Codex CLI（Windows）

Codex CLI をインストールしたあと、手動で設定ファイル config.toml を 1 つ作成するだけ（キーはその中のリクエストヘッダーに記述します）で LMU AI API に接続できます。サードパーティの設定ツールは不要です。

ステップ 1 — Windows Terminal をインストール

Windows では、Codex CLI に CMD ではなく Windows Terminal を使うことをおすすめします。複数ウィンドウに対応しており、より便利です。

• 中国クラウドドライブからのダウンロード（推奨、高速）：https://www.ilanzou.com/s/MzWnpE05
• GitHub からのダウンロード：https://github.com/microsoft/terminal/releases/tag/v1.23.20211.0

Microsoft.WindowsTerminal_1.23.20211.0_x64.zip をダウンロードして解凍し、WindowsTerminal.exe をダブルクリックすると起動します。デスクトップにショートカットを作成しておくとよいでしょう。

ステップ 2 — Node.js をインストール

すでにインストール済みの場合はスキップできます。確認方法：node -v

Node.js 20+ が必要です。ダウンロード：https://nodejs.org/en/download

インストール時は必ず 「Automatically install the necessary tools」 にチェックを入れてください。

インストール後、ターミナルで確認します：

node -v
# A version number (e.g. v24.4.1) means it installed correctly

スクリプト実行がブロックされるエラーが出た場合は、以下のコマンドを実行してください：

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

ステップ 3 — Codex CLI をインストール

npm i -g @openai/codex

ネットワークの問題が発生する場合は、先に中国国内のミラーに切り替えてからインストールしてください：

npm config set registry https://registry.npmmirror.com
npm i -g @openai/codex

インストールを確認します：

codex --version
# A version number means it installed correctly

ステップ 4 — 設定ファイルを作成

設定ディレクトリは C:\users\your-username\.codex\ です（存在しない場合は作成し、古いファイルは上書きしてください）。その中に config.toml を作成／上書きします：

config.toml

model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
sandbox_mode = "danger-full-access"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
approval_policy = "never"
file_opener = "vscode"
model_provider = "codex"
web_search = "cached"
suppress_unstable_features_warning = true

[history]
persistence = "save-all"

[tui]
notifications = true

[shell_environment_policy]
inherit = "all"
ignore_default_excludes = false

[sandbox_workspace_write]
network_access = true

[features]
plan_tool = true
apply_patch_freeform = true
view_image_tool = true
unified_exec = false
streamable_shell = false
rmcp_client = true
elevated_windows_sandbox = true

[profiles.auto-max]
approval_policy = "never"
sandbox_mode = "workspace-write"

[profiles.review]
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"

[notice]
hide_gpt5_1_migration_prompt = true

[model_providers.codex]
name = "codex"
base_url = "https://api.lmuai.com"
wire_api = "responses"

[model_providers.codex.http_headers]
Authorization = "Bearer your sk- key generated in the console"

ステップ 5 — Codex CLI を起動

設定ファイルを保存したら、ターミナルを開き直して以下を実行すると、起動と自動サインインが行われます：

codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

または短縮形：

codex --yolo

この起動コマンドはセキュリティ承認をスキップするため、自動実行される各ステップを個別に承認する必要がなくなります。

正常に起動すると、画面上の現在のモデルが gpt-5.4 xhigh と表示されます（config.toml の model フィールドで設定したモデルです）。

Codex で 1M コンテキストを有効にする（任意）

gpt-5.4 は 1M トークンのロングコンテキストウィンドウ に対応しています（デフォルトは 272K のみ）。非常に大きなリポジトリのレビュー、長いログの解析、複数ファイルにまたがるリファクタリングなどに役立ちます。Codex はデフォルトでは 1M ウィンドウを有効にしないため、config.toml で明示的に宣言する必要があります。

設定方法：config.toml に 2 行追加する

C:\users\your-username\.codex\config.toml を編集し、以下を トップレベル に追加します（[section] より前、例えば model = "gpt-5.4" の直後）：

model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000

保存してターミナルを開き直し、Codex に再度入ると反映されます。

フィールドの説明

反映されたか確認する

Codex に再度入ったあと /status と入力し、context window が 1M 前後になっているか確認してください（バージョンによっては約 950K と表示されます。これは Codex が確保する 5% の安全マージンによるものです）。/statusline を使ってステータスバーにコンテキスト使用量を追加し、リアルタイムで監視することもできます。

CC Switch を使う場合

CC Switch で Codex の設定を管理している場合は、その Codex 設定エディタに同じ 2 行を追加して適用すれば、効果は同じです：

最終更新：2026-10-08

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