OpenAI のヘルプセンターで Codex の料金表が更新されました。現在、多くの Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu、Health、Gov、ChatGPT for Teachers ユーザーは、新しい Token ベースの使用量ルールを参照する必要があります。
今回の変更点は明確です。Codex は主に「何通メッセージを送ったか」で見積もるのではなく、入力 Token、キャッシュ済み入力 Token、出力 Token を分けて計算します。タスクが長いほど、出力が多いほど、強力なモデルを使うほど、使用量は増えやすくなります。
新しい料金表の対象プラン
新しい Token ベースの料金表は、次のユーザーに適用されます。
- 新規および既存の ChatGPT Plus / Pro ユーザー
- 新規および既存の ChatGPT Business ユーザー
- 新規および既存の Enterprise、Edu、Gov、Health、ChatGPT for Teachers ユーザー
OpenAI によると、2026 年 4 月 2 日から Codex の価格ルールは、Plus、Pro、ChatGPT Business、新しい ChatGPT Enterprise プランで、メッセージ単位の課金から API Token 使用量ベースの課金へ移行し始めました。2026 年 4 月 23 日には、この更新が既存の ChatGPT Enterprise プランにも拡張され、Edu、Health、Gov、ChatGPT for Teachers も対象になりました。
一部の Enterprise 顧客は、まだ一時的に旧料金表を使っている可能性があります。組織がまだ移行していない場合は、ワークスペース上の表示や OpenAI の営業チームから確認した情報を優先してください。
新しい Codex Token 料金表
新しい料金表は 100 万 Token あたりのクレジット消費で計算され、入力、キャッシュ済み入力、出力を分けて扱います。通常、出力は高く、キャッシュ済み入力は安くなります。
| モデル | 入力 Token | キャッシュ済み入力 Token | 出力 Token |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 | 125 クレジット | 12.50 クレジット | 750 クレジット |
| GPT-5.4 | 62.50 クレジット | 6.250 クレジット | 375 クレジット |
| GPT-5.4-Mini | 18.75 クレジット | 1.875 クレジット | 113 クレジット |
| GPT-5.3-Codex | 43.75 クレジット | 4.375 クレジット | 350 クレジット |
| GPT-5.2 | 43.75 クレジット | 4.375 クレジット | 350 クレジット |
| GPT-5.3-Codex-Spark | 研究プレビュー | 研究プレビュー | 研究プレビュー |
| GPT-Image-2.0（画像） | 200 クレジット | 50 クレジット | 750 クレジット |
| GPT-Image-2.0（テキスト） | 125 クレジット | 31.25 クレジット | 250 クレジット |
ここで重要なのは「100 万 Token あたり」という点です。Codex のタスクで最終的にどれだけ消費するかは、入力した文章量だけでなく、読み込んだコンテキスト、再利用されたキャッシュ、生成された出力の長さ、より高速なモードを使ったかどうかにも左右されます。
OpenAI は、コードレビュー機能では既定で GPT-5.3-Codex が使われるとも説明しています。GPT-5.3-Codex-Spark は研究プレビューとして Codex に入る可能性があり、料金はまだ最終確定していません。
Token ベースの課金が重要な理由
旧ルールでは「1 メッセージ」や「1 Pull Request」ごとの平均値で見積もっていました。ざっくりした予算感には便利でしたが、タスクごとの消費差は説明しづらい方式でした。新ルールでは、クレジット消費が実際のモデル動作に近づきます。
たとえば同じ Codex リクエストでも、次のように差が出ます。
- 小さな関数を説明させるだけなら、入力も出力も短く、消費は少なめです。
- 複数ファイルを読ませ、ツールを実行し、大きなパッチを生成させると、入力も出力も増えます。
- 長いタスクで要件を追加し続けると、コンテキストが膨らみ続けます。
- 大量のコード、レポート、レビューコメントを出力させると、出力 Token が主なコストになります。
そのため、Codex のコスト管理は単にメッセージ数を減らすことではありません。不要なコンテキストを減らし、タスクを分割し、出力サイズを制御し、各リクエストの目的を明確にすることが重要です。
旧料金表も残っている
OpenAI は、まだ移行していない一部の Enterprise 顧客向けに旧料金表も残しています。旧表では、メッセージまたは Pull Request ごとの平均クレジットを示しています。
| 課金単位 | GPT-5.5 | GPT-5.4 | GPT-5.3-Codex | GPT-5.1-Codex-mini |
|---|---|---|---|---|
| ローカルタスク 1 メッセージ | 約 14 クレジット | 約 7 クレジット | 約 5 クレジット | 約 2 クレジット |
| クラウドタスク 1 メッセージ | 利用不可 | 約 34 クレジット | 約 25 クレジット | 利用不可 |
| コードレビュー 1 Pull Request | 利用不可 | 約 34 クレジット | 約 25 クレジット | 利用不可 |
OpenAI によると、旧版の平均クレジットは旧 GPT-5.2、GPT-5.2-Codex、GPT-5.1、GPT-5.1-Codex-Max、GPT-5、GPT-5-Codex、GPT-5-Codex-Mini にも適用されます。
アカウントがすでに新ルールへ移行している場合は、旧メッセージ平均ではなく Token 料金表を優先して見てください。
実際の使用量への影響
影響はワークロードによって変わります。出力が長い、コンテキストが大きい、自動化ステップが多い、高速モードを頻繁に使うタスクでは、使用量が大きくなりやすいです。軽い修正、短い質問、小さな範囲のコード説明なら、消費は少なめになる可能性があります。
OpenAI の参考値では、開発者 1 人あたりの Codex 使用コストは月平均 100〜200 米ドル程度ですが、実際の差は大きくなります。モデル選択、並列インスタンス数、自動化機能、高速モードはいずれも最終的な使用量に影響します。
残りクレジットの確認場所
Codex 設定内の Usage パネルで、使用制限と残りクレジットを確認できます。プランやワークスペース内の権限によっては、クレジットを直接購入したり、自動チャージを管理したりできます。
チームまたは Enterprise ワークスペースで自分ではクレジットを追加できない場合は、通常、ワークスペースの所有者または管理者に連絡する必要があります。
実用的な使い方
普段 Codex を使うときは、次の点を意識すると消費を抑えやすくなります。
- 1 つのタスクには 1 つの明確な目標を設定する。
- 大きなタスクはファイル、モジュール、機能単位に分ける。
- 関係ないログ、古い出力、大きなコンテキストを何度も渡さない。
- 長い出力が必要なときは、先に範囲と形式を指定する。
- レビューを頻繁に行う場合や長時間の自動化では、出力 Token と高速モードに注意する。
- チーム環境では、新しい Token 料金表へ移行済みかを事前に確認する。
新しい料金表の本質は、Codex の消費が実際の Token コストにより近づいたことです。なぜ今回高くなったのかを見るときは、メッセージ数だけでなく、入力、キャッシュ済み入力、出力の 3 つを合わせて確認する必要があります。
参考元：Codex 料金表