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Codex config.toml 設定項目一覧

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Last updated at Posted at 2025-10-18

このドキュメントは ~/.codex/config.toml で設定可能な全ての項目を詳しく説明します。

はじめに

Codex CLIは、OpenAIが提供するローカル実行型のコーディングエージェントです。このツールの動作は、ホームディレクトリに配置する設定ファイル ~/.codex/config.toml によって細かくカスタマイズできます。

このドキュメントについて

本ドキュメントでは、Codex CLI v0.46.0 で利用可能な全ての設定項目を網羅的に解説しています。各設定項目には以下の情報を記載しています:

  • : 設定値のデータ型(文字列、数値、ブール値など)
  • デフォルト値: 設定を省略した場合の既定値
  • 説明: 設定項目の役割と動作
  • : 実際の設定記述例

設定ファイルの場所

Codexの設定ファイルは、デフォルトで以下の場所に配置されます:

~/.codex/config.toml

CODEX_HOME 環境変数を設定している場合は、$CODEX_HOME/config.toml が使用されます。

設定の優先順位

Codexは複数の方法で設定を指定でき、以下の優先順位で適用されます:

  1. コマンドライン引数(最高優先度)

    • 例: codex --model gpt-5 --approval-policy never
    • 例: codex --config model=gpt-5
  2. アクティブプロファイル

    • --profile フラグまたは config.tomlprofile 設定
  3. config.toml のルートレベル設定

    • 設定ファイルに直接記述された値
  4. デフォルト値(最低優先度)

    • Codex CLI に組み込まれた既定値

目次

  1. 基本設定
  2. モデル設定
  3. 承認ポリシー
  4. サンドボックス設定
  5. シェル環境ポリシー
  6. MCPサーバー設定
  7. モデルプロバイダー設定
  8. プロファイル設定
  9. 履歴設定
  10. 通知設定
  11. TUI設定
  12. OpenTelemetry設定
  13. ツール設定
  14. フィーチャーフラグ
  15. プロジェクト設定
  16. その他の設定

基本設定

model

  • : 文字列
  • デフォルト: "gpt-5-codex" (macOS/Linux), "gpt-5" (Windows)
  • 説明: Codexが使用するモデル
  • :
    model = "gpt-5"
    model = "gpt-5-codex"
    model = "claude-3-5-sonnet"
    

review_model

  • : 文字列
  • デフォルト: "gpt-5-codex"
  • 説明: /review コマンド専用のモデル
  • :
    review_model = "gpt-5"
    

model_provider

  • : 文字列
  • デフォルト: "openai"
  • 説明: model_providers マップで定義されたプロバイダーのキー
  • :
    model_provider = "openai"
    model_provider = "anthropic"
    model_provider = "ollama"
    

モデル設定

model_context_window

  • : 数値(オプション)
  • デフォルト: モデルから自動推論
  • 説明: モデルのコンテキストウィンドウサイズ(トークン数)
  • :
    model_context_window = 200000
    

model_max_output_tokens

  • : 数値(オプション)
  • デフォルト: モデルから自動推論
  • 説明: 最大出力トークン数
  • :
    model_max_output_tokens = 16000
    

model_auto_compact_token_limit

  • : 数値(オプション)
  • デフォルト: なし(自動コンパクトなし)
  • 説明: 自動コンパクトをトリガーするトークン使用量の閾値
  • :
    model_auto_compact_token_limit = 150000
    

model_reasoning_effort

  • : 列挙型(オプション)
  • : "minimal", "low", "medium", "high"
  • デフォルト: なし
  • 説明: Responses APIでのreasoning effort設定
  • :
    model_reasoning_effort = "high"
    

model_reasoning_summary

  • : 列挙型(オプション)
  • : "auto", "concise", "detailed", "none"
  • デフォルト: "auto"
  • 説明: reasoningサマリーの詳細度
  • :
    model_reasoning_summary = "detailed"
    

model_verbosity

  • : 列挙型(オプション)
  • : "low", "medium", "high"
  • デフォルト: なし
  • 説明: GPT-5モデルのtext.verbosity設定
  • :
    model_verbosity = "medium"
    

model_supports_reasoning_summaries

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: reasoningサマリーサポートを強制的に有効化
  • :
    model_supports_reasoning_summaries = true
    

model_reasoning_summary_format

  • : 列挙型(オプション)
  • : "none", "experimental"
  • デフォルト: "none"
  • 説明: reasoningサマリーフォーマットを強制設定
  • :
    model_reasoning_summary_format = "experimental"
    

承認ポリシー

approval_policy

  • : 列挙型(オプション)
  • : "untrusted", "on-failure", "on-request", "never"
  • デフォルト: "untrusted"
  • 説明: コマンド実行時の承認ポリシー
  • 詳細:
    • "untrusted": すべてのコマンドで承認を要求
    • "on-failure": コマンドが失敗した場合のみ承認を要求
    • "on-request": モデルが明示的に要求した場合のみ承認
    • "never": 承認を要求しない(自動実行)
  • :
    approval_policy = "on-failure"
    

サンドボックス設定

sandbox_mode

  • : 列挙型(オプション)
  • : "read-only", "workspace-write", "danger-full-access"
  • デフォルト: "read-only"
  • 説明: OSレベルのサンドボックスポリシー
  • 詳細:
    • "read-only": ファイル読み取りのみ、編集・コマンド実行は承認が必要
    • "workspace-write": ワークスペース内の読み書きとコマンド実行が可能
    • "danger-full-access": 全ディスクとネットワークへのアクセスが可能(危険)
  • :
    sandbox_mode = "workspace-write"
    

sandbox_workspace_write

  • : テーブル(オプション)
  • 説明: workspace-write モード時の詳細設定
  • サブフィールド:

sandbox_workspace_write.writable_roots

  • : 配列(文字列)
  • デフォルト: []
  • 説明: 追加の書き込み可能ルート
  • :
    [sandbox_workspace_write]
    writable_roots = ["/tmp", "/var/cache"]
    

sandbox_workspace_write.network_access

  • : ブール値
  • デフォルト: false
  • 説明: ネットワークアクセスを許可
  • :
    [sandbox_workspace_write]
    network_access = true
    

sandbox_workspace_write.exclude_tmpdir_env_var

  • : ブール値
  • デフォルト: false
  • 説明: $TMPDIR を書き込み可能ルートから除外
  • :
    [sandbox_workspace_write]
    exclude_tmpdir_env_var = true
    

sandbox_workspace_write.exclude_slash_tmp

  • : ブール値
  • デフォルト: false
  • 説明: /tmp を書き込み可能ルートから除外
  • :
    [sandbox_workspace_write]
    exclude_slash_tmp = true
    

シェル環境ポリシー

shell_environment_policy

  • : テーブル
  • 説明: shell または local_shell ツール実行時の環境変数ポリシー
  • サブフィールド:

shell_environment_policy.inherit

  • : 列挙型(オプション)
  • : "all", "core", "none"
  • デフォルト: "all"
  • 説明: 環境変数の継承ポリシー
  • 詳細:
    • "all": 親プロセスの環境を完全に継承
    • "core": HOME, PATH, USER などのコア変数のみ継承
    • "none": 環境変数を継承しない
  • :
    [shell_environment_policy]
    inherit = "core"
    

shell_environment_policy.ignore_default_excludes

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: true にすると、KEY, SECRET, TOKEN を含む変数名の除外をスキップ
  • :
    [shell_environment_policy]
    ignore_default_excludes = true
    

shell_environment_policy.exclude

  • : 配列(文字列、オプション)
  • デフォルト: []
  • 説明: 除外する環境変数名のglobパターン(大文字小文字を区別しない)
  • :
    [shell_environment_policy]
    exclude = ["AWS_*", "AZURE_*", "*_SECRET"]
    

shell_environment_policy.set

  • : テーブル(文字列キー・値、オプション)
  • デフォルト: {}
  • 説明: 明示的に設定する環境変数
  • :
    [shell_environment_policy]
    set = { PATH = "/usr/bin", MY_FLAG = "1" }
    

shell_environment_policy.include_only

  • : 配列(文字列、オプション)
  • デフォルト: []
  • 説明: 空でない場合、パターンにマッチする変数のみ保持(ホワイトリスト)
  • :
    [shell_environment_policy]
    include_only = ["PATH", "HOME", "USER"]
    

shell_environment_policy.experimental_use_profile

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: シェルプロファイルを使用してコマンドを実行
  • :
    [shell_environment_policy]
    experimental_use_profile = true
    

完全な例:

[shell_environment_policy]
inherit = "none"
set = { PATH = "/usr/bin", MY_VAR = "value" }

MCPサーバー設定

mcp_servers

  • : テーブル(マップ)
  • 説明: Model Context Protocol (MCP) サーバーの定義
  • キー: サーバー名(任意の文字列)

STDIO サーバー

[mcp_servers.server_name]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
env = { "API_KEY" = "value" }
enabled = true
startup_timeout_sec = 10
tool_timeout_sec = 60

フィールド:

  • command: 起動コマンド(必須)
  • args: コマンド引数(オプション)
  • env: 環境変数(オプション)
  • enabled: サーバーを有効化(デフォルト: true
  • startup_timeout_sec: 起動タイムアウト(秒、デフォルト: 10)
  • tool_timeout_sec: ツール実行タイムアウト(秒、デフォルト: 60)

Streamable HTTP サーバー

experimental_use_rmcp_client = true

[mcp_servers.figma]
url = "https://mcp.linear.app/mcp"
bearer_token_env_var = "LINEAR_TOKEN"
enabled = true
startup_timeout_sec = 20
tool_timeout_sec = 30

フィールド:

  • url: サーバーURL(必須)
  • bearer_token_env_var: Bearer トークンを含む環境変数名(オプション)
  • enabled: サーバーを有効化(デフォルト: true
  • startup_timeout_sec: 起動タイムアウト(秒)
  • tool_timeout_sec: ツール実行タイムアウト(秒)

mcp_oauth_credentials_store

  • : 列挙型(オプション)
  • : "auto", "keyring", "file"
  • デフォルト: "auto"
  • 説明: MCP OAuth認証情報の保存先
  • 詳細:
    • "keyring": OSのキーリングサービスを使用
    • "file": $CODEX_HOME/.credentials.json に保存
    • "auto": キーリングが利用可能ならキーリング、それ以外はファイル
  • :
    mcp_oauth_credentials_store = "keyring"
    

モデルプロバイダー設定

model_providers

  • : テーブル(マップ)
  • 説明: カスタムモデルプロバイダーの定義
  • キー: プロバイダーID(model_provider で参照)
[model_providers.custom_openai]
name = "カスタムOpenAI"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"  # または "chat"
query_params = { "api-version" = "2024-02-15-preview" }
http_headers = { "X-Custom-Header" = "value" }
env_http_headers = { "Authorization" = "CUSTOM_AUTH_ENV_VAR" }
request_max_retries = 4
stream_max_retries = 5
stream_idle_timeout_ms = 300000

フィールド:

  • name: 表示名(必須)
  • base_url: API のベースURL(必須)
  • env_key: APIキーを含む環境変数名(オプション)
  • wire_api: プロトコル("chat" または "responses"、デフォルト: "chat"
  • query_params: 追加のクエリパラメータ(オプション)
  • http_headers: 静的HTTPヘッダー(オプション、APIキーの直接指定に使用可能
  • env_http_headers: 環境変数から読み込むヘッダー(オプション)
  • request_max_retries: HTTPリクエストの最大リトライ回数(デフォルト: 4)
  • stream_max_retries: SSEストリームの最大リトライ回数(デフォルト: 5)
  • stream_idle_timeout_ms: SSEアイドルタイムアウト(ミリ秒、デフォルト: 300000)

APIキーを直接指定する方法

環境変数を使わずに、config.toml に直接APIキーを記述する方法が3つあります:

方法1: http_headers で Authorization ヘッダーを直接指定

最も一般的な方法です。env_key を省略し、http_headersAuthorization ヘッダーを直接指定します:

[model_providers.my_provider]
name = "My Custom Provider"
base_url = "https://api.example.com/v1"
wire_api = "chat"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer sk-your-api-key-here" }

方法2: http_headers でカスタムヘッダーを指定

プロバイダーが Authorization 以外のヘッダーを使用する場合:

[model_providers.custom_api]
name = "Custom API"
base_url = "https://api.example.com"
http_headers = { "X-API-Key" = "your-api-key-here" }

方法3: ~/.codex/auth.json にAPIキーを保存(OpenAI専用)

OpenAI APIキーのみ、auth.json ファイルに保存できます:

# コマンドでログイン
codex login --api-key sk-your-openai-key

# または手動で作成
cat > ~/.codex/auth.json << 'EOF'
{
  "openai_api_key": "sk-your-openai-key"
}
EOF

この方法は model_providers.openaienv_key が設定されていても、auth.json の値が優先されます。

⚠️ セキュリティ上の注意

config.toml に直接APIキーを記述する場合:

  1. ファイル権限に注意: config.toml は通常 600 (所有者のみ読み書き可能) に設定してください

    chmod 600 ~/.codex/config.toml
    
  2. バージョン管理に含めない: プロジェクトの config.toml をGitにコミットしないでください

  3. 推奨される方法: セキュリティ上、環境変数(env_key)の使用を推奨します

    export MY_API_KEY="sk-your-key"
    
    [model_providers.my_provider]
    env_key = "MY_API_KEY"
    

プロファイル設定

profile

  • : 文字列(オプション)
  • 説明: デフォルトで使用するプロファイル名
  • :
    profile = "gpt5"
    

profiles

  • : テーブル(マップ)
  • 説明: 設定値のグループを定義(--profile で切り替え)
  • キー: プロファイル名
[profiles.gpt5]
model = "gpt-5"
model_provider = "openai"
approval_policy = "never"
model_reasoning_effort = "high"
model_reasoning_summary = "detailed"
model_verbosity = "medium"
chatgpt_base_url = "https://chatgpt.com"
experimental_instructions_file = "/path/to/instructions.md"
include_plan_tool = true
include_apply_patch_tool = true
include_view_image_tool = true
experimental_use_unified_exec_tool = false
experimental_use_exec_command_tool = true
experimental_use_rmcp_client = true
experimental_use_freeform_apply_patch = true
tools_web_search = true
tools_view_image = true

[profiles.gpt5.features]
unified_exec = false
streamable_shell = true
rmcp_client = true
plan_tool = true
apply_patch_freeform = true
view_image_tool = true
web_search_request = true

プロファイルで設定可能なフィールド:

  • モデル関連: model, model_provider, model_reasoning_effort, model_reasoning_summary, model_verbosity
  • ポリシー: approval_policy
  • ツール: include_plan_tool, include_apply_patch_tool, include_view_image_tool
  • 実験的機能: experimental_* フラグ
  • フィーチャー: features テーブル

履歴設定

history

  • : テーブル
  • 説明: ~/.codex/history.jsonl への書き込み設定
[history]
persistence = "save-all"  # または "none"
max_bytes = 1000000       # 現在未実装

フィールド:

  • persistence: 履歴の永続化ポリシー
    • "save-all": すべての履歴を保存(デフォルト)
    • "none": 履歴を保存しない
  • max_bytes: 履歴ファイルの最大サイズ(バイト、現在未実装)

通知設定

notify

  • : 配列(文字列、オプション)
  • 説明: イベント発生時に実行する外部プログラム
  • :
    notify = ["python3", "/Users/name/.codex/notify.py"]
    notify = ["notify-send", "Codex"]
    

動作:

  • プログラムにJSON形式の引数が渡される
  • 現在サポートされるイベント: "agent-turn-complete"

JSON例:

{
  "type": "agent-turn-complete",
  "thread-id": "b5f6c1c2-1111-2222-3333-444455556666",
  "turn-id": "12345",
  "input-messages": ["タスク内容"],
  "last-assistant-message": "完了メッセージ"
}

TUI設定

tui

  • : テーブル
  • 説明: TUI (Terminal User Interface) 固有の設定
[tui]
notifications = true
# または
notifications = ["agent-turn-complete", "approval-requested"]

フィールド:

  • notifications: デスクトップ通知の設定
    • true: すべての通知を有効化
    • false: 通知を無効化(デフォルト)
    • ["agent-turn-complete", "approval-requested"]: 特定の通知タイプのみ有効化

注意:

  • OSC 9エスケープコードを使用
  • macOS Terminal.appとVS Codeターミナルは非対応
  • iTerm2、Ghostty、WezTermは対応

OpenTelemetry設定

otel

  • : テーブル(オプション)
  • 説明: OpenTelemetryテレメトリーの設定
[otel]
environment = "staging"
log_user_prompt = false
exporter = "none"  # または以下のいずれか

フィールド:

otel.environment

  • : 文字列
  • デフォルト: "dev"
  • 説明: 環境タグ(dev/staging/prod/test)

otel.log_user_prompt

  • : ブール値
  • デフォルト: false
  • 説明: ユーザープロンプトをログに記録

otel.exporter

  • : 列挙型/テーブル
  • : "none", otlp-http, otlp-grpc
  • デフォルト: "none"

OTLP HTTP エクスポーター:

[otel]
exporter = { otlp-http = {
  endpoint = "https://otel.example.com/v1/logs",
  protocol = "binary",  # または "json"
  headers = { "x-otlp-api-key" = "${OTLP_TOKEN}" }
}}

OTLP gRPC エクスポーター:

[otel]
exporter = { otlp-grpc = {
  endpoint = "https://otel.example.com:4317",
  headers = { "x-otlp-meta" = "abc123" }
}}

記録されるイベント:

  • codex.conversation_starts
  • codex.api_request
  • codex.sse_event
  • codex.user_prompt
  • codex.tool_decision
  • codex.tool_result

ツール設定

tools

  • : テーブル(オプション)
  • 説明: 個別ツールの有効/無効設定
[tools]
web_search = true        # または web_search_request
view_image = true

フィールド:

  • web_search (エイリアス: web_search_request): Webサーチツールを有効化
  • view_image: 画像表示ツールを有効化

フィーチャーフラグ

features

  • : テーブル(オプション)
  • 説明: 実験的機能や新機能のトグル
  • フォーマット: キーと値のマップ(true/false
[features]
unified_exec = false
streamable_shell = true
rmcp_client = true
plan_tool = true
apply_patch_freeform = true
view_image_tool = true
web_search_request = true
approve_all = false

利用可能なフィーチャー:

キー 説明 デフォルト ステージ
unified_exec 統一PTYベースのexecツール false Experimental
streamable_shell ストリーム可能なexec-command/write-stdinツール デフォルト依存 Experimental
rmcp_client 公式Rust MCPクライアント デフォルト依存 Experimental
plan_tool planツールを含める デフォルト依存 Stable
apply_patch_freeform freeform apply_patchツール false Experimental
view_image_tool view_imageツールを含める デフォルト依存 Stable
web_search_request モデルがWebサーチをリクエスト可能 デフォルト依存 Experimental
approve_all すべての承認リクエストを自動承認 false Experimental

プロジェクト設定

projects

  • : テーブル(マップ、オプション)
  • 説明: プロジェクト/ワークツリー固有の設定
  • キー: プロジェクトパス
[projects."/path/to/trusted/project"]
trust_level = "trusted"

フィールド:

  • trust_level: 信頼レベル(現在は "trusted" のみ認識される)

その他の設定

instructions

  • : 文字列(オプション)
  • 説明: システムインストラクション(現在無視される)
  • 代替: experimental_instructions_file または AGENTS.md を使用
  • :
    instructions = "カスタムインストラクション"
    

experimental_instructions_file

  • : パス(文字列、オプション)
  • 説明: 組み込みインストラクションを置き換えるファイル
  • :
    experimental_instructions_file = "/path/to/custom_instructions.md"
    

project_doc_max_bytes

  • : 数値(オプション)
  • デフォルト: 32768 (32 KiB)
  • 説明: AGENTS.md から読み込む最大バイト数
  • :
    project_doc_max_bytes = 65536
    

project_doc_fallback_filenames

  • : 配列(文字列、オプション)
  • デフォルト: []
  • 説明: AGENTS.md が見つからない場合の代替ファイル名
  • :
    project_doc_fallback_filenames = ["CLAUDE.md", ".exampleagentrules.md"]
    

file_opener

  • : 列挙型(オプション)
  • : "vscode", "vscode-insiders", "windsurf", "cursor", "none"
  • デフォルト: "vscode"
  • 説明: ファイル引用のハイパーリンクに使用するURIスキーム
  • :
    file_opener = "cursor"
    

hide_agent_reasoning

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: エージェントのreasoningイベントを非表示
  • :
    hide_agent_reasoning = true
    

show_raw_agent_reasoning

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: 生のreasoning contentを表示(サポートされている場合)
  • :
    show_raw_agent_reasoning = true
    

chatgpt_base_url

  • : 文字列(オプション)
  • 説明: ChatGPT認証フローのベースURL
  • :
    chatgpt_base_url = "https://chatgpt.com"
    

disable_paste_burst

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: バーストペースト検出を無効化
  • :
    disable_paste_burst = true
    

windows_wsl_setup_acknowledged

  • : ブール値(オプション)
  • 説明: WindowsのWSLオンボーディング画面の確認状態
  • :
    windows_wsl_setup_acknowledged = true
    

disable_response_storage

  • : ブール値(オプション)
  • デフォルト: false
  • 説明: ZDR組織で必須(レスポンスストレージを無効化)
  • :
    disable_response_storage = true
    

responses_originator_header_internal_override

  • : 文字列(オプション)
  • 説明: originator ヘッダーの値をオーバーライド(内部用)
  • :
    responses_originator_header_internal_override = "custom_originator"
    

レガシー設定(非推奨)

以下の設定は features テーブルに移行されました。後方互換性のために残っていますが、新規設定では features の使用を推奨します。

experimental_use_exec_command_tool

  • : ブール値(オプション)
  • 説明: 実験的exec commandツールを使用
  • 移行先: features.streamable_shell
  • :
    experimental_use_exec_command_tool = true
    

experimental_use_unified_exec_tool

  • : ブール値(オプション)
  • 説明: 統一execツールを使用
  • 移行先: features.unified_exec
  • :
    experimental_use_unified_exec_tool = true
    

experimental_use_rmcp_client

  • : ブール値(オプション)
  • 説明: 公式Rust MCPクライアントを使用
  • 移行先: features.rmcp_client
  • :
    experimental_use_rmcp_client = true
    

experimental_use_freeform_apply_patch

  • : ブール値(オプション)
  • 説明: freeform apply_patchツールを使用
  • 移行先: features.apply_patch_freeform
  • :
    experimental_use_freeform_apply_patch = true
    

完全な設定例

# 基本設定
model = "gpt-5"
review_model = "gpt-5-codex"
model_provider = "openai"
approval_policy = "on-failure"
sandbox_mode = "workspace-write"

# モデル設定
model_context_window = 200000
model_max_output_tokens = 16000
model_auto_compact_token_limit = 150000
model_reasoning_effort = "high"
model_reasoning_summary = "detailed"
model_verbosity = "medium"

# シェル環境ポリシー
[shell_environment_policy]
inherit = "core"
exclude = ["AWS_*", "AZURE_*"]
set = { PATH = "/usr/local/bin:/usr/bin" }

# サンドボックス設定
[sandbox_workspace_write]
writable_roots = ["/tmp"]
network_access = true
exclude_tmpdir_env_var = false
exclude_slash_tmp = false

# MCPサーバー
[mcp_servers.filesystem]
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/allowed/path"]
startup_timeout_sec = 15
tool_timeout_sec = 120

# モデルプロバイダー
[model_providers.openai]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
env_key = "OPENAI_API_KEY"
wire_api = "responses"
request_max_retries = 5

# プロファイル
profile = "gpt5"

[profiles.gpt5]
model = "gpt-5"
approval_policy = "never"
model_reasoning_effort = "high"

[profiles.gpt3]
model = "gpt-3.5-turbo"
model_provider = "openai"

# 履歴設定
[history]
persistence = "save-all"

# 通知設定
notify = ["notify-send", "Codex"]

[tui]
notifications = ["agent-turn-complete", "approval-requested"]

# OpenTelemetry
[otel]
environment = "dev"
log_user_prompt = false
exporter = "none"

# ツール設定
[tools]
web_search = true
view_image = true

# フィーチャーフラグ
[features]
unified_exec = false
streamable_shell = true
rmcp_client = true
plan_tool = true
view_image_tool = true
web_search_request = true

# プロジェクト設定
[projects."/path/to/trusted/project"]
trust_level = "trusted"

# その他
file_opener = "cursor"
hide_agent_reasoning = false
show_raw_agent_reasoning = false
project_doc_max_bytes = 32768
project_doc_fallback_filenames = ["CLAUDE.md"]

コマンドライン優先順位

設定値は以下の優先順位で適用されます:

  1. コマンドライン引数 (最高優先度)

    • --model gpt-5
    • --approval-policy never
    • --config key=value
  2. アクティブプロファイル

    • --profile gpt5 または config.tomlprofile = "gpt5"
  3. config.toml のルートレベル設定

    • model = "gpt-5-codex"
  4. デフォルト値 (最低優先度)

    • Codex組み込みのデフォルト

関連ドキュメント

参考資料


現時点(2025年10月16日 openai/codex version 0.46.0)での内容となります。
この記事が何かの参考になれば幸いです。

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