Codexの途中終了問題が相次ぐ。AIに任せた作業が完了せず、人間の負担が増えている
Codexが作業を途中終了する問題と、OpenAIによる28日間の改善・利用上限リセットを考える。利用者が再試行や不具合確認を担う現状について、公開報告と自身の使用感から記録する。
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Codex posts
Codexが編集をrevertしてexit 0で終了した。自作オーケストレーターで踏んだ成功判定の境界
2026年10月中旬、Codexがreworkで一度編集したファイルを元に戻し、未完了のままexit 0で終了するケースを観測した。公開Issueの近い報告と、自作agentオーケストレーター側で見直す成功判定をまとめる。
CodexのSkillsをどう組み合わせる？ 1つのAgentに集めすぎない設計
Skillを工程ごとに組み合わせるとき、すべてを1つのAgentへ入れてよいのか。Skillのメタデータによるコンテキスト増加と、Agentごとに必要なSkillsだけを持たせる設計を考えます。
CodexのTokenは何で決まる？ 入力・推論・出力ごとの節約方法
CodexのToken消費を、モデルへ渡す情報、推論、回答、繰り返し処理に分けて確認します。CLI、AGENTS.md、Skills、MCP、ログ、推論設定など、利用者側で実際に減らせる場所もまとめます。
Codex CLIでできるならOpenAI APIはいらない？ codex exec・SDK・App ServerとResponses APIを使い分ける
Codexをプログラムから呼び出せる現在、Responses APIを直接使うのはどんなときか。codex exec、Codex SDK、App Server、Responses APIを、実装・運用・配布の違いから比較します。
ChatGPTやCodexでできるのに、なぜOpenAI APIを使うのか
ChatGPTやCodexでも自動化やAgent実行ができる現在、OpenAI APIを直接使う意味を、機能差ではなく抽象化レイヤーと責務の違いから考えます。Codex SDK・App Server・Responses APIの使い分けを実装視点で解説します。