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CodexモデルをClaude Codeに統合する方法（完全なチュートリアル付き）

クロードは最近、再び大規模なアカウント停止措置を開始し、私のメインアカウントも例外ではありませんでした。

最近の Claude アカウント停止の新たな波が押し寄せ、私のメインアカウントも例外ではありませんでした。

アカウントが停止されるのは些細な問題だが… Claude このコードには、無効にできない多くのメモリ設定とスケジュールされたタスクが含まれています。

開くを参照AI コアプロダクトマネージャーのTiboが使用上のヒントを教えてくれました。指示に従って操作したところ、Codexのgpt-5.6-solを数分で統合可能なAPIに変換することに成功しました。 Claude コードの中に。

これで、未使用のコーデックスクレジットをすべて使用できます。 Claude コード内で引き続き使用できますし、アカウントが停止される心配もありません。本当に素晴らしいです。

この記事では、初心者でもすぐに始められるよう、詳細な操作手順を説明します。

Claude Code は Codex の OAuth インターフェースを直接呼び出すことはできません。CLIProxyAPI を使用してローカルで認証とプロトコル変換を実行し、その後 CC Switch を使用して接続構成を書き込むことで、以下のことが可能になります。 Claude Codexからコード内でモデルを呼び出す。

CLIProxyAPIをインストールする

GitHubから手動でダウンロードして設定する必要はありません。Codexを開いて、以下を追加するだけです。プロンプトワードコーデックスへ送信：

プロンプトワードWindowsにCLIProxyAPIをインストールして設定する方法を教えてください。

公式プロジェクトアドレス：https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI
必要とする：
1. プロジェクトの公式GitHubリリースからのみダウンロードしてください。最新のバージョン;
2. お使いのコンピューターのアーキテクチャに基づいて、Windows_amd64 または Windows_arm64 のインストールパッケージを選択してください。
3. 現在のユーザーディレクトリ内のCLIProxyAPIフォルダにインストールします。
4. config.example.yamlをconfig.yamlにコピーします。
5. サービスを127.0.0.1にバインドし、ポート8317を使用します。
6. リモート管理を無効にし、ランダムな管理パスワードとダウンストリームパスワードを生成します。 API Key；
7. デフォルトの認証ディレクトリを保持し、OAuthトークンを読み取ったり、コピーしたり、表示したりしない。
8. Codexアカウントにログインする必要がある場合は、操作を一時停止し、実行するコマンドを教えてください。ブラウザでログインを完了します。
9. ログイン後、サービスを開始し、/healthz と /v1/models にアクセスして成功したかどうかを確認します。
10. 最後に、ベースURLの場所、設定ファイル内のAPIキー、および現在利用可能なモデルのリストを教えてください。

直接実行してください。自動手順を完了しました。エラーが発生した場合は、まずログを確認して修正を試みてください。操作手順を提供するだけでは不十分です。

コーデックスは自動CLIProxyAPIのインストールにご協力いただき、接続の詳細や利用可能なモデルなどの重要な情報を一覧表示してください。

アカウントログイン

インストールプロセス中にログインを求められた場合は、PowerShellで次のコマンドを実行することでログインを完了できます。

.\cli-proxy-api.exe –config .\config.yaml –codex-login

サービスを開始し、新しいPowerShellでAPIが正しく動作していることを確認してください。

.\cli-proxy-api.exe –config .\config.yaml

新しいPowerShellウィンドウを作成し、以下のスクリプトを実行して利用可能なモデルを照会します。

$match = Get-Content .\config.yaml | Select-String '^\s*-\s*"([^"]+)"\s*$' | Select-Object -First 1 $key = $match.Matches[0].Groups[1].Value.Trim() $result = Invoke-RestMethod ` -Uri "http://127.0.0.1:8317/v1/models" ` -Headers @{ Authorization = "Bearer $key" } $result.data | Select-Object id

コンソールにgpt-5.6-solなどのモデルのリストが表示された場合、ローカルプロキシブリッジが正常に構築されたことを意味します。

CCスイッチの設定

CC Switchを開いて、以下を選択します... Claude コードを選択した後、右上隅の「+」をクリックしてサプライヤーを追加します。

サプライヤー名 → CLIProxyAPI Codex

APIキー → Codexが提供する情報をクエリしてコピーします

Base URL→http://127.0.0.1:8317

APIフォーマットの選択：人間向けメッセージ

「ローカルルーティング」と「フルURLモード」は有効にしないでください。

モデルマッピングは必要に応じて入力することも、gpt-5.6-sol を使用してすべて入力することもできます。

設定が完了したら、CC Switchのメインインターフェースに戻り、「接続テスト」をクリックすると、接続が正常であることが確認できます。

それではPowerShellで開きます Claude コードを入手したら、gpt-5.6-solを直接使用できます。

統合が成功した後、私はすぐにいくつかのよく使われるシナリオを設定し、Codexでgpt-5.6-solがどのように動作するかを確認しました。 Claude コーディング後、あなたのパフォーマンスはどの程度ですか？

画像生成

私たちは Claude コードに要件を入力してください。

プロンプトワード`/generate-image` はインフォグラフィックを作成します。単純分かりやすいイラストで、5つの基本的なヨガのポーズを示し、体の姿勢や呼吸法についての説明も添えている。

Claude コードはタスクを正常に理解し、/generate-imageワークフローを介してバックエンドgpt-image-2を呼び出してインフォグラフィックを生成しました。

レイアウトは非常に見やすく、画像とテキストは非常に鮮明で、中国語の表記も正確であり、説明も非常に正確に理解できます。

私たちは同じものを置きましたプロンプトワードCodexに送ってみてください。

生成されたインフォグラフィックは、レイアウトと内容の両面において、以下の基準に合致しています。 Claude 生成されたコードは非常に近い値を示しており、ツールによって呼び出される画像生成機能はプロキシ変換後も低下していないことがわかる。

チャットや動画編集

Clsude CodeのMCPプラグインをもう一度試してみましょう。自動変革能力。

私はChatCutを選びました。 Claude コード欄に以下を入力してください。

プロンプトワードchatcut.io/claude を読んで、ChatCut プラグインのインストールと新しいタスクの作成を手伝ってください。

Claude コードはインストール手順を読み込み、プラグインを設定します。

処理の途中でブラウザにログインページが表示され、一度手動で確認する必要があります。インストール後、新しいものを作成します Claude コードセッションでは、ChatCutは...自動負荷。

私たちは新しいものを作る Claude コードダイアログを使用すると、対話を通じてコミュニケーションをとることができます。 AI 彼らはビデオ編集を手伝ってくれた。

プロンプトワードChatCut を使用して新しいタスクを作成します。ビデオ素材として D:\00\materials\material1.mp4 から material20.mp4 を使用し、BGM として D:\00\materials\Don't Let Love Wither Violin.mp4 を使用して、9 分 16 秒、1080×1920 ピクセル、H.264 の縦型ビート同期ビデオを作成します。

20個のクリップを編集して、9分16秒の縦長動画を作成してください。各クリップから最も優れた連続したセグメントを1つだけ選択し、最終動画では各セグメントが最大1回だけ表示されるようにしてください。クリップは音楽の内容とリズムに基づいて順番に並べてください。ファイル番号は不要です。

背景音楽のリズム、アクセント、旋律の変化、感情の起伏を分析し、それに応じて編集する。強いビート、リズムの変化、旋律の転換点でシーンを切り替え、音楽の穏やかな部分ではショットを適切に延長し、リズムが強くなる部分やクライマックスではシーンの切り替えを速める。

編集は主に、切れ味鋭いカットを基本とし、必要な箇所に自然なトランジションを控えめに使用し、トランジションやエフェクトの過剰な使用を避けている。BGMは冒頭で自然にフェードインし、最後に自然にフェードアウトする。

初めて実行されるとき、AI プロジェクトは正常に作成され、すべての素材がアップロードされましたが、作業の複雑さのため、ChatCutは素材のアップロードのみを行い、完全な編集手順は提供しませんでした。

ChatCutが手順を一つずつ実行できるように、指示を細かく分解しました。

まず、キャンバスを縦向きに調整し、オーディオトラックを追加してから、音楽にフェードインとフェードアウトの効果を追加します。

プロンプトワード引き続きChatCutの公式MCPを使用して現在のプロジェクトを編集してください。新しいプロジェクトを作成したり、素材を再アップロードしたり、エクスポートしたりしないでください。

現在のメインタイムラインを修正してください。

  1. 1. キャンバスを9:16の縦向きモード、解像度1080×1920に変更し、フレームレートを30fpsに維持します。
  2. オーディオトラックA1を作成します。
  3. 27.43秒の音声ファイル「Don't Let Love Wither Violin.mp4」全体を、0秒目から始まるようにA1に配置してください。
  4. 音楽の冒頭に自然なフェードイン、そして最後に自然なフェードアウトを加えてください。
  5. このステップでは、ビジュアルアセットを追加しないでください。

完了したら、キャンバスサイズ、オーディオトラック、音楽の開始時間、タイムラインの合計時間を確認して報告してください。エクスポートはしないでください。

今回は無事完了しました。ChatCutはキャンバスに正しいオーディオトラックを追加し、フェードインとフェードアウト効果を追加し、キャンバスサイズを調整しました。

私たちは編集作業を続けました。

プロンプトワード現在のプロジェクトとメインタイムラインの編集を続けてください。新しいプロジェクトを作成したり、素材を再アップロードしたりしないでください。

マテリアル1.mp4からマテリアル20.mp4までのすべての素材をV1ビデオトラックに追加します。

編集要件：

  1. 選択された素材はそれぞれ一度しか使用できず、再利用することはできません。
  2. 不適切な材料は省略しても構いません。特定の量に達するためだけに無理に加える必要はありません。
  3. 提出された各素材から、最も優れた連続したセグメントが1つだけ選ばれます。
  4. 27.43秒のBGMをカバーするのに十分な高品質のクリップを使用すれば、タイムラインに空白が生じることはありません。
  5. 選択したクリップの数が少ない場合は、クリップの品質を適切に拡張できますが、シーンの重複は避けてください。
  6. すべてのビデオ映像のオリジナル音声をオフにし、A1のBGMのみを残します。
  7. 使用知的トリミングは1080×1920の縦長画面に合わせて行い、主要被写体をそのまま残し、画像の引き伸ばし、圧縮、歪みを避けるようにしてください。
  8. 楽曲の主要な拍子、旋律の変化、感情の変化に合わせて、画像の順序とカットを配置してください。
  9. 音楽は、穏やかな場面ではやや長めのショットで使用され、テンポが速くなる部分とクライマックスの間の移行は加速されている。
  10. このスタイルは、主にすっきりとしたシャープなカットを用い、必要最低限の自然なグラデーションのみを取り入れている。
  11. 字幕、タイトル、ロゴ、透かし、複雑なエフェクトは追加しないでください。

全てが正しいことを確認したら、動画を9:16、1080×1920、30fps、H.264形式でエクスポートし、プロジェクトリンクと動画ダウンロードリンクを返送してください。

ChatCut 自動音声アクセント分析を実行し、素材セグメントを選択し、並べ替え、トリミング、エクスポートします。自動フルムービーのダウンロードリンクはこちらです！

最終版を見てみましょう。

標準の9:16縦向きモードでは、映像の繰り返しがなく、スムーズで鮮明な画面遷移と、自然なフェードイン・フェードアウトの音楽が特徴です。

ChatCutはビートを識別する際に軽いドラムビートとのマッチングを優先したため、リズム感はプロの編集者ほど強くはありませんでしたが、完成品の全体的な効果はかなり良好でした。100点満点で評価するとすれば、80点といったところでしょう。

Coding

日常使い Claude コードの要件はかなり広範囲に及ぶので、まずはテストしてみましょう。

プロンプトワード現在空のリポジトリに、ブラウザ上で動作するインタラクティブな3Dスマートシティデジタルツイン画面を実装してください。

技術スタック:

– React + TypeScript + Vite

– Three.js または React Three Fiber

– 後処理エフェクトには既存のライブラリを使用できます

有料リソースや外部APIに依存しない

視覚効果：

– ダーク・フューチャー・シティ

高さの異なる多数の建物

道路、照明付きの交通の流れ、街灯、そしてダイナミックな広告看板

– 建物の窓からのランダムな光

格子模様のある地面とわずかな反射

– ブルームグロー、霧効果、昼夜サイクル

– オープニングアニメーション

・滑らかさを維持し、モデルの顔の数を不必要に増やさないようにしてください。

インタラクティブ機能：

  1. マウスを使ってシーンを回転、ズーム、パンしてください。
  2. 建物を検索すると、その建物がハイライト表示され、建物情報パネルがポップアップ表示されます。
  3. 建物内を捜索し、カメラに…自動上空を飛行する。
  4. 昼が夜へと移り変わるにつれ、太陽、空、そして街の明かりは連動して変化する。
  5. 道路上を走行する車両をシミュレーションする。
  6. 左側には、人口、エネルギー消費量、交通量、大気質の指標が表示されます。
  7. グラフデータは常に動的に変化しています。
  8. トラフィック、エネルギー消費量、セキュリティの各ボタンをクリックすると、異なる視覚化レイヤーを切り替えることができます。
  9. 交通量レイヤーは、道路のヒートマップ効果を表示します。
  10. エネルギー消費量を示すレイヤーは、建物のエネルギー消費量に応じて色が変わります。
  11. セキュリティレイヤーには、カメラのスキャン範囲と警報発生地点が表示されます。
  12. アニメーションの一時停止とカメラのリセットに対応しています。
  13. ページサイズの変更に適切に対応します。
  14. パフォーマンスパネルと画質オプションを追加しました。

都市は、再現性を確保するために固定の乱数シードを使用して、プロシージャルに生成する必要があります。開発サーバーを直接実装、実行、起動してください。最初の起動時に都市全体とアニメーションが表示されるようにしてください。3Dシーンを模倣するために静止画のスクリーンショットを使用しないでください。

最終結果を見てみましょう。

プロンプトワードリアルタイムレンダリングを必要とする3D都市が完成しました。建物、道路、交通、街灯など全てレンダリングされており、マウスを使って視点やシーンを調整できます。

昼夜のサイクルが始まると、空、建物の明かり、都市の雰囲気も同期して変化し、比較的完成度の高い全体的な効果を生み出す。

建物を検索すると、その建物がハイライト表示され、情報パネルがポップアップ表示されます。全体的な効果は非常に優れています。

日々のワークフロー

コードを書くこと以外にも、標準作業手順（SOP）に関わる日常業務は、できる限り他の人に委任するように努めることができます。 AI やってみろ。

例えば、私のダウンロードフォルダは様々なファイルで溢れかえっていることが多く、そのため... AI 種類別・時間別に整理されています。

プロンプトワードD:\Browser Downloadsフォルダの整理を手伝ってください。手順は以下のとおりです。

  1. まず、ファイルをスキャンし、種類と日付に基づいてアーカイブ計画を作成します。フォルダ操作は不要です。
  2. ファイルを「種類/年/月」のディレクトリに整理するPythonスクリプトを作成してください。
  3. 作業を進める前に、移動するファイルを見せて、私の確認をお待ちください。
  4. 確認後、ファイルの削除や上書きを行わずにクリーンアップを実行してください。
  5. 処理が完了したら、結果を確認し、簡単に元に戻せるように操作ログを生成してください。

指示するだけでなく、直接タスクを完了させてください。

見てみましょう。 Claude Codeは、以下の組織化ソリューションを提供します。

私はすべてのファイルをファイルの種類、年、月ごとに分類しました。

私たちは確認することを選びます。Claude コードの実行が開始されました。すべてのファイルを分類します。

与える Claude コードが変更されました GPT このモデルは元々一時的な解決策として考えていたものだったのですが、こんなにうまくいくとは思っていませんでした。以前は… Claude コード内のターミナル使用習慣、履歴、環境設定はすべて保持されるため、新しいツールセットに適応する必要はありません。

以前は、 AI ツールはしばしばその背後にあるモデルと同等である。 Claude コードは作業プラットフォームとして機能し、ユーザーが自由にモデルを選択し、蓄積されたワークフローを継続的に再利用することを可能にする。

もちろん、異なるモデルは複雑なツール呼び出しやコンテキスト圧縮と完全に互換性があるとは限りません。重要なプロジェクトに実装する前に、いくつかの実世界のタスクを実行してテストすることをお勧めします。

モデルメーカーと Agent クライアント側も徐々に分離していき、将来的には、ユーザーは固定モデルを選択するのではなく、さまざまなモデルが実際に業務を遂行できるシステムを選択するようになるかもしれない。

モデルやツールは変更できるが、これまで蓄積してきたワークフローを完全に見直して再構築する必要はない。

元のリンク:Claude ブロックされた後、数分でgpt-5.6-solに接続することができました。 Claude Code

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