サイドカー: ウェブ検索とビジョン

ルーティングモデルごとにホスト型ウェブ検索やネイティブ画像入力のサポート範囲が異なります。opencodex は ChatGPT ログイン(forward)プロバイダーまたは保存された Anthropic OAuth プロバイダーを使う 2 つのサイドカーで不足機能を補います。サイドカーエラーはターン全体を失敗させず、長さ制限付きのツール結果や画像案内文に差し替わります。

ウェブ検索サイドカー

Codex がパススルーでないルーティングモデルにホスト型 web_search を要求すると opencodex は次の順序で処理します。

ホスト型 web_search ツールを削除し、ルーティングモデルには合成 web_search(query) 関数ツールを公開します。元のホスト型ツールのオプションはサイドカー呼び出しにそのまま使います。
ルーティングモデルを小さなエージェントループで実行します。モデルが web_search を呼ぶと選んだバックエンドを使います。OpenAI はデフォルト gpt-5.6-luna でホスト型 web_search を実行し、 Anthropic はデフォルト claude-sonnet-5 で web_search_20250305 を実行します。ストリーミング回答と引用をパースした結果をツール結果として返します。
モデルが答えるか実際の検索クエリの総数が maxSearchesPerTurn(デフォルト 3)に達するまで反復します。限度に達すると検索ツールを削除し最終回答を強制します。apply_patch や shell のような実際のクライアントツールが出たらターンを終了し該当呼び出しが Codex に渡るようにします。

ルーティングモデルのすべての反復は上流に stream: true を要求しますが、opencodex は検索可否や最終回答を決める前に意味のある event を内部ですべてバッファリングします。最初の反復の最終 header/status と 429 キーローテーションのみ先行取得します。したがって合成検索呼び出しと中間出力はクライアントにモデル出力として公開されません。

注入結果は信頼できないデータ境界で囲んで長さを制限し、ソース URL 基準で重複を除去します。構造化出力ターン(json_schema / json_object)では散文ではなく簡潔な JSON で渡します。ルーティングモデルがテキスト専用なら検索モデルに関連画像を文字で説明しソース URL も含めるよう指示します。

{
  "webSearchSidecar": {
    "enabled": true,
    "backend": "anthropic",
    "model": "claude-sonnet-5",
    "reasoning": "low",
    "maxSearchesPerTurn": 3,
    "routedModelStallTimeoutMs": 200000,
    "timeoutMs": 200000
  }
}

ホスト型バックエンドが minimal 強度でツール使用を拒否するためデフォルトは low です。検索が失敗すると長さ制限付きのエラー結果をルーティングモデルに返し、モデルはすでに持っている文脈を基に答えられます。

互いに独立な 4 つの clock が適用されます。stallTimeoutSec はデフォルトの bridge event stall 予算です。 connectTimeoutMs(デフォルト 200000)は DNS/TCP/TLS と最終応答 header までのみ制限します。設定ファイルでのみ指定できる webSearchSidecar.routedModelStallTimeoutMs(デフォルト 200000、整数 1..2147483647)はルーティングモデル反復で生応答 byte が連続で来ない時間を制限し、空でない byte が来るたびに再開します。webSearchSidecar.timeoutMs はホスト型検索リクエスト 1 件を個別に制限します。実際の bridge watchdog は max(デフォルト stall, connect timeout, ルーティングモデル stall, サイドカー timeout) + 30秒 です。ルーティングモデル stall は全体生成 timeout ではありません。SSE 開始前の失敗は 2xx でない JSON で返し、応答 header 開始後の生成失敗は response.failed SSE で伝えます。

ビジョンサイドカー

ルーティングモデルが該当プロバイダーの noVisionModels にありリクエストに画像が来る場合、opencodex はメイン呼び出し前に各画像を説明したテキストに差し替えます。ダッシュボードと管理 API の現在のデフォルト選択は gpt-5.6-luna で、起動時に明示的に保存された既存 gpt-5.4-mini 値も Luna にマイグレーションします。ただし visionSidecar.model フィールド自体がない場合はビジョン実行経路はコードフォールバックの gpt-5.4-mini を使います。

画像はユーザー、developer、ツール結果メッセージから来ます。Codex の view_image 結果も含まれます。
各画像は設定されたネイティブビジョンモデルに reasoning.effort: "low" で渡され、説明が画像部分をインラインに差し替えます。
説明は一度に 3 件並列処理し入力順序を維持します。説明モデルに渡すユーザー文脥は 800 文字、注入する画像説明は 1 枚あたり 2,000 文字に制限します。ChatGPT バックエンドが拒否する max_output_tokens は送信しません。
画像 URL は転送前に検証します。data URL は png / jpeg / jpg / webp / gif 形式で、base64 データは約 20 MB に制限します。data: と https: スキームのみ許可し、リモート https 画像はプロキシではなく OpenAI バックエンドが取得します。
noVisionModels 比較は Ollama 式の :size 接尾辞を無視するため gpt-oss 項目 1 つで gpt-oss:120b も処理できます。
画像説明が失敗すると短い処理エラー案内文をモデルに渡します。サイドカー計画自体を作れない場合はテキスト専用バックエンドに元画像を送らず削除します。
maxDescriptionsPerTurn(デフォルト 8)はメインモデル 1 ターンで新規実行する説明数を制限します。キャッシュヒットと同じターンの重複要求は限度を消費しません。成功した data: 画像説明はバックエンド、モデル、 detail、画像バイト、メッセージ文脈を基準にキャッシュし、変わり得る https: 画像はキャッシュしません。

{
  "visionSidecar": {
    "enabled": true,
    "backend": "anthropic",
    "model": "claude-sonnet-5",
    "maxDescriptionsPerTurn": 8,
    "timeoutMs": 45000
  }
}

テキスト専用モデルはプロバイダーごとに指定します。

{
  "providers": {
    "ollama-cloud": {
      "adapter": "openai-chat",
      "baseUrl": "https://ollama.com/v1",
      "noVisionModels": ["glm-5.2", "gpt-oss", "qwen3-coder", "deepseek-v4-pro"]
    }
  }
}

ダッシュボード設定とオフ

設定ファイルキーは今すぐ使えます。機能をオフにするには config.json で該当サイドカーの enabled を false に設定してください。Anthropic OAuth 検索と画像説明は既存の Claude Code OAuth fingerprint 先例に従いますが、実際のアカウントと作業量で十分 soak test するのが無難です。全フィールドは設定リファレンスを参照してください。