モデル選択ガイド

異なるAIモデルの

モデル選択ガイド¶

Claude Code は複数の AI モデルをサポートしており、各モデルには異なる能力、速度、価格ががあります。正しいモデルを選択することで、最適な結果を得ながらコストを制御できます。このガイドでは、異なるシナリオで最適な選択をする方法を説明します。

Claude モデルファミリーの概要¶

現在、Claude Code は主に3つのレベルのモデルを使用しており、これらは能力の階段を構成しています：

Claude Opus 4.6 — 最も強力な頭脳¶

Opus は Anthropic の中で最も強力なモデルです。以下の点で優れた性能を示します：

• 深い推論：長い連鎖の論理的推論が可能で、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包括的で、エッジケースの処理がより洗練されています
• 長いコンテキストの理解：200K トークンのコンテキストウィンドウ（約15万字）をサポートし、大きなコードベースの理解力がより優れています
• Extended Thinking：拡張思考能力が組み込まれており、複雑な問題はまず内部で推論してから回答を返します

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、技術方案的評価、難しいバグの排查。

Claude Sonnet 4.6 — 最適なバランス¶

Sonnet は大多数の開発者にとって日常の選択肢です。能力とコストの間で最適なバランスを実現しています：

• コストパフォーマンスが高い：Opus に近い出力品質で、約60%の価格です
• 速度が速い：Opus より応答速度が速く、頻繁な対話に適しています
• コード能力が高い：ほとんどの日常的なコーディングタスクにおいて、Sonnet のパフォーマンスは十分です
• 200K コンテキスト：同様に200K トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています

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

Claude Haiku 4.5 — 軽量・高速¶

Haiku は最小で最速のモデルで、価格も最安値です：

• 最速の応答：3つのモデルの中で最も応答速度が速いです
• 最安値：入力価格と出力価格の両方が最も安いです
• 基本能力：単純なタスクには完全に対応できますが、複雑な推論能力は限られています
• 200K コンテキスト：同様に200K トークンのコンテキストウィンドウをサポートしています

適用シナリオ：単純な質問回答、コード整形、雛形コードの生成、素早い翻訳。

各モデルの詳細比較¶

能力と価格の比較¶

価格単位：ドル/百万トークン、データソースは LiteLLM オープンソース価格表です。

同一タスクの費用比較¶

中程度の複雑なコーディングタスク（入力 15K トークン、出力 5K トークン）を完了すると仮定した場合：

Opus で1つのタスクを完了する費用は Haiku の5倍、Sonnet は Haiku の3倍です。しかし、能力の差も同様に顕著です—複雑なタスクでは、安いモデルを使用すると何度も再試行が必要になる可能性があり、最終的には逆に費用がかさむことがあります。

シナリオ別の選択ガイド¶

実際の開発シナリオ別にモデル選択のアドバイスを提供します：

日常的なコーディング → Sonnet 4.6¶

日常的な関数、コンポーネント、インターフェースの作成には、Sonnet で十分です：

/model sonnet

# これらのタスクは Sonnet で十分です
> "@src/services/user-service.ts に deleteUser メソッドを追加する"
> "Pagination コンポーネントを作成し、前へ/次へ/ページ番号ジャンプをサポート"
> "@src/app/api/orders/route.ts にページネーションパラメータサポートを追加"

アーキテクチャ設計 / 大規模リファクタリング → Opus 4.6¶

システム設計や全局的な意思決定が関わる場合、Opus の深い推論能力は値打があります：

/model opus

> "@src/ ディレクトリ下の全体アーキテクチャを分析し、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予定です。どのモジュールが独立に適しているか評価し、
分割案を示してください。"

> "現在のコードは REST API + Redux 状態管理を使用していますが、
GraphQL + React Query に移行したいと考えています。段階的に進められ、
オンラインサービスを影響を与えずに展開できる詳細な漸進的移行計画を
立ててください。"

コード整形 / 単純な質問回答 → Haiku 4.5¶

深い思考が必要ない機械的な作業には、Haiku が最も経済的です：

/model haiku

> "@src/types/index.ts のすべての interface に JSDoc コメントを追加する"
> "以下の JavaScript コードを TypeScript に変換する：[コード]"
> "ESLint のこのエラー是什么意思：no-unused-vars"

大規模 PR レビュー → Opus 4.6¶

複数のファイルにまたがる大規模な変更をレビューする場合、Opus はより深い問題をを発見できます：

/model opus

> "この PR は15個のファイルを修正し、支払いシステムのリファクタリング涉及しています。
包括的なレビューを行い、特に以下に注意してください：
1. 後方互換性（旧バージョンのクライアントに影響があるか）
2. データ整合性（支払い状態に不整合が生じる可能性はないか）
3. エラー回復メカニズム（ネットワークタイムアウト、サードパーティサービスの異常時の処理）"

バグ修正 → Sonnet 4.6¶

ほとんどのバグ修正は Sonnet で対処できます：

/model sonnet

> "ユーザーが Chrome ブラウザで、日付ピッカーが時折空白で表示される報告しています。
エラーログは以下の通りです：[ログ]
@src/components/DatePicker.tsx をチェックしてこの問題を修正してください。"

並行性や分散システムに関わる特に複雑なバグの場合は、Opus に切り替えることを検討してください。

ドキュメント作成 → Sonnet 4.6¶

API ドキュメント、README、コメントなどの作成には、Sonnet の出力品質は十分です：

/model sonnet

> "@src/services/ ディレクトリ下のすべての public メソッドの JSDoc ドキュメントを生成する"
> "コードに基づいて API ドキュメントを生成し、形式は OpenAPI 3.0 を使用"
> "このプロジェクトの README を書き、安装手順と使用説明を含める"

シナリオ選択早見表¶

モデルの切り替え方法¶

方法 1：/model コマンド（推奨）¶

Claude Code でいつでも切り替えられます：

/model              # 現在のモデルとオプションのモデルリストを表示
/model sonnet       # Sonnet に切り替え
/model opus         # Opus に切り替え
/model haiku        # Haiku に切り替え

切り替えはすぐに有効になり、次のメッセージから新モデルが使用されます。

方法 2：環境変数¶

シェル設定ファイル（~/.bashrc または ~/.zshrc など）でデフォルトモデルを設定できます：

# デフォルトで Sonnet を使用するよう設定
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-4-6

# または起動時に一時的に指定
ANTHROPIC_MODEL=claude-opus-4-6 claude

方法 3：CLAUDE.md で設定¶

プロジェクトの CLAUDE.md で、Claude にモデルの使用に関するアドバイスを与えることができます（これは強制的な設定ではなくアドバイスであることに注意）：

## モデル使用のアドバイス

- 日常開発は Sonnet を使用
- アーキテクチャ変更前は Opus に切り替えて方案的評価を行う
- 一括コメント追加時は Haiku を使用してコストを節約

方法 4：起動パラメータ¶

Claude Code の起動時にモデルを指定できます：

claude --model claude-opus-4-6
claude --model claude-sonnet-4-6
claude --model claude-haiku-4-5

GPT と Codex モデル（QCode.cc 経由）¶

QCode.cc の転送サービスを通じて、Claude Code は OpenAI のモデルも使用できます。

利用可能なモデル¶

価格データソースは LiteLLM オープンソース価格表であり、ベンダーによる価格調整により変動する可能性があります。gpt-5.4 シリーズは最新のモデルであり、定价は公式発表に基づいています。

Codex モデルの特徴¶

OpenAI の Codex シリーズはコードタスク向けに专门的に最適化されています：

• gpt-5.4 シリーズは現在の最新の OpenAI モデルであり、コード生成品質と推論能力が全面的にアップグレードされています
• gpt-5.4 Proは複雑な推論和大規模リファクタリングに適しています
• gpt-5.4-codexはコードタスク向けに专门的に最適化されています
• gpt-5.3-codex-sparkはコストパフォーマンスの選択であり、速度が速く費用は安いです
• 入力価格は Claude Sonnet より安い（$1.75〜$2.00 vs $3.00）

非 Claude モデルを検討するタイミング¶

ほとんどの場合、Claude モデルは Claude Code の最適な選択です（ネイティブ対応のため）。ただし、以下の場合は他のモデルを試してみる価値があります：

• 特定のプログラミング言語でより良い結果が出る：一部の言語（例：Python）は Codex で異なるパフォーマンスを示す可能性があります
• 予算が非常に限られている：Codex の入力価格は Sonnet より約42%安いです
• 比較テストを行いたい：同じタスクを異なるモデルで試して、どちらの結果が更好か確認する

# Codex モデルに切り替え
/model gpt-5.3-codex

注意：非 Claude モデルは Claude Code で一部の機能（Extended Thinking、Tool Use の一部機能など）が使用できない場合があります。Claude モデルを主とし、他のモデルは補足として使用する雰囲が良いでしょでしょう。

コスト効果分析¶

典型的な勤務日のモデル使用戦略¶

効率的な開発者の典型的な一日は，次のようにモデルを使用する可能性があります：

ハイブリッド使用戦略¶

最も経済的で効率的な戦略は「Sonnet を主体に、Opus で关键时刻を点缀し、Haiku で雑用を担う」です：

総タスク量配分：
├── Sonnet 4.6（70%）— 日常開発、バグ修正、テスト作成、レビュー
├── Opus 4.6 （15%）— 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
└── Haiku 4.5（15%）— 整形、単純な質問回答、一括操作

全程 Opus を使用する場合と比較：

ハイブリッド戦略の費用は全程 Sonnet に近いですが、关键时刻に Opus の深い推論サポートが受けられます。

Opus を使用する価値があるタイミング¶

タスクが以下の条件のいずれかを滿たす場合は、Opus に切り替える価値があります：

1. 影響範囲が広い：変更が複数のモジュール、システム、またはチームに涉及している場合
2. 一度決めたら取り返しがつかない決定：アーキテクチャ選択、技術スタック移行など、簡単には後戻りできない決定の場合
3. デバッグコストが高い：このバグはすでに長時間排查しており、より深い分析が必要な場合
4. コード品質が重要：このコードが多数の場所以下で呼び出され、十分な堅牢性が必要な場合

逆に、内部ツールの作成、スタイルの変更、コメントの追加などであれば、Sonnet 甚至は Haiku で十分です。

実用的なヒント¶

会話途中でモデルを切り替える¶

会話の途中でモデルを切り替えることができます。例えば：

# まず Opus で計画を作成
/model opus
> "既存のコードアーキテクチャを分析し、権限システム实施方案を策定する"

# 計画が確認出来后、Sonnet に切り替えて実行
/model sonnet
> "先ほどの手方案に従って、最初の手順を実施する：権限モデルの作成"

这样可以在关键决策时享受 Opus 的推理能力，実行段階は Sonnet でコストを制御できます。

/cost を使用して異なるモデルの消費量を比較する¶

タスク完成后、'/cost' を使用していくら使ったか確認できます。次回类似のタスクを実行する際に別のモデルを試して、効果とコストを比較してください。数回比較すれば、各タスクにどのモデルを使用すべきかの勘所が身につきます。

モデルの能力は継続的に進化している¶

Anthropic は定期的にモデルの能力を更新しています。今日の Sonnet では対応できないタスクも、次のバージョンでは可能になるかもしれません。たまに Sonnet で、以前は Opus 才能必要だったタスクを試してみてください。惊喜があるかもしれません。