CodexのAIモデル比較｜GPT-5.6 Sol・Terra・Luna、GPT-5.5、GPT-5.4 Mini、Claude Fable 5の違い
要点
Codexのモデル選択で迷う方向けに、GPT-5.6 Sol・Terra・Luna、GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.4 Mini、Claude Fable 5の違いを正確に整理します。
結論：Codexで難しい開発、曖昧な不具合、重要な本番対応をするならGPT-5.6 Sol。通常の開発やSEO記事実装ならGPT-5.6 Terra。速度とコストを重視する軽い作業ならGPT-5.6 Luna。GPT-5.5とGPT-5.4は比較・互換・フォールバック用途。GPT-5.4 Miniは軽量作業向けと考えるのが安全です。Claude Fable 5は強力な競合モデルですが、価格、制限、得意なベンチマークが違うため、単純な勝ち負けでは判断できません。
Codexは何に最適化されているのか
Codexは、単にコードを書けるチャットではありません。OpenAIはCodexを、ファイルを読み書きし、コマンドを実行し、テストやリンターを使い、隔離された環境で作業し、ターミナルログやテスト結果で作業の証拠を出せるソフトウェア開発エージェントとして説明しています。
つまり、モデル選択は「どのAIが賢いか」だけではなく、リポジトリを読む、計画する、編集する、検証する、失敗を調べる、修正するという開発ループに合っているかで判断すべきです。
GPT-5.6 Sol：難しい開発・本番対応向け
GPT-5.6 SolはGPT-5.6ファミリーの最上位モデルです。OpenAIはSolを、コーディング、ナレッジワーク、サイバーセキュリティ、科学、コンピューター操作、デザイン判断に強いフラッグシップとして位置づけています。
Codexでは、失敗コストが高い作業にSolを使うのが自然です。たとえば、Next.js移行、SSR/SEO修正、データベース変更、大規模リファクタリング、本番バグ、複雑なUI改善、セキュリティレビュー、複数ファイルにまたがるデバッグなどです。
GPT-5.6 Terra：日常的なCodex作業の標準候補
TerraはGPT-5.6のバランス型です。Solよりコストを抑えながら、多くの日常的な開発タスクに対応しやすいモデルです。どれを選べばよいかわからない場合、まずTerraから始めるのは実務的な判断です。
記事実装、軽い不具合修正、UI調整、CSS修正、TypeScriptの小さな修正、ルート追加、サイトマップ確認、SEOメタデータ調整などはTerraが向いています。
GPT-5.6 Luna：速く、安く、軽い作業向け
LunaはGPT-5.6ファミリーの中で最も高速・低コストな選択肢です。新しい世代のモデルですが、使いどころはSolやTerraとは違います。単純な編集、繰り返し作業、短い文章修正、小さなテスト、低リスクなコード整理に向いています。
一方で、本番障害、セキュリティ、データベース移行、難しい設計判断では最初の選択肢にしない方が安全です。
GPT-5.5：強力な前世代モデル
GPT-5.5は、エージェント型コーディングとナレッジワークで大きく進化したモデルです。OpenAIは、Terminal-Bench、SWE-Bench Pro、OSWorld、ブラウジング、ドキュメント、スプレッドシート、複数ツールを使う作業での強さを示しています。
Codexでは、GPT-5.5は前世代の強い比較対象、または既存ワークフローのフォールバックとして有用です。ただし、これから新しく作業を始める場合は、GPT-5.6ファミリーを先に検討するのが自然です。
GPT-5.4とGPT-5.4 Mini：互換性と軽作業向け
GPT-5.4は、プロフェッショナルワーク、コンピューター操作、長いコンテキスト、コーディング、ツール検索、エージェント型ツール利用に向けたモデルでした。CodexとAPIで使えるモデルとして、長い作業を計画・実行・検証する流れを強化した点が重要です。
スクリーンショットにはGPT-5.4 Miniも表示されています。ただし、OpenAIの公開GPT-5.4リリースページではGPT-5.4とGPT-5.4 Proが中心で、GPT-5.4 Mini単体の公開リリースページは確認できません。そのため、5.4 Miniはモデル選択画面上の軽量オプションとして扱い、重要な開発判断ではなく、速い下書きや小さな修正に使うのが安全です。
Codexモデルの選び方
- 5.6 Sol：アーキテクチャ、本番バグ、大規模リファクタリング、移行、セキュリティ、難しいUI、深い判断が必要な作業。
- 5.6 Terra：日常的な開発、SEO記事実装、TypeScript修正、コンポーネント整理、ルート追加、通常のQA。
- 5.6 Luna：速い編集、単純なスクリプト、小さな文章修正、繰り返し変換、低リスクなコード整理。
- 5.5：前世代の強いモデルとして比較したい時、またはGPT-5.5向けに調整された作業のフォールバック。
- 5.4：古いワークフローとの互換、比較、長いコンテキストを前提にした既存作業。
- 5.4 Mini：軽量で確認しやすい作業。重要な本番判断には使わない。
最後にClaude Fable 5と比較する
Claude Fable 5は弱いモデルではありません。AnthropicはFable 5を、一般利用向けに安全化されたMythos-classモデルとして説明し、ソフトウェア開発、ナレッジワーク、ビジョン、科学研究、メモリ、長時間の自律作業に強いとしています。また、一部のセンシティブな領域ではClaude Opus 4.8へフォールバックすること、価格が100万入力トークンあたり10ドル、100万出力トークンあたり50ドルであることも公開しています。
OpenAIのGPT-5.6公開データでは、コーディング系の一部指標でより具体的な比較が出ています。Artificial Analysis Coding Agent IndexとTerminal-Bench 2.1ではGPT-5.6 SolがClaude Fable 5を上回り、SWE-Bench ProではClaude Fable 5が上回っています。つまり、正直な結論は「片方が全部勝つ」ではありません。
リポジトリ全体の実装、ターミナル作業、速度、Codexとの統合を重視するなら、GPT-5.6 SolまたはTerraから試す価値が高いです。SWE-Bench型の長いコード推論やClaude系ワークフローを重視するなら、Fable 5も実際のコードベースで検証すべきです。
日本企業がAI導入で見るべきポイント
日本企業にとって重要なのは、話題のモデル名ではありません。自社のコード、ドキュメント、顧客対応、社内業務、SEO、セキュリティ要件で、どのモデルが安定して成果を出すかです。
東京でNext.jsサイト、Reactアプリ、モバイルアプリ、社内ダッシュボード、AIチャットボットを作る場合、モデル選択だけでなく、指示書、アクセス制限、テスト、ステージング、人間によるレビュー、本番監視まで設計する必要があります。強いモデルでも、運用が弱ければ危険です。
AI開発・Codex活用を相談したい方へ
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