朝8時45分、告知はまだ白紙。Codex「1回5〜45クレジット」をムダにしないAIの使い分け

ブログ / AI活用・Codex使用量📅 2026-07-31由井辰美 / AI相談
🗂 目次
  1. 朝8時45分、「一番強いSolなら安心」が遠回りの始まりだった
  2. 同じ10万入力＋1万出力でも、Luna 4・Terra 10・Sol 20クレジットになる
  3. 問題はSolではなく順番だった。Chat→Luna→Terra→Solで仕事を軽くする
  4. 出力を5分の1にすると計算上20→14。正午までに終える最後の工夫
朝の事務所で締切時計を見ながらChat・Work・Codexの使い分けを考える地域事業者
「強いモデルを選べば早く終わる」とは限りません。仕事を分ける順番が、使用量と完成までの時間を変えます。

朝8時45分。地域交流会の告知は、まだ白紙です。

正午までに文章を作り、画像を選び、Webサイトへ載せなければいけません。焦った担当者の佐藤さんは、こう考えました。

「一番強いSolに、全部まとめて頼めば安心だろう」

過去資料をたくさん渡し、「詳しく調べて、考え方も全部説明して、長い報告書にしてください」と指示しました。立派な回答は返ってきましたが、告知に使うには長すぎます。結局、短く直す作業が残りました。

※佐藤さんは、地域事業者によくある悩みを伝えるための架空の人物です。以下のクレジット数は実測事例ではなく、2026年7月31日時点のOpenAI公式レートを使った比較計算です。
結論：問題はSolではなく、「相談・実作業・難しい判断」を最初から一つにしたことでした。 Chatで目的を決め、LunaかTerraで作り、難所だけSolへ渡す。それだけで、仕事も使用量も見通しやすくなります。
5〜45GPT-5.5の典型的なCodexタスク1件の公式目安。上限と下限で9倍差。
6倍GPT-5.6系では、出力1トークンの単価は入力1トークンの6倍。
1/10キャッシュ済み入力の単価は、通常入力の10分の1。
5倍同じトークン量なら、SolはLunaの5倍。TerraはLunaの2.5倍。

朝8時45分、「一番強いSolなら安心」が遠回りの始まりだった

締切が迫る朝の事務所で、大量の資料と長いAI回答を前に困る地域事業者
欲しかったのはA4一枚の告知。でも指示は「全部読んで、全部説明して」になっていました。

佐藤さんが欲しかったのは、難しい経営分析ではありません。

  • 初めて見る人にも分かる見出し
  • 日時と場所
  • 参加するメリット
  • 申込みボタン

必要なのは、この4つです。

ところが「念のため」と資料を増やし、「途中の考え方も詳しく」と出力を増やしました。Codexの使用量は、画面に最後に出た文章だけでは決まりません。読み込んだ会話やファイル、ツールの結果、生成した文章やコードも影響します。

OpenAIの公式案内も、使用量は仕事の大きさ・複雑さ・モデル・実行場所で変わり、大きなコードベースや長時間の作業、長いセッションほど多くなると説明しています。

ここで大切なのは「高性能モデルを使わない」ことではありません。作業に必要な強さを見極めることです。

同じ10万入力＋1万出力でも、Luna 4・Terra 10・Sol 20クレジットになる

同じ仕事量でもLuna、Terra、Solで必要なエネルギーが段階的に増える様子
同じトークン量でも、選ぶモデルだけで計算上は4・10・20クレジットに分かれます。

Codex公式レート表は、100万トークン当たりのクレジットを次のように示しています。

モデル 入力100万 キャッシュ済み入力100万 出力100万 Luna比
Luna 25 2.5 150 1倍
Terra 62.5 6.25 375 2.5倍
Sol 125 12.5 750 5倍

比較しやすいように、佐藤さんの仮想タスクを「入力10万トークン＋出力1万トークン」とします。

モデル 入力分 出力分 合計
Luna 25×0.1＝2.5 150×0.01＝1.5 4クレジット
Terra 62.5×0.1＝6.25 375×0.01＝3.75 10クレジット
Sol 125×0.1＝12.5 750×0.01＝7.5 20クレジット
Luna

4

Terra
10
Sol
20

同じトークン量という前提なら、LunaはSolより80％少ない計算です。ただし、モデルを変えれば回答品質や必要なやり直し回数も変わります。「すべてLunaが正解」ではなく、「軽い仕事を最初からSolへ渡さない」ための比較です。

OpenAIは、GPT-5.5の典型的なCodexタスクを5〜45クレジットと案内しています。たった1件でも9倍の幅があるのは、依頼の長さ、読み込む量、推論、出力量が毎回違うからです。

問題はSolではなく順番だった。Chat→Luna→Terra→Solで仕事を軽くする

朝の相談から告知公開までをChat、Luna、Terra、Solへ段階的に渡す仕事の流れ
最初から全部を一つのモデルへ渡さず、相談・制作・検証・難所に分けます。

佐藤さんは、仕事を次の順番へ変えました。

8:45　Chatで3つだけ決める誰に来てほしいか、何に困っているか、読後に何をしてほしいかを整理します。
9:00　Lunaで1ファイルを作る見出しと本文を短く作り、対象ファイルだけ直します。検索や軽い修正もここです。
10:00　Terraで複数の整合性を確認する記事、画像、申込み導線、スマホ表示など、数ファイルにまたがる通常作業を任せます。
難所が出た時だけSolへ上げる複雑な設計、矛盾した資料の統合、難しい判断だけを切り出します。

Word、Excel、スライドなどの完成品を作りたいならWorkが便利です。ただし、OpenAIはWorkがCodexと同じ使用構造であり、対応プランではCodex、Work、ChatGPT for Excelなどが同じエージェント利用枠・クレジットプールを使うと説明しています。

つまり、CodexからWorkへ移るだけでは節約になりません。 画面を変える前に、仕事の範囲を小さくする方が先です。

出力を5分の1にすると計算上20→14。正午までに終える最後の工夫

長いAI回答を短い完成稿へ絞り込み、正午前に地域交流会の告知を公開する地域事業者
長い説明を集めるより、必要な完成物と確認結果へ絞る方が、公開までの距離は短くなります。

GPT-5.6の3モデルは、出力トークンの単価が入力トークンの6倍です。

先ほどのSolの例で、入力10万はそのまま、出力だけを1万から2千トークンへ減らすと、

20クレジット → 14クレジット

入力12.5＋出力7.5＝20
入力12.5＋出力1.5＝14

出力を5分の1にすると、この前提では合計が30％減ります。

Lunaでも同じ条件なら、4クレジットから2.8クレジットになります。長い報告が必要な仕事もありますが、告知作成のような仕事なら「最後に変更点と確認結果だけ、5行で報告」と頼めます。

また、公式単価ではキャッシュ済み入力が通常入力の10分の1です。ただし、実際にどの入力がキャッシュされるかはタスクごとに異なります。キャッシュを当てにして長い資料を何度も渡すより、必要な資料だけを指定する方が確実です。

物語の佐藤さんが正午までにやったことは、次の4つだけです。

  1. 「地域交流会に初参加する人向け」と読者を一人に絞る
  2. 告知ページと画像だけを作業対象にする
  3. 最終報告を「変更点・確認結果・URL」に絞る
  4. 終了後に Codex Settings → Usage で実際の消費を見る

強いAIを我慢するのではありません。軽い仕事に軽い道具を使い、難しいところへ力を残す。 それが、AIを一度の花火で終わらせず、毎日の仕事で続ける方法です。

よくある質問

Q. 最初からTerraを使ってもよいですか？

はい。複数ファイルやWeb調査を含む通常作業なら、Terraは能力と使用量のバランスを取りやすい選択です。

Q. Solは使わない方がよいですか？

いいえ。複雑な設計や大規模修正、複数資料の矛盾整理ではSolが役立ちます。難所だけ切り出すのがポイントです。

Q. 実際に何クレジット使ったかは、どこで見ますか？

Codex Settings → Usage Dashboard で残量と最近の使用量を確認できます。記事中の計算は比較例であり、最終判断は自分のUsage画面です。

「自分の仕事なら、Chat・Work・Codexをどう分ければいい？」を一緒に整理します。

AI相談では、彦根の地域事業者、学校、福祉施設、個人事業主の方に、実際の仕事を見ながら、無理なく続けられるAI活用の順番を作ります。

AI相談へ相談する

参考にした公式情報

※画面名、モデル、料金、利用上限は変わることがあります。この記事は2026年7月31日時点のOpenAI公式情報を基準にしています。数値例はレート表からの計算であり、実際のタスク消費を保証するものではありません。