Codexの料金 — 1トークンあたりのタスク費用とプランとの損益分岐点

Codexは2つの異なる軸で販売されているため、「Codexの料金はいくらか」という問いに単一の答えはありません。ChatGPTプランでは、Codexの利用が定額の月額料金に含まれ、利用上限があります。APIキーではトークン単位で課金され、月額料金も上限もなく、コードを書かない月は費用がかかりません。どちらが安いかは計算で決まり、その計算は簡単です。

このガイドでは、OpenAIのプランのティアを再掲載していません。プランは変わるため、一覧を載せたページは変更の翌週には誤りになります。ここではトークン単位の料金、1つの作業例、その時点でのプラン料金を入力できる損益分岐点を示します。

Codexの作業にトークン単位でかかる費用

Codexはエージェント型です。1つの依頼が、多数の課金対象の往復になります。したがって重要な単位はステップです。つまり、コンテキストを読み、何かを提案して応答する1回のモデル呼び出しであり、リクエストでも1時間でもありません。

ここでの1ステップは入力25,000トークンと出力1,200トークンです。これはClaude Codeのページでこのサイトが使用しているものと同じ規模なので、両者を比較できます。料金は手入力の表ではなく、表示時点のカタログから取得されます。また、それぞれOpenAI自身の通常価格の横に印刷されるため、信頼するだけでなく確認できます。

損益分岐点

判断はこれだけで、割り算1つで済みます。プランがその価格に見合うのは、トークン単位の支出をプラン料金より多く節約できる場合だけです：

# Break-even, in tasks per month.
#
#   plan_price_per_month / cost_per_task = tasks the plan must save you
#
# With a 20-step task on GPT-5.6 Sol at Kunavo rates:
#
#   cost_per_task = $1.29
#
#   $20 plan  ->  $20  / $1.29  = 16 tasks/month
#   $100 plan ->  $100 / $1.29  = 78 tasks/month
#
# Fewer than that and per-token is cheaper. More and the plan is.
# Substitute whatever your plan actually costs today.

実際には2つの要素が、どちらも同じ方向に損益分岐点をゆがめます。プランには一定の時間枠ごとの利用上限があるため、そのプランを購入した理由となった利用の多い日に、上限へ達する可能性が最も高くなります。上限に達するということは、料金を支払ったのに利用できなかった処理能力があるということです。トークン単位の課金にはそうした時間枠がなく、請求額は作業量に応じて変わります。一方で、プランの費用は予測でき、トークン単位の請求額は予測できないため、チームの予算ではその点にも価値があります。

トークン単位のキーで Codex CLI を実行する

Codex CLI は設定ファイルからカスタムプロバイダーを読み込みます。ほとんどのゲートウェイを除外する制約が1つあります。wire_api が受け付けるのは "responses" だけなので、エンドポイントは POST /v1/responses を提供する必要があります。単なるチャット補完では不十分です。

# ~/.codex/config.toml — Codex CLI on a per-token key instead of a plan.
model = "gpt-5-6-sol"
model_provider = "kunavo"

[model_providers.kunavo]
name = "Kunavo"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
env_key = "KUNAVO_API_KEY"
wire_api = "responses"

キーをファイルに入れることはありません。env_key は Codex が起動時に読み取る環境変数を指定するため、設定を安全にコミットできます。各フィールドの役割や、プロトコル障害と認証障害を見分ける方法を含む完全な手順は、Codex CLI API キーページにあります。代わりにプロバイダー切り替えツールで Codex を操作する場合は、CC Switch のセットアップで両方向を説明しています。

実際の数字を動かす3つの要素

推論トークン。 Codex クラスのモデルは、表示される差分には現れない内部トークンを出力料金で課金します。表示された出力長だけで見積もると、推論が多いタスクの費用を、ときには大幅に過小評価します。出力ではなく、使用量データから課金済み出力を確認してください。

プロンプトキャッシュ。 エージェント型ツールは各ステップで同じコンテキストを再送するため、その25,000トークンの入力の大部分はターン間で変わりません。OpenAI プロトコルでは、キャッシュ済み入力は入力料金の10分の1で課金されます。長いセッションでは、モデルの切り替えよりも大きい、利用可能な最大の削減要因です。OpenAI 料金計算ツールにはそのためのフィールドがあります。

再試行。 トークンを消費した後に下流で失敗したリクエストも課金されます。不安定なネットワークやレート制限された上流サービスでは、これは実際の割合になり、リクエスト単位の見積もりには現れません。

Codex と Claude Code

両者は反対方向のプロトコルに依存しています。Codex は Responses API、Claude Code は Anthropic Messages を使用します。ただし、どちらもステップ単位で課金されるエージェント型 CLI なので、上記の計算はそのまま適用できます。両系統のステップ単位の比較は Claude Code と Codexに、Claude 側の損益分岐点は Claude Pro と Max の制限にあります。Kunavo の1つのキーで両方に接続できるため、選択は2つ目のアカウントを作ることではなく、--model に渡す引数で済みます。インストールする CLI ではなく、どの OpenAI 利用面を開くかが問題なら、Codex と ChatGPTで、2つの入口のうち一方がエージェント型の場合に共有プランの利用枠がどう機能するかを説明しています。

よくある質問