AI 大規模モデルガイド
最終確認：2026-06-05。モデル名、コンテキスト長、料金、プロバイダー機能は変わりやすいため、実運用の判断は公式ドキュメントで確認してください。
このセクションでは、ETok が扱うモデルプラットフォームを比較し、AI コーディングの出発点を選べるようにします。
コーディング用途でモデルを選ぶ考え方
ブランド名ではなく、まずタスクから考えます。AI コーディングの作業は、短いコード編集、大規模リポジトリ分析、マルチモーダルデバッグ、CLI エージェントワークフロー、高頻度の自動化に分かれます。適切なモデルは、タスク形状、レイテンシ予算、コンテキスト長、ツールエコシステム、許容コストで決まります。
モデルファミリー
| プラットフォーム | 得意分野 | ここから開始 |
|---|---|---|
| OpenAI | 汎用推論、マルチモーダル、幅広い API エコシステム | OpenAI モデル概要 |
| Claude | 長文コンテキストのコーディング、慎重な推論、文書中心のワークフロー | Claude シリーズ概要 |
| Gemini | ネイティブマルチモーダル、Google エコシステム、長文コンテキスト | Gemini モデル概要 |
シナリオ別の目安
| シナリオ | 相性がよい方向 | 理由 |
|---|---|---|
| 大規模リポジトリのリファクタリング | Claude、OpenAI の推論モデル | 速度よりも長文コンテキストと慎重な推論が重要 |
| ツール呼び出し付き Agent 構築 | OpenAI、Claude | Tool calling API と CLI 統合を運用しやすい |
| スクリーンショット、ログ、UI 状態のデバッグ | Gemini、OpenAI | 視覚情報とテキストを一緒に扱える |
| 高頻度の補助タスク | 小型の OpenAI、Gemini、Claude ティア | レイテンシと単価が支配的になりやすい |
| 複数 CLI をまたぐワークフロー | 任意のモデル + CC Switch などの管理ツール | 日常運用は設定管理の安定性に左右される |
本番投入前に確認すること
- 現在のモデル名と廃止予定
- アカウントや地域で実際に使えるコンテキスト長と出力上限
- Tool calling、構造化出力、画像/音声対応
- 入力、出力、キャッシュ token、バッチ処理の料金
- Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI、利用中のゲートウェイでの対応状況
次のステップ
- ユースケースに合うモデル概要を読む。
- API キーまたはプロバイダー認証情報を取得する。
- Claude Code や OpenAI Codex などの AI コーディング CLI を導入する。
- 複数ツールやプロバイダーを管理する場合は CC Switch を確認する。
FAQ
最新モデルを常に選ぶべきですか？
必ずしもそうではありません。新しいモデルは能力が上がることが多い一方、安定した運用にはレイテンシ、料金、コンテキスト制限、ツール対応、モデル名変更の頻度も関係します。
AI コーディングに最適なモデルはどれですか？
唯一の既定値はありません。幅広い API エコシステムなら OpenAI、長文コードと文書推論なら Claude、マルチモーダル入力や Google エコシステムなら Gemini が候補になります。
モデルページはどの頻度で確認すべきですか？
プロバイダーが新モデルや価格変更を発表したら確認してください。インストールコマンド、料金判断、コンテキスト長の推奨を書く前にも再確認が必要です。