Codexで作業を始めると、GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaのどれを選ぶべきか迷います。名前の新しさだけで決めるより、作業を止めずに終えられるか、待ち時間と利用枠が見合うかで決める方が実用的です。
結論は、普段の実装や調査はGPT-5.6 SolかTerra、難しい設計判断や何度も手戻りしそうな仕事はGPT-6 Astra、軽い整理や下準備はLunaから始めます。表示されるモデルはプランや管理者設定で変わるため、最後はCodexの選択画面で確認してください。
まず作業の重さで選ぶ
| 作業 | まず選ぶモデル | 上げる目安 |
|---|---|---|
| ファイルの確認、要約、定型修正 | GPT-5.6 Luna または Terra | 仕様の読み違いが許されないときはSol |
| 通常の実装、調査、記事や資料の構成 | GPT-5.6 Sol | 複数の設計案を比較し、失敗のコストが高いときはAstra |
| 難しいデバッグ、設計判断、横断レビュー | GPT-6 Astra | 最初から使うのではなく、Solで詰まった段階で切り替える |
GPT-6 Astraは、2026年9月13日確認時点でChatGPT WorkとCodexでも提供されています。一方で、GPT-5.6 Sol、Terra、LunaもCodexで使い分けられます。新しいモデルだから常に正解、という関係ではありません。
私がCodexで始める順番
私は複数の作業をスレッドで並行しやすい点からCodexを使っています。急いでいるほど、全てを最上位モデルへ寄せるより、次の順番で進める方が判断しやすいです。
- TerraかSolで、依頼内容と対象ファイルを確認する
- 途中で仕様の矛盾や複数の設計判断が出たら、Astraへ上げる
- 分類や形式をそろえるだけの作業はLunaへ戻す
この使い方なら、重いモデルを必要な工程に絞れます。単に速い回答が欲しいのか、作業を最後までやり切る判断力が必要なのかを分けるのがポイントです。
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プランと料金は別々に確認する
モデルの利用可否、利用枠、従量課金は同じ基準ではありません。ChatGPTやCodexのプランに含まれる利用枠と、APIのトークン従量課金を混ぜて比べると判断を誤ります。
利用前に確認する項目は3つです。
- Codexのモデル選択画面に目的のモデルが表示されているか
- プランごとの利用枠と、長時間作業で必要になる量が見合うか
- APIでも使う場合は、APIの料金表を別に確認したか
価格や利用条件は変更されるため、金額を前提にした比較は公式の最新料金表を確認してから行ってください。
まとめ
Codexでは、日常作業をGPT-5.6 SolまたはTerra、軽い下準備をLuna、難しい設計やレビューをGPT-6 Astraに寄せると選びやすくなります。モデル名で固定せず、作業の難しさが上がったときにAstraへ切り替える運用が、待ち時間と品質の両方を整えやすい方法です。
AI開発ツール全体を比べたい場合は、AIコーディングツール比較も参考にしてください。
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