Codex のコンテキストウィンドウを ChatGPT プランでも 1M に広げてみた

はじめに

Codex のコンテキストウィンドウを 1M に広げる設定が、ChatGPT のサブスクリプションプランでのログインでも効くようになりました。~/.codex/config.toml に 1 行足すだけで有効になります。

きっかけは、OpenAI の Tibo 氏（thsottiaux）による X への投稿です。この設定はこれまで API キー利用時だけの機能で、ChatGPT アカウントでログインしている場合は反映されませんでした。長いセッションを回していると履歴の自動圧縮が挟まるのが気になっていたので、手元でも設定して表示がどう変わるかを確かめました。

しっかり検証した記事というより、設定を入れて表示の変化を記録した内容です。API キーではなく ChatGPT のプランで Codex を使っていて、長いセッションを回したい方に向けて書きました。

https://x.com/thsottiaux/status/2089143488696705077

結論

結論から言うと、ChatGPT のサブスクリプションプランでも、コンテキストウィンドウをデフォルトの 258K から広げられます。ただし表示される値には上限があり、1,000,000 を指定しても 828K で頭打ちになりました。

前提条件・検証環境

• 検証日: 2026年8月17日
• Codex CLI（ChatGPT のサブスクリプションプランでログイン）

ChatGPT プランでも 1M を指定できるようになった経緯

Tibo 氏の投稿によると、1M トークンのコンテキストウィンドウはこれまで API キー利用時だけの機能でしたが、ChatGPT アカウント経由の利用でも解放されたそうです。同時に、次の注意も添えられています。

The same warning applies, there is a reason the current context length is the default, we have tuned it to ~perfection. But you do you!

現在のコンテキスト長がデフォルトになっているのには理由があり、調整済みの値だという趣旨です。広げるかどうかは使う側の判断に委ねる、と読めます。

なお、API のモデルページでは、GPT-5.6 Sol のコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンと記載されています。^[1]

やってみた

手順1: 設定前のコンテキストウィンドウを確認する

Codex のステータス行には、モデル名と推論の深さに続いて、使用可能なコンテキストウィンドウが表示されます。設定を入れる前に、手元で選べるモデルをひととおり切り替えて確認しました。

gpt-5.6-sol の設定前の表示

確認できた範囲では、モデルが変わってもデフォルトは 258K で共通でした。

手順2: config.toml に設定を追加する

~/.codex/config.toml を開き、次の 2 行を書き加えます。

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

どちらも公式の Configuration Reference に載っている設定です。^[2]

model_context_window は、アクティブなモデルで使えるコンテキストウィンドウのトークン数です。model_auto_compact_token_limit は、履歴の自動圧縮が走るトークンのしきい値を指定します。

しきい値は Tibo 氏の投稿にならって 900,000 にしました。ただしこの値は、あとで見直すことになります。

保存したら Codex CLI を再起動し、新しいセッションを開始します。

手順3: 設定後のコンテキストウィンドウを確認する

再起動後、同じようにモデルを切り替えてステータス行を確認しました。

gpt-5.6-sol の設定後の表示

デフォルトの 258K から 828K に増えました。ただし、指定した 1,000,000 には約 172K 足りません。

828K はどこから来た数字なのか

API 側の上限が 1,050,000 なら、そこまで指定できるのではないか。そう考えて model_context_window = 1050000 でも試しましたが、表示は 828K のままでした。

では、どこで頭打ちになっているのか。gpt-5.6-sol で指定値を変えながら、ステータス行の表示を記録しました。

読み取れることは、次の 2 つです。

1 つ目は、表示される値が指定値の 95% になること。871,000 を指定したときの 827,450 が、そのまま 827K として出ています。2 つ目は、872,000 を超えると表示が 828K で止まることです。

95% という係数は、Codex がモデルカタログ上の値に effective_context_window_percent（既定値 95）を掛けているためのようです。GPT-5.5 は 400K と公表されているのに Codex 上は 258,400 と表示される、という GitHub の Issue があります。こちらも、Codex が参照するカタログ上の 272,000 に 95% を掛けた結果だと報告されています。^[3]

頭打ちになる 872,000 のほうは、1,000,000 から GPT-5.6 Sol の最大出力 128,000 を引いた値と一致します。^[1:1] ChatGPT のプラン側の上限が 1M で、そこから出力ぶんを予約した残りが入力に回る。そう考えると数字の辻褄は合います。

ただし、Codex の実装を読んで確かめたわけではなく、表示された数字からの逆算です。

いずれにせよ、model_context_window に 872,000 より大きい値を書いても表示は変わりません。1,000,000 でも 1,050,000 でも結果は同じでした。

使える枠が 828K なら、手順2 で書いた model_auto_compact_token_limit = 900000 は高すぎます。このままでは自動圧縮が走る前に上限へ到達してしまうので、828K の手前で圧縮が始まるよう 750,000 あたりまで下げて様子を見るつもりです。

広げると追加で課金されるのか

設定を入れる前に気になっていたのが課金です。

API の GPT-5.6 Sol には、入力が 272K トークンを超えるリクエストの単価を引き上げる料金体系があります。超過したぶんだけでなく、リクエスト全体が入力 2 倍、出力 1.5 倍の単価になります。^[1:2] 同じ扱いがサブスクリプションにも適用されるなら、うかつには広げられません。

この点について Tibo 氏は、ChatGPT のサブスクリプションで GPT-5.6 Sol を使う場合、設定をすべて OpenAI 側で制御しているため、長いコンテキストを理由に追加で課金することはないと説明しています。^[4]

同じ投稿では、コンテキスト長を大きく取るメリットとして次の 3 点が挙げられています。

1. 自動圧縮（Compaction）を待つ回数が減るため、全体として速くなる
2. 非常に大きな入力をそのまま扱える
3. 設定が適切でキャッシュが理想的にヒットする場合は、コスト面で有利になる可能性がある

私が設定を試したかった理由も 1 つ目です。長いセッションの途中で圧縮が挟まると、そのぶん待たされるうえに、直前までの文脈が要約に置き換わります。

個人的には、追加課金がないなら圧縮待ちを減らす目的で常用したいところです。とはいえ長くすれば回答の質が上がるとも限らないので、しばらくは大きなリポジトリを読ませるタスクで使い比べてみます。

まとめ

今回は、Codex のコンテキストウィンドウを 1M に広げる設定を試しました。わかったことは次の 4 点です。

1. ~/.codex/config.toml の先頭に model_context_window を書けば、ChatGPT のサブスクリプションプランでもコンテキストウィンドウを広げられる
2. デフォルトの 258K に対して、1,000,000 を指定した結果の表示は 828K だった
3. 表示される値は指定値の 95%。ただし 872,000 を超えると 828K で頭打ちになり、1,050,000 を指定しても変わらない
4. サブスクリプションでは、API のような 272K トークン超の単価の引き上げは適用されない

自動圧縮のしきい値をいくつにすると具合が良いかは、もう少し使い込んでから改めて試したいところです。

本ブログが Codex で長いセッションを回したい方の参考になれば幸いです。

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