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CodexでDeepSeek 3.1を使う方法：セットアップから初回実行まで

著者 / / LLM / 6 分で読めます
CodexでDeepSeek 3.1を使う方法：セットアップから初回実行まで
目次
  1. DeepSeek 3.1 とは：基本とハイライト
  2. Codex で DeepSeek 3.1 を使う理由
  3. Codex で DeepSeek 3.1 を使用する方法：前提条件の概要
  4. Codex で DeepSeek 3.1 を使用する方法：ステップバイステップガイド
  5. 結論

DeepSeek 3.1 は、高度な推論、コーディング、エージェントワークフロー向けに設計された次世代大規模言語モデルです。ハイブリッド思考モード、よりスマートなツール呼び出し、高い思考効率により、要求の厳しい実世界のタスクに対して信頼性の高いパフォーマンスを提供しながら、さまざまな開発者のニーズに柔軟に対応します。

同時に、Codex は軽量でありながら多用途なコマンドラインインターフェース (CLI) を提供します。ターミナルから直接大規模言語モデルを操作できます。プロンプトの送信、重い IDE に依存しないデバッグが可能です。

このガイドでは、Codex 内で DeepSeek 3.1 を使用する方法を、インストールとセットアップから最初のコーディングタスクの実行まで順を追って説明します。これにより、効率的な開発ワークフローで強力なモデル機能を活用できます。

DeepSeek 3.1 とは：基本とハイライト
特徴 詳細
パラメータ数 合計671B、活性化時37B
アーキテクチャ Mixture-of-Experts
オープンソース はい
コンテキスト長 128K
思考モード ハイブリッド（思考 + 非思考）
画像入力対応 はい
言語対応 中国語と英語に優れ、100以上の言語をサポート
ライセンス MIT

deepseek 3.1 benchmark 1

deepseek 3.1 benchmark 2

主なハイライト

アーキテクチャとトレーニング

  • ハイブリッド思考モード – テンプレートを切り替えるだけで思考モードと非思考モードの両方をサポートし、深さと速度のバランスを実現。
  • 拡張ロングコンテキストトレーニング – 2段階で32K、128Kに拡張し、数千億トークンでスケールして理解力を強化。
  • 効率的なFP8トレーニング – 重みとアクティベーションにUE8M0 FP8形式を使用し、マイクロスケーリングデータ形式との互換性と効率を向上。
  • よりスマートなポストトレーニング最適化 – データセットとファインチューニングの強化により、ツール使用、推論、実世界のコーディングタスクを改善。

エージェント機能

  • よりスマートなツール呼び出し – ポストトレーニングにより、ツール使用とマルチステップエージェントタスクのパフォーマンスが大幅に向上。
  • 柔軟なタスク実行 – 重いオーケストレーションなしでツールチェーンとエージェントワークフローを実行し、最新のフレームワークに適しています。

コーディングの強み

  • 優れたベンチマークパフォーマンス – SWE-bench、Terminal-Bench、xBench-DeepSearchで大きな向上を示し、応用コーディング能力の高さを実証。
  • 開発に実用的 – ソフトウェアデバッグ、端末操作、実世界のエンジニアリング問題解決に優れています。
  • 多言語サポート – 英語および多言語コーディングベンチマークで効果的。

推論能力

  • 高い思考効率 – DeepSeek-V3.1-Think は DeepSeek-R1-0528 と同等の回答品質を達成しながら、より迅速に応答。
  • 幅広い問題解決 – 科学的、論理的、オープンドメインの推論タスクで強力な結果。
  • 拡張コンテキスト処理 – 非常に長い入力でも高い精度を維持し、複雑なワークフローでの信頼性を確保。

Codex で DeepSeek 3.1 を使う理由

DeepSeek 3.1 単体でも優れたモデルですが、Codex と組み合わせることで、日常の開発においてより実用的になります。Codex は単なるラッパーではなく、コマンドライン内で大規模言語モデルを自然に扱えるターミナルネイティブのインターフェースです。多くの開発者が好んで作業する環境です。

開発者のパートナーとしての Codex

重い IDE 統合や Web ダッシュボードとは異なり、Codex は軽量で高速になるように設計されています。DeepSeek 3.1 を直接呼び出し、結果を即座にテストし、ターミナルから離れることなくさまざまな API プロバイダーを管理できます。スピード、集中力、直接制御を重視する開発者にとって、この CLI アプローチは特に価値があります。

Codex で DeepSeek 3.1 を使用する主な利点

利点 開発者にとっての意味
直接モデルアクセス ターミナル内でプロンプトを実行し、出力を即座に確認できます。
自動化ワークフロー タスクを連鎖させる（生成→テスト→改善）ことができ、追加ツールは不要。
柔軟な統合 DeepSeek と他のプロバイダーを最小限の労力で切り替え可能。
軽量セットアップ 大規模な IDE プラグインは不要、シンプルな CLI インストールのみ。

ネイティブ Codex モデルよりも DeepSeek 3.1 を使用する利点

ネイティブの Codex モデルは汎用的なコーディングに適していますが、DeepSeek 3.1 は強力なコーディングとエージェントパフォーマンスを提供するだけでなく、明確なコスト面での利点もあり、際立っています。

  • 堅牢なコーディングとエージェントパフォーマンス – コーディングベンチマークでの強力な結果と、信頼性の高いツール呼び出しおよびマルチステップ計画を兼ね備え、開発とエージェントワークフローの両方に適しています。
  • コスト面での利点 – DeepSeek 3.1 は、ネイティブの Codex オプションよりもはるかに低い価格でこれらの高度な機能を提供します。

Novita AI での現在の価格: 131072 コンテキスト、$0.27/100万入力トークン、$1.0/100万出力トークン

実際の使用シナリオ

  • 迅速なプロトタイピング – 数秒で機能的なスクリプトを生成し、すぐに実行。
  • 迅速なデバッグ – 最小限のオーバーヘッドで SQL クエリやコードスニペットを反復。
  • エンタープライズワークフロー – コンプライアンス重視の環境で、高いパフォーマンスとコスト削減を両立。

要約すると、Codex は DeepSeek 3.1 を高性能なモデルであるだけでなく、コーディング、推論、エージェント駆動型開発のための手頃な日常ツールに変えます。

Codex で DeepSeek 3.1 を使用する方法：前提条件の概要

Codex 内で DeepSeek 3.1 を使用するには、次の 3 つが必要です。

  1. DeepSeek 3.1 の API キー: Novita AI から取得することを推奨し、シームレスな統合のために設定ファイルに保存します。
  2. Codex CLI: グローバルにインストールし、ターミナルから直接エージェントを呼び出せるようにします。
  3. 動作環境: Node.js 18 以上、およびパッケージ管理のための npm。

すべての準備ができたら、Codex を DeepSeek 3.1 にリンクして試運転を開始できます。セットアップは軽量で、数分で完了します。

Codex で DeepSeek 3.1 を使用する方法：ステップバイステップガイド

ステップ 1：Novita AI で API キーを取得する

Novita AI アカウントを作成し、Novita AI プラットフォームから API キーを生成します。次にキー管理に進み、新しいキーの追加を選択します。 この API キーはアクセス資格情報として機能します。一度しか表示されないため、すぐにコピーして安全な場所に保存してください。以下の手順で必要になります。

Novita AI は、以下のようなさまざまな最先端モデルに対して一級の Codex サポートを提供します。

  • deepseek/deepseek-v3.1
  • zai-org/glm-4.5
  • qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
  • moonshotai/kimi-k2-0905
  • openai/gpt-oss-120b
  • google/gemma-3-12b-it

ステップ 2：Codex CLI をインストールする

Node.js 18 以上が必要です

node -v

npm でインストール（推奨）

npm install -g @openai/codex

Homebrew でインストール（macOS）

brew install codex

インストールの確認

codex --version

Novita AI API を介した DeepSeek 3.1 の設定

Codex 設定ファイルを作成し、DeepSeek 3.1 をデフォルトモデルに設定します。

  • macOS/Linux: ~/.codex/config.toml
  • Windows: %USERPROFILE%\.codex\config.toml

基本設定テンプレート

model = "deepseek/deepseek-v3.1"
model_provider = "novitaai"

[model_providers.novitaai]
name = "Novita AI"
base_url = "https://api.novita.ai/openai"
http_headers = {"Authorization" = "Bearer YOUR_NOVITA_API_KEY"}
wire_api = "chat"

ステップ 3：使用開始

Codex CLI を起動

codex

基本的な使用例

コード生成:

> REST API レスポンスをエラーハンドリング付きで処理する Python クラスを作成してください

プロジェクト分析:

> このコードベースをレビューし、パフォーマンス改善の提案をしてください

バグ修正:

> ログイン関数の認証エラーを修正してください

テスト:

> ユーザーサービスモジュールの包括的な単体テストを生成してください

既存プロジェクトでの作業

Codex CLI を起動する前に、プロジェクトディレクトリに移動します。

cd /path/to/your/project
codex

Codex CLI は自動的にプロジェクト構造を理解し、既存のファイルを読み取り、セッション全体を通じてコードベースのコンテキストを維持します。

結論

DeepSeek 3.1 は信頼性の高いコーディングパフォーマンス、効率的な推論、強力なエージェント機能を提供し、Codex はそれをターミナルでシームレスに実行するための軽量インターフェースを提供します。この組み合わせにより、セットアップが迅速で使いやすく、日常のコーディングタスクからより複雑なエージェント駆動型プロジェクトまで適応できるワークフローが形成されます。

開発者にとって、この組み合わせは摩擦を取り除きます。DeepSeek 3.1 の汎用性と Codex の合理化された CLI エクスペリエンスが組み合わさることで、ターミナルから離れることなく高度なモデル能力にアクセスできるようになります。

よくある質問

DeepSeek 3.1 とは何ですか？

DeepSeek 3.1 は、推論、コーディング、エージェントタスク向けに設計された最先端の大規模言語モデルであり、ハイブリッド思考モード、よりスマートなツール呼び出し、効率的なロングコンテキスト処理を特徴としています。

DeepSeek 3.1 を Codex に接続するにはどうすればよいですか？

Codex をインストールしたら、Novita AI から API キーを取得し、Codex で DeepSeek 3.1 をモデルとして選択するだけです。プロセスは最小限で、数分で完了します。

なぜネイティブの Codex モデルではなく DeepSeek 3.1 を使うべきですか？

強力なコーディングとエージェント能力を、はるかに低いコストで兼ね備えているため、パワフルでありながら手頃な価格だからです。

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできる AI クラウドプラットフォームであり、手頃な価格で信頼性の高い GPU クラウドも提供しています。

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