短い答え
review_model は、Codex がコードレビューのワークフローで使用するモデルです。model_reasoning_effort は、Responses API をサポートするモデルの推論強度を制御します。
どちらの項目も品質、速度、使用コストに影響します。高い推論設定は複雑なタスクに適していますが、消費量が増える場合があります。
項目の関係
推奨設定
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？