Codexが遅いって本当？ユーザーが報告する実態
GPT-5 Codexアップデート後の劇的な速度低下
室谷代表取締役OpenAIのコミュニティで、GPT-5 Codexへのアップデート後に「以前の4〜7倍遅くなった」という報告が相次いでますね。簡単なタスクが数秒で終わっていたのが、20分以上かかるケースもあると。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、そこで困ってる人は多いですよ。「以前のモデルに戻したい」という声がたくさん出てました。
GPT-4.1や4oのほうが速かったのに、選択肢すらないっていうのが痛い。
GPT-4.1や4oのほうが速かったのに、選択肢すらないっていうのが痛い。
室谷代表取締役開発の流れが完全に途切れる時間ですよね。時給換算すると結構なロスになります。
競合のClaude CodeやDeepSeekのほうが今は速いと言われると、ツール選定の見直しも視野に入ってくる。
競合のClaude CodeやDeepSeekのほうが今は速いと言われると、ツール選定の見直しも視野に入ってくる。
複数ファイル操作で発生するUIラグ
テキトー教師.AI認定講師もう一つよく聞くのが、複数ファイルを扱うとエディタ全体が重くなる問題です。スクロールやファイル切り替えがカクつく、タイピングが遅れるって。
室谷代表取締役うちのチームでも経験しました。Codexが大量のファイルを編集した後は、再起動しないとまともに操作できなくなる。
セッション一つで何十ファイルも触ると、どうしてもメモリか何かが溜まってしまうんでしょうね。
セッション一つで何十ファイルも触ると、どうしてもメモリか何かが溜まってしまうんでしょうね。
テキトー教師.AI認定講師そうなんです。コミュニティの提案で「コンテキストが70%溜まったら新しいスレッドを切る」という対処法がありますが、根本解決にはなってないです。
高速モードでも改善しないケース
室谷代表取締役面白いのは、/fastモードでも改善しないという報告です。Windows版で/fastを有効にしても、たった20ファイルのリポジトリで20分以上待たされた例があります。
テキトー教師.AI認定講師あれは設定の問題じゃなくて、モデル自体の応答が遅いんだと思います。OpenAIのステータスページで障害がアナウンスされたこともありましたが、それ以降も散発的に遅くなるときがある。
室谷代表取締役高速モードって「より安いモデルを使う」というより「推論時間を短縮する」くらいの意味で、モデルの賢さは変わらない。根本的なレイテンシー問題が解決されない限り、ユーザーとしては他ツールの検討も現実的ですね。
なぜCodexは遅くなる？考えられる原因
モデル推論負荷・コンテキスト肥大化
- GPT-5 CodexはGPT-4.1比で4〜7倍遅いという報告
- コンテキストが溜まると極端に遅くなる
- コンテキスト70%程度で新しいスレッドに切るアドバイス
- 旧モデルに戻せないため回避策が必要
アプリ版とCLI版のアーキテクチャ差
- Windowsアプリでは/fastでも20分以上応答なしの事例
- UI処理が原因でファイル切り替えが遅くなる
- アプリ再起動で一時的に改善
- CLI版はオーバーヘッドが少なく体感速度が異なる可能性
ネットワーク・サーバー側の混雑
- OpenAIのインシデントが原因の場合もある
- 同じプロンプトでも時間帯で応答時間が異なる
- 競合ツール（Claude Codeなど）が速いとの声
- 時間帯をずらしたりリクエスト小分けで対策
モデルの推論負荷とコンテキスト肥大化
室谷代表取締役コミュニティの報告を見ると、GPT-5 Codex になってから GPT-4.1 と比べて4〜7倍遅くなったって声が結構ありますね。モデル自体の推論が重くなってるんでしょう。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、ユーザーから「以前は数秒で終わってたタスクが20分かかる」って報告が上がってます。ただ、必ずしも常に遅いわけではなくて、コンテキストが溜まると極端に遅くなるパターンも多いんです。
室谷代表取締役そう、Context window の肥大化が効いてますね。あるユーザーが「コンテキストが70%ぐらい溜まったら新しいスレッドを切れ」とアドバイスしてました。
コスト面でも同じセッションを長く使うより、適度にリセットした方が効率的です。
コスト面でも同じセッションを長く使うより、適度にリセットした方が効率的です。
テキトー教師.AI認定講師ただ問題は、旧モデルに戻せないこと。GPT-5 Codex 固定なので、遅さに耐えるか回避策を取るかしかない。
現場でよく聞くのが「速さ重視なら他のツールに逃げる」という声です。
現場でよく聞くのが「速さ重視なら他のツールに逃げる」という声です。
アプリ版とCLI版のアーキテクチャ差
室谷代表取締役Windows の Codex アプリでは、/fast モードにしても20分以上応答が返ってこない事例が報告されてます。プロジェクト規模は20ファイル程度と小さいのに。
テキトー教師.AI認定講師これはアプリの UI 処理が原因かもしれません。Codex が多数のファイルを生成・編集したセッションでは、スクロールやファイル切り替えが極端に遅くなる。
アプリを再起動すると一時的に直るんです。
アプリを再起動すると一時的に直るんです。
室谷代表取締役アーキテクチャとして、アプリ版はファイルシステムとのやり取りや UI レンダリングにオーバーヘッドがある。CLI 版はそういうのが薄い分、同じモデルでも体感速度が違う可能性があります。
ただ、CLI 版の報告はまだ少ないですね。
ただ、CLI 版の報告はまだ少ないですね。
テキトー教師.AI認定講師アプリ版を使うなら、タスクが終わったら新しいスレッドを切ってコンテキストをリセットする。UI ラグを感じたら再起動。
これだけでも結構変わります。
これだけでも結構変わります。
ネットワークやサーバー側の混雑
室谷代表取締役あるユーザーが「今日突然遅くなった」と報告して、OpenAI 側のステータスページにインシデントが記録されてました。つまり全部がローカル要因じゃない。
テキトー教師.AI認定講師そう。サーバー側の混雑やモデルのアップデート直後は特に不安定になる。
同じプロンプトでも時間帯によって応答時間が全然違うんですよ。
同じプロンプトでも時間帯によって応答時間が全然違うんですよ。
室谷代表取締役競合の Claude Code や DeepSeek が今は速いという声も上がってます。開発の現場では「待ち時間が生産性を殺す」という判断で、切り替えを検討するケースも増えてる。
テキトー教師.AI認定講師ネットワーク起因ならユーザー側でできることは限られますが、サーバー混雑を避けて使う時間帯をずらすとか、リクエストを小分けにするなど工夫するといいですね。
今すぐ試せる！Codexの速度改善策
高速モード（/fast）とモデル選択の最適化
室谷代表取締役まず最初に試すべきは/fastモードですよね。Codexをダウンロードしてすぐにこれを有効にしておかないと、デフォルトの思考モードで待たされることになります。
テキトー教師.AI認定講師そうですね。ただ、現場で聞く話だと/fastでも遅いケースがあるらしいんです。
特に最近のアップデート後は。
特に最近のアップデート後は。
室谷代表取締役そこはモデルの問題ですね。現状、旧モデルに戻す選択肢は提供されてないので、/fastを前提にした運用に切り替えるしかない。
MYUUUの現場でも、/fastで回して、それでも詰まったらセッションリセットを入れるルールにしてます。
MYUUUの現場でも、/fastで回して、それでも詰まったらセッションリセットを入れるルールにしてます。
テキトー教師.AI認定講師なるほど。/fastだけに頼るんじゃなく、他の対策と組み合わせるのが現実的ってことですね。
セッションをリセットしてコンテキストを軽くする
室谷代表取締役次に効果的なのが、新しいスレッドでやり直すこと。コンテキストが溜まると推論もUIも重くなる。
テキトー教師.AI認定講師これ、実際に使ってみると分かるんですよ。20ファイル程度の小さなプロジェクトでも、数回やりとりしただけで急に遅くなる。
室谷代表取締役コミュニティでも「新しいスレッドを開け」ってアドバイスがよく上がってます。コンテキストが70％くらい溜まったらリセットするのが目安だとか。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。コスト的にも、古い会話を引きずるよりサクッと新しいセッションを始めた方が結果的に速いです。
プロジェクト規模に応じたファイル制限の工夫
室谷代表取締役Codexが遅い原因の一つに、扱うファイル数があります。多くのファイルを一度に読み込ませるとUIラグも発生する。
テキトー教師.AI認定講師現場感覚で言うと、中規模以上のリポジトリで全ファイルをCodexに見せるのは厳しいですね。最初は最小構成のプロジェクトだけを読み込ませると良い。
室谷代表取締役そう。特に生成や修正を多数のファイルにまたがってやると、どんどん重くなる。
うちのチームでは、影響範囲を事前に絞って、必要最小限のファイルだけをCodexに渡すようにしてます。
うちのチームでは、影響範囲を事前に絞って、必要最小限のファイルだけをCodexに渡すようにしてます。
テキトー教師.AI認定講師それ、地味に効きますよね。最初から全部やろうとせず、段階的にファイルを追加していくのがコツです。
遅いときの代替手段：他のツールやモデルは？
Claude CodeやDeepSeekとの速度比較
室谷代表取締役コミュニティでも話題になってますけど、Claude CodeやDeepSeekの方が今は体感速いって声が多いんですよね。開発フローを止められたら困る。
テキトー教師.AI認定講師たしかに、同じタスクで比べると差が出ます。DeepSeekは特に軽快で、コード補完のレスポンスが早い。
室谷代表取締役ただ、品質面ではGPT-5 Codexの生成コードの方が精緻だという意見もあって、トレードオフです。コスト対効果のバランスをどう見るかですね。
テキトー教師.AI認定講師そうなんですよ。速度優先ならClaude Code、品質重視ならCodexを残す、みたいな使い分けも現場では出てます。
GPT-4.1やGPT-4oへのロールバックは可能？
室谷代表取締役一番多い要望が「昔のモデルに戻したい」ですよね。コミュニティでも「GPT-4.1の速度に戻してほしい」って声がかなり上がってました。
テキトー教師.AI認定講師でも現状、公式にはロールバックの手段は提供されてません。新しいモデルしか選べない状態です。
室谷代表取締役そうなんです。もし何らかの方法で古いモデルを使いたいなら、API経由でGPT-4.1を指定するくらいしかない。
ただ、それもCodexアプリ内の機能ではできない。
ただ、それもCodexアプリ内の機能ではできない。
テキトー教師.AI認定講師環境によっては設定でモデルを切り替えられる場合もありますが、多くのユーザーは「選択肢がなくて困る」というのが実情です。
CLI版Codexの活用で軽量化
室谷代表取締役それで代替の一つとして、CLI版（API経由）でCodexを使う手があります。アプリのUIが重い原因を回避できる。
テキトー教師.AI認定講師いいですね。コード生成だけならターミナルから直接APIを叩く方が、応答も安定するケースがある。
室谷代表取締役あくまでワークアラウンドですが、作業効率を戻したい人にはおすすめです。ただし、ファインチューニングや環境構築の手間はかかります。
テキトー教師.AI認定講師でも、速度に悩んでるなら試す価値はあります。コミュニティでも「APIならまだマシ」という意見をよく見ます。
開発現場でCodexの遅さを乗り切る運用術
サブエージェント戦略で負荷分散
タスクを細かく分割し、複数のCodexインスタンスに並列に投げて待ち時間を軽減。簡単なスクリプトでキューイングするとさらに効率的。
定期的なセッションリセットの習慣
30分に1回またはコンテキストが7割溜まったら新規スレッドに切り替え。git commitのタイミングで自動リセットする仕組みを入れると無駄な待ち時間がゼロに。
チーム内でのモデル使い分けルール
タスクの複雑度でモデルを切り替える。簡単なコード生成は高速モデル、複雑な設計は時間をかける。API経由でモデル指定も検討。
サブエージェント戦略で負荷分散
テキトー教師.AI認定講師遅いって文句言うだけじゃなくて、使い分けでカバーできるんですよね。タスクを細かく分割して、複数のCodexインスタンスに並列で投げる方法が現場で効いてます。
室谷代表取締役確かに。1つのセッションに全部詰め込むと、ファイル数が増えたときにUIが固まるって報告がコミュニティでも出てる。
MYUUUではサブエージェントにして並列実行させることで、待ち時間を感じさせない運用にしてます。
MYUUUではサブエージェントにして並列実行させることで、待ち時間を感じさせない運用にしてます。
テキトー教師.AI認定講師最初に「サブエージェントって何」ってなる人もいますけど、単に独立した会話で別々のファイルを同時に編集するだけです。手動でもできますが、簡単なスクリプトでキューイングするとさらに楽ですね。
室谷代表取締役時給換算すると、待ち時間が10分減るだけで月にかなりの差が出る。小規模チームほどこの戦略がROI高いんですよね。
定期的なセッションリセットの習慣
室谷代表取締役もう一つの基本は、セッションのリフレッシュ。コミュニティのスレッドでも「コンテキストが7割くらい溜まったら新規スレッドに切り替える」ってアドバイスがあって、実際それで体感速度が戻る。
テキトー教師.AI認定講師これ、ハマる人多いんですよ。ずっと同じ会話で続けてると、モデルが過去のやり取りを圧縮しようとして逆に遅くなる。
私の周りでは「30分に一回はリセット」ってルールにしてます。
私の周りでは「30分に一回はリセット」ってルールにしてます。
室谷代表取締役開発フローに組み込むなら、git commitのタイミングで自動的に新規スレッドに切り替える仕組みを入れるといい。無駄な待ち時間をゼロにできる。
テキトー教師.AI認定講師それに加えて、Codexの/fastモードを有効にするのも忘れずに。シンプルな修正なら速度がかなり改善されます。
チーム内でのモデル使い分けルール
テキトー教師.AI認定講師チーム全体で使い分けのルールを作ると、遅さのストレスが減ります。例えば、簡単なコード生成やリファクタリングには速度重視のモデル、複雑な設計には時間をかけるみたいな。
室谷代表取締役USの開発チームだと「タスクの複雑度でモデルを切り替える」のが当たり前になってる。GPT-5 Codexが遅いなら、GPT-4.1系がまだ使える環境ではそっちに切り替える権限を各開発者に持たせる。
テキトー教師.AI認定講師ただ、現在のCodexアプリではモデル選択ができないって不満も多いです。その場合はAPI経由で直接モデルを指定するか、OpenAIのステータスページを確認しながら運用するしかない。
室谷代表取締役最終的には経営判断になる。待ち時間がボトルネックなら、代替ツールの導入も含めてコスト計算する価値はある。
今は競合も速いし、選択肢は多い。
今は競合も速いし、選択肢は多い。
OpenAIの今後の対応とCodexの未来
コミュニティの声とOpenAIの反応
室谷代表取締役コミュニティの投稿、かなりホットですね。「GPT-5 Codexで基本タスクが4〜7倍遅くなった」という報告が複数あがってて。
OpenAIのサポートも一部インシデントとして対応してるみたいです。
OpenAIのサポートも一部インシデントとして対応してるみたいです。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。旧モデルに戻せないのが痛いと現場でよく聞きます。
高速だったGPT-4.1や4oが選べないから、やむなく遅いのを使い続けるしかないという。
高速だったGPT-4.1や4oが選べないから、やむなく遅いのを使い続けるしかないという。
室谷代表取締役ただ、OpenAIのステータスページで「解決済み」とされた事例もあるので、完全に無視されているわけではない。問題認識はしているんでしょうね。
テキトー教師.AI認定講師でも「直った」と言われても、別の場面でまた遅くなるケースもある。根本的なチューニングがまだ追いついてない印象です。
改善ロードマップの行方
室谷代表取締役ロードマップの公式発表はまだないですが、コミュニティの圧力はかなり強い。AnthropicがClaude Codeの高速ペアプロを推しているのと対照的です。
テキトー教師.AI認定講師ユーザーが求めてるのは「思考モード」と「高速モード」の明確な切り替えですね。/fastモードがあっても効いてないという声がある。
OpenAIがどう応えるか。
OpenAIがどう応えるか。
室谷代表取締役僕の予想ですが、モデルのバージョン管理をユーザー側で選べるようにするか、あるいはCodex専用の軽量モデルを追加する方向に動くんじゃないかと。
テキトー教師.AI認定講師確かにそれができれば、速度を優先したい人と精度を優先したい人が分けられますからね。現場のニーズに合いそうです。
より速いモデルへの期待
室谷代表取締役次のモデルバージョンでは、応答速度の改善が最優先テーマになるでしょう。GPT-5.4というバージョンも出ていて、徐々に最適化が進んでいる証拠です。
テキトー教師.AI認定講師ただ、モデルが賢くなるほど計算量が増えて遅くなるジレンマがあります。専用の高速コードモデル、例えば「Codex Lite」みたいなのがあれば理想的ですね。
室谷代表取締役シリコンバレーのスタートアップだと、すでに用途別にモデルを切り替えるのが当たり前になりつつある。OpenAIもその流れに乗る可能性は高い。
テキトー教師.AI認定講師ユーザーとしては、早くストレスなく使えるバージョンがリリースされるのを願うばかりです。今後のアップデートに注目ですね。
よくある質問
Q1. コード補完が遅いとき、エディタを変えるだけで改善することはありますか？
室谷代表取締役これは結構あるんですよね。VSCodeの拡張が重いケースとか。
シリコンバレーのエンジニアでEmacsに戻したって人、意外と多いです。
シリコンバレーのエンジニアでEmacsに戻したって人、意外と多いです。
テキトー教師.AI認定講師たしかに。VSCodeのレンダリング負荷が原因で、Codex自体よりエディタ全体がもっさりしてると感じることはあります。
軽量なエディタに切り替えるのも一手ですね。
軽量なエディタに切り替えるのも一手ですね。
Q2. コードの書き方が原因でCodexが遅くなるって本当ですか？
テキトー教師.AI認定講師完全にそういう側面もあります。関数名が曖昧だったりコメントが少ないと、Codexが候補を生成するのに余計な推論をしてしまうんですよね。
室谷代表取締役はい。プロンプトが長くなるとレイテンシが増えますから。
変数名を明確にして、コードの文脈を絞るだけで体感速度が変わることもあります。
変数名を明確にして、コードの文脈を絞るだけで体感速度が変わることもあります。
Q3. 大規模なモノレポだとCodexが極端に遅くなるのはなぜですか？
室谷代表取締役単純にコンテキスト量の問題です。OpenAIのAPIに送るコード片が大きくなると、その分応答が遅くなる。
テキトー教師.AI認定講師現場でよく聞くのは、開いているファイル数が多いケースですね。プロジェクト全体を読み込ませようとすると遅くなるので、必要なファイルだけ開く工夫が必要です。
Q4. Codexの有料プランにアップグレードすると速度は改善されますか？
室谷代表取締役優先的な処理が割り当てられるという話は聞きますね。ただし、劇的に速くなるわけではなく、混雑時の待ち時間が減る程度です。
テキトー教師.AI認定講師無料枠だとレート制限もあるので、連続で使う人ほど有料の恩恵を感じやすいです。月20ドルで生産性が保てるなら安いという判断もあります。
Q5. 日本のユーザーだけCodexが遅いってことはありますか？
室谷代表取締役地理的なレイテンシは確かにあります。西海岸のサーバーからだと日本からは物理的に遅延が発生する。
でも、それよりネットワーク経路の問題のほうが大きい印象です。
でも、それよりネットワーク経路の問題のほうが大きい印象です。
テキトー教師.AI認定講師実は日本からのアクセスは、回線事業者によって差が出ることがあります。プロバイダを変えたり、CDN経由の最適化を待つしかないところもあります。
まとめ
室谷代表取締役Codexの遅さは、原因が環境・コード・回線と複数にまたがるので、切り分けが重要です。時給換算して、待ち時間が月何時間になるか考えると、改善投資はすぐペイします。
テキトー教師.AI認定講師最初にやるべきは、エディタの設定見直しとネットワークの確認。それでもダメならコードの書き方やコンテキスト量を調整する。
それで解決しない場合は代替ツールも視野に入れていいでしょう。
それで解決しない場合は代替ツールも視野に入れていいでしょう。
室谷代表取締役そうですね。CopilotやTabNineなど、用途に合ったものを選ぶのも手です。
とはいえ、将来的にはOpenAIがエッジ側での軽量化を進めると思いますし、その時まで待つという選択もありです。
とはいえ、将来的にはOpenAIがエッジ側での軽量化を進めると思いますし、その時まで待つという選択もありです。
テキトー教師.AI認定講師結局、遅さに耐えながら使い続けるより、今すぐできる対策を一つずつ試すのが結局近道です。まずはプロキシの確認から始めてみてください。
