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コード生成

OpenAI のモデルと Codex を使ってコードを生成する方法を紹介します。

コードの作成、レビュー、編集や、コードに関する質問への回答は、現在の OpenAI モデルの主な用途の一つです。このガイドでは、gpt-6-astra と Codex を使ってコードを生成する方法を紹介します。

はじめに

Codex の利用

Codex は、OpenAI のソフトウェア開発向け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。Codex は IDE や CLI のほか、Web サイトやモバイルサイトからも利用できます。SDK を使えば、CI/CD パイプラインからも利用できます。プロジェクトのソフトウェア開発にエージェントを取り入れるには、Codex が最適です。

Codex は、gpt-6.1-sol などの最新の汎用モデルで最も高い性能を発揮します。

セットアップガイド、リファレンス、料金などの詳細は、ChatGPT のドキュメントを参照してください。

コーディングモデルとの連携

API を使ってコードを生成する場合、ほとんどの用途で gpt-6-astra が最初の選択肢になります。コーディングに加えて一般的なタスクにも対応できるため、コードの作成、要件の検討、ドキュメントの確認から、より幅広いワークフローの実行までを一つのアプリケーションで扱う場合の標準モデルに適しています。

次の例では、Responses API を使ってコードを生成する方法を示します。

大半のコーディングタスクに適した標準モデル
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

フロントエンド開発では、まず Codex または Responses API で gpt-6.1-sol または gpt-6-astra を使ってください。

以下のギャラリーでは、GPT-5 がそれぞれ一つのプロンプトから生成したアプリケーションを過去の作例として紹介しています。これらのプロンプトを出発点として、デプロイ予定のモデルで試し、生成結果を評価してください。

次のステップ

  • ChatGPT のドキュメントでは、Codex でできることや、使いたいインターフェースでのセットアップ方法などを詳しく確認できます。
  • モデルガイドでは、モデルの選び方や機能、移行方法に加え、コーディングやエージェントを使ったタスクに効果的なプロンプトのパターンを紹介しています。
  • gpt-6-astra と gpt-6.1-sol を、それぞれのモデルページで比較できます。