GPT-6 Astra は OpenAI が 2026 年 9 月 3 日に出した最上位モデルです。Codex では Plus 以上で使えますが、5 時間あたりの回数が少なく API 料金も GPT-6.1 Sol の 5 倍です。普段の実装は 6.1 Sol、大きな設計や難しいデバッグだけ Astra、定型作業は Luna、という使い分けを、設定方法・料金・Claude Code との併用とあわせて解説します。
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GPT-6 Astra は、OpenAI が 2026 年 9 月 3 日に発表した最上位のモデルです1。Codex では ChatGPT Plus 以上のプランで使えます2。ただし、Plus での利用回数は 5 時間あたり 5〜45 メッセージと少なく、API 料金も GPT-6.1 Sol の 5 倍です23。普段の実装やレビューは GPT-6.1 Sol、大きな設計や難しいデバッグだけ GPT-6 Astra、要約や定型の修正は GPT-6 Luna と使い分けるのが現実的です。この記事では、3 つのモデルの違いと料金、Codex での切り替え方（codex -m・/・config.toml）、Claude Code との併用、制限と注意点を、2026 年 10 月 7 日時点の公式情報と、筆者が手元で実行した Codex CLI 0.160.1 の出力で説明します。
GPT-6 Astra は、コード・アプリ操作・調査を組み合わせた、最も負荷の高い仕事のためのモデルです4。API の ID は gpt-6-astra です。コンテキストは 105 万トークン、出力は最大 12.8 万トークン、知識のカットオフは 2026 年 4 月 30 日です5。
GPT-6 系には 2026 年 10 月時点で 3 つの系統があり、Codex の公式ページはそれぞれを次のように位置づけています4。
| GPT-6 Astra | GPT-6.1 Sol | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|---|
| API の ID | gpt-6-astra | gpt-6.1-sol | gpt-6-luna |
| 公式の位置づけ | 最も負荷の高い仕事向け | Astra に近い性能を、より低いコストで | 集中した大量の作業向けの、最も効率的なモデル |
| 公開日 | 2026-09-031 | 2026-09-296 | 2026-09-227 |
| API 料金（入力 / 出力、100 万トークンあたり） | $10 / $50 | $2 / $10 | $0.10 / $0.50 |
| Codex の既定の推論の深さ | low | low | medium |
API 料金は OpenAI の料金ページ3、既定の推論の深さは Codex CLI 0.160.1 に組み込まれたモデル一覧（codex debug models --bundled）で筆者が確認した値です。
理由は、9 月の 1 か月で GPT-6 系が 3 回続けて出て、Codex の既定や料金が大きく変わったからです。日本の検索でも「GPT-6」は 9 月 2 日の週に急に伸びました。Google トレンドでは、直近 4 週の平均がその前の 8 週の 2.1 倍です。関連キーワードでは「gpt-6 astra codex」「gpt 6 astra 料金」が急上昇しています8。
| 週 | GPT-6 | GitHub Copilot |
|---|---|---|
| 07/08 | 0 | 54 |
| 07/15 | 0 | 34 |
| 07/22 | 0 | 34 |
| 07/29 | 0 | 38 |
| 08/05 | 0 | 27 |
| 08/12 | 0 | 22 |
| 08/19 | 0 | 33 |
| 08/26 | 1 | 35 |
| 09/02 | 57 | 33 |
| 09/09 | 22 | 28 |
| 09/16 | 17 | 14 |
| 09/23 | 15 | 23 |
| 09/30 | 11 | 28 |
9 月の主な出来事は次のとおりです。
| 日付 | 出来事 |
|---|---|
| 2026-09-03 | GPT-6 Astra を発表。Pro・Enterprise などで即日、Plus と Business には数日かけて提供15 |
| 2026-09-05 | Codex の codex mcp-server コマンドを削除（8 月 24 日に非推奨化）9 |
| 2026-09-22 | GPT-6 Sol と GPT-6 Luna を API・Codex・ChatGPT に提供710 |
| 2026-09-29 | GPT-6.1 Sol を発表。Plus 以上の ChatGPT Work と Codex で利用可能に6 |
| 2026-10-14 | GPT-5.5 が ChatGPT と Codex から引退（予定）4 |
結論は、性能の差は思ったより小さく、料金の差は大きいです。OpenAI によると、GPT-6.1 Sol はコーディングのベンチマーク DeepSWE v1.1 で、Astra の約 5 分の 1 のコストで同等の性能を出しています6。
GPT-6 Astra の発表に載っているコーディング系の結果は次のとおりです1。Terminal-Bench 4.0 はターミナルでの複雑な作業、DeepSWE v1.1 は実際のコードベースでのソフトウェア開発の課題を測ります。
| ベンチマーク | GPT-6 Astra（%） | GPT-5.6 Sol（%） | Claude Fable 5.1（%） | Claude Opus 5（%） |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 4.0 | 57.9 | 37.3 | 55.8 | 52.6 |
| DeepSWE v1.1 | 74.1 | 72.7 | 67.4 | 73.7 |
Terminal-Bench 4.0 では Astra が他を引き離しています。一方、DeepSWE v1.1 では Astra と Claude Opus 5 の差は 0.4 ポイントです。ターミナルを長く操作する作業ほど Astra の強みが出ると読めます。なお、これは OpenAI 自身の計測です。他社モデルとの比較は、各社の発表や自分の課題でも確かめてください。
| モデル | 入力（ドル） | 出力（ドル） |
|---|---|---|
| gpt-6-astra | 10 | 50 |
| gpt-5.6-sol | 4 | 20 |
| gpt-6.1-sol | 2 | 10 |
| gpt-6-sol | 2 | 10 |
| gpt-6-luna | 0.1 | 0.5 |
キャッシュ済みの入力は、Astra が $1.00、6.1 Sol が $0.10、Luna が $0.01 です3。同じ 6.1 Sol と 6 Sol でも、キャッシュ済み入力は 6.1 Sol が半額（$0.10 と $0.20）です。長い会話や大きなリポジトリを繰り返し読む Codex の使い方では、この差が効きます。
Codex では、CLI の -m オプション、対話中の /、設定ファイル config.toml の model のどれかでモデルを選びます4。指定しなければ、Codex が推奨するモデルが使われます。
Codex の料金ページでは、プランごとに使える GPT-6 系のモデルが決まっています2。
| プラン | 月額 | GPT-6 Luna | GPT-6 Sol / 6.1 Sol | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| Free | $0 | ○ | — | — |
| Go | $8 | ○ | — | — |
| Plus | $20 | ○ | ○ | ○ |
| Pro | $100〜$500 | ○ | ○ | ○ |
| Business | 1 人 $20（年払い） | ○ | ○ | ○ |
Plus の場合、手元で動かす Codex（CLI・IDE 拡張・アプリ）で送れるメッセージ数は 5 時間あたり次の範囲です。タスクの重さで変わります2。
| モデル | 5 時間あたりのメッセージ数（Plus） |
|---|---|
| GPT-6 Astra | 5〜45 |
| GPT-6 Sol | 15〜150 |
| GPT-6.1 Sol | 15〜160 |
| GPT-6 Luna | 350〜3,000 |
Astra は上限が最大でも 45 回です。Plus で Astra を既定のモデルにすると、すぐに上限に達します。既定は 6.1 Sol にして、必要なときだけ Astra に切り替えるのがおすすめです。
まず CLI を最新にします。筆者が 2026 年 10 月 7 日に確認した最新版は 0.160.1 でした。
npm install -g @openai/codex@latest
codex --version
起動時にモデルを指定します。-c で推論の深さ（reasoning effort）も上書きできます411。
codex -m gpt-6-astra # Astra で対話を始める
codex -m gpt-6.1-sol # 6.1 Sol で始める
codex -m gpt-6-luna -c model_reasoning_effort="high" # Luna を深めの推論で
codex exec -m gpt-6.1-sol "Review the current changes" # 非対話（CI など）
対話の途中で替えるときは / を使います。モデルと推論の深さを選べます12。
モデル一覧は、ログインしなくても次のコマンドで確かめられます（JSON で出るので、上の GIF では jq で整形しています）。筆者の環境での結果をまとめると、次のとおりでした。
codex debug models --bundled
| slug | 説明（CLI の表示） | 既定の推論 | 選べる推論の深さ |
|---|---|---|---|
gpt-6-astra | Frontier intelligence for the most demanding work. | low | low〜max, ultra |
gpt-6.1-sol | Latest workhorse model for coding and everyday work. | low | low〜max, ultra |
gpt-6-sol | Previous generation workhorse model. | medium | low〜max, ultra |
gpt-6-luna | Fast and affordable model for easier tasks. | medium | low〜max |
ultra は、CLI の説明では「最大の推論に、タスクの自動的な委任を加えたもの」です。Luna では選べません。
毎回 -m を付けるのが面倒なら、~/ に書きます11。プロジェクトごとに変えたいときは、リポジトリの .codex/ に書きます（信頼済みのプロジェクトだけ読み込まれます）。
# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6.1-sol"
model_reasoning_effort = "medium"
/ では、いまのモデルと残りのコンテキストを確かめられます。/ では、トークンの使用量を見たり、獲得済みの上限リセットを使ったりできます12。
VS Code などの IDE 拡張と ChatGPT のデスクトップアプリでは、入力欄の下のモデル切り替えで選びます4。
おすすめは、「間違えると手戻りが大きい判断」だけを Astra に任せることです。回数の上限と料金を考えると、すべてを Astra にする意味はあまりありません。筆者の使い分けの案は次のとおりです。
| 工程 | おすすめ | 理由 |
|---|---|---|
| 設計（大きな変更の方針・移行計画） | GPT-6 Astra（high 以上） | 一度の判断の質が全体を左右する |
| 原因のわからない不具合の調査 | GPT-6 Astra | ターミナルを長く操作する課題に強い（Terminal-Bench 4.0） |
| 日々の実装・テストの追加 | GPT-6.1 Sol | Astra に近い性能で、回数と料金に余裕がある |
| コードレビュー | GPT-6.1 Sol | 回数が多い。重要な PR だけ Astra に |
| 要約・コミットメッセージ・定型の修正 | GPT-6 Luna | 安く速い。Plus なら 5 時間で数百回以上 |
実際の切り替えは、たとえば次のようになります。
# 1. 方針を Astra に考えさせる（変更はさせない）
codex -m gpt-6-astra -s read-only -c model_reasoning_effort="high"
# 2. 決まった方針の実装は 6.1 Sol で
codex -m gpt-6.1-sol
# 3. CI のレビューや要約は Luna で
codex exec -m gpt-6-luna "Summarize the diff in 5 bullet points"
-s read-only は、Codex がファイルを書き換えられないサンドボックスです。Astra に方針だけを考えさせるときに使うと、意図しない変更を防げます。
Claude Code を主に使っている場合は、OpenAI 公式の Claude Code 用プラグイン codex-plugin-cc を入れるのがいちばん簡単です13。Claude Code の中から Codex にレビューや作業を頼めます。ChatGPT のサブスクリプション（Free を含む）か OpenAI の API キーと、Node.js 18.18 以上が必要です。
Claude Code の中で次を実行します。
/plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc
/plugin install codex@openai-codex
/reload-plugins
/codex:setup
使えるコマンドは次のとおりです13。
| コマンド | 何をするか |
|---|---|
/ | 今の変更を Codex が読み取り専用でレビューする。--base main でブランチ全体 |
/ | 設計の判断に反論させるレビュー。重点を文章で指定できる |
/ | 不具合の調査や修正を Codex に任せる。--model と --effort を指定できる |
/ | Claude Code の会話を Codex のスレッドとして引き継ぐ |
/・/・/ | バックグラウンドの作業の確認・結果の取得・中止 |
GPT-6 Astra に頼むなら、モデルを明示します。README の例は古いモデル名（gpt-5.4-mini や spark）のままです。spark（GPT-5.3-Codex-Spark）は 2026 年 9 月 14 日に廃止されたので、GPT-6 系の ID に置き換えてください9。
/codex:adversarial-review --base main challenge whether this migration plan is safe to roll back
/codex:rescue --model gpt-6-astra --effort high investigate why the integration test is flaky
モデルを指定しないと、Codex 側の既定（config.toml の model）が使われます13。Codex の利用回数は、Codex を直接使ったときと同じ上限から引かれます。
以前は、Codex を MCP サーバーとして起動し、Claude Code から MCP で呼ぶ方法がよく紹介されていました。codex mcp-server は 2026 年 9 月 5 日に削除されました9。筆者の環境でも、0.160.1 では次のエラーになりました。
$ codex help mcp-server
error: unrecognized subcommand 'mcp-server'
古い記事の手順を使っている場合は、上のプラグインに移行してください。
Codex は AGENTS.md を読みます14。Claude Code は CLAUDE.md を読み、CLAUDE.md の中に @AGENTS.md と書けば AGENTS.md も取り込めます15。共通のルールは AGENTS.md に書き、Claude Code だけのルールを CLAUDE.md に足すと、どちらのエージェントにも同じ前提で作業させられます。詳しくは CLAUDE.md の書き方：AGENTS.md との違いと併用方法 を参考にしてください。
GPT-6 Astra は、能力が高い分だけ安全上の制限も強いモデルです。使う前に次の 4 点を知っておくと、戸惑いが減ります。
GPT-5.5 を使い続けている場合は、2026 年 10 月 14 日に ChatGPT と Codex から引退するので、GPT-6 Sol か Luna に移してください4。
gpt-6-astra）は 2026 年 9 月 3 日公開の最上位モデル。Codex では Plus 以上で使えるcodex -m gpt-6-astra で切り替えるcodex-plugin-cc で呼べる。codex mcp-server は 9 月 5 日に削除済み次にやることとして、~/ の model を gpt-6.1-sol にしてください。次の設計の相談で、codex -m gpt-6-astra -s read-only を試してみましょう。
API では、100 万トークンあたり入力 $10、キャッシュ済み入力 $1、出力 $50 です（2026 年 10 月 7 日時点、Standard）3。Codex を ChatGPT のプランで使う場合は、月額料金の範囲で、5 時間ごとのメッセージ数の上限まで使えます2。
Codex では使えます。Plus の Codex の利用上限は、GPT-6 Astra で 5 時間あたり 5〜45 メッセージです2。「GPT-6 Astra Plus」という名前のモデルやプランはありません。
Free プランでも Codex は使えますが、使える GPT-6 系のモデルは GPT-6 Luna だけです2。GPT-6 Astra と 6.1 Sol には Plus 以上が必要です。
上限は 5 時間ごとの枠で数えられます。残りの量は、CLI の / か使用量のダッシュボードで確かめられます2。獲得済みのリセットがあれば、/ から使えます12。
迷ったら GPT-6.1 Sol です。OpenAI によると、DeepSWE v1.1 で Astra と同等の性能を約 5 分の 1 のコストで出します6。Astra は、大きな設計の判断や、ターミナルを長く操作する難しい調査に絞って使います。
OpenAI 公式の codex-plugin-cc を Claude Code に入れれば、/ のように Codex 経由で使えます13。利用回数は Codex の上限から引かれます。
GPT-6 Astra — OpenAI, 2026-09-03（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Codex Pricing — OpenAI（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9
API Pricing — OpenAI（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Introducing GPT-6-Astra（Announcements） — OpenAI Developer Community, 2026-09-03（2026-10-07 参照） ↩ ↩2
Introducing GPT-6.1 Sol — OpenAI, 2026-09-29（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Introducing GPT-6 Sol and Luna — OpenAI, 2026-09-22（2026-10-07 参照） ↩ ↩2
Google トレンド：GPT-6 ほか（日本・過去 90 日） — Google, 2026-10-07 取得 ↩
ChatGPT & Codex changelog — OpenAI, 2026-10-05 更新（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3
OpenAI upgrading ChatGPT and Codex with two more GPT-6 models — 9to5Mac, 2026-09-22（2026-10-07 参照） ↩
Codex Config Reference — OpenAI（2026-10-07 参照） ↩ ↩2
Codex Slash commands — OpenAI（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3
openai/codex-plugin-cc — OpenAI（GitHub）, v1.0.6 2026-07-08（2026-10-07 参照） ↩ ↩2 ↩3 ↩4
Custom instructions with AGENTS.md — OpenAI（2026-10-07 参照） ↩
How Claude remembers your project — Anthropic（2026-10-07 参照） ↩
GPT-6 Astra System Card — OpenAI, 2026-09-03（2026-10-07 参照） ↩ ↩2
OpenAI holds off on releasing new model over safety concerns — CBS News, 2026-09-28（2026-10-07 参照） ↩