてのタスクで最高の推論強度を使用すること。
- 実際の使用量と結果の品質を確認せず、モデル名だけを見ること。
BetterToken について
モデルと推論設定の違いは使用量に影響します。BetterToken の使用履歴では、実際のタスクにおける入力、出力、コストを比較できます。 現在のプロバイダーが認識できるよう、モデル ID は GPT プロバイダーからコピーしてください。関連ドキュメント
- Codex CLI の config.toml を設定する方法
- model_provider、base_url、wire_api とは？
- Codex の BetterToken 設定ガイド
- Codex CLI のサンドボックスと承認モードとは？