Codex の Relay 経由と公式の比較：機能、料金、データ

Wokey Team · 2026-09-24

結論： Codex を Relay 経由で使うとは、Codex をカスタムプロバイダーモードで動かすことです。コードを書く、コマンドを実行する、ファイルを編集するなど、手元のマシンで起きることはすべてこれまでどおり動きます。違いは次の 3 点に集約されます。

• ChatGPT アカウントが必要なクラウド機能は使えません。
• OpenAI のサーバーに依存する機能は制限されます。コンテキストの圧縮、/status の使用制限、Fast モードなどです。
• 課金がサブスクリプションの枠からトークン単位の従量課金に変わります。

以下でそれぞれの違いを解説します。Codex の動作はソースコードと公式ドキュメントに、Wokey の動作はゲートウェイのコードに基づいています。

Codex の 3 つの接続方法

Relay は 3 つ目のモードです。最初の 2 つは OpenAI 自身のサービスと通信し、3 つ目では自分で選んだゲートウェイがリクエストを受け取ります。設定方法は Codex config.toml ガイドをご覧ください。

まったく変わらないもの

Codex の大部分は手元のマシンで動くため、次のものはモデルの提供元に左右されません。

• ファイルの読み書き、コマンドの実行、apply_patch によるコード編集
• サンドボックスと承認モード
• AGENTS.md、MCP サーバー、ローカルの Skills
• セッション履歴と codex resume
• IDE 拡張機能と非対話型の codex exec

つまりコードを書くうえで、Relay と公式サービスの差を決めるのは、公式かどうかではなく、主にどのモデルを使い、そのモデルが Responses API でネイティブに動くかどうかです。

ChatGPT アカウントが必要な機能

次の機能は OpenAI のクラウドで動き、ChatGPT へのログインが必要です。

• Codex cloud（クラウドタスク）。API キーやカスタムプロバイダーでは、codex cloud は次のように表示します。

  Not signed in. Please run 'codex login' to sign in with ChatGPT, then re-run 'codex cloud'.
  

• GitHub での @codex と GitHub の自動コードレビュー

• Slack と Linear の連携

• 音声入力、Connectors、プラグインの共有

• スマートフォンからのリモート操作

主にターミナルや IDE で Codex を使ってコードを書くなら、これらはどれも関係ありません。クラウドタスクや GitHub 連携に頼っているなら、ChatGPT アカウントが必要です。

カスタムプロバイダーで変わること

圧縮はローカルで行われます。 ChatGPT でログインしている場合、コンテキストがいっぱいになると OpenAI のサーバーが圧縮します。カスタムプロバイダーでは、Codex が現在のモデルを使ってローカルで要約を書きます。機能自体は動きますが、要約の質はモデル次第です。

画像生成はありません。 カスタムプロバイダーでは画像生成ツールは提供されません。

/status に使用制限が表示されません。 /status の 5 時間制限と週間上限は、OpenAI のレスポンスに付く x-codex-* の使用量ヘッダーから取得されます。Relay は ChatGPT プランの使用量を報告しないため、その欄は利用不可と表示されます。使用量と残高は Relay のダッシュボードで確認してください。

Fast モードはありません。 Fast モードには ChatGPT アカウントが必要です。

HTTPS ストリーミングのみ。 カスタムプロバイダーでは Codex は WebSocket を使いません。リクエストは SSE を使った通常の HTTPS です。

Web 検索はゲートウェイとモデル次第です。 Codex はカスタムプロバイダーにも web_search ツールを送ります。動くかどうかはゲートウェイと上流次第です。Wokey では、Responses にネイティブ対応したモデルはツールをそのまま上流に渡し、Chat Completions に変換されるモデルではツールが失われます。

モデルのメタデータ。 Codex には公式モデルのコンテキスト長、推論レベルなどの情報が組み込まれています。モデル名が組み込みリストにない場合、次のように表示されます。

Model metadata for `{slug}` not found. Defaulting to fallback metadata; this can degrade performance and cause issues.

その後、Codex はフォールバック値で動きます。

• コンテキストは 272k で、約 244,800 トークンで自動圧縮されます。
• apply_patch ツールがないため、ファイル編集はシェルコマンドで行うことになり、効率が目に見えて落ちます。

Codex はこのメタデータをモデル名で照合するので、Relay では gpt-6-sol のように OpenAI の公式名と同じ名前を優先してください。Grok や DeepSeek などのサードパーティモデルは組み込みリストになく、警告が出ます。これらのモデルでは、config.toml で model_context_window と model_reasoning_effort を設定するか、model_catalog_json で完全なモデル情報を指定してください。

リトライとエラー

Relay と公式サービスは同じリトライのロジックを使います。

• 失敗したリクエストは最大 4 回リトライされます（request_max_retries）。
• 切れたストリームは最大 5 回再接続されます（stream_max_retries）。
• ストリームのアイドルタイムアウトは 5 分です（stream_idle_timeout_ms）。

例外は 429 です。Codex はデフォルトで 429 をリトライせず、レート制限は次の表示で終わります。

exceeded retry limit, last status: 429 Too Many Requests

優れた Relay は、上流がレート制限中や過負荷のとき、エラーを返すと決める前に別のルートでリトライします。Wokey はそうしているので、混雑時でもクライアントが目にする 429 や 529 は通常少なくなります。

その他のエラーは unexpected status … の後にゲートウェイの JSON が続く形で表示されます。トラブルシューティングは 529 エラーガイドとタイムアウトガイドをご覧ください。

料金の比較

公式のサブスクリプションは、一定の枠に対する月額固定料金です。Plus は月 $20、Pro は月 $100 からで、ほかに Go、Business などのティアがあります。枠は 5 時間ごとと週ごとの期間で計算され、使い切るとその期間がリセットされるまで待つことになります。最新の料金と制限は OpenAI のサイトで確認してください。

Relay はトークン単位で課金し、期間の枠はありません。使った分だけ支払います。おおまかな目安：

• 毎日安定して大量に使い、制限も許容できる： 通常は公式サブスクリプションのほうが割安です。
• 使用量にムラがある、5 時間制限によく当たる、同じ Codex で GPT、Grok、DeepSeek などのモデルを切り替える： 従量課金の Relay のほうが合っています。

Wokey の料金は各モデルページに掲載しています。たとえば GPT-6 Sol です。

データと信頼

公式サービスでは、OpenAI がアカウント設定に従ってデータを扱います。API キーの場合は、API 組織のデータ保持設定が適用されます。

Relay では、リクエストは上流に届く前に Relay を通過します。したがって、どの Relay にも問うべきことは 2 つあります。モデルをすり替えていないか、内容を改変していないか、です。

ほとんどの Relay は信頼してくださいと言うことしかできません。Wokey のレスポンスにはすべて、手元のマシンでオフラインで確認できる暗号学的証明が付いています。

• コードのフィンガープリントが、公開監査されたソースと一致すること。
• レスポンスの署名が AWS Nitro のハードウェアエンクレーブから来ており、何も改変されていないこと。

詳しくは検証可能な AI API をご覧ください。Wokey が上流の容量をどう調達しているかはこちらの記事をご覧ください。

両方を使う

公式アカウントと Relay は、設定を行ったり来たり書き換えることなく、1 台のマシンで共存できます。

1. ~/.codex/config.toml は公式の設定のままにし、ChatGPT でログインします。

2. Wokey のプロバイダーを専用の ~/.codex/wokey.config.toml に書きます。

   model = "gpt-6-sol"
   model_provider = "wokey"
   
   [model_providers.wokey]
   name = "Wokey"
   base_url = "https://api.wokey.ai"
   env_key = "WOKEY_API_KEY"
   wire_api = "responses"
   

3. 公式の枠を使うときは codex を実行します。枠を使い切ったときや別のモデルを使いたいときは、codex --profile wokey を実行します。

Wokey のプロバイダーで requires_openai_auth = true を設定しないでください。このオプションを設定すると Codex は ChatGPT のログインを使って env_key を無視するため、リクエストが Wokey のキーなしで送られます。