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# Codex CLI の review_model と reasoning_effort とは？

> review_model、model_reasoning_effort、/review、/model と、これらの設定が Codex CLI のコストと品質に与える影響を説明します。

## 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

| 項目                       | 役割                          |
| ------------------------ | --------------------------- |
| `model`                  | 通常の作業で使用するデフォルトモデル          |
| `review_model`           | `/review` などのレビュー処理で使用するモデル |
| `model_reasoning_effort` | メインモデルの推論強度                 |
| `/model`                 | セッション内でモデルまたは推論を変更する入口      |
| `/review`                | 現在の変更を Codex にレビュー依頼する入口    |

## 推奨設定

```toml theme={null}
model = "gpt-5.5"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
```

小さく短時間で済む編集では、推論強度を下げられます。複数ファイルにまたがるリファクタリング、難しいデバッグ、長いコンテキストを使うタスクには、より高い推論強度が適しています。

## 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](/ja/faq/codex/config-toml)
* [model\_provider、base\_url、wire\_api とは？](/ja/faq/codex/model-provider-base-url-wire-api)
* [Codex の BetterToken 設定ガイド](/ja/ai-tools/codex)
* [Codex CLI のサンドボックスと承認モードとは？](/ja/faq/codex/sandbox-approval)

## 参照

* [Codex 設定リファレンス](https://developers.openai.com/codex/config-reference)
* [Codex サンプル設定](https://developers.openai.com/codex/config-sample)
* [Codex CLI スラッシュコマンド](https://developers.openai.com/codex/cli/slash-commands)