CodexはGPT-6 Solを何トークンで自動圧縮しますか?

既定では244,800トークンです。CodexはGPT-6 Solに272,000トークンのウィンドウを与え、その90%で圧縮します。このモデル用の圧縮上限は同梱されていないため、この計算値が適用されます。

model_auto_compact_token_limitを244,800より上げられますか?

単独ではできません。Codexは設定した上限とコンテキストウィンドウの90%のうち小さいほうを使うため、高い値は黙って無視されます。圧縮を遅らせるにはmodel_context_windowも上げる必要があります。

GPT-6 Sol向けにCodexのコンテキストウィンドウを872Kに上げるべきですか?

たいていは不要です。入力が272Kトークンを超えると、リクエスト全体が入力2倍、出力1.5倍で課金されます。キャッシュ済みコンテキスト400Kのターンは、240Kのターンの約3.3倍のコストです。この長さでのGPT-6 Solの品質データはまだ誰も公表していません。

GPT-6 SolのCodex自動コンパクト:ソースコード上の既定値と、引き上げた場合のコスト

更新日 September 27, 2026 · 初回公開 September 27, 2026

要約: CodexはGPT-6...

CodexはGPT-6 Solのセッションを244,800トークンで自動圧縮します。これはモデルに割り当てられた272,000トークンのウィンドウの90%です。model_auto_compact_token_limitをこの数値より上げても、model_context_windowも上げない限り何も変わりません。ウィンドウを272K超に広げると、その線を越えるターンはすべて長コンテキスト料金で課金されます。数値は、Codex 0.157.1のソースコードと、Codexがダウンロードするモデルカタログから読み取りました。

CodexはGPT-6 Solにどのコンテキストウィンドウを与えますか?

APIは最大922,000まで受け付けますが、Codexでは272,000トークンです。Codexはモデルカタログをダウンロードし、~/.codex/models_cache.jsonにキャッシュします。gpt-6-solのエントリには、context_windowが272,000、max_context_windowが872,000と記載されています。またeffective_context_window_percentは95に設定され、auto_compact_token_limitは空のままです。GPT-6 AstraとGPT-6 Lunaも同じ値です。

272Kは適当な数字ではありません。GPT-6の長コンテキスト料金が始まるちょうどその位置です。

値	トークン	出所
コンテキストウィンドウ	272,000	モデルカタログの`context_window`
使用可能なウィンドウ	258,400	ウィンドウの95%(`effective_context_window_percent`)
自動圧縮のしきい値	244,800	ウィンドウの90%、コード内で計算
許可される最大ウィンドウ	872,000	モデルカタログの`max_context_window`
APIの入力上限	922,000	OpenAIのモデル仕様(出力を含め合計1.05M)

Codexはいつ圧縮するかをどう決めますか?

設定した上限と、コンテキストウィンドウの90%のうち、小さいほうを採用します。codex-rs/protocol/src/openai_models.rsのauto_compact_token_limit()はcontext_window * 9 / 10を計算し、その値と設定した上限のうち低いほうを返します。カタログにはGPT-6 Sol用の上限がないため、既定の結果は272,000 × 0.9 = 244,800です。

つまりこの設定は圧縮を早める方向にしか動かせません。既定のウィンドウのままconfig.tomlにmodel_auto_compact_token_limit = 300000を書いても、Codexは警告なしに244,800で圧縮します。圧縮を遅らせるにはmodel_context_windowも上げる必要があり、その場合は上限も動きます。最大の872,000にすると、既定のしきい値は784,800になります。

もう1つの設定model_auto_compact_token_limit_scopeは既定でtotalで、アクティブなコンテキスト全体を数えます。代替のbody_after_prefixは、以前から持ち込んだコンテキストの後に会話が追加した分だけを数えます。

Codexのウィンドウを272K超に広げるといくらかかりますか?

1ターンあたり、増えたトークン分よりはるかに高くなります。GPT-6 Solのリクエストの入力が272Kトークンを超えると、リクエスト全体が長コンテキスト料金で課金されます。入力とキャッシュ入力は2倍、出力は1.5倍になります。長いエージェントセッションでは、ほぼ毎ターン履歴全体を再送するため、その入力の大半はキャッシュされたプレフィックスです。

ターンあたりのコンテキスト	キャッシュ入力の単価	ターンあたりのキャッシュ済みコンテキストの費用	ターンあたりの非キャッシュ費用
240K(既定値で圧縮)	$0.20 / 1M	$0.048	$0.48
270K	$0.20 / 1M	$0.054	$0.54
300K(ウィンドウ拡大)	$0.40 / 1M	$0.12	$1.20
400K(ウィンドウ拡大)	$0.40 / 1M	$0.16	$1.60

270Kから300Kへ上げるとトークンは11%増えるだけですが、1ターンのコストは2.2倍になります。ChatGPTプランでは請求書は見えませんが、同じトークンがCodexの5時間および週間の上限に計上されるため、ウィンドウが大きいほど早く使い切ります。context-window-paid-twiceの解説では、この繰り返し課金が長いセッションで支配的になる理由を説明しています。

244Kトークン付近でもGPT-6 Solは正確ですか?

まだ誰も測定していません。GPT-6 Solについて独立した長コンテキストのスコアは、Artificial AnalysisのAA-LCRの84%だけで、GPT-5.6 Solと同じです。このテストの文書は平均で約100Kトークンです。256K〜512Kの「Sol」について引用されるMRCRの数値は、GPT-5.6 Solのものです。2026年9月27日時点で公表されているものとされていないものは、GPT-6 Solの長コンテキストベンチマークまとめに一覧しています。

何を設定すべきですか?

ほとんどのチームは何も設定する必要はありません。既定値がすでにコスト面で安全な選択です。244,800で圧縮すれば、すべてのリクエストが272Kの料金ラインの下に収まり、出力の余裕も残ります。変更が必要なのは次の3つの場合です。

圧縮をもっと早くしたい場合。たとえば長いスレッドで初期の指示が失われ始めるときです。model_auto_compact_token_limitを、たとえば200000に下げます。244,800未満の値は有効に働きます。
現在の既定値を明示しておきたい場合。将来のカタログ更新で黙って変わらないようにするためです。model_context_window = 272000と、244,800以下の上限を設定します。
1つのセッションで258K超のライブコンテキストが必要な場合。model_context_windowを上げ、272Kを超えるすべてのターンで長コンテキスト料金を受け入れます。Codexの画面には価格変更の表示が出ないので、アラートを設定してください。

# ~/.codex/config.toml
model = "gpt-6-sol"
model_context_window = 272000          # pin the default window, below the 272K price line
model_auto_compact_token_limit = 240000 # anything above 244,800 is ignored at this window

出典

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