【Codex CLI】ローカルLLMで力不足の処理をどうするのか？【Gemini CLI】

目次

1. ローカルLLMは使っていますか？
2. ※注意点
3. CLI系をAPI的に利用
4. さらにほかの手段
5. まとめ

ローカルLLMは使っていますか？

基本テキスト処理の多くはQwen3 30Bを使用していますが、全てにおいてこれでいいのかと言われるとちょっと苦しい。特に今のSunoの処理において、最新のLLMでないと力不足だなと思うのは確かにある。ただ、そうしたらじゃぶじゃぶ課金して使うのかと言われればそれもまた違うのでちょっと検討。

※注意点

下の記事はちょい利用を想定しています。本格利用でそれなりの性能求めるなら課金するしかないです。それではどうぞ。

CLI系をAPI的に利用

まず、どんな環境で使用しているかと言うと、ubuntuサーバー内のPythonで使用しています。

どうやって管理？

CLIツールをサブプロセスとして呼び出し、stdin/stdout/ファイルで入出力をやり取りする「パイプライン方式」

• Pythonからは単なる外部コマンド実行として扱う

• HTTP API を直接叩くより設定が簡単（認証済みCLIを再利用）

認証方式

Gemini CLI
gemini auth login

• ブラウザが開いて Google アカウント でログイン

• OAuth トークンが ~/.gemini/ に保存される

• API キー不要（Google アカウントの権限で動作）

Codex CLI (OpenAI)
codex auth login

• ブラウザが開いて OpenAI アカウント でログイン

• OAuth トークンが ~/.codex/ に保存される

• ChatGPT Plus/Pro のサブスクリプション権限を利用

なぜこの方式を使うか

ChatGPTやGeminiのサブスク加入している場合、CLI系ツールの利用枠が存在する。これらをAPI的に利用できるのであれば、お得と言うか、使わないと損です。

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さらにほかの手段

CLIとして使っているときはそうでもないですが、API的に使うといつの間にか使用量的にそれなりに使ってしまう。さらにこの先のフォールバックとして無料でそれなりに使えるものとして、GPTのAPIです。今私の環境ではちょっとではありますが、毎日ある程度のトークンが無料で使えています。

こちらに関しては、はっきり分かっていませんが、「データ共有（inputs/outputs を OpenAI と共有）」に同意すると無料トークンが付与される」仕組みなのではないかと思います。使い始めの際に何となく分からずOKを押した気がします。全ての人に出るのか分かりませんので使えたらラッキーぐらいに思ってください。

ただ、こちらはいつまで使えるかは分かりませんので、いつの間にか普通に課金利用になるかも知れません。ただ、毎日の利用に関してもどこまで使えるかは何となく、APIのUsageを見ながら使うしかないのですぐ気が付くとは思います。

まだ他に無料で使うだけなら手段がないわけではありませんが、そこそこ性能が求められる範囲で考えると身近にある分ではこんなものかも。

まとめ

ClaudeCodeに契約していて、他にも契約しているかと言うと違うかもしれないですが、契約しているなら十分検討の余地ありです。APIは注意して使えばいいかなくらいで。

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