Codex CLI の gpt-5.6-terra：質問あたりのトークン
Terra はこの GPT 系列のバランス型で、最上位の能力と低コストの処理量の間に位置します。
測定結果
- 通常の Codex CLI
- 24,000
- capsul 使用時
- 11,100
- 送信した入力の削減量
- x2.16
- 5 項目の回答チェック通過数。通常、capsul の順
- 3 / 4
- 質問あたりの出力トークン。通常、capsul の順
- 582 / 142
質問あたりのキャッシュ加重入力トークン
質問あたりのキャッシュ加重入力トークン
90% 区間：×1.57 〜 ×3.20
ChatGPT プラン上の Codex CLI が報告するのはトークン数で、ドル額ではありません。GPT モデルのコストは表示しません。
機械的な変更以上の判断が要る日常の実装、テスト修正、コードレビューで常用候補になります。エージェントのセッションでは、リポジトリを理解するために集めるコンテキストが、ユーザーの質問より大きくなることがあります。質問別の行は、測定条件の下でその通信量がどう変わったかを示します。
ここでは Codex CLI を ChatGPT サブスクリプションで動かしたため、ドル額の推計は付けていません。参考になるのはトークン差と回答チェックです。作業がより長く、探索が多いなら、この短い質問の結果を当てはめる前に自分の作業を測ってください。
質問ごとの結果
実際の TypeScript コードベースに関する 1 行の質問を 5 つ用意し、質問ごとに各比較条件で 2 回反復。表は質問あたりの加重入力の平均値です。
| 質問 | 通常 | capsul | 入力削減量 | 正解回数：通常 / capsul |
|---|---|---|---|---|
| 質問 1 | 26,600 | 6,100 | x4.37 | 0 / 0 |
| 質問 2 | 21,800 | 9,960 | x2.19 | 2 / 2 |
| 質問 3 | 15,700 | 9,620 | x1.63 | 2 / 2 |
| 質問 4 | 33,300 | 24,400 | x1.37 | 0 / 2 |
| 質問 5 | 22,400 | 5,480 | x4.08 | 2 / 2 |
測定方法
同じモデルで 2 条件を比較します。通常どおり Codex CLI を実行した場合と、同じ質問を capsul 経由で送った場合です。単位はキャッシュ加重入力で、新規トークンは全量、キャッシュ読み取りは 10 分の 1 として計算。測定日は 2026年9月4日、質問と条件ごとに 2 回反復しました。
20 / 20 cells · /benchmarks/2026-09-04-codex.json
よくある質問
Codex CLI の gpt-5.6-terra は質問ごとに何トークン使いますか？
2026年9月4日 のベンチマークでは、Codex CLI で gpt-5.6-terra を通常どおり使うと、1 行のコーディング質問あたり平均 24,000 キャッシュ加重入力トークンを送信しました。capsul 使用時は 11,100 です。
gpt-5.6-terra の削減効果は確かですか？
はい。90% 区間は ×1.57 から ×3.20 で、全体が 1 を上回っています。測定したセル数は 20 です。
capsul は gpt-5.6-terra の回答を変えますか？
通過数は増えました。通常時は 5 項目中 3 項目、capsul 使用時は 4 項目です。5 項目は少数なので、改善と断定せず、低下がなかったと読んでください。