GPT-5.2使い方ガイド｜thinkingレベルとGPT-5.3-codexの使い分け【2026年2月版】
最終更新日: 2026年2月21日
本記事は2026年2月21日時点の公開情報を前提に、GPT-5.2（standard / thinking）と、Codex CLI専用の GPT-5.3-codexの役割を整理します。モデル名を追うより、業務ごとに固定ルールを作るほうが実務成果につながります。
特に重要なのは、GPT-5.2のthinkingレベル差を理解してstandardとthinkingを使い分けることです。コード作業は GPT-5.3-codexへ分離し、品質と速度を両立する運用を作ります。
要点まとめ
- 本記事の主軸はGPT-5.2（standard / thinking）とGPT-5.3-codexの3モデル構成です。
- 通常業務はGPT-5.2 standard、重要判断はGPT-5.2 thinking、コード変更はGPT-5.3-codexで分離すると運用が安定します。
- thinkingレベル（standard / thinking / extended thinking相当）の名称や提供範囲は変わるため、都度公式情報を確認してください。
- Claude Opus 4.6との比較は優劣ではなく、業務特性に応じた併用設計で判断するのが実践的です。
情報確認日: 2026年2月21日
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3モデルの役割マップ（2026年2月時点）
モデル選定は「最強モデル」探しではなく、業務カテゴリごとの配備で考えると失敗が減ります。以下の3モデルを基準に運用ルールを作るのが実務的です。
| モデル | 分類 | 強み | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2（standard） | 汎用モード | 応答速度と品質のバランスがよく、日常の業務タスクを安定して回しやすい | 文書下書き、要約、壁打ち、通常のQ&A |
| GPT-5.2（thinking） | 深い推論モード | 前提整理・論点分解・判断理由の明示が必要な課題で精度を上げやすい | 要件整理、比較検討、意思決定前の論点設計 |
| GPT-5.3-codex | コード特化モデル（Codex CLI専用） | 実装、修正、リファクタリング、テスト補助など開発タスクに特化 | Codex CLIでのコード生成・変更提案・検証フロー |
モデルの変遷全体を確認したい場合は、ChatGPTとGPT-5系モデルの整理記事もあわせて参照してください。
GPT-5.2のthinkingレベル差（standard / thinking / extended thinking相当）
GPT-5.2は、同じモデル系統でも思考量の設定によって挙動が変わります。まずstandardを既定値にし、必要時のみthinking側へ上げる運用が実務では扱いやすくなります。
| レベル | 向いている場面 | 期待できる出力傾向 | 運用上の注意 |
|---|---|---|---|
| standard | 通常の業務処理をテンポよく回したいとき | 十分な品質を短い往復で得やすい | 論点が多い課題では検討の深さが不足する場合がある |
| thinking | 判断根拠や比較軸まで明示したいとき | 前提確認と推論プロセスが丁寧になりやすい | standardより応答に時間がかかる前提で運用する |
| extended thinking（提供時） | 最難度の課題を時間をかけて検討したいとき | 深い検討が期待できるが、利用可否は環境依存 | 名称・提供範囲はプランやUI更新で変わるため公式情報を都度確認する |
注記: レベル名称・提供可否・上限は変動するため、実際の運用時はOpenAI公式ヘルプとモデルセレクター表示を必ず確認してください（確認日: 2026-02-21）。
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今すぐ無料で登録する（30秒）用途別の使い分け表（GPT-5.2 standard/thinking + GPT-5.3-codex）
モデル名で迷う時間を減らすために、まず業務タイプで入口を固定します。以下はチームで運用しやすい最小ルールです。
| 業務カテゴリ | 推奨モデル | 運用ルール |
|---|---|---|
| 日常の文書・コミュニケーション | GPT-5.2（standard） | まずstandardで初稿を作成し、レビュー基準だけ人間側で固定する |
| 重要判断を伴う企画・分析 | GPT-5.2（thinking） | 判断理由と前提を明示する指示を追加し、根拠つきで出力させる |
| コード生成・改修 | GPT-5.3-codex（Codex CLI） | 要件と制約を先に与え、差分レビュー前提で運用する |
| 高難度タスクの再検証 | GPT-5.2（thinking） | standard結果を下書きに使い、品質不足時のみthinkingへ昇格させる |
プロンプトの標準化まで含めて運用したい場合は、仕事で使えるプロンプトテンプレート集を組み合わせると、担当者差を抑えやすくなります。
GPT-5.3-codexの使いどころ：Codex CLIでコード業務を分離する
GPT-5.3-codexは、コード生成と修正を主目的にした運用で効果を出しやすいモデルです。一般チャット用途と混在させず、 Codex CLIのフローとして分離すると品質管理がしやすくなります。
| ステップ | 実務ポイント |
|---|---|
| 1. タスク定義 | 変更目的、制約、受け入れ条件を先に渡す（GPT-5.2で要件整理してから渡すと安定） |
| 2. 実装生成 | GPT-5.3-codexに差分案を作らせる |
| 3. 検証 | 型チェック・テスト・レビューで妥当性を確認する |
| 4. 反映 | 採用差分のみを取り込み、変更理由を記録する |
モデル提供範囲や利用条件は更新されるため、導入前に必ず公式情報を再確認してください（確認日: 2026-02-21）。
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比較の目的は勝敗を決めることではなく、業務の再現性を高めることです。OpenAIとClaudeをタスク単位で併用する運用が、現場では最も安定しやすい選択です。
| 比較軸 | OpenAI側 | Claude Opus 4.6側 |
|---|---|---|
| 使い分けのしやすさ | GPT-5.2のstandard/thinkingを同一系統で切り替え、コードはGPT-5.3-codexへ分離しやすい | 長文読解や一貫した文章生成を中心に設計しやすい |
| コードワークフロー | GPT-5.3-codexをCodex CLIで使う開発導線を作りやすい | Claude Codeを起点にした実装・検証フローを組みやすい |
| 推論業務 | GPT-5.2 thinkingを起点に、必要に応じてthinkingレベルを調整しやすい | 長文前提の思考整理や説明生成で安定した運用がしやすい |
| 導入判断 | standard→thinking→codexの昇格ルールを定義すると再現性が高い | 長文中心の業務では優先候補として検討しやすい |
Claude Opus 4.6の詳細は、Claude Opus 4.6使い方ガイドで整理しています。
よくある質問（FAQ）
モデル名や提供範囲は更新されるため、運用では確認日を必ず残してください。
- Q. GPT-5.2のstandardとthinkingはどう使い分けますか？
- A. 日常の文書作成や短い往復が中心ならstandard、前提整理や判断根拠の明確化まで必要なタスクはthinkingが向いています。まずstandardで試し、品質不足時だけthinkingへ上げる運用が現実的です。
- Q. extended thinkingは必ず使えますか？
- A. extended thinking相当の段階は、プランやUIの提供状況によって利用可否や表記が変わる可能性があります。運用前にOpenAIのモデルセレクターとヘルプ更新日を確認してください。
- Q. GPT-5.3-codexはどこで使うモデルですか？
- A. GPT-5.3-codexはCodex CLIでのコード生成・修正・リファクタリング支援に特化したモデルです。一般チャットの主力としてではなく、開発ワークフロー専用として分離運用する前提で使います。
- Q. GPT-5.2とClaude Opus 4.6はどう比較すべきですか？
- A. GPT-5.2はstandardとthinkingを同一運用の中で切り替えやすい点が強みです。Claude Opus 4.6は長文の一貫性や深い検討で比較対象になりやすいため、同一タスクで実測比較して選定するのが安全です。
- Q. 導入時に最初に決めるべき運用ルールは何ですか？
- A. まず業務カテゴリごとに初期モデルを固定し、標準はGPT-5.2 standard、品質要件が高い案件はGPT-5.2 thinking、コード変更はGPT-5.3-codexという昇格ルールを定義します。確認日付きで運用ルールを残すことも重要です。
- Q. この記事の情報はいつ時点のものですか？
- A. 本記事は2026年2月21日時点の公開情報を前提に整理しています。モデル名称・提供範囲・上限は変わり得るため、実運用時は必ず最新ヘルプの更新日とUI表示を確認してください。
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