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GPT-5.4 Codex AI チャットアシスタント

GPT-5.4 Codex は、リポジトリ規模の推論、難しいデバッグ、技術計画、ツールを使うエンジニアリング作業に向けた Rivya の最上位 Codex 選択肢です。タスクが複数ファイル、システム、調査ステップにまたがるときに使ってください。

入力
プロンプト + 任意の画像
出力
AI チャットアシスタント
クレジット
従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適
リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー
出力例

出力例

ローンチ前チェック、阻害要因レビュー、リリース引き継ぎに適しています。

レスポンス

オンライン試用

GPT-5.4 Codex を使う

入力設定

この実行を準備

見込みクレジット: 4+

チャット設定

Rivya がいつウェブ検索を使うか、どの程度の推論を行うか、選択したモデルが対応している場合にモデルの思考内容を含めるかを選択します。

ウェブ検索

対応モデルが返信中にライブのウェブ検索結果を取得できるようにします。

推論

モデルのデフォルトを使うか、利用可能な場合はより強い、または軽い推論レベルを指定します。

会話を開始して、計画、プロンプト、クリエイティブ方針を再利用できる 1 つのスレッドにまとめましょう。

プロンプトスターター

実績あるプロンプトで GPT-5.4 Codex を始める

空白のプロンプトより良い初回結果がほしい場合は、GPT-5.4 Codex にすでに紐づけられたテンプレートを使えます。

モデル実例

GPT-5.4 Codex の出力例を見る

上のオンライン試用を使い、その後これらの出力例と比較して、仕上がり、リズム、タスク適性を判断してから Studio でさらにクレジットを使ってください。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

Rivya の Codex リリースリスクのチャットプレビュー。

出力

ローンチ前チェック、阻害要因レビュー、リリース引き継ぎに適しています。

主なサンプル

ローンチ前チェック、阻害要因レビュー、リリース引き継ぎに適しています。

Rivya の Codex リリースリスクのチャットプレビュー。

入力

プロンプト + 任意の画像

注目ポイント

Rivya の Codex リリースリスクのチャットプレビュー。

1 回あたりのクレジット

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

このモデルが合う理由

このモデルが合う理由

上位 Codex の推論とコーディング協業

Responses API プロジェクトに対応

複雑なコード、ツール利用、複数ステップの技術作業に適している

最適なタスク

最適なタスク

リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー複数ツールやファイルにまたがる実装計画重要度の高いコードレビューと回帰調査既存システムやコードベースからの技術仕様

モデル実例

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

Codemod 安全計画チャットの会話プレビュー。

codemod の対象パターン、除外範囲、レビューサンプリング、フォーマット、ロールバック戦略を計画します。

Codemod 安全計画チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

データ契約移行チャットの会話プレビュー。

プロデューサー、コンシューマー、互換期間、検証、クリーンアップ手順を含むデータ契約移行を計画します。

データ契約移行チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

本番ホットフィックスブリーフの会話プレビュー。

本番環境の問題を、影響、疑われる範囲、安全なパッチ、検証、コミュニケーションを含むホットフィックスブリーフに変換します。

本番ホットフィックスブリーフの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

テストFixture整理チャットの会話プレビュー。

テストfixtureが何を証明しているか、古いフィールド、共有ヘルパー、安全な削除順序を特定して整理します。

テストFixture整理チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

技術的負債優先度チャットの会話プレビュー。

ユーザー影響、失敗リスク、移行圧力、検証コストに基づいて技術的負債項目を順位付けします。

技術的負債優先度チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

Codemod 安全計画チャットの会話プレビュー。

codemod の対象パターン、除外範囲、レビューサンプリング、フォーマット、ロールバック戦略を計画します。

Codemod 安全計画チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

データ契約移行チャットの会話プレビュー。

プロデューサー、コンシューマー、互換期間、検証、クリーンアップ手順を含むデータ契約移行を計画します。

データ契約移行チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

本番ホットフィックスブリーフの会話プレビュー。

本番環境の問題を、影響、疑われる範囲、安全なパッチ、検証、コミュニケーションを含むホットフィックスブリーフに変換します。

本番ホットフィックスブリーフの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

テストFixture整理チャットの会話プレビュー。

テストfixtureが何を証明しているか、古いフィールド、共有ヘルパー、安全な削除順序を特定して整理します。

テストFixture整理チャットの会話プレビュー。

チャットスレッド

より複雑なコード生成、技術分析、ツール協業、Responses プロジェクトタスクを Rivya に依頼してください。

技術的負債優先度チャットの会話プレビュー。

ユーザー影響、失敗リスク、移行圧力、検証コストに基づいて技術的負債項目を順位付けします。

技術的負債優先度チャットの会話プレビュー。

判断材料

このモデルが適している場面

判断材料

適性の手がかり

上位 Codex の推論とコーディング協業
Responses API プロジェクトに対応
複雑なコード、ツール利用、複数ステップの技術作業に適している
より大きな出力予算で画像入力に対応
GPT-5.3 Codex の次に使えるより強い選択肢

最適なタスク

タスクがこのような場合に使えます

リポジトリ規模のデバッグとアーキテクチャレビュー複数ツールやファイルにまたがる実装計画重要度の高いコードレビューと回帰調査既存システムやコードベースからの技術仕様より長い推論チェーンを持つエージェント型エンジニアリングプロジェクト

確認データ

確認すべき入力、出力、クレジット

プロバイダー

OpenAI

カテゴリ

チャット

機能

レスポンス

クレジットモデル

従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費

入力経路

プロンプト + 任意の画像

プロンプト設定

最大 20,000 文字

開発者アクセス

API から利用可能

モデルフィールド、参照メディアルール、クレジット挙動を確認した後、Public API v1 から GPT-5.4 Codex を呼び出せます。

FAQ

GPT-5.4 Codex FAQ

代替モデルを比較

次に検討したい他のモデル

チャット

GPT-5.5

Rivya で使える OpenAI の高度な GPT チャットモデルです。ブリーフにより多くの余地が必要なときの複雑な推論、画像対応分析、リサーチ統合、構造化された文章作成に向いています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い、または整理しにくい資料パケットをまたぐリサーチ統合
チャット

GPT-5.4

Rivya で使える OpenAI の上位 AI チャットモデルです。より複雑な分析や文章作成タスクに向けて、構造化入力の扱い、推論制御、ツール志向の会話プロジェクトが強化されています。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 長い戦略ブリーフと意思決定メモ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適長い戦略ブリーフと意思決定メモ
チャット

GPT-5.3 Codex

Rivya で使える OpenAI の最新かつ最も高性能な Codex モデルです。最先端のコード生成とより深いエージェント型推論を組み合わせ、最も要求の高い開発プロジェクトに対応します。

検討する理由

このタスク適性に合う場合に検討できます: 大きなコードベースでの難しいデバッグ。

入力プロンプト + 任意の画像
クレジット従量課金 - 使用量に応じてクレジットを消費
最適大きなコードベースでの難しいデバッグ