OpenAI Codex CLI

codex（OpenAI Codex CLI）は master にも worker にもなれる系統です。ChatGPT のプランを持っているなら、tako の使い方はほとんど変わりません。

入れる

tako setup bootstrap install --agent codex

何をどこに入れるかは実行前に表示されます。先に見るだけなら --dry-run、いま入っているかどうかだけなら tako setup bootstrap status --agent codex です。

公式の手順を直接使う場合は次のとおりです。

curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Windows の公式手順は irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex ですが、Windows で tako が導入を代行できるのは claude だけです。codex は状態の確認と手順の案内までなので、表示されたコマンドをご自身で実行してください。

本体は macOS では ~/.local/bin/codex に置かれます（Windows は %LOCALAPPDATA%\Programs\OpenAI\Codex\bin）。claude と違って背景更新はしません。新しい版が出ると codex 自身が知らせるので、codex update で更新してください。

ログインする

codex login

ブラウザでの操作が要るため tako は代行しません。ログインが済んだら tako setup をやり直してください。

tako に繋ぐ（MCP）

tako setup-mcp --agent codex

引数なしの tako setup-mcp でも、導入済みなら codex は対象に入ります。書き込み先は ~/.codex/config.toml の [mcp_servers.tako] です。

codex は MCP サーバーへ環境変数をそのまま渡さないので、転送する変数名の一覧（TAKO_SOCKET / TAKO_TOKEN / TAKO_PANE_ID / TAKO_ORCHESTRATOR_ROLE）も一緒に書き込みます。書くのは変数名だけで、トークンの値は設定ファイルに残りません。

ツールが見えないときは codex mcp list を確認してください。tako の env_vars に TAKO_SOCKET / TAKO_TOKEN が並んでいないとツールが 0 個になります。その場合は tako setup-mcp --agent codex で入れ直せます。

master として使う

tako orchestrator profiles set default --master-agent codex
tako master

master として起動するときは、tako が MCP の設定を起動コマンドへその場で渡します（~/.codex/config.toml の恒久登録とは別経路です）。tako の外で立ち上げた codex に tako の操作ツールが見えないようにするための線引きです。

worker として使う

tako orchestrator spawn --agent codex --project app --prompt "テストを通してください"

毎回 codex にしたいなら tako orchestrator profiles set default --worker-agent codex で既定を変えられます。

worker からも tako の MCP ツールを呼べます。tako_list_panes や、ペインを省略した tako_set_title が自分のペインに当たります。

モデル名は指定するか、指定しないか

プロファイルに claude 用のモデル名が入っていても codex には渡しません（渡すと存在しないモデル名で起動してしまうため。実際に codex --model claude-opus-5 で起動していたのを #1013 で直しました）。codex のモデルを決めたいときは次のどちらかにしてください。

tako orchestrator profiles set default --agent codex --agent-model <モデル名>   # 既定にする
tako orchestrator spawn --agent codex --model <モデル名> --project app --prompt "..."   # この worker だけ

指定しなければ codex CLI の既定モデルが使われます。選べるモデルは tako setup models --agent codex で実際の一覧を引けます。

tako は codex が実際にどのモデルで動いたかを読みません（tako orchestrator workers の model_actual は空・model_check は not_observed）。claude の worker のように「指定したモデルと違うモデルで動いている」という警告は出ません（#1638）。

Claude Code との差分

現時点で 66 件中 37 件が「対応」です（一部対応 9 件・未対応 17 件・対象外 3 件）。全件の内訳と理由は OpenAI Codex CLI を選ぶと落ちるもの にあります。手元で最新を引くなら次を実行してください。

tako agent-support --agent codex

とくに効くのは次の 3 点です。

• PC 再起動後の復元は会話ごと戻りますが、会話の選び直しはまだできません。再起動をまたぐ復元は #1238 で codex にも配線され、ペインは codex resume <id> で会話を持ったまま戻ります（会話 ID を lsof で採るので Windows は対象外です）。戻った worker も新しく立てる worker と同じく tako の MCP だけを持ち、あなたが codex に登録した MCP サーバーは持ち込みません（#2418 / #2447。要る MCP は tako orchestrator projects mcp <プロジェクト> add <名前> で足します）。モデル・effort・プロファイルの worker_agents.codex.args と env: も、新しく立てたときと同じ値で戻ります（#2473。master として立てた codex の再開はまだ記録済みの会話の設定のままです）。過去の会話を一覧から選び直す tako sessions resume と、会話を保ったまま CLI だけ建て直す tako session-restart は claude 専用のままです（追跡: #975）
• tako 側からアカウントを切り替えられません。設定ファイルの置き場が固定のためです（#975）
• ワークスペースのクレジットが尽きたときは自動で再開しません。5 時間 / 週の枠は解除を待って自分で再開しますが、クレジット切れには「待つ」出口が無いので tako は何も選ばずに止まります

利用制限の残量はステータスバーに表示されます（#985 で 5 時間枠と週枠の実データを読むようになりました）。どのプロジェクトが利用制限をどれだけ使ったかは tako usage で見られ、codex が残す記録から過去の分までさかのぼれます（#2204。codex のモデルは API 換算の単価表に無いので、% はトークン数の比で配ります）。