3つのパラメータの違い
| パラメータ | 制御対象 | 設定値 | デフォルト |
|---|---|---|---|
model_reasoning_effort |
思考の深さ（内部処理） | none / minimal / low / medium / high / xhigh | medium |
model_verbosity |
出力テキストの長さ | low / medium / high | medium |
model_reasoning_summary |
推論過程の要約表示 | none / concise / detailed / auto | auto |
注意: これらのパラメータは Responses API を使用するプロバイダー（OpenAI等）でのみ有効。Chat Completions API（Ollama等）では無視される。
各パラメータの詳細
model_reasoning_effort（思考の深さ）
モデルが回答を出す前に「どれだけ深く考えるか」を制御する。
- 何が変わるか: 推論トークン（内部で考えるトークン）の生成量
- コストへの影響: 推論トークンは出力トークンとして課金されるため、設定を上げるとコストが大幅に増加する可能性がある
xhigh: 最も深く考える（数万〜数十万トークン使用の可能性） high: 深く考える medium: 標準（推奨） low: 軽く考える minimal: 最小限の推論 none: 推論なし（最速・最安）
model_verbosity（出力の長さ）
モデルが最終的に返す回答の詳細さ・長さを制御する。
- 何が変わるか: ユーザーに見せる最終出力テキストの文字数
- コストへの影響: 出力トークン数が変わるが、推論トークンほどの差は出ない
high: 詳細な説明、長い回答 medium: 標準的な回答 low: 簡潔な回答
model_reasoning_summary（推論の要約表示）
モデルの内部推論過程をどの程度ユーザーに見せるかを制御する。
- 何が変わるか: 「Thinking: ○○を分析中...」のような表示の詳細さ
- コストへの影響: 要約は別モデルが生成するため、推論量自体は変わらない（表示/非表示の違いのみ）
detailed: 詳しい要約を表示 concise: 簡潔な要約を表示 auto: モデルに任せる（通常はdetailed相当） none: 要約を非表示
処理フローとパラメータの関係
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ ユーザーの質問 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【内部推論】 │
│ │
│ → model_reasoning_effort: 推論の深さを制御 │
│ → model_reasoning_summary: 推論の要約表示を制御 │
│ "Thinking: ファイルを分析中..." │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【最終回答】 │
│ │
│ → model_verbosity: 回答の長さを制御 │
│ "認証機能を実装しました。..." │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
ChatGPTモードとの対応
| ChatGPT | Codex での設定 |
|---|---|
| GPT-5.2 Instant | model_reasoning_effort = "none" |
| GPT-5.2 Thinking | model_reasoning_effort = "high" |
| GPT-5.2 Pro | model_reasoning_effort = "xhigh" |
設定例
config.toml
# 日常用（バランス型） model = "gpt-5.2-codex" model_reasoning_effort = "medium" model_reasoning_summary = "auto" model_verbosity = "medium" # Thinking相当（深い推論） model = "gpt-5.2" model_reasoning_effort = "high" model_reasoning_summary = "detailed" model_verbosity = "medium" # コスト重視（速度優先） model = "gpt-5.2" model_reasoning_effort = "low" model_reasoning_summary = "none" model_verbosity = "low" # CI環境（静かに実行） model_reasoning_effort = "medium" model_reasoning_summary = "none" model_verbosity = "low" hide_agent_reasoning = true
プロファイルで切り替え
# デフォルト model = "gpt-5.2-codex" model_reasoning_effort = "medium" [profiles.thinking] model_reasoning_effort = "high" [profiles.pro] model_reasoning_effort = "xhigh" [profiles.fast] model_reasoning_effort = "low" model_verbosity = "low"
使用時:
codex --profile thinking "複雑なタスク"
コストへの影響（公式ドキュメントより）
While reasoning tokens are not visible via the API, they still occupy space in the model's context window and are billed as output tokens.
https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning
