2026年1月6日
Codex CLIでLM StudioのローカルLLMを使う
Codex CLIを、LM Studioで動かすローカルLLM（OpenAI互換のローカルAPI）につないで、ローカル環境でコーディングエージェントとして使う手順をまとめます。
はじめに
本記事では、LM Studio でローカルLLMを動かし、Codex CLIでそのLLMに接続し、ローカルでコーディングエージェントを動かす方法について記載します。
結論から言うと、LM Studioで「OpenAI互換API」を起動し、Codex CLIの設定でそのURLを参照するようにすれば、Codex CLIをローカルLLMにつないでコーディングエージェントとして動かせます。
このLM Studioの活用によって、コーディングエージェントをローカルで動かすことができ、セキュリティ的に一般的なコーディングエージェントの利用が難しいケースでも、セキュアに利用できる可能性が広がります。一方で「ローカルLLMで動かす=完全にオフライン」ではありません。たとえば初回のモデル取得、拡張機能の更新、外部依存のインストールなどはネットワークが関わることがあります。運用要件（社内ポリシーやログの扱い）に合わせて、どこまでをローカルに閉じるかは切り分けて考えるのが安全です。
また、Codexには使用量に制限があるため、このローカルLLMで動かす方法により、その制限を回避することが可能です。
今回の記事はOpenAIのCodexに関する公式ドキュメントに基づいて、記載しています。
Codex CLI とは？
Codex CLIは、ターミナルからリポジトリを読み込み、ファイル編集やコマンド実行を支援するエージェントです。設定は ~/.codex/config.toml で管理でき、モデルの指定や接続先を切り替えられます。
Codex については以下の記事でまとめていますので、よろしければこちらの記事もご覧ください。
LM Studio とは？
LM Studioは、ローカルマシン上でLLMを動かし、外部ツールから呼び出せるようにするための環境です。特に本記事では、LM Studioが提供する「OpenAI互換エンドポイント（/v1）」を使い、Codex CLIから localhost にHTTPでアクセスする形を扱います。
LM Studioについては、以下の記事で説明していますので、こちらの記事もよろしければご覧ください。
LM Studioのセットアップ
ここでは、LM Studioの「ダウンロード → インストール → モデルのダウンロード → ローカルサーバ起動」までを行い、Codex CLIから呼べる準備をします。
1) LM Studioをダウンロードしてインストールする
LM Studioは公式サイトから最新版をダウンロードしてインストールできます。まずはLM Studioをインストールし、起動してください。
インストールできたら、LM Studioは Power User モードで起動しておくと、後続の設定（開発者向けの操作）が進めやすくなります
2) モデルをダウンロードして動作確認する
LM Studioの探索（Explore）タブなどからモデル名を検索し、任意のモデルをダウンロードします。今回は gpt-oss-20b を利用します。
ダウンロードが完了したら、Use in New Chat などからチャットを開き、まずはLM Studio単体で応答が返ることを確認します。
3) コンテキスト長を調整する
Developer画面において、画面右側にある Context Length が gpt-oss-20b のデフォルトでは4096になっており、これを 40960 などに変更します。
これは、Codexのシステムプロンプトが4096以上の長さがあり、この後エラーになる可能性を避けるためです。
この設定が完了すれば、サイドバーの下部にある「Reload to apply changes」ボタンをクリックします。
これで LM Studio 側の準備は完了です。
Codex CLIの設定
次はCodex CLI側の接続先を設定します。
~/.codex/config.toml を開いて、以下を追記します。
profile = "gpt-oss-20b"
[model_providers.lmstudio]
name = "LMStudio"
base_url = "http://127.0.0.1:1234/v1"
[profiles.gpt-oss-20b]
model = "openai/gpt-oss-20b"
model_provider = "lmstudio"もしLM Studio側のポートを 1234 以外にしている場合は、base_url のポート番号を合わせて変更してください。
LM Studio + Codex を実際に試してみる
ここまでできたら、いよいよCodex CLIを起動してみます。
$ codex上記のコマンドをうち、以下のような画面が表示されれば、LM Studio のローカルLLMでCodexを起動できています。
実際にCodexにメッセージを送信すると、適切に返答が返っていることが分かります。
LM Studio の Developer Logs にも、以下のようにリクエストが来ていることが確認できます。
まとめ
LM StudioとCodex CLIを組み合わせると、ローカルLLMを「Codex CLIの実行エンジン」として使えるようになり、ネットワーク要件や運用ポリシーの都合でクラウド型のコーディングエージェントが使いにくいケースでも、試せる選択肢が増えます。
またセキュリティ観点のみにとどまらず、Codexの利用制限の対策として使える点も、ローカルLLMの魅力のひとつです。
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