コーデックスの利用制限について：5時間ごとの利用枠、週間上限、クレジット

コーデックスの使用回数は、決まった回数ではありません。. ローカルメッセージとクラウドチャットには5時間の利用枠が共通で設定されており、週ごとの追加制限が適用される場合があります。この利用枠がどのくらいの速さで消費されるかは、モデル、リポジトリのコンテキスト、推論、ツールの使用状況、データ取得、およびキャッシュの状況によって異なります。.

同じ計画でも、細部に焦点を当てた編集の際には「余裕がある」と感じられ、大局的な見直しを行う際には「制約が多い」と感じられることがあります。1つのメッセージが、リポジトリの検索、コマンドの実行、推論、変更、検証といった一連の作業のきっかけとなる場合があります。残りのプロンプトの数がいくつあるかだけでなく、各プロンプトがどのような作業のきっかけとなるのかを考えてみてください。.

コーディングの時間が貴重であるときは、, グローバルGPT リポジトリへのアクセスを必要としない作業を効率的に処理する方法を提供します。開発者は、Codexをコード開発に集中させつつ、プレゼンテーション、概要資料、マルチモーダル資産の作成には、他の利用可能なモデルや、Yukieがガイドする「スライド」「ドキュメント」「画像」のワークフローを活用できます。これにより、ブラウザエージェントがリポジトリでの実行に取って代わるかのように装うことなく、コーディングのコンテキストを維持することができます。.

GlobalGPTで100種類以上のトップモデルをお試しください

このガイドでは、公式のルールと、4つの管理されたコーディングタスクで私たちが観察した内容とを区別しています。また、計画の選び方、無駄な作業の削減方法、どのタスクを別のワークフローに安全に移行できるかを判断する方法についても解説しています。.

1分でわかるCodexの使い方

明確に区別すべき4つの概念があります。5時間の利用枠は、サポート対象のローカルおよびクラウド上のCodex作業で共有される短期的な利用許容量です。 週単位の上限は、これに加え適用される可能性のある、より長期的な制約です。購入クレジットは、含まれる利用枠を使い切った後、対象となるアカウントが有料で利用を継続するための手段です。APIキーによる呼び出しは、別の従量課金型製品であり、ChatGPTサブスクリプションと混同しないでください。.

5時間の「コーデックス」ウィンドウが実際に意味すること

この5時間の枠は、共有のローリング作業予算として理解するのが最適です。これは、入力している間だけ計測されるストップウォッチのようなものではなく、すべてのメッセージの処理に同じ時間がかかることを保証するものでもありません。ローカルメッセージとクラウドチャットは、この共有枠から割り当てられるため、表示画面を切り替えても独立した割り当て枠が作成されることはありません。.

セッションを開始し、タスクを送信し、作業内容に応じて共有された割り当て量を使用します。その後、割り当て量は短期間でリセットされますが、週ごとの上限は依然として重要となる場合があります。「5時間」とは割り当て期間を指すものであり、5時間連続して実行できるという意味ではありません。.

Plusについては、OpenAIでは、5時間ごとのウィンドウあたり、Solで約15～90件、Terraで20～110件、Lunaで50～280件という大まかな推定値が示されています。 重要なのは、これらの範囲の幅そのものです。これらはあくまで計画上の目安であり、個々のユーザーに対する保証でもなければ、現在のリポジトリで何件のプロンプトが許可されるかという予測でもありません。.

明確で検証しやすい業務には、より簡素なモデルが適しています。一方、曖昧さやリスク、あるいは複数のファイルにまたがる影響などが理由となる場合には、より強固な推論が正当化されます。.

なぜ2つのCodexプロンプトで処理量が大きく異なるのか

プロンプトの長さは、予測因子としては信頼性が低い。「このリポジトリを確認し、重要な問題を修正してください」といったプロンプトは、その範囲が不明確であるため、広範囲にわたる作業につながりかねない。コンポーネント名を明記し、不具合を再現し、成功の定義を盛り込んだ、より長いプロンプトであれば、調査範囲を絞り込むことができる。.

モデルの選択によって計画範囲が変わる

モデルごとに、公表されている使用量の推定値は異なります。実際の判断は、単に「品質」対「価格」という単純な問題ではなく、「必要な判断」対「利用可能な処理能力」という観点で行う必要があります。客観的なチェックが可能な範囲が限定された作業には、日常的なモデルを使用してください。より高度な推論は、アーキテクチャ、セキュリティに敏感な変更、曖昧なバグ、および微妙な問題を見逃すことによるコストが、追加の予算を費やすことよりも高くなるようなレビューのために取っておくべきです。.

リポジトリと会話の文脈が仕事を生み出す

Codexは、指示を読み取り、ツリーを調査し、呼び出し箇所を追跡し、テスト内容を把握し、コンテキストを再確認することができます。長引く議論では、もはや通用しない前提が引き継がれてしまうことがあります。失敗したテストの名前、特定のモジュール、そして明確な境界を特定することで、検索範囲を絞り込むことができます。.

曖昧さは探索意欲を高める

期待される挙動が明確で、不具合が再現可能な場合は、エージェントは直接行動を起こすことができます。主観的な要件、断続的に発生する不具合、および複数の妥当な修正案がある場合は、より詳細な調査が必要となります。必要な推論を妨げることなく、回避可能な曖昧さを排除してください。.

ツールや検証は有益な投資である

検索、コマンドの実行、テスト、リンター、差分レビューは作業量を増やすものの、結果の信頼性を高めます。テストを省略すると、コストのかかる2回目のセッションが必要になる可能性があります。結果を証明するための限定的な検証を求め、無関係な調査は中止してください。.

キャッシュされた入力は、割り当ての割合ではありません

Codexは、以前に処理されたコンテキストが再利用された際に、キャッシュされた入力フィールドを報告することができます。このテレメトリは実行の状況を把握するのに役立ちますが、5時間の利用枠のうちどれだけ節約できたかという割合は示しません。また、これはクレジットの引き落としやAPIの利用料金でもありません。 キャッシュされた入力は、効率を向上させることができる実装上の詳細として扱い、サブスクリプションの残容量に換算できる単位として捉えないでください。.

これらのラベルは、数値的なものではなく、方向性を示すものです。リポジトリの規模、コードの品質、タスクの明確さ、利用可能なテスト、および コーディングモデルの選択 実際のタスクを任意の位置に上下に移動させることができます。.

• 低圧作業 文脈が限定的で、特定の対象があり、目的の確認が行われる。.
• 高圧作業 幅広い発見、曖昧性、ファイル間の変更、および繰り返しの検証を組み合わせたものです。.
• 有用なツール呼び出しは無駄ではない： テストや差分確認には予算がかかる場合がありますが、それによってコストのかかる手直しを防ぐことができます。.

4つの管理対象リポジトリタスクから明らかになったこと

同じコンパクトなPythonフィクスチャ内で、4つの「凍結タスク」を実行しました。具体的には、不慣れなリポジトリの理解、マルチファイル機能、夏時間関連のバグ修正、そしてレビューと修正です。 各タスクについて、最初の有効な結果が保存されました。Codexは入力、キャッシュされた入力、出力、および推論出力の各フィールドを報告したため、テレメトリのコストがサブスクリプション料金のように膨れ上がることを避けつつ、4つの実行結果を一貫した方法で比較することができました。.

# Codex T1-T4 正式実行概要

## 実行状況

- プロトコル: 1.0.1-codex
- 実行環境: macOS上のCodex CLI
- CLIバージョン: 0.146.0-alpha.3.1
- モデル: gpt-5.6-sol
- T1-T3 の推論負荷: 中
- T4 の推論負荷: 高
- 有効な制御バッチ: 3回目
- 有効なタスク中の人的介入: なし
- タスクに必要なネットワーク: なし
- コミット、プッシュ、デプロイ、または本番環境へのアクセス: なし

## 有効な初回出力結果

| タスク | 所要時間 | 目標結果 | 入力トークン数 | キャッシュされた入力 | 出力トークン数 | 推論出力 |
|---|---:|---|---:|---:|---:|---:|
| T1 | 108 秒 | ベースラインテストに合格；ファイルの変更なし | 147,420 | 119,296 | 3,752 | 1,073 |
| T2 | 115 秒 | 7つの公開テストおよび非公開機能チェックに合格 | 228,681 | 194,560 | 3,634 | 1,219 |
| T3 | 99秒 | 4つの公開テストと両方のDST隠しチェックに合格 | 146,412 | 119,296 | 2,820 | 933 |
| T4 | 223 秒 | 回帰テストにより 2 件の不具合を修正；4 つのテストに合格 | 496,865 | 419,072 | 7,517 | 3,588 |

トークンフィールドは、Codex CLI によって出力された値を再現したものです。これらは、サブスクリプション期間の割合、課金対象の API トークン、またはクレジットの換算値ではありません。

## 除外された試行のうち保存されたもの

- 試行 1: 承認オプションが `exec` サブコマンドの後に配置されていたため、モデル呼び出し前にインフラストラクチャ障害が発生しました。 すべてのイベントファイルが空でした。モデルのスコアリングから除外されました。
- 試行 2：可視出力に英語以外の言語が含まれていたこと、および隔離された T2 ランナーがユーザーからすでに付与されていたファイル変更の権限を受け取っていなかったため、エビデンスが無効でした。バッチ全体は保持されていますが、比較スコアリングからは除外されています。
- 試行 3：新しい隔離されたワークスペースとセッションを使用し、以前の出力を非表示にし、英語のみの検証に合格した。これが有効な制御済みバッチである。

## タスクごとに保持されたエビデンス

- 完全な可視化された最終回答
- 生のJSONLイベントストリーム
- サニタイズされたCLI警告
- 開始および終了タイムスタンプ
- 終了コード
- ソースの差分
- 公開チェック出力および終了コード
- 該当する非公開チェック出力および終了コード
- モデル、労力、プロンプトハッシュ、所要時間、使用状況、および人的介入を含む実行記録

不変の生の最終回答は `final.md` として保持されます。その文章は英語ですが、Codex によって生成されたクリック可能なリンクには、ローカルの親ディレクトリの中国語名が含まれています。そのため、各タスクには `final-sanitized.md` も含まれており、このファイルでは、そのマシン固有の絶対パス接頭辞のみを `./` に置き換え、厳格な CJK スキャンに合格しています。 公開用のエビデンスには、サニタイズされた表示用コピーを使用する必要があります。監査用には、生のファイルが引き続き利用可能です。

T5 GlobalGPTの統合はコーディングスコアとは別に行われ、現在は完了しています。CLI、MCP、スキル、モデルロック、準備状況、および制限事項に関するエビデンスについては、`results/T5/SUMMARY.md`を参照してください。.

「レビューおよび修正」タスクは、観測された実行の中で最も負荷が高かった。入力トークンは496,865個（うちキャッシュされた入力は419,072個）で、出力トークンは7,517個、推論出力トークンは3,588個であった。 このタスクでは、広範囲にわたる点検、2つの欠陥の特定、コードの変更、および検証が必要であったため、この結果も理にかなっている。しかし、これがコードレビューが常に最もコストのかかるタスクカテゴリであることを証明するものではない。.

リポジトリを理解した回答は簡潔で、ファイルの変更もなかったにもかかわらず、かなりの量のコンテキストを処理していました。目に見える出力長は、リポジトリでの作業量を測る指標としては不適切です。機能追加とバグ修正も、異なるテレメトリを生成しつつ、同様に合格しました。.

この研究から導き出される限定的な結論は、たとえ小規模なリポジトリであっても、タスクの形態によって観測される活動に実質的な変化が生じるということである。このサンプルからは、残存率や普遍的な割合を予測することはできない。.

• 表示された回答の長さは、リポジトリのコンテキストがどれだけ処理されたかを反映していませんでした。.
• この広範囲にわたる点検・修理作業により、今回の作業期間中で最も大量のテレメトリデータが得られた。.
• キャッシュされた入力データには再利用の記録はあったが、5時間の割引率は記載されていなかった。.

5時間ごとのリセット、週間上限、そして今後の展開

5時間ごとのリセットと週次リセットは、それぞれ異なる制約を解消するものです。短い期間のリセットにより、短期的なアクセス権を回復させることができますが、より長期的なアカウントレベルの上限は引き続き適用されます。5時間の期間が経過しても制限が解除されない場合は、リセットが失敗したと決めつけるのではなく、まず週次レベルの設定を確認してください。.

OpenAIの文書 /ステータス アクティブなCLIセッションでの利用可能額確認として使用します。アカウントページでは、利用限度額、リセット時期、クレジット、および個別のモデル残高を確認できます。これらのフィールドは時間依存性があります。他のユーザーのパーセンテージは、あなたの予想利用可能容量とは異なります。.

作業が中断された場合は、差分、最新のテスト結果、残りの目標、および未解決のリスクを保存してください。どの制限が有効になっているかを確認してください。関連するリセットまたはクレジットの評価が完了した後、重要なリポジトリ作業を再開し、プレゼンテーション、メモ、画像は別の場所に移動してください。.

• 現在の状況を確認する また、この短い期間と週間上限を区別する。.
• クリーンなハンドオフを保存する 検証済みの状態、次の手順、および残りの確認事項について。.
• 関係のない作業を移動する リポジトリを必要としないものです。.
• 目標を1つに絞った履歴書 関連するリセットの後。.
• クレジットは慎重に購入しましょう その支出が正当化されるのは、今まさに完了する段階になってからだけである。.

さらに、$100と$200――どちらのプランがあなたの仕事に合っていますか？

個人ユーザーの場合、現在の料金体系は「Plus」プラン（月額 $20）から始まります。また、OpenAI には、利用頻度の高いユーザー向けの「5x」および「20x」プラン（月額 $100 および $200）も記載されています。 これらの価格はサブスクリプションの料金プランを示すものであり、その名称は特定のメッセージ数の5倍または20倍を保証するものではなく、APIトークンのレートに換算すべきではありません。.

仮定に基づくプロンプト数ではなく、実際に発生した中断から選択してください。通常のリポジトリ作業に対応できる最低のティアから始めましょう。 制限によって貴重な作業の進捗が阻害される頻度、それらのセッションの範囲が適切かどうか、そしてその時間枠のうち、他の場所で処理できる作業にどれだけの時間が費やされているかを追跡してください。エージェントの実行が日常業務の一部であり、中断によるコストが価格差を上回る場合、より高いティアへの移行を正当化しやすくなります。.

予算を増やしたからといって、散漫なワークフローが改善されるわけではありません。まずはタスクの境界を明確にすることから始めましょう。適切に管理されたエンジニアリング作業でも限界に達してしまう場合、より高額な利用プランへの移行を正当化しやすくなります。.

クレジットとAPIの課金は同じものではありません

無料利用枠、購入クレジット、APIキーの課金は、それぞれ異なる仕組みです。対象となるPlusおよびProユーザーは、無料利用枠を使い切った後にクレジットを購入できますが、その際はまず無料利用枠が優先的に消費されます。 購入クレジットは有料の残高であり、無料枠の拡大ではありません。OpenAIによると、購入クレジットの有効期間は12ヶ月であり、法的な例外を除き、原則として返金および譲渡はできません。.

また、これが、当社のサブスクリプションテストで得られたトークンフィールドをAPI計算ツールに入力し、実際の請求額として提示すべきではない理由でもあります。これらのテスト実行はAPIの購入を成立させたものではなく、本記事では未確認の現在のトークン単価を使用していません。 APIキーを使用する場合は、コンシューマープランとは別に、現在の公式API価格と実際のAPIテレメトリに基づいて、そのルートのコストを見積もってください。.

コードの品質を低下させない、クォータを節約するワークフロー

その目的は、Codexの有用な作業を減らすことではありません。エージェントの結果を安全に利用できるようにするための検証機能を維持しつつ、再発見、スコープの逸脱、およびタスクの不整合を排除することにあります。.

ランニングの前：目標を1つ定める

機能または欠陥、影響を受ける領域、満たされなければならない制約、および完了を証明するチェックを明記してください。判明している場合は、失敗したコマンドやファイル名も記載してください。古いログや無関係な指示は削除してください。曖昧さやリスクを安全に処理できる、最も簡潔なモデルを選択してください。.

[適用範囲]において[単一の成果物]を実装する。[制約条件]を遵守する。成功の条件は以下の通り：[テスト／チェック]。必要な追加ファイルのみを検査し、関連する検証を実行した上で、変更されたファイル、結果、および残存リスクを報告する。.

実行中は、近道ではなく、焦点を維持すること

Codexが十分な文脈を分析し、有用なテストを実行できるようにしましょう。タスクが関係のないクリーンアップ作業に拡大したり、新たな根拠なしに失敗したアプローチを繰り返したり、正しさを確保するために必要な成果物の決定が欠けていたりする場合は、介入してください。.

ランニング後：再利用可能な状態を維持する

diffとテストを確認し、変更点、合格した項目、未解決の項目、および手動での確認が必要な項目を保存します。新しいコンテキストで、それとは無関係な作業を開始します。状態を保存しておけば、リセット後の再調査の手間が省けます。.

この検証済み状態から再開します：[概要]。次の目標は[次のステップ]です。変更を加える前に、現在の差分と関連するテストを再確認してください。タスクを[範囲]を超えて拡大しないでください。.

簡潔だからといって、必ずしも安上がりとは限りません。曖昧なプロンプトは、詳細ではあるものの範囲が限定された要件定義書よりも、より多くの探求を促すことがあります。最も効率的なプロンプトとは、正しく開始するための十分な根拠と、終了するための十分な受け入れ基準を兼ね備えたものです。.

どの作品を『Codex』に掲載すべきか――そして、どの作品を他の場所に移すことができるか？

タスクがリポジトリの状態に依存する場合は、Codex を使用してください。具体的には、不慣れなコードベースの分析、複数ファイルにわたる実装、デバッグ、テスト、コードレビュー、および差分確認が必要な変更などが挙げられます。こうしたワークフローでは、同じ環境内でのファイルアクセス、ターミナルでの実行、および検証が役立ちます。.

リポジトリが問題の原因ではない場合は、作業を移す。プレゼンテーションの作成、構造化された文書の作成、要約、, 画像作成, 、そしていくつか 研究課題 通常、シェルへのアクセスよりも、コンテンツの入力と明確な出力形式が必要となります。これらを別の場所にルーティングすることで、コーディングウィンドウをそのまま維持でき、多くの場合、ユーザーにとってより直感的なインターフェースを提供できます。.

GlobalGPTはここに、として適合します マルチモデル・マルチモーダルワークスペース. 執筆、調査、画像、音声、動画などを、成果物に合わせて選択されたモデルやガイド付きワークフローを通じて処理することができます。これにより作業環境が拡張されますが、リポジトリの編集やターミナルの操作、Codexのネイティブ機能のすべてを再現するものではありません。 コードベースはコーディングエージェント内に保持し、安全に外部へ移せるジョブのみを移動させてください。コーディングホスト内で 2 つ目のモデルが有用な場合は、 GlobalGPT CLI が、該当する統合ルートです。.

3つの「ユキエ」ガイド付き課題から学んだこと

最初の有効な結果を用いて3つのブラウザワークフローをテストし、外観上の理由で不十分な出力を再実行することはありませんでした。以下の数値は、凍結基準の達成件数を示すものであり、製品品質の総合スコアではありません。.

スライド：確固たる指針、未確認の成果物が1つ

Slidesのワークフローには、専用のエントリ、目的の選択、編集可能な5スライドのアウトライン、6つの名前付きテンプレート、プレビュー、バージョン履歴、品質ステータスのラベル、およびエクスポート先パスが表示されていました。6つの固定基準のうち5つを満たしていました。スピーカーノートが要求されていましたが、最終的なプレゼンテーション資料やインターフェースでは確認できなかったため、結果は「部分合格」にとどまりました。.

Y1・ユキエのブラウザテスト

ガイド付き5枚のスライドによるプレゼンテーション

5/6部分合格

• ✓専用スライドの登録と目的の選択
• ✓スライドはちょうど5枚で、アウトラインは編集可能です
• ✓6つの名前付きテンプレート。「Minimal Tech」を使用
• ✓要求された構造が実質的に網羅されている
• ×講演者用メモが確実に存在することが確認された
• ✓プレビュー、バージョン履歴、およびエクスポート先

講演者用メモの提供が求められたが、最終的なプレゼンテーション資料やインターフェースでは確認できなかった。.

今回のターンでの使用量：55.31クレジット。これは通貨換算ではありません。.

凍結されたプロンプトを正確に表示する

「燃え尽きずに開発を迅速化する」というタイトルで、個人開発者向けの5スライドのプレゼンテーションを作成してください。対象は、AI製品を開発している個人開発者です。 シンプルでダークトーンのテクノロジースタイルを採用してください。以下の内容を盛り込んでください：1) タイトルと約束、2) ワークフローにおける3つの最大のボトルネック、3) 実践的な週次運営システム、4) シンプルな「前」と「後」の比較、5) 簡潔な行動喚起。各スライドは一目で内容が把握できるようにし、具体的な言葉を使い、スピーカーノートを含めてください。.

出力結果を確認する

 — ガイド付き5スライドのプレゼンテーション

### ワークフローの証拠

- Yukieは専用の`Slides /ppt`エントリポイントを公開した。
- 要求されたタイトル、対象者、およびスライド数5枚を解析した。
- 目的の選択肢として、「説得」「情報提供」「教育」「鼓舞」を提示した。「教育」が選択された。
- レンダリング前に、編集可能な5枚のスライド構成を生成した。
- 「プロフェッショナル」「コンサルティング」「スタートアップ・ピッチ」「データレポート」「教育」「ミニマル・テック」という6つの名前付きテンプレートを提示した。
- 「Minimal Tech」が推奨され、採用された。

### 最初の有効な出力

生成されたプレゼンテーションには、正確に5枚のスライドが含まれていた：

1. 燃え尽きずに迅速にリリースする
2. ベロシティを蝕む3つの「沈黙のキラー」
3. 週次リリースサイクル
4. ワークフローの変革：変更前と変更後
5. 今日から持続可能なリリースを実践しよう

最終的なインターフェースには、「3/3 完了」、「5 スライド · Minimal Tech · 16:9」、「プレビュー」、「バージョン履歴」、「品質レポート：合格」、および「エクスポート」コントロールが表示されていました。

### 制限事項

- プロンプトでは、スピーカーノートを明示的に要求していました。しかし、最終的なDOMおよび表示されたプレビューには、検証可能なスピーカーノートや、ノートが利用できないことを示すメッセージが表示されていませんでした。そのため、この基準は未検証のままであり、完全な合格には至りませんでした。
- 表示された内部思考コンテンツは、英語が選択されていたにもかかわらず、中国語と英語が混在していた。検査対象となった公開スライドのコンテンツは英語であった。
- インターフェース上の `品質レポート：合格` というラベルは、製品のステータスを示すものであり、独立した編集上の評価スコアではない。

### 証拠

- 公開された証拠画像：`https://static.futureshareai.com/glb_features/Y1-slides-status-v2.webp`
- ライブの最終ページは、成果物としてChromeに保存されました。.

その利点は、プレゼンテーションのワークフローがより明確になったことであり、コーディングエージェントの推論能力が向上したということではない。ユーザーは依然として目的とテンプレートを選択する必要があり、成果物も依然として確認が必要だった。.

ドキュメント：ルーティングが最もクリーンなタスク

Codexの外で作業を進めるには、ドキュメントワークフローが最も適していました。このワークフローにより、要求されていた「タスク」「価値」「リスク」「エビデンス」「人的レビューの指針」という4つのタスクタイプに加え、ラベル付けされた前提条件、意思決定チェックリスト、そしてダウンロード、開く、エクスポート、バージョン履歴の管理機能が明確に表示されるようになりました。.

Y2 · ユキエのブラウザテスト

構造化コーディング・エージェントに関する研究概要

6/6パス

• ✓専用のドキュメントワークフロー
• ✓要求された4つのタスクタイプすべて
• ✓価値、リスク、エビデンス、および人間による審査に関する指針
• ✓仮定の箇所
• ✓「意思決定チェックリスト」が含まれています
• ✓ダウンロード、開く、エクスポート、およびバージョン履歴

最初の有効な結果において、凍結されたすべての成功基準が満たされました。.

表示されている使用量：55.31クレジット。これは通貨換算ではありません。.

凍結されたプロンプトを正確に表示する

「個人開発者はいつコーディングエージェントを利用すべきか」というタイトルの簡潔な調査概要を作成してください。読者は、時間と予算に限りがある個人開発者です。 以下の4つのタスクタイプを比較してください：不慣れなリポジトリの分析、複数ファイルにわたる機能開発、バグ修正、コードレビュー。各タスクタイプについて、期待される価値、主なリスク、ユーザーが求めるべき証拠、および人間によるレビューが不可欠な場合を説明してください。最後に意思決定チェックリストを提示してください。前提条件は明確に明記し、統計データや出典をでっち上げないでください。.

出力結果を確認する

 — 構造化された調査文書

### ワークフローの証拠

- Yukieは専用の`Document /doc`エントリポイントを公開した。
- 自動調査・検索段階を実行し、確認用の概要を提示した。
- このワークフローでは、ドキュメントを生成する前に「生成」の確認が必要だった。

### 最初の有効な出力

ドキュメントには以下が含まれていた：

- 前提条件
- 推奨事項の要約
- 不慣れなリポジトリの分析、複数ファイルにわたる機能開発、バグ修正、コードレビューを網羅したタスク比較
- 各タスクごとの期待値、主なリスク、要求すべき証拠、および人間によるレビューの指針
- 予算超過を招かずにコーディングエージェントを活用するための指針
- 意思決定チェックリスト
- 「結論」セクション

最終的なインターフェースには、「ダウンロード」、「開く」、「エクスポート」、「バージョン履歴」、および読み取り専用の共有コントロールが表示されました。共有機能はオフのままでした。

### 制限事項

- ドキュメントの生成には確認クリックが必要だったため、ワークフローは完全にワンショットで無人実行されるものではなく、ガイド付きのものとなった。
- レビューした出力には、根拠のない数値的主張は見られなかった。

### 証拠

- 公開された証拠画像：`https://static.futureshareai.com/glb_features/Y2-document-result.webp`
- 実際の最終ページは、成果物としてChromeに保存された。.

リポジトリの挙動を引用する必要がある概要書であっても、リポジトリからの証拠は依然として必要です。提供された要件に基づいた独立したメモであれば、コーディングウィンドウを使用することなく、ガイド付きアウトラインとエクスポートフローを利用できます。.

画像とキャプション：ビジュアルは合格、バンドルは不合格

画像ワークフローでは、画像モデルが推奨され、フォーマット固有の設定項目が表示されました。最初に有効と判定された正方形の画像は、指定されたネイビーの背景、シアンのアクセント、60:00のタイマーモチーフ、および正確な見出しを採用していました。ただし、必須要件である60～90語のキャプションと行動喚起文が含まれていなかったため、この複合タスクは6つの基準のうち5つを満たしました。.

Y3・ユキエのブラウザテスト

FocusDockの正方形のビジュアルとそれに合わせたキャプション

5/6部分的な失敗

• ✓専用の画像ワークフローと編集可能なプロンプト
• ✓1:1の正方形画像
• ✓ネイビー、シアン、タイマー、そして正確な見出し
• ×60～90語のキャプションが必要です
• ✓実際の顧客による主張やでっち上げの統計データではない
• ✓調整パスが表示されている

画像は視覚的な要件を満たしていましたが、必須の60～90語のキャプションと行動喚起文が提出されていませんでした。.

表示上の使用量：生成前に320クレジットと表示されます。これは通貨換算ではありません。.

凍結されたプロンプトを正確に表示する

架空の生産性向上アプリ「FocusDock」向けに、正方形のソーシャルメディア用ビジュアルと、それに合わせたキャプションを作成してください。 ビジュアルは、ネイビーの背景、シアン色のアクセントカラー1色、シンプルなタイマーのモチーフ、そして「One Task. One Hour. Done.」という見出しを使用してください。キャプションは60～90語で、個人開発者を対象とし、明確な行動喚起（CTA）を1つ含めてください。商標、実際の顧客の声、架空の性能統計は使用しないでください。.

出力結果を確認する

 — マルチモーダル・ソーシャル・アセット

### ワークフローの証拠

- Yukieは専用の`Image /paint`エントリポイントを公開した。
- リクエストを、編集可能な画像生成プロンプトに書き換えた。
- タイポグラフィにはGPT Image 2を推奨した。
- 生成前に、モデルとパラメータのステップに GPT Image 2、1:1、2K、320 クレジットが表示された。

### 最初の有効な出力

生成された正方形の画像には、以下が明確に含まれていた：

- ネイビーの背景
- シアンのアクセント
- `60:00` と表示されたタイマーのモチーフ
- 正確な見出し「One Task. One Hour. Done.」
- 実在する顧客の主張や、でっち上げられたパフォーマンス統計は確認されなかった

最終的なインターフェースには、「この画像から動画を生成」および「画像を調整」というコントロールが表示されていた。

### 失敗が記録された

最終的なタスク出力には、60～90語のキャプションは含まれていませんでした。最終的なDOM内でキャプションに関連するテキストは、ユーザーによる元のリクエストのみでした。フォローアップは手動による介入となるため、最初の有効な結果もその失敗も置き換えることにはならないため、是正のためのフォローアップは提出されませんでした。

### 証拠

- 公開された証拠画像：`https://static.futureshareai.com/glb_features/Y3-image-result.webp`
- 実際の最終ページは、成果物としてChromeに保存された。.

これら3つのテストを総合すると、限定的な結論が導き出されます。すなわち、ガイド付き入力はコード以外の成果物におけるセットアップの負担を軽減できるものの、ガイドがあっても要求された出力をすべて検証する必要性がなくなるわけではありません。また、これらのテスト結果は、Yukieを無制限に呼び出したり、表示されたクレジットを金銭に換算したり、あるいはリポジトリエンジニアリングの代替として扱ったりすることを支持するものではありません。.

Codexの実用的な活用に関する意思決定チェックリスト

1. そのタスクには、リポジトリ、シェル、diff、あるいはテストが必要ですか？ 「はい」の場合は、Codexまたは他のコーディングツールに保存しておいてください。.
2. 目的関数は有界ですか？ 長距離走を始める前に、目標とする結果と、それを裏付けるチェック項目を1つずつ明確にしておきましょう。.
3. その課題には、最も説得力のある論証が必要ですか？ リスクや不確実性の程度が許す場合は、より軽量なモデルを使用してください。.
4. どちらの制限が有効ですか？ 5時間の時間枠、週間上限、クレジット、およびAPIの課金を個別に区分する。.
5. その作業は、コーディング環境から安全に離れることができますか？ ルートプレゼンテーション、単体のドキュメント、メディア、およびその他のリポジトリ外タスクを、適切なモデルまたはガイド付きワークフローに割り当てます。.

リポジトリ作業の範囲が適切に定義されており、その成果が一貫して価値をもたらす場合はアップグレードを行い、中断によるコストが計画との差異によるコストを上回る場合はアップグレードを控える。実行前に解決できたはずの、広範な再調査、無関係な成果物、あるいは繰り返される確認作業に時間が費やされている場合は、まずワークフローを変更する。.

Codexの利用に関するよくある質問

Codexは5時間ごとにリセットされますか？

共有の短期利用枠は5時間ごとにリセットされますが、週ごとの追加制限が適用される場合があります。したがって、5時間ごとのリセットによって、すべてのアカウント制限が解除されるとは限りません。.

Codexのプロンプトはいくつ利用できますか？

信頼できるプロンプト数の基準は一つだけというわけではありません。OpenAIではモデルごとの大まかな推定値が公表されていますが、実際の消費量は文脈、推論、ツール、情報検索、キャッシュ、およびタスクの複雑さによって変化します。.

5時間経っても、なぜまだ制限がかかるのでしょうか？

週ごとの追加上限が適用されている可能性があります。リセット期間の短さだけに頼るのではなく、アクティブなセッションで現在のアカウント使用状況の画面、または文書化された利用枠情報を確認してください。.

CLIでCodexの使用状況を確認するにはどうすればよいですか？

OpenAIの文書 /ステータス アクティブなCodex CLIセッションで割り当て情報を確認するためのものです。表示される内容は、現在の認証状況およびアカウントの状態によって異なります。.

Codex APIの利用料金は、「Plus」プランやそれ以上の利用量向けのプランに含まれていますか？

いいえ。APIキーの使用料は、コンシューマー向けサブスクリプションの割り当てとは別に課金されます。.

Codexの利用回数を追加で購入することはできますか？

対象ユーザーは、付属の利用分を使い切った後、クレジットを購入することができます。購入前に、現在のアカウントページで利用可能状況や利用規約をご確認ください。.

キャッシュされた入力トークンには、サブスクリプションの割り当てをどれだけ節約できたかが表示されますか？

いいえ。キャッシュされた入力のテレメトリデータからは、5時間あたりの割合、週あたりの割合、クレジット額、またはAPI請求額への信頼性の高い換算値は得られません。.

ユキエは無制限なの？

その主張を裏付ける信頼できる証拠は見つかりませんでした。Yukieは、リポジトリを使用しない適切なタスク向けの推奨オプションとして扱うべきであり、検証済みの無制限なコーディング代替手段として扱うべきではありません。.

公式の制限、価格、および信用条件は2026年7月29日に確認されました。これらは変更される可能性があるため、購入を決定する前に、最新のOpenAIのページをご確認ください。.

リポジトリでの作業はCodex内で行ってください。コードベースを必要としない次回のプレゼンテーション、調査概要、またはマルチモーダル資産については、, open GlobalGPT そして、その作業用に構築されたモデルまたは「Yukie」のガイド付きワークフローを選択します。.