Codex CLI のモデルと provider の設定解析

model はサーバーに送信されるモデル識別子です。model_provider は一組の接続設定を選択し、wire_api が Codex で使用するリクエストプロトコルを決定します。モデル名だけを変更してもサーバーは自動的に切り替わりません。

互換サービスはプロトコルの一部のみを実装している場合があります。実際に検証したツール呼び出し、ストリーミング出力、エラー動作を基準にし、「テキストを返せる」ことを完全な互換と同一視しないでください。

CodeNodex CLI は現在 Codex に OpenAI Responses 互換の provider を書き込み、メインモデルとレビューモデルを gpt-5.6-sol に設定しています。base_url は公開 API アドレスを使用し、Key は認証ファイルに個別に書き込まれます。

手動での設定コピーは認証の漏れや既存フィールドの上書きを招きやすいため、本番利用では codenodex setup の実行を優先してください。以下のスニペットは構造理解用であり、シークレットは含まれません。

自動設定はまず公開 base URL を取得し、選択した Key を検証した上で、config.toml と auth.json をマージします。既存の TOML が解析できない場合は即座に中止し、サイレントな上書きを防ぎます。

通常の Codex と WebSocket バリアントでは provider transport 設定が異なります。現在 WebSocket バリアントは supports_websockets のみを使用し、削除済みの responses_websockets_v2 feature は有効化しません。

安定したデフォルト値は config.toml に置き、一時的な比較には -m を使います。チームスクリプトで対話的なモデル選択に依存しないでください。さもないと実行結果の再現性が損なわれます。

reasoning effort はレイテンシ、消費量、タスクの出来栄えに影響します。高難度の分析では effort を上げることができますが、小規模な機械的タスクには最高設定が必ずしも必要ではありません。具体的な利用可能な値は現在の設定リファレンスを参照してください。

review_model はレビュー作業に独立したデフォルトモデルを使用できます。ただし、それは現在の provider が認識できるモデルセットに属している必要があります。メインモデルが利用可能でも、レビューモデルの設定が必ずしも正しいとは限りません。

レビュー品質を評価する際は、ベースラインのブランチ、プロンプト、コードサンプルを固定し、回答の長さだけでなく、発見された真の欠陥と誤検出を記録してください。

401 は通常資格情報や認証ヘッダーを指し、404 は base URL のパスエラーの可能性があります。不明なモデルは接続がサービスに到達したもののモデル名が一致していないことを示し、プロトコルフィールドのエラーは解析やストリーミング応答の異常として現れることがあります。

まず doctor と CodeNodex Key の検証でローカル状態を確定し、次に鍵を含まない provider スニペットとエラーコードを保存してください。TLS の検証を無効化したり、完全なリクエストヘッダーを印字したりする方法でトラブルシュートしないでください。