Codex CLIをVertex AIで使う設定｜gcpと制限

「Codex CLI を Google Cloud の Vertex AI 経由で使いたい」「OpenAI と別に契約せず、Google Cloud の請求にまとめたい」——Google Cloud に GPT-6 が入ると発表されてから、Codex の設定ファイルに何を書けばいいのかが分からず止まっていた方も多いはずです。

結論から言うと、Codex CLI 0.165.0（2026年10月28日公開）から、Vertex AI は組み込みの提供元になりました。設定ファイルに model_provider = "gcp" と書き、環境変数で Google Cloud のプロジェクトを指定し、gcloud でログインしておけば、Codex が接続先と認証を自分で組み立てます。ただし Web 検索・画像生成などは使えず、GPT-6 自体も Google Cloud 側ではまだ限定プレビューです。

株式会社Fyveは、中小企業の AI 導入を月額で伴走しながら、自社でも Codex を人の手を介さない作業に組み込んで動かしています。本記事では、Codex のリリースノートとプルリクエスト、0.165.0 時点のコード、Google Cloud の公式情報で確認できたことだけを使い、Codex CLI を Vertex AI で使うための設定と制限を整理します。なお、私たちは Google Cloud の限定プレビューに選ばれておらず、実際に Vertex AI へつないで動かしたわけではありません。

結論｜Codex CLI を Vertex AI で使う設定は3つ

先に、必要なものを表にまとめます。2026年10月29日時点で、Codex 側の一次情報（リリースノート・プルリクエスト #56265・0.165.0 のコード）から確認できた内容です。

OpenAI のアカウントでのログインは要りません。プルリクエストには「OpenAI の認証を求めない」と明記されています。一方で、設定が正しくても、Google Cloud 側で GPT-6 を使える状態になっていなければ動きません。この点は後の節で詳しく書きます。

Codex CLI 0.165.0 で何が変わったのか（2026年10月28日）

Codex CLI 0.165.0 は、GitHub で 2026年10月27日 20:09（UTC）、日本時間では10月28日に公開された正式版です。2026年10月29日に npm の latest も 0.165.0 になっていることを確認しました。リリースノートの最初の項目が「Google Cloud Vertex AI の組み込みの提供元を追加し、model_provider = "gcp" で設定する」です。

組み込みの提供元「gcp」が増えた

Codex には、どこにモデルの呼び出しを送るかを決める「提供元（model provider）」という仕組みがあります。これまで組み込みで用意されていたのは、OpenAI 本体、Amazon Bedrock、手元で動かすモデル用の提供元でした。0.165.0 でここに gcp（表示名は Google Cloud Vertex AI）が加わりました。

コードのコメントも書き換わっています。以前は「どの外部の提供元を同梱するかを決める立場にはなりたくないので、OpenAI と手元のモデルだけを入れる」とありましたが、0.165.0 では「OpenAI、対応しているクラウド上の OpenAI の提供元、手元のモデルを同梱する」になりました。AWS に続いて Google Cloud も、Codex が公式に面倒を見る入口になったということです。

これまでとの違い｜自前で提供元を書く必要がなくなった

以前から、Codex の設定ファイルに独自の提供元を書いて、OpenAI 互換の接続先へ向けることはできました。ただしその場合、接続先の URL も、トークンの取り方も、自分で書く必要がありました。

0.165.0 の gcp は、プロジェクトIDと場所から接続先を自動で組み立て、トークンも gcloud から自動で受け取ります。さらに、Vertex AI で使えない機能を Codex 側で自動的に止めます。自前で書いた提供元では、使えない機能を送ってエラーになる心配がありましたが、その調整を Codex が引き受けるようになりました。

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使う前の前提｜Codex 側より Google Cloud 側の条件が先

ここがいちばん誤解しやすいところです。Codex が対応したことと、自社で GPT-6 を Vertex AI 経由で使えることは別の話です。

GPT-6 は Model Garden でまだ限定プレビュー

Google Cloud は 2026年10月21日の公式ブログで、GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna の3つを、一部の企業向けの限定プレビュー（private preview）として Model Garden に入れると発表しました。同じ記事で「手元の Codex CLI とデスクトップアプリの推論先を、Google Cloud の基盤に向けられる」とも書いています。使い始めるには申し込みフォームで関心を登録し、選ばれる必要があります。

2026年10月29日時点で、Google Cloud の OpenAI モデルのドキュメント（2026年10月28日更新）に載っているのは gpt-oss の2つだけで、GPT-6 の名前はありません。つまり選ばれていない会社は、Codex の設定を済ませても GPT-6 を呼べないと考えるのが安全です。選ばれていないプロジェクトで実際にどんな応答が返るかは、公開情報からは分かりませんでした。

限定プレビューの条件、料金の決まり方、無料トライアルのクレジットが使えない点、データの扱いは、こちらで整理しています。

CodexGPT-6をGoogle Cloudで使う条件｜今の制約と確認点

Codex の公式ドキュメントにはまだ載っていない

2026年10月29日時点で、OpenAI の Codex の設定リファレンスに gcp の項目はありません。Amazon Bedrock の項目（model_providers.amazon-bedrock.aws.profile など）はあるので、いずれ追加されると見られます。本記事の設定の書き方は、リリースノート・プルリクエスト・0.165.0 時点のコードとテストから読み取ったものです。公式ドキュメントに載った時点で、書き方が変わっていないか確かめてください。

Codex CLI を Vertex AI につなぐ設定の手順

手順は4つです。全体の流れを図にすると、次のようになります。

1. Codex CLI を 0.165.0 以上にする

npm で入れている場合は、更新してから版を確かめます。

npm install -g @openai/codex@latest
codex --version

Homebrew など別の方法で入れた場合も、codex --version で 0.165.0 以上になっていることを確認してください。インストール方法ごとの手順はこちらにまとめています。

CodexCodex CLI インストール手順｜Mac/Linux/Windows

2. gcloud でアプリケーション用の認証を済ませる

Codex は、トークンを gcloud から受け取ります。既定で実行されるのは gcloud auth application-default print-access-token です。そのため、先に次のコマンドでログインしておきます。

gcloud auth application-default login

ログインが切れていると、Codex は「Google Cloud credentials are unavailable or expired. Run `gcloud auth application-default login` to reauthenticate.」というエラーを返します。このエラーが出たら、まず上のコマンドをやり直します。

3. 環境変数でプロジェクトと場所を指定する

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="your-project-id"
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION="global"   # 省くと global

Codex はこの2つから、接続先を次の形で組み立てます。

https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT}/locations/{LOCATION}/publishers/openai/v1

プロジェクトIDと場所は、英数字とハイフンだけが使えます。それ以外の文字が入っていると「must contain only ASCII letters, digits, and hyphens」というエラーで止まります。コピーしたときに空白や改行が混じっていないかを確認してください（前後の空白は Codex が取り除きます）。

GPT-6 をどの場所で使えるかは、Google Cloud がまだ公表していません。限定プレビューで選ばれた会社には個別に案内があるはずなので、その指定に合わせます。

4. ユーザー側の config.toml に model_provider = "gcp" を書く

# ~/.codex/config.toml
model_provider = "gcp"
model = "gpt-6.1-sol"

ここで大事なのは、書く場所がユーザー側の設定ファイル（~/.codex/config.toml）であることです。Codex の公式リファレンスには、リポジトリの中に置く .codex/config.toml に書いた model_provider や model_providers は無視され、ユーザー側に書くよう明記されています。チームで同じリポジトリを使っていても、提供元の切り替えは各自の手元で行う仕組みです。

model を省いた場合は、Vertex AI 向けのモデル一覧の既定である gpt-6.1-sol が選ばれます（0.165.0 のテストの記録より）。

5. 普段の設定と分けたいならプロファイルにする

いつもは ChatGPT のアカウントで Codex を使い、特定の仕事だけ Vertex AI に送りたい、という使い方もあるはずです。その場合は、既定の設定を書き換えずに、プロファイルとして分けておくのが安全です。

公式リファレンスでは、プロファイルのファイルは config.toml と同じ場所に プロファイル名.config.toml として置き、--profile プロファイル名 で選ぶと説明されています。

# ~/.codex/gcp.config.toml
model_provider = "gcp"
model = "gpt-6.1-sol"

codex --profile gcp

こうしておけば、プロファイルを付けずに起動したときは今までどおり、付けたときだけ Vertex AI に送られます。

上書きできるのは base_url・auth・http_headers の3つだけ

組み込みの gcp は、[model_providers.gcp] の下で一部の値を上書きできます。ただし変えられるのは次の3つだけです。

テストに入っている書き方は次のとおりです。

[model_providers.gcp]
base_url = "https://vertex.example.com/v1"

[model_providers.gcp.auth]
command = "print-token"

これ以外の項目を書くと「model_providers.gcp only supports changing `base_url`, `auth`, and `http_headers`」というエラーになります。組み込みの提供元は、勝手に中身を変えられないように作られています。

トークンの取り直しは約50分ごと

0.165.0 のコードでは、既定の gcloud の認証は、コマンドの実行を最大30秒（30,000ミリ秒）待ち、約50分（3,000,000ミリ秒）ごとにトークンを取り直す設定になっています。公式リファレンスにある、自前で書いた提供元の既定の取り直し間隔は5分（300,000ミリ秒）なので、gcp は Google Cloud のトークンの寿命に合わせて長めにしてあると読めます。

長い作業の途中で認証が切れる場合は、この取り直しが失敗している可能性があります。gcloud auth application-default print-access-token を手で実行し、トークンが出るかを確かめると切り分けが早くなります。

Vertex AI 経由で使えない機能・使える機能

プルリクエストには、Vertex AI 経由で使えるものと使えないものがはっきり書かれています。0.165.0 のコードでも同じ設定になっていることを確認しました。

実務でいちばん効くのは Web 検索が使えないことです。ライブラリの最新の版やエラー文の意味を Codex に調べさせながら進める使い方をしている場合、Vertex AI 経由ではそれができません。調べる作業は別の道具に任せ、結果を Codex に渡す形に組み替える必要があります。

選べるモデルは4つに絞られる

Vertex AI 向けのモデル一覧は、gpt-6.1-sol（既定）・gpt-6-astra・gpt-6-luna・gpt-6.1-terra の4つに絞られます。プルリクエストの時点では3つでしたが、0.165.0 で GPT-6.1 Terra が加わりました。

ただし、Google Cloud の発表で名前が出ているのは Astra・Sol・Luna の3つです。Terra を Vertex AI で使えるかは、2026年10月29日時点で Google Cloud の公式情報からは確認できません。Codex の一覧に出ていることと、Google Cloud 側で使えることは分けて考えてください。Terra を OpenAI のアカウントで使う手順はこちらです。

CodexGPT-6.1 TerraをCodexで使う手順｜モデル指定と設定

裏で動く補助の仕事のモデルも決まっている

Codex は、ユーザーが選んだモデルとは別に、操作の承認の確認やメモリの整理といった補助の仕事にもモデルを使います。0.165.0 のコードでは、Vertex AI 経由のときは、承認の確認とメモリの抜き出しに gpt-6-luna、メモリのまとめに gpt-6.1-terra を使う設定になっています。

0.165.0 では新しく作ったプロファイルのメモリが v2 に切り替わったので、メモリを使うと Terra への呼び出しが起きる可能性があります。Google Cloud 側で Terra が使えない状態だとどうなるかは公開情報では分からないため、最初はメモリを使わない設定で試し、請求とログを見てから広げるのが無難です。Codex のメモリの仕組みはこちらで解説しています。

CodexCodex 永続メモリ｜セッション横断のコンテキスト

エラーが出たときの見分け方

0.165.0 のコードに書かれているエラー文から、原因ごとの対処をまとめます。英語のエラー文で検索してこの記事にたどり着いた方は、表の左の列と照らし合わせてください。

もう1つ、0.165.0 では「提供元がモデルが見つからないと返したときは、再試行せずにそのエラー文を残して止まる」修正も入りました（#56445）。限定プレビューに選ばれていない、場所が違う、といった理由でモデルが見つからない場合も、以前のように再試行を繰り返して待たされることは減るはずです。止まったときは、Google Cloud 側が返したエラー文をそのまま読むのが近道です。

Amazon Bedrock との違い

Codex は、Google Cloud より先に Amazon Bedrock を組み込みの提供元にしています。2つを並べると、作りの考え方は同じで、認証と場所の指定のしかたが違います。

AWS を本番で使っている会社が、今回の対応を理由に Google Cloud へ移る必要はありません。逆に Google Cloud と契約があり、社員の ID も Google Workspace で管理している会社にとっては、新しい取引先を増やさずに Codex を使える道が、Codex 側では整ったことになります。Bedrock の設定と安全性の考え方はこちらです。

CodexCodex×Bedrock GA｜AWSで使う設定と安全性

私たちならこう判断する｜無人で Codex を動かしている側から

私たちは自社の業務で、Codex を人の手を介さない作業に組み込んでいます。たとえば記事のサムネイル画像は、ChatGPT のサブスクリプションの利用枠で動く Codex に作らせています。その運用から、今回の対応について言えることが3つあります。

同じ Codex でも、入口が変われば通るモデルが変わる

画像を作るスクリプトでは、使うモデルの名前をスクリプトの中に書いて固定しています。コーディング向けの codex 系のモデルは、サブスクリプションの入口では通りませんでした。そのためスクリプトには「モデルが見つからないと返ってきたら、短い指示で通るモデルを探し、ここを書き換える」という注意書きを残しています。

Vertex AI 経由でも同じことが起きます。モデルの一覧が4つに絞られ、Web 検索と画像生成が止まるのは、入口が変わったからです。OpenAI のアカウントで動いていた設定やスクリプトを、そのまま Vertex AI に向けても同じ結果にはならないと考えて、モデル名と使う機能を入口ごとに書き出しておくことをおすすめします。私たちの画像の作業は、Vertex AI 経由では画像生成が使えないので、そもそも移せません。

版を上げる日と、入口を切り替える日を分ける

この記事を書いた2026年10月29日時点で、私たちの無人の作業機に入っている Codex CLI は 0.144.0 で、gcp の提供元はまだありません。版を上げると、提供元の追加のほかに、メモリ v2 や会話中の推論の強さの変更といった別の変化も一緒に入ってきます。

何かが変わったとき、原因が版の更新なのか入口の切り替えなのかを見分けられるように、私たちなら2つを同じ日にやりません。まず版を上げて、今までの入口で同じように動くかを確かめる。そのあとで、プロファイルを分けて新しい入口を試す。この順番なら、問題が起きても戻す場所がはっきりします。

無人で動かすなら、提供元とモデルを必ず書いて固定する

私たちは、定時に動く AI の作業では、使うモデルを必ず明示する決まりにしています。指定を省くと、その機械の既定の設定や、ツールの既定値の変更に引きずられて、知らないうちに別のモデルや別の入口で動くことがあるからです。

Codex を Vertex AI で無人に動かす場合も、model_provider と model をプロファイルに書き、起動のコマンドで --profile を必ず付けておくと安心です。あわせて Google Cloud 側の予算アラートとログを用意し、従量課金が想定を超えたら気づける状態にしてから広げてください。

よくある質問

Q. Codex CLI を Vertex AI で使うのに、OpenAI のアカウントは必要ですか

不要です。0.165.0 のプルリクエストに、gcp の提供元は OpenAI の認証を求めないと明記されています。認証は Google Cloud の gcloud で行います。

Q. Google Cloud のアカウントがあれば、今すぐ GPT-6 を使えますか

2026年10月29日時点では使えないと考えてください。GPT-6 は Model Garden で限定プレビューで、申し込みフォームで関心を登録し、選ばれた企業だけが使えます。Codex 側の設定とは別に、Google Cloud 側の条件を満たす必要があります。

Q. Codex のデスクトップアプリや IDE の拡張でも使えますか

Google Cloud のブログは「Codex CLI とデスクトップアプリ」の推論先を向けられると書いています。0.165.0 のプルリクエストでも、アプリが Codex とやり取りする仕組み（app-server）に gcp のアカウントの種類が加わりました。ただし、アプリの画面からどう設定するかは公式に案内されていないため、本記事では CLI の手順だけを書いています。

Q. Vertex AI 経由だと料金はいくらですか

Google Cloud 側の GPT-6 の単価は、2026年10月29日時点で公表されていません。支払いは Google Cloud Marketplace 経由になると発表されています。契約前に、Google Cloud の最新の公式情報で確認してください。

Q. プロジェクトごとに Vertex AI と OpenAI を切り替えられますか

リポジトリの中の .codex/config.toml で model_provider を切り替えることはできません（公式リファレンスで無視されると明記）。切り替えたい場合は、ユーザー側にプロファイルを作り、作業ごとに --profile で選びます。

まとめ

• Codex CLI 0.165.0（2026年10月28日公開）で、Vertex AI は model_provider = "gcp" で選べる組み込みの提供元になった
• 必要なのは、環境変数 GOOGLE_CLOUD_PROJECT（場所は省くと global）、gcloud auth application-default login、ユーザー側の config.toml の1行
• 上書きできるのは base_url・auth・http_headers の3つだけ。プロジェクト内の .codex/config.toml では提供元を変えられない
• 推論の要約・Web 検索・画像生成・カスタムツールは使えない。モデルは4つに絞られ、既定は gpt-6.1-sol
• GPT-6 は Google Cloud 側でまだ限定プレビュー。Codex の設定より、Google Cloud で選ばれているかが先
• 版の更新と入口の切り替えは別の日に。無人で動かすなら提供元とモデルをプロファイルに書いて固定する

株式会社Fyveでは、どの入口で AI を使うかを、契約・課金・データの扱いから一緒に決めるお手伝いをしています。Google Cloud・AWS・OpenAI のどれで Codex を使うか迷っている場合は、まず今の契約と社内の決まりを並べるところから始めるのがおすすめです。

参考にした情報

• openai/codex リリースノート「0.165.0」（GitHub・2026年10月27日 UTC）
• openai/codex プルリクエスト #56265「Add a built-in Google Cloud Vertex AI provider」（2026年10月22日マージ）
• openai/codex 0.165.0 のコード「model-provider/src/gcp/mod.rs」
• openai/codex 0.165.0 のコード「core/src/config/mod.rs」
• npm「@openai/codex」
• OpenAI Codex ドキュメント「Configuration reference」
• Google Cloud Blog「Google Cloud brings OpenAI models to customers」（2026年10月21日）
• AWS What's New「OpenAI GPT-6 Astra is now generally available on Amazon Bedrock」（2026年9月8日）
• Google Cloud ドキュメント「OpenAI models」（2026年10月28日更新）