このページで分かること
- GPT-5.6のCodex活用ポイント
- Claude CodeでBunの53万行ZigコードをRustへ書き換え
- ChatGPT Workの開発現場での使い方
- Claude Codeのトークンオーバーヘッド実測値
GPT-5.6：Codexでの活用
GPT-5.6はSol/Terra/Lunaの3段階に分かれており、Codexではタスクの複雑さに応じて使い分けることが推奨されています。
Solは複雑な推論や長文のコード生成に、Terraは一般的なコーディングに、Lunaはシンプルなタスクに適しています。
Claude CodeやCursorでもGPT-5.6が利用可能になり、開発ワークフローの柔軟性が向上しました。
Bun Zig→Rust全面移行：Claude Codeで11日間
JavaScriptランタイム「Bun」の開発チームは、Claude CodeとFable 5を活用して、約53万行のZigコードをRustへ全面移行完了を発表しました。
- Zigコード 535,496行をRustに全面書き換え
- Claude Codeで約50種のワークフローを11日間連続実行
- エンジニア1人が監視するだけで、全プラットフォームでテストスイート100%クリア
- 従来なら少人数チームで丸1年かかる作業だった
開発者のサムナー氏は「コードベースの全面的な書き換えは歴史的に見ても最悪のアイデア」とした上で、AIの力を借りることで不可能が可能になったと語っています。
ChatGPT Work：開発現場での使い方
ChatGPT Workは、企業の日常業務をChatGPTに自動化させる機能です。開発現場では、ドキュメント作成、コードレビュー、バグ報告の整理などに活用できます。
Claude Codeのトークンオーバーヘッド
Systimaの測定によると、Claude Codeは利用者の指示を処理する前に約3万3000トークンを消費します。OpenCode（約6900トークン）の約4.7倍です。
72KBの指示ファイルを追加すると約2万トークンが上乗せ。MCPサーバーは1つにつき約1000〜1400トークン増加します。
注意点
- このページはOpenAI公式でもAnthropic公式でもありません。
- BunのRust移行は進行中のプロジェクトです。
- トークン消費量は環境により異なります。
出典
- OpenAI「GPT-5.6」（2026年7月10日）
- Hacker News「Bun Zig→Rust移行」スレッド
- Systima「Claude Codeトークンオーバーヘッド実測」