結論：Codex はローカルで動作する。しかも “OpenAI のクラウドなし” で完全オフライン運用も可能。
ただし、正確には「Codex 本体がローカルで推論する」のではなく、Codex CLI が “ローカル LLM をバックエンドとして使える” という仕組みになっている。
✅ Codex はローカルで動くのか（要点）
Codex CLI はローカル LLM をバックエンドとして利用できる●LM Studio
●Ollama
●Unsloth Studio
●llama.cpp（バージョン制限あり）
などを Codex のモデルプロバイダーとして設定できる。・Codex が要求する API 形式は “OpenAI Responses API”
→ これに対応したローカル LLM サーバーを立てれば Codex はクラウドなしで動く。・完全オフライン運用も可能（ネットワーク遮断状態で動作確認されている）
🧠 どういう仕組みでローカル動作するの？
Codex CLI は .codex/config.toml に「どのモデルプロバイダーを使うか」を書く。例：Ollama を使う場合
# toml profile = "qwen-4b" [model_providers.ollama] name = "Ollama" base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1" [profiles.qwen-4b] model = "qwen:4b" model_provider = "ollama"Codex はこのローカル API に対してリクエストを送り、
ローカル LLM がコード生成 → Codex がエージェントとして操作
という流れになる。
🖥️ ローカルで動かす代表的な方法
1. LM Studio を使う方法（最も安定）
LM Studio は Responses API にネイティブ対応Codex と相性が良い
完全オフラインで動作確認済み
2. Ollama を使う方法（軽量・簡単）
qwen:4b など軽量モデルで Codex を動かせるWindows でも簡単
3. Unsloth Studio（高性能モデル向け）
Qwen3.5 / Gemma4 など強力なモデルをローカルで動かせるCodex の Responses API に対応
⚠️ 注意点
Codex は Chat Completions API を使わない
→ Responses API のみ（2026年以降）llama.cpp は 最新の Codex では動かない場合がある
（0.87.0 以前なら動くという報告）
🔍 まとめ
項目 ／ 結論
Codex はローカルで動く？
／ YES（ローカル LLM をバックエンドにできる）
完全オフライン可能？
／ YES（LM Studio などで確認済み）
必要なもの
／ Responses API を話せるローカル LLM サーバー
推奨構成
／ LM Studio / Ollama / Unsloth Studio
Codex はローカルで動作するのか？
Ai