Codex はムーンショットから日常業務までをカバー
ミッションによっては、綿密な計画と調整が必要です。一方、ストレートに進めるものもあります。Codex に任せる作業も同様で、そのため GPT-5.6 では 3 つのモデルから選択できるようになっています。どれから始めればよいか迷った場合は、Sol Medium から始めてください。
各モデルの得意分野
Sol: 複雑で自由な作業向け — Sol は、曖昧さ、難易度、または価値の高い作業向けに設計されており、より深い調査と洗練によって結果を変えることができます。問題全体にわたってアイデアを結び付け、見落としがちな詳細を捉え、依頼していなかったかもしれない有益な洞察を表面化できます。この深さにより、Sol は難しいデバッグ作業でも効率的に動作し、いくつかの誤った方向への試行を回避できることで、高速な初回試行以上の価値を発揮します。
Terra: 実用的なオールラウンダー — Terra は、日常的な実装、テスト、そして適切な判断が求められる複数ステップの作業に適しています。曖昧さを処理し、関連するコンテキストを見つけ、サブエージェントを効果的に調整しながら、すべての細部や洞察を追求せずとも、堅実な結果に収束する傾向があります。Terra High は、作業範囲が理解されているものの、実装に依然として意味のある複雑さが伴う場合に特に有用です。
Luna: 明確で範囲が定められた作業向け — Luna は高速なオプションであり、抽出、分類、変換、構造化された要約といった大量のワークフローに自然に適合します。また、範囲と期待される成果が明確な場合、より本格的な実装作業も引き受けることができます。xHigh 推論において、Luna は範囲が限定された実装作業で高品質な結果を提供できます。
Ultra の意味
ほとんどのタスクには Ultra は必要ありません。最も困難な作業に対して、Sol Ultra は Codex で利用可能な最高レベルの知能をもたらし、最大限の推論とプロアクティブなマルチエージェントコラボレーションを組み合わせます。エージェントは複数のレーンを同時に進めながら、深く調査できます。使用するトークンが大幅に増えるため、その追加の深さと調整が価値を持つ作業のために温存してください。
計画策定は優れたユースケースです。適切なプラグインを使用すれば、Slack スレッド、関連する GitHub の Issue や PR、ドキュメント、コード、git 履歴を Codex に指定できます。Ultra にそれらのコンテキストをまとめさせ、曖昧さを解決し、明確な実装計画を作成するよう依頼してください。
範囲が定義されれば、実装は Sol Medium や High、Terra High、または Luna xHigh に任せる方がはるかに簡単になります。
大規模な計画に常に Ultra が必要なわけではありません。Sol Medium でも強力な結果を生み出すことができます。特に、サブエージェントをプロアクティブに使用し、作業を明確なレーンに分割するよう依頼した場合です。Ultra は、利害関係、曖昧さ、またはコンテキストの量が、追加の深さを正当化する場合にのみ使用してください。
デフォルトでは、Codex はこれまでの会話を継承し、親エージェントと同じモデルファミリーと推論レベルを使用するサブエージェントを作成します。 これらのデフォルトは意図的なものであり、モデルはそれらを効果的に使用する方法を理解しています。今週後半には、スキルやプロンプトを通じてこれらの選択をカスタマイズできるようになり、コンテキスト収集にはより軽い設定を使用し、実装にはより強力なデフォルトを維持できるようになります。
Codex に明確なゴールを設定する
最高のプロンプトは、Codex に旅程ではなく方向性を与えます。Sol は、利用可能なツールからコンテキストを発見し、有望なリードを追跡し、すべてのステップを指示されなくても曖昧さを解決できます。Codex に必要なのは、明確な成果、いくつかの良い出発点、そして作業が完了したことを認識する方法です。問題が複数のレーンにまたがる場合は、早期にサブエージェントを呼び出すよう依頼してください。有用なプロンプトは、次の 4 つの要素をカバーします。
- 目標: 望む成果と、それが誰のために機能する必要があるか。
- コンテキスト: Codex が問題を理解するのに役立つコード、ドキュメント、Slack スレッド、Issue、その他の出発点。
- 出力と境界: Codex が生成すべきもの、触れるべきではないもの、および承認が必要な箇所。
- ゴールライン: 結果を引き渡す準備ができたと判断するためのチェック、証拠、または決定事項。
Sol Ultra 計画プロンプトの例
「この
Slack スレッド
から始めてください。関連する Issue、PR、ドキュメント、コード、git 履歴を見つけ、それらから学んだことを明確な実装計画にまとめてください。スコープ、アプローチ、リスク、未解決の決定事項、そしてそれが機能することをどのように確認するかを明記してください。計画は、一緒にレビューできるクリーンで自己完結型の HTML ページとして提示してください。まだ実装は行わないでください。」
作業に合わせて労力を調整する
Sol Medium は、労力を調整するための有用なベースラインです。 経験則として、モデルが小さくなるにつれて推論を増やすと良いでしょう。つまり、Sol Medium に適したタスクは、Terra High や Luna xHigh が必要になる場合があります。
モデルをタスクにより正確に一致させたい場合、いくつかの良い代替案があります。
- Sol Ultra: ハイステークスの作業、散在するコンテキスト、またはまだ形になっていない問題向け。
- Terra High: 範囲は定まっているが、依然として意味のある複雑さがある実装向け。
- Luna xHigh: 範囲が定まっており、スピードが重要な実装向け。
何を構築する必要があり、その理由がわかれば、他のすべては容易になります。明確な作業単位を委任し、それぞれに適切なモデルを選択し、途中で方向修正に費やす時間を減らすことができます。
