CodexにおけるGLM-5.2、GLM-5.3、GLM-5.3-Flash: 設定とモデル選択
APIMasterでCodexのGLMを設定します。Windows、macOS、Linuxでのconfig.tomlの場所、APIキーの設定、インタラクティブチャットの開始、モデルの選択方法を解説します。
APIMasterのAPIキーとCodexの config.toml を設定し、codex を実行してGLMとチャットします。 モデルは glm-5.2、glm-5.3、glm-5.3-flash を使用します。Codexは https://apimaster.ai/v1 のResponses API経由で接続します。
はじめに
環境チェックを完了し、一般ガイドに従ってCodexをインストールし、これらのモデルへのアクセス権と十分な残高があるAPIMaster APIキーを取得してください。
codex --version
1. 設定ディレクトリを開く
Windows
Win + R を押し、次のパスを入力してEnterキーを押します:
%USERPROFILE%\.codex
フォルダが存在しない場合は作成してください。テキストエディタで config.toml を開くか、新規作成します。ファイル名が config.toml.txt になっていないことを確認してください。
macOS / Linux
macOSでは、Finderで Command + Shift + G を押し、次を入力します:
~/.codex
Linuxでは、ファイルマネージャやエディタで同じディレクトリを開きます。必要に応じて、ターミナルから作成します:
mkdir -p ~/.codex
このディレクトリ内で config.toml を開くか、新規作成します。カスタムのCodex状態ディレクトリを使用している場合は、そのディレクトリを使用してください。
2. config.tomlを設定する
どちらのプラットフォームでも同じ内容を使用します:
model = "glm-5.3"
model_provider = "apimaster"
model_reasoning_summary = "none"
model_supports_reasoning_summaries = false
[model_providers.apimaster]
name = "APIMaster"
base_url = "https://apimaster.ai/v1"
env_key = "APIMASTER_API_KEY"
wire_api = "responses"
ファイルが既に存在する場合は、バックアップを取ってからこれらの設定をマージしてください。既存のトップレベルキーは重複させずに置き換え、最初の [table] 見出しより前に 配置します。プロバイダーセクションが既に存在する場合はマージします。これにより、新しいCodexセッションのデフォルトのプロバイダーとモデルが変更されます。
ベースURLには /v1 が含まれます。wire_api = "responses" はそのまま維持してください。Chat Completionsエンドポイントだけではこのワークフローには不十分です。サマリー設定はオプションの推論サマリーを無効にするものであり、モデルの内部思考を無効にするものではありません。
既存のデフォルトプロバイダーを維持したい場合は、この設定を代わりに ~/.codex/glm.config.toml に配置してください（Windowsの場合: %USERPROFILE%\.codex\glm.config.toml）。その後、後述の起動コマンドに --profile glm を追加します。名前付きプロファイルファイルはCodex 0.134.0以降が必要で、その他のベース設定は継承されます。
3. APIキーを設定する
YOUR_APIMASTER_API_KEY をAPIMasterのキーに置き換えてください。TOML設定にはキーそのものではなく、環境変数の名前を保存します。
Windows PowerShell
Codexを起動するターミナルで実行します:
$env:APIMASTER_API_KEY = 'YOUR_APIMASTER_API_KEY'
将来のターミナルのために永続的に保存するには:
[Environment]::SetEnvironmentVariable('APIMASTER_API_KEY', 'YOUR_APIMASTER_API_KEY', 'User')
永続変数を保存した後は新しいターミナルを開くか、最初のコマンドを実行した現在のターミナルで作業を続けてください。
macOS / Linux
export APIMASTER_API_KEY='YOUR_APIMASTER_API_KEY'
これは現在のターミナルにのみ適用されます。新しいターミナルでも再利用するには、同じexport行をシェルの起動ファイル（Zshなら ~/.zshrc、対話型Bashなら ~/.bashrc など）に追加し、新しいターミナルを開いてください。実際のキーを含むファイルは非公開に保ち、共有リポジトリの外に置いてください。
4. Codexを起動してチャットする
プロジェクトディレクトリでターミナルを開き、次を実行します:
codex
通常の初回起動やプロジェクトの信頼プロンプトの後、アクティブなモデルが glm-5.3 であることを確認します。Codexの会話 内で次を入力します:
Reply with exactly OK.
正常な返信があれば基本的な接続は確認できています。その後、コードの説明、ファイルの読み取り、変更の依頼などができます。通常のファイルやコマンドの権限プロンプトには目を通してください。
5. 別のモデルを選択する
これらのカスタムモデルIDについては、Codex起動時にモデルを明示的に指定してください。ターミナルで1つずつコマンドを実行します:
codex --model glm-5.2
codex --model glm-5.3
codex --model glm-5.3-flash
各コマンドはインタラクティブな会話を開始します。開いているセッションから切り替えるには、/exit と入力してから目的のモデルのコマンドを実行します。既存の保存済み会話を別のモデルで続行するには、新しい会話を開始する代わりに codex resume SESSION_ID --model MODEL_ID を使用してください。
Codexでは、/model でモデルカタログが開き、/status でアクティブなモデルが表示されます。このメニューにAPIMasterのモデルマーケットプレイスのすべてのモデルが自動的に表示されるわけではありません。 GLMモデルが見つからない場合は、上記のように --model を使用してください。Claude Codeの /model MODEL_ID 構文がCodexで動作すると想定しないでください。ここで検証済みのカスタムモデル選択の方法ではありません。
オプションの名前付きプロファイルを使用する場合は、例えば次のようになります:
codex --profile glm --model glm-5.3
今後の起動時のデフォルトを変更するには、使用している設定のトップレベルの model の値を編集してください。
トラブルシューティング
| 症状 | 確認事項 |
|---|---|
| APIキーが見つからない / 401 | Codexを起動するターミナルで APIMASTER_API_KEY を設定してください。キーの有効性と残高を確認してください。 |
| 別のプロバイダーが使われ続ける | model_provider、選択したプロファイル、プロジェクトの上書き設定、起動時のフラグを確認してください。設定編集後に再起動してください。 |
| TOMLパースエラー | キーやテーブルの重複を避けてください。トップレベル設定はテーブル見出しより前に配置する必要があります。 |
| 404 / サポートされていないプロトコル | https://apimaster.ai/v1 と wire_api = "responses" を使用してください。 |
| /modelにモデルが表示されない | codex --model で完全なモデルIDを使用してください。組み込みカタログはゲートウェイのモデルリストではありません。 |
| モデルメタデータまたはモデルリストの警告 | これらのIDにはCodexのメタデータがない場合があります。最終的な返信を確認してください。フォールバックのコンテキスト制限は検証済みのモデル性能ではありません。 |
| 推論/出力ストリームの警告 | 最終的な回答とツールの結果を確認してください。出力が中断された場合は、可能であればモデル、CLIバージョン、UTC時刻、リクエストIDとともに報告してください。 |
検証とオプションのツール確認
記録された統合テスト: 2026-09-15 UTC、Codex CLI 0.154.0、Linux。ここに記載されたすべてのモデルは期待通りのテキストを返し、ツールを使用してローカルファイルを読み取りました。3つすべてが小さなPython関数の修正とそのテストの実行も行いました。テストファイルは独立して確認され、再実行されました。WindowsとmacOSの設定手順は提供されていますが、それらのOSは記録された実行の対象ではありません。これらのチェックは、完全な機能互換性、長時間セッションの挙動、最大コンテキスト制限を保証するものではありません。
ファイルツールを確認するには、一時的なプロジェクトに次の内容の probe.txt を作成します:
FILE_PROBE_739182
そこで選択したモデルを指定してCodexを起動し、次を入力します:
Read probe.txt using a tool and reply with its exact contents. Do not guess.
ファイル読み取りツールが実行され、回答がファイルの内容と一致することを確認してください。基本的な会話が動作した後に実施してください。
FAQ
ChatGPTのサブスクリプションは使われますか？
リクエストにはAPIMasterのキーと残高が使用されます。Codexはクライアントであり、GLMは選択されたモデルです。この設定によってGLMがOpenAIのモデルになるわけではありません。
Claude Codeでは異なるURLを使うのはなぜですか？
CodexはResponsesのために https://apimaster.ai/v1 を使用します。Claude Codeはサイトルートの https://apimaster.ai を使用し、/v1/messages を自身で付加します。