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コード生成

OpenAI モデルと Codex を使ってコードを生成する方法を学びます。

コードの作成、レビュー、編集、コードに関する質問への回答は、現在の OpenAI モデルの主要なユースケースの一つです。このガイドでは、gpt-6-astra と Codex によるコード生成の選択肢を紹介します。

はじめに

Codex の活用

Codex は、ソフトウェア開発向けの OpenAI のコーディングエージェントです。コードの作成、レビュー、デバッグを支援します。IDE、CLI、ウェブサイトやモバイルサイト、SDK を使った CI/CD パイプラインなど、さまざまなインターフェースから利用できます。プロジェクトにエージェントによるソフトウェアエンジニアリングを導入するには、Codex が最適です。

Codex は、gpt-5.6 などの最新の汎用モデルと組み合わせることで、最も優れた性能を発揮します。gpt-5.3-codex など、Codex のようなコーディングエージェント向けに設計されたモデルも各種提供していますが、ほとんどのコード生成タスクには最新の汎用モデルを推奨します。

セットアップガイド、リファレンス資料、料金などの詳細については、ChatGPT のドキュメントをご覧ください。

コーディングモデルの組み込み

API を使ったコード生成では、ほとんどの場合、まず gpt-6-astra をお試しください。汎用的な作業とコーディングの両方に対応しているため、コードの作成、要件についての推論、ドキュメントの確認に加え、より幅広いワークフローを一つのアプリケーションで扱う場合に、標準の選択肢として適しています。

次の例は、コード生成のユースケースで Responses API を使用する方法を示しています。

ほとんどのコーディングタスクで標準となるモデル
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

result = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="""Find the null pointer exception in this code:

def display_name(user):
    return user.profile.name

print(display_name(None))
""",
    reasoning={"effort": "high"},
)

print(result.output_text)

フロントエンド開発

GPT-5 ファミリーのモデルはフロントエンド開発を特に得意としており、Codex のようなコーディングエージェントのハーネスと組み合わせると、その強みをさらに発揮します。

以下のデモアプリケーションは、コードを手書きせず、単一のプロンプトからワンショットで生成したものです。UI を中心としたコード生成ワークフローにおける、フロントエンドの生成品質やプロンプトのパターンの評価にご活用ください。

次のステップ

  • Codex でできることや、お好みのインターフェースでのセットアップ方法、その他の詳細については、ChatGPT ドキュメントをご覧ください。
  • モデルの選択、機能、移行ガイド、コーディングやエージェント型タスクに適したプロンプトのパターンについては、モデルガイドをご覧ください。
  • モデルのページで gpt-6-astragpt-5.3-codex を比較してください。