templatureがcodexエンドポイントで使えない件の修正

crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/mod.rs

@@ -16,12 +16,13 @@ pub use scheme_impl::OpenAIResponsesState;
 
 /// OpenAI Responses scheme 本体。
 ///
-/// `store` / `include_encrypted_content` / `send_max_output_tokens` は
-/// scheme 固定の wire 設定で、デフォルトは公式 OpenAI Responses API
-/// 向け (stateless + ZDR + `max_output_tokens` 送出可)。ChatGPT backend
-/// (codex-oauth) のように受理パラメータが subset の経路では provider 層で
-/// `send_max_output_tokens=false` 等に上書きする。`ModelCapability` には
-/// 入れない（モデル能力ではなく wire policy）。
+/// `store` / `include_encrypted_content` / `send_max_output_tokens` /
+/// `send_sampling_params` は scheme 固定の wire 設定で、デフォルトは
+/// 公式 OpenAI Responses API 向け (stateless + ZDR + `max_output_tokens`
+/// / `temperature` / `top_p` 送出可)。ChatGPT backend (codex-oauth) の
+/// ように受理パラメータが subset の経路では provider 層で
+/// `send_max_output_tokens=false` / `send_sampling_params=false` に
+/// 上書きする。`ModelCapability` には入れない（モデル能力ではなく wire policy）。
 #[derive(Debug, Clone)]
 pub struct OpenAIResponsesScheme {
     /// サーバ側に response を保存するか。ZDR/stateless 運用では `false`。
@@ -33,6 +34,10 @@ pub struct OpenAIResponsesScheme {
     /// 受理するが、ChatGPT backend (codex-oauth) は `Unsupported parameter`
     /// で 400 を返すため、その経路では `false` にする。
     pub send_max_output_tokens: bool,
+    /// `temperature` / `top_p` を body に載せるか。公式 OpenAI Responses API
+    /// は受理するが、ChatGPT backend (codex-oauth) は `Unsupported parameter`
+    /// で 400 を返すため、その経路では `false` にする。
+    pub send_sampling_params: bool,
 }
 
 impl Default for OpenAIResponsesScheme {
@@ -41,13 +46,14 @@ impl Default for OpenAIResponsesScheme {
             store: false,
             include_encrypted_content: true,
             send_max_output_tokens: true,
+            send_sampling_params: true,
         }
     }
 }
 
 impl OpenAIResponsesScheme {
     /// デフォルト設定 (`store=false`, `include=["reasoning.encrypted_content"]`,
-    /// `send_max_output_tokens=true`)。
+    /// `send_max_output_tokens=true`, `send_sampling_params=true`)。
     pub fn new() -> Self {
         Self::default()
     }
@@ -69,4 +75,10 @@ impl OpenAIResponsesScheme {
         self.send_max_output_tokens = send;
         self
     }
+
+    /// `temperature` / `top_p` を body に載せるかを上書き。
+    pub fn with_send_sampling_params(mut self, send: bool) -> Self {
+        self.send_sampling_params = send;
+        self
+    }
 }

crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/request.rs

@@ -43,6 +43,9 @@ pub(crate) struct ResponsesRequest {
     /// が `false` のときは `None` のまま送る (skip_serializing_if で除外)。
     #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
     pub max_output_tokens: Option<u32>,
+    /// 公式 OpenAI Responses API では受理されるが、ChatGPT backend
+    /// (codex-oauth) は `temperature` / `top_p` を 400 で弾く。scheme の
+    /// `send_sampling_params` が `false` のときは `None` のまま送る。
     #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
     pub temperature: Option<f32>,
     #[serde(skip_serializing_if = "Option::is_none")]
@@ -203,8 +206,16 @@ impl OpenAIResponsesScheme {
             } else {
                 None
             },
-            temperature: request.config.temperature,
-            top_p: request.config.top_p,
+            temperature: if self.send_sampling_params {
+                request.config.temperature
+            } else {
+                None
+            },
+            top_p: if self.send_sampling_params {
+                request.config.top_p
+            } else {
+                None
+            },
         }
     }
 }
@@ -471,6 +482,29 @@ mod tests {
         );
     }
 
+    #[test]
+    fn sampling_params_passed_through_by_default() {
+        let scheme = OpenAIResponsesScheme::new();
+        let req = Request::new().user("hi").temperature(0.4).top_p(0.9);
+        let body = scheme.build_request("gpt-5", &req, &cap_with_reasoning());
+        assert_eq!(body.temperature, Some(0.4));
+        assert_eq!(body.top_p, Some(0.9));
+    }
+
+    #[test]
+    fn sampling_params_dropped_when_send_disabled() {
+        let scheme = OpenAIResponsesScheme::new().with_send_sampling_params(false);
+        let req = Request::new().user("hi").temperature(0.4).top_p(0.9);
+        let body = scheme.build_request("gpt-5", &req, &cap_with_reasoning());
+        assert_eq!(body.temperature, None);
+        assert_eq!(body.top_p, None);
+        let json = serde_json::to_value(&body).unwrap();
+        assert!(
+            json.get("temperature").is_none() && json.get("top_p").is_none(),
+            "temperature/top_p keys must not appear in serialised body, got: {json}"
+        );
+    }
+
     #[test]
     fn tool_schema_without_properties_is_normalized() {
         // schemars は引数なし struct から `type:"object"` だけのスキーマを

crates/llm-worker/src/llm_client/scheme/openai_responses/scheme_impl.rs

@@ -64,6 +64,21 @@ impl Scheme for OpenAIResponsesScheme {
                 "OpenAI Responses (ChatGPT backend)",
             ));
         }
+        // 同上、`temperature` / `top_p` も ChatGPT backend では 400 で弾かれる。
+        if !self.send_sampling_params {
+            if config.temperature.is_some() {
+                warnings.push(ConfigWarning::unsupported(
+                    "temperature",
+                    "OpenAI Responses (ChatGPT backend)",
+                ));
+            }
+            if config.top_p.is_some() {
+                warnings.push(ConfigWarning::unsupported(
+                    "top_p",
+                    "OpenAI Responses (ChatGPT backend)",
+                ));
+            }
+        }
         warnings
     }
 }

crates/pod/src/pod.rs

@@ -1030,9 +1030,7 @@ impl<C: LlmClient, St: Store> Pod<C, St> {
             .prompts
             .compact_system()
             .map_err(PodError::PromptCatalog)?;
-        let mut summary_worker = Worker::new(summary_client)
-            .system_prompt(summary_system_prompt)
-            .temperature(0.0);
+        let mut summary_worker = Worker::new(summary_client).system_prompt(summary_system_prompt);
 
         // Cumulative input-token meter + interceptor. The meter is bumped
         // from the on_usage callback and read on every pre_llm_request.
@@ -1407,9 +1405,7 @@ impl<C: LlmClient, St: Store> Pod<C, St> {
             .unwrap_or(manifest::defaults::MEMORY_EXTRACT_WORKER_MAX_INPUT_TOKENS);
 
         let client = self.build_extractor_client(memory_cfg)?;
-        let mut extract_worker = Worker::new(client)
-            .system_prompt(extract::EXTRACT_SYSTEM_PROMPT)
-            .temperature(0.0);
+        let mut extract_worker = Worker::new(client).system_prompt(extract::EXTRACT_SYSTEM_PROMPT);
 
         // Cumulative input-token meter + interceptor (mirror of
         // CompactWorkerInterceptor). Aborts the extract worker if its

crates/provider/src/lib.rs

@@ -142,11 +142,13 @@ fn build_from_config(config: &ModelConfig) -> Result<Box<dyn LlmClient>, Provide
         SchemeKind::OpenaiChat => build_transport(OpenAIScheme::new(), config, resolved),
         SchemeKind::Gemini => build_transport(GeminiScheme::new(), config, resolved),
         SchemeKind::OpenaiResponses => {
-            // ChatGPT backend (codex-oauth) は `max_output_tokens` を
-            // 400 で弾くため、その経路では送出を止める。
-            let scheme = OpenAIResponsesScheme::new().with_send_max_output_tokens(
-                !matches!(config.auth, AuthRef::CodexOAuth),
-            );
+            // ChatGPT backend (codex-oauth) は `max_output_tokens` /
+            // `temperature` / `top_p` を 400 で弾くため、その経路では
+            // 送出を止める。
+            let send_to_official = !matches!(config.auth, AuthRef::CodexOAuth);
+            let scheme = OpenAIResponsesScheme::new()
+                .with_send_max_output_tokens(send_to_official)
+                .with_send_sampling_params(send_to_official);
             build_transport(scheme, config, resolved)
         }
     }