モデル選択ガイド

さまざまな AI モデルの特徴と適用シナリオを理解し、最適な選択をする

モデル選択ガイド¶

Claude Code は複数の AI モデルに対応しており、それぞれ能力・速度・価格が異なります。適切なモデルを選べば、最良の結果を得ながらコストもコントロールできます。このガイドでは、さまざまなシナリオで最適な選択をするための指針を示します。

💰 このページでは「どう選ぶか」のみを扱います。各モデルのリアルタイムの単価は qcode.cc/models を正とし、以下のコストはすべて相対比率で表記します。

Claude モデルファミリー概要¶

現在 QCode.cc 経由で利用できる Claude モデルは、能力の階段状ラインナップを構成しています。

Claude Fable 5 — 最上位フラッグシップ¶

Fable 5 は現時点で最も能力が高いティアであり、価格も最も高くなっています（入力単価は Haiku の約 10 倍）。

• 最強の推論能力：最難関の問題向け——システム横断のアーキテクチャ、並行/分散システムの難解なバグ、一度きりの重要な意思決定
• 1M コンテキスト / 128K 出力：大規模コードベースの全体理解
• ここぞという場面で：日常タスクに使うのは「牛刀割鶏」であり、コスト的にも見合いません

適用シナリオ：重要な技術的意思決定、長期間解決できない難問、成果物の品質が極めて重要な一度きりのタスク。

Claude Opus 5 / 4.8 — 主力フラッグシップ¶

Opus は実績のある主力フラッグシップです。

• 深い推論：長い論理チェーンの推論が得意で、複雑なアーキテクチャ設計に適しています
• コード品質：生成されるコードはより網羅的で、エッジケースの処理もより完成度が高い
• 1M コンテキスト：大規模コードベースを理解する能力が高い
• 同一価格・同一ウィンドウ：Opus 5 と Opus 4.8 は単価もコンテキスト/出力上限も同じで、いつでも切り替えられます

適用シナリオ：アーキテクチャ設計、大規模リファクタリング、技術方針の評価、複雑なバグの調査。

Claude Sonnet 5 / Sonnet 4.6 — ベストバランス¶

Sonnet は多くの開発者にとって日常のファーストチョイスであり、能力とコストのバランスが最も優れています。

• Sonnet 5：新世代のバランスティア。1M コンテキスト / 128K 出力で、Sonnet 4.6 と同価格——新規プロジェクトではこちらを直接使うことをおすすめします
• Sonnet 4.6：成熟して安定しており、1M コンテキスト（オプション切り替え）で日常のコーディングには十分です
• 高いコストパフォーマンス：入力単価は Opus の約 60% で、出力品質は Opus に迫ります
• 比較的高速：Opus より速く、頻繁なインタラクションに適しています

適用シナリオ：日常のコーディング、バグ修正、コードレビュー、ドキュメント執筆、テスト作成。

Claude Haiku 4.5 — 軽量・高速¶

Haiku は最も小型で高速なティアであり、価格も最も安価です。

• 最速かつ最安（入力単価は Sonnet の約 1/3）
• 基礎的な能力：シンプルなタスクには十分対応できますが、複雑な推論能力は限定的です
• 200K コンテキスト

適用シナリオ：簡単な Q&A、コードフォーマット、ボイラープレートコードの生成、素早い翻訳。

各モデルの詳細比較¶

相対コストは Haiku 4.5 の入力単価を 1× とした値です。具体的な単価とキャッシュ価格は qcode.cc/models を参照してください。

同一タスクにおける相対費用¶

中程度の複雑さのコーディングタスク（入力 15K トークン、出力 5K トークン）を完了する場合を想定し、Haiku の費用を基準とすると次のようになります。

能力差も同様に顕著です——複雑なタスクを安価なモデルで処理すると、リトライを繰り返して結果的にコストがかさむ可能性があります。

シナリオ別選択ガイド¶

日常のコーディング → Sonnet 5 / Sonnet 4.6¶

関数・コンポーネント・API などの日常的な実装であれば、Sonnet で十分です。

/model claude-sonnet-5

> 「@src/services/user-service.ts に deleteUser メソッドを追加して」
> 「前ページ/次ページ/ページ番号ジャンプに対応した Pagination コンポーネントを作成して」
> 「@src/app/api/orders/route.ts にページネーションパラメータのサポートを追加して」

アーキテクチャ設計 / 大規模リファクタリング → Opus 5¶

システム設計や全体に関わる意思決定では、Opus の深い推論能力に払う価値があります。

/model opus

> 「@src/ ディレクトリ配下の全体アーキテクチャを分析してください。モノリシックアプリケーションを
マイクロサービスに分割する計画です。どのモジュールが独立に適しているかを評価し、分割案を提示してください。」

重要な意思決定 / 難解な問題 → Fable 5¶

長時間調査しても手がかりのないバグや、影響が長く残る一度きりの技術的意思決定には、最上位モデルを投入する価値があります。

/model claude-fable-5

> 「この散発的なデータ不整合の問題を 3 日間調査しています。現象・ログ・再現手順は以下の通りです……
考えられるすべての根本原因を体系的に分析し、検証プランを提示してください。」

コードフォーマット / 簡単な Q&A → Haiku 4.5¶

深い思考を必要としない機械的な作業には、Haiku が最もコスト効率に優れています。

/model haiku

> 「@src/types/index.ts のすべての interface に JSDoc コメントを付けて」
> 「ESLint のこのエラーはどういう意味ですか：no-unused-vars」

大規模 PR のレビュー → Opus 5¶

複数ファイルにまたがる大規模な変更をレビューする際、Opus はより深いレベルの問題を発見できます。

バグ修正 → Sonnet 5 / 4.6¶

大部分のバグ修正は Sonnet で十分対応できます。特に複雑なバグや、並行処理・分散システムが絡むバグの場合は、Opus や Fable に切り替えましょう。

シナリオ別クイックリファレンス¶

モデルの切り替え方法¶

方法 1：/model コマンド（推奨）¶

Claude Code 内でいつでも切り替えられ、即座に反映されます。

/model                    # 現在のモデルと選択可能なリストを表示
/model sonnet             # Sonnet に切り替え
/model opus               # Opus に切り替え
/model haiku              # Haiku に切り替え
/model claude-sonnet-5    # 完全なモデル名で切り替え
/model claude-fable-5

方法 2：環境変数¶

シェルの設定ファイル（~/.bashrc や ~/.zshrc など）でデフォルトモデルを設定します。

export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-5

# または起動時に一時的に指定
ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-5 claude

方法 3：CLAUDE.md での設定¶

プロジェクトの CLAUDE.md で Claude にモデル使用の推奨事項を伝えます（これはあくまで推奨であり、強制的な設定ではない点に注意してください）。

## モデル使用の推奨事項

- 日常の開発には Sonnet を使用する
- アーキテクチャ変更の前は Opus に切り替えて方針評価を先に行う
- コメントの一括追加には Haiku を使ってコストを節約できる

方法 4：起動オプション¶

claude --model claude-fable-5
claude --model claude-sonnet-5
claude --model claude-haiku-4-5

GPT および Codex モデル（QCode.cc 経由）¶

QCode.cc の転送サービスを通じて、同じ API キーで GPT 系モデルも利用できます。

利用可能なモデル¶

単価は qcode.cc/models を参照してください。リアルタイムの利用可能リストは、API キーを付けて https://api.qcode.cc/v1/models に GET リクエストすることで取得できます。

GPT 系の特徴¶

• gpt-5.6-terra は現在のフラッグシップ主力で、Codex CLI シナリオでのデフォルト推奨です
• gpt-5.6-sol / luna は同クラスのフラッグシップバリアントで、能力は同等です
• gpt-5.5 / gpt-5.4 は前世代フラッグシップと安定ティアで、日常タスクには十分かつより経済的です
• gpt-5.6-mini / nano は軽量・高速で、バッチ処理やシンプルなタスクに割安です

Claude 以外のモデルを検討すべきとき¶

大部分のケースでは、Claude モデルが Claude Code の最良の選択です（ネイティブに最適化されています）。以下のような場合には GPT 系を試してみる価値があります。

• 比較テストをしたいとき：同じタスクを異なるモデルで実行し、どちらの結果が良いかを確認する
• Codex ワークフロー：Codex CLI ユーザーは自然と GPT 系を使用します
• 予算の考慮：軽量ティアの GPT モデルはシンプルなタスクでより経済的です

/model gpt-5.6-terra

注意：Claude 以外のモデルは、Claude Code の一部機能（Extended Thinking の一部機能など）が使えない場合があります。Claude モデルをメインとし、他のモデルは補完として使うことをおすすめします。

コスト対効果の分析¶

ハイブリッド利用戦略¶

最も経済的かつ効率的な戦略は「Sonnet を主力に、Opus で仕上げ、Fable で攻略、Haiku で雑務」です。

タスク全体の配分（参考）：
├── Sonnet 5 / 4.6（~70%）— 日常開発、バグ修正、テスト作成、レビュー
├── Opus 5 / 4.8（~13%）— アーキテクチャの意思決定、複雑な問題、大規模リファクタリング
├── Fable 5     （~2%） — 重要な意思決定、長期間未解決の難問
└── Haiku 4.5   （~15%）— フォーマット、簡単な Q&A、バッチ操作

すべてをフラッグシップモデルで通す場合と比べ、ハイブリッド戦略の費用はオール Sonnet に近く、それでいて重要な局面では最上位の推論能力が控えています。

上位ティアに切り替える価値があるとき¶

タスクが以下のいずれかの条件を満たす場合、Opus さらには Fable への切り替えは価値があります。

1. 影響範囲が大きい：変更が複数のモジュール、システム、チームに及ぶ
2. 一度きりの意思決定：アーキテクチャ選定、技術スタックの移行など、容易には後戻りできない決定
3. デバッグコストが高い：このバグはすでに長時間調査しており、より深い分析が必要
4. コード品質が重要：このコードは多くの箇所から呼び出されるため、十分な堅牢性が必要

逆に、社内ツールの作成、スタイルの修正、コメントの追加であれば、Sonnet や Haiku でも十分です。

実用的な Tips¶

会話の途中でモデルを切り替える¶

1 つの会話の途中でモデルを切り替えることができます。まず Opus/Fable でプランを策定し、確認後に Sonnet に切り替えて実行する——重要な意思決定では最高峰の推論を享受し、実行フェーズではコストを抑えられます。

/model opus
> 「既存のコードアーキテクチャを分析し、権限システムの実装プランを策定して」

/model claude-sonnet-5
> 「先ほどのプランに従って、最初のステップの実装を開始して：権限モデルの作成」

/cost で各モデルの消費を比較する¶

タスクを終えたら /cost でいくらかかったかを確認しましょう。次に同様のタスクを行う際に別のモデルを試し、結果とコストを比較します。数回比較すれば、どの種類のタスクにどのモデルを使うべきかの直感が身につきます。

モデルの能力は進化し続けている¶

このページの能力に関する記述は、現行バージョンにおける相対関係を反映したものです。新モデルのリリースや旧モデルの退役は qcode.cc/models に随時反映されます。選択に迷ったら実測を正としてください。