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モデルの使い分け - 実装の規定を GPT-5.6 に移して、Claude を言葉と監修に回すまで

モデルの使い分け - 実装の規定を GPT-5.6 に移して、Claude を言葉と監修に回すまで

GPT-5.6, Opus 5, Fable 5 などのモデルが群雄割拠している中でどのように使い分けるのかを整理してみました。
effort についても切り込んで資料化しています。

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July 27, 2026

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  1. モデルの使い分け A FIELD GUIDE · VOL. 04 · 2026 CONNPASS

    · 2026 実装の既定を GPT-5.6 に移して、 Claude を言葉と監修に回すまで。 SPEAKER 東川 諒央 / Ryo SESSION VENUE 30 min · Talk + Q&A connpass 勉強会 Higasigawa / coroutine 001 / COVER
  2. 自己紹介 東川 諒央 / Ryo Higasigawa x.com/ryo_vibecoding MAIN SPEAKER 東川

    諒央 / Ryo Higasigawa 株式会社 coroutine 代表取締役 技術顧問と AI 伴走 / フルスタック / 大学 講師 AI 開発と Vibe Coding の実践を発信 MEDIA note |AI 開発 × Vibe Coding ツール、ワークフロー、失敗事例を体系化。 Ryo Higasigawa 東川諒央 — COROUTINE x.com/biwakonbu github.com/biwakonbu COMPANY coroutine 開発とウェブ開発の技術パートナー 技術顧問と AI 伴走支援 AI 開発ツールを用いた開発実務支援 AI CONTEXT なぜこの話を 複数モデルを毎日まわしているので、どこで誰 に渡すかを決めた回数だけは多いです。 MODEL ROUTING · 002 / 037
  3. 本日のゴール 持ち帰っていただきたいのは 1 つだけです。どの仕事を誰に渡すか、その順番です。 ITEM 中身 ひとこと 持ち帰るもの 明日から使える分け方 強さ比べはしません

    前提 Claude Code / Codex 扱わないもの ベンチの順位と内部構造 を日常でまわす人 API を直に組む話には踏み込みません 今日の判断には要りません 本日の聞き方 ご自身の仕事のどれを誰に渡すか。その基準だけお持ち帰りください。実例はすべて手元で回した構成 から出しています。 TIP 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 003 / 037
  4. アジェンダ 01 選択肢を並べ直す 02 実装の既定を Luna max へ移す 03 effort

    04 Claude 05 Terra と観測で渡し先を振る PRICE / SPEC · 03 min LUNA MAX · 05 min LOW / MAX · 07 min を実装の外へ出す OPUS 5 / FABLE 5 · 05 min を外した判断と落とし穴 BENCHMARK / TRAP · 04 min
  5. CHAPTER / 05 SECTION 01 · PRICE × SPEC /

    5 レーンに分かれるまで BREAK 選択肢を並べ直す
  6. 前提が変わったので組み直します 去年決めた使い分けは、もう前提が違います。この 18 日で 2 回動きました。 07-09 07-24 07-27 動いたのは

    2 か所 ティアが 3 つ増えて、Claude 側も入れ替わりました。元のテーマは Fable vs GPT-5.6 だったので、正直、 まあまあ慌てました。新しいから使うという話でもなくて、選択肢が変わったので並べ直しています。 NOTE 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 006 / 037
  7. 価格と規格の横並び MODEL 入力 出力 CONTEXT Fable 5 $10 $50 1M

    / 128K Opus 5 $5 $25 1M / 128K Sol $5 $30 1M / 128K Terra $2.5 $15 1M / 128K Luna $1 $6 1M / 128K / OUTPUT いずれも 1M トークンあたりの素の値段です。モデル ID は claude-fable-5 / claude-opus-5。 単価表だけでは上下が決まりません 一番安い Luna と一番高い Fable 5 で 10 倍の開きがあります。ただし請求はこの比のままにはなりませ ん。呼ぶ回数と出力の長さで動きます。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 007 / 037
  8. 10 倍差の下が既定です なぜ一番安い層が実装の既定になったのか? PRICE GAP / LUNA 10倍 VS FABLE

    5 と $10 / $50。それでも日常の実装を持っていっ たのは下の段でした。 $1 / $6 日常のコーディングは Luna max。$1 / $6 の層をそのまま常用しています Fable 5 は監修だけ。 入力も出力も短いの で、単価ほどには請求に出ません 5 つとも 1M context / 128K 出力。 器で選ぶ 理由は残りませんでした 単価表は入口までです 並び順を決めているのは値段より仕事の性質でした。値段の並びと使う順番は、意外とそろいません。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 008 / 037
  9. 運用は 5 レーン 行き先は仕事の性質で決めています。ここから先はこの 5 つしか出てきません。 TERM routing / 2026-07

    、直接指示のバグ修正、資料のまとめ 日常のコーディング (既定) 長時間の観測が要るチューニング ライティング、デザイン、マーケ 監修。実装はさせない Luna low e2e Luna max Sol max Opus 5 Fable 5 IMPLEMENT / 3 LANES 上の 3 行が実装側です。effort と観測の長さで行き 先が変わります。 東川諒央 — COROUTINE OUTSIDE / 2 LANES 下の 2 行に実装はさせません。言葉と絵、それと監 修です。 MODEL ROUTING · 009 / 037
  10. 渡し先は粘りの差で決めます QUOTE シリーズは割と直ぐに飽きて途中で投げだすイメージ。GPT シリーズは愚直に何回もトライして 徹底的に模倣しようとします。 Claude CLAUDE / 2026-07 早めに切り上げる

    「これで十分」の判断が早いです。判断そのも のを聞く場面では、この速さが助かります。 GPT / 2026-07 止まらず試す 遊びごころはほぼなくて、目標に着くまで試行 錯誤を続けます。手を離していられる時間が 長い方を、実装の既定にしました。 時点、Sol と Fable を並行で回していた頃の観察です。Opus 5 では自己検証と反復が明確に伸びた と公称されているので、この差はそのうち縮むかもしれないです。 2026-07-12 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 011 / 037
  11. 既定は Luna max 一番呼ぶ回数が多いモデルをどれにするか。ここを固定すると、毎回選ぶ時間が消えます。 01 02 03 。呼ぶ回数がそのま ま月末に返ってくる層なの で、ここが安いと助かりま

    す。枠にもそこそこ余裕が あります。 ループを回す回数が多いほ ど、応答の速さがそのまま 体感になります。 完了まで試行を続けます。 途中で投げ出さないので、 見に戻る回数が減りまし た。 単価とレート枠 $1 / $6 待ち時間が短い 投げ出さない 決め手は 1 つに絞れませんでした 4 つめを挙げるなら、どれも尖っていないバランスの良さかなと思っています。 この 4 つが全部そろった ので既定になりました。 NOTE 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 012 / 037
  12. 設定ファイルで固定します 実物を出します。GPT 側の既定は設定ファイルに書いてあります。 TERM ~/.codex/config.toml 常用はここ。重い時だけ sol に上げる model_reasoning_effort =

    "max" # 既定は上げたまま。軽い仕事だけ手で下げる approval_policy = "never" # 途中で止めない sandbox_mode = "danger-full-access" # 隔離された作業環境が前提 model = "gpt-5.6-luna" # 01 02 は設定に書きません。仕事を見てその都 度手で落とします。 止めない設定は、触れる範囲を先に閉じてか ら。共有環境では使いません。 書かないもの `low` 東川諒央 — COROUTINE 書くなら範囲も一緒に MODEL ROUTING · 013 / 037
  13. 長い文脈は渡しません 既定にはしましたが、何でも投げているわけでもないです。 01 02 03 他の 2 ティアから明確に落 ちます。コンテキスト汚染と 呼ばれる現象です。

    関係するファイルだけを開 いて渡します。リポジトリ全 体は投げません。 新しいライブラリの話は知 りません。仕様は自分で渡 します。 長文からの想起が落ちる 渡す範囲を先に絞る 知識は 2026-02-16 まで 通らない時にまず疑う所 effort を上げる前に、渡した範囲が広すぎないかを見ます。 範囲を絞ると通ることがやっぱり多いです。 TIP 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 014 / 037
  14. CHAPTER / 05 と M A X / 軽い仕事は下げる BREAK

    LOW と観測で渡し先を振る · effort SECTION 03
  15. low は想像以上に通ります 上げれば賢い、と思い込んでいました。以前はなんとなく上の段しか使っていません。いまは `low` も選択肢に入っています。 では、下げると何が落ちるのか? GAIN LOSS 待ち時間が短くなります。単価もそのまま落ち ます。安い層をさらに下げるぶん、1

    件あたり の負担が二重に減ります。 自分で段取りを組ませる仕事は通りません。 ここだけは `low` のまま押しても戻ってきま せんでした。 下げて浮くもの 東川諒央 — COROUTINE 下げて落ちるもの MODEL ROUTING · 016 / 037
  16. 軽い仕事は Luna low へ 01 を通しきる 仕様が固まってい て、成否がテストで 決まる作業です。 e2e

    02 指示済みの修正 直す場所も直し方 も決めた後の作業 を渡します。 03 資料のまとめ 手元にある材料を 形にする作業です。 04 回さないもの 原因の調査から始 まる仕事。下げると 手戻りの方が高く つきます。 共通しているのは段取りの有無 左の 3 つは、何をどうするかが決まった後の仕事です。決める所から始まる仕事は下げません。 TIP 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 017 / 037
  17. 観測が長い仕事は Sol max です HAND OVER パフォーマンスチューニング。数字が出る改 善なので、当たり外れを機械が判定します 長時間の観測と調整が要る作業。途中で 切り上げられると困る場面です

    KEEP 渡さないもの 判定基準を作る所から始まる仕事。仕様が 割れているうちは自分で持っています。 上げる理由は観測の長さ 難しいかどうかで上げてはいません。長く粘らせる必要があるかどうかだけを見ています。 TIP CODEX / GOAL とチューニングは `/goal` と併せて回しています。 完了条件と予算を先に置くと届くまで粘るので、投げ出 さない側とよく噛み合います。 e2e 東川諒央 — COROUTINE GOAL 5 本 / 2 0 2 6 - 0 6 - 3 0 から 0 7 - 2 7 3.7 億 tokens 一番長い 1 本で 1.7 億トークン、実行 253 時間。桁が変わ るので、枠の残りを見てから回します。 MODEL ROUTING · 018 / 037
  18. effort は上から入れて下げます 入口は上から まず通す 一段下で流す 同じ依頼のまま 通った段で固定 仕事ごとに決める 残しておく 次の入口が短い

    下げ方の目安 下から入ると、通らないのが実力なのか段のせいなのか分からなくなります。下げても意外と通るので、 通してから落とします。 TIP 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 019 / 037
  19. モデルと effort は同時に変えません 2 つ一度に動かすと、どちらが原因なのか分からなくなります。 STEP やること 分かること 01 モデルを固定して

    effort を下げる どこで通らなくなるか 02 effort を固定してモデルを下げる 品質の底が変わるか 03 決まったら 1 タスク 1 設定で運用 記録が比較できる 01 02 同じ依頼を 1 回ずつ通して、結果を並べます。平 均は取りません。 モデル / effort / 通ったか。これだけで次の入口 が決まります。 比べる単位はタスク 東川諒央 — COROUTINE 記録は 1 行でいい MODEL ROUTING · 020 / 037
  20. 「速くして」は言いません BEFORE 速くして どこまで行けば終わりか書いていません。数字 が出ても、条件が揃っていないので判定できま せん。 東川諒央 — COROUTINE AFTER

    この条件で 3 回測って 観測対象と完了条件を渡します。何と何を比べ たかが、依頼の時点で決まります。 MODEL ROUTING · 022 / 037
  21. CHAPTER / 05 と F A B L E 5

    / 言葉と監修 BREAK OPUS 5 を実装の外へ出す · Claude SECTION 04
  22. Opus 5 は言葉と絵へ 実装から外したのはなぜか? 同じ依頼を両方に投げ続けて、この 3 つはこちらに寄りました。 01 ライティング 記事、資料、説明文。読み手

    を想定して書く仕事です。 02 デザイン 画面の構成と見た目の判 断。手触りの良し悪しを言 葉にしてくれます。 03 マーケ 打ち出し方や訴求の検討。 正解を機械で測れないの で、良し悪しは自分で決め るしかないです。 決め手は手元の実感だけです この 3 つは受け入れ条件が書けません。同じ記事を両方に書かせて、こちらを採り続けている。決め手は それだけです。数字は持っていません。 NOTE 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 024 / 037
  23. Opus 5 には癖があります 良かれと思って積んできた定型文が、まるごと余りました。 BEHAVIOR 起きること 思考が常時 ON `max_tokens` 手当て

    が思考と本文の合計になる 上限を切り詰めすぎない 言わなくても検証する 前世代向けの確認の定型文が空回りする 積んだ定型文を外す 委譲したがる 触ってよい範囲を明示する サブエージェントに割と広げがち 出力が長くなる 短くしたい時に触るのは effort より指示の方でした。「簡潔に」と足すだけで、同一タスクの再実行比で 2 割ほど短くなった例があります。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 025 / 037
  24. Fable 5 は監修だけ 詰まった設計判断や、見立てが割れているバグ。実装はさせず、判断だけを別のモデルにも通します。 ベンチが測るのはコーディングと Computer Use で、判断の質はそこに出ません。 Luna max

    / 実装をまわす側 Fable 5 / 監修 詰まった所だけ渡す 結論と根拠を返す 実装は手元で続ける 使えない環境がある Fable 5 は 30 日のデータ保持が前提。 ZDR 運用では呼べません。 要件から先に確認します。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 026 / 037
  25. 監修役は設定で縛ります 毎回お願いし直すのをやめて、ツールを持たないエージェントとして定義しました。 TERM agents/work-advisor.md 読み書き・検索・コマンド実行・他エージェント起動を禁止 出力: 結論 / 根拠 /

    推奨手順 / リスク・確認事項 / やらないこと 規律: 推測は必ず「推測:」と明記させる 前提: 実装と検証は呼び出し元が行う。監修役は判断だけを助ける readonly: true # ツールは 1 つも渡しません 手を出せる監修役は、放っておくと実装を始めます。$10 / $50 がそのまま乗る場所なので、ここは封じて おく方が安全かなと思っています。 DANGER 常駐もさせていません。詰まったときだけ明示的に呼びます。同席させ続けると入力が積み上がります。 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 027 / 037
  26. 順位は指標しだい 各社の自社発表は、素直に割れています。 BENCHMARK 上に出るモデル SOURCE 長期タスクを測る指標 Sol OpenAI SWE-Bench Pro

    Fable 5 Anthropic 同じ 2 モデル 指標をまたぐと逆転 出す側が指標を選ぶ 発表 発表 では、どっちが強いのか? 順位より前提を見る SWE-Bench Pro は約 3 割のタスクが壊れている、 という指摘もあります。自分のタスクで測るのが結局 は近道です。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 029 / 037
  27. Terra 3 は選んでいません ティアともかなり回した上で外しました。では真ん中は? 日常のコーディング 観測が長い仕事 中間に落ちる仕事 Luna max $1

    / $6 Sol max $5 / $30 Terra $2.5 / $15 下は既定で足りました。Luna max が通ら ない時は、まず範囲と指示を見直します 上は仕事の性質で決まります。観測が長い かどうかだけを見ています 段で分けている人には、Terra が合うかもし れないです 仕事の種類で分けているので、真ん中に着地する仕事がそもそも出てきませんでした。 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 030 / 037
  28. 先に当たるのはレート枠 〜 PARALLEL OUTPUT 2 3本 1M 上位ティアを並列するとこの本数で 5 時間枠に触れます

    CEILING tokens の単価でも、普通に使えば 出力は届きません $10 / $50 〜 MONTHLY 5 6 万円 時点、複数サービス合算の 実測。まあまあの金額です 2026-07 速さは二重に高くつきます 高速モードは単価が上がったうえに消費も増えます。Opus 5 は倍額でおよそ 2.5 倍の速度と公称。使う 場面は選んでいます。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 031 / 037
  29. 請求は単価表どおりに来ません 01 Fable 5 は ZDR 不可 日保持が前提。要件で 最初から弾かれることがあ ります。

    30 02 Opus 5 は枠が別 の対象外。レー ト上限も Opus 4.x とは別 枠です。 Priority Tier 03 速さは費用で買える の fast mode は $10 / $50。 Fable 5 と同単 価になります。 Opus 5 請求は測らないと出ません 単価が同じでも、出力の長さが違えば請求は変わります。自分のログで比べます。 CAUTION 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 032 / 037
  30. 5 レーンはこの形 いいえ やりたい仕事 Opus 5 ライティング デザイン / マーケ

    実装ですか はい 長い観測が 要りますか 要る チューニング 要らない 既定は max 軽いものは low Sol max Luna 判断が割れたら Fable 5 監修だけ 実装かどうかを先に見て、次に観測の長さで決めます。この図は自分の環境の形なので、そのまま当てはまる とは限らないだろうと思っています。 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 033 / 037
  31. 本日お持ち帰りいただきたい 3 つ 01 02 いまなら Luna max。毎回 どれにするか考える時間 が、まるごと消えます。

    軽い仕事は low に落とし て、長く見張る仕事だけ上 に上げます。 既定を 1 つ決める 上下に振る基準 03 実装させない枠を作る は言葉と絵、 Fable 5 は監修。 ただし Fable 5 は ZDR 環境だと 最初から選べません。 Opus 5 を外した理由もここから出ます 中間ティアの出番が来なかったのも、たぶん同じ理由です。使い分けは強さを比べる作業というより、順 番を固定する作業だろうと思っています。 TIP Terra 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 034 / 037
  32. 参考リンク (1/2) Claude OpenAI Models overview GPT-5.6 Extended thinking GPT-5.6

    in ChatGPT (Help Center) Pricing API Pricing Claude Code / model の切り替え Codex CLI 価格と仕様は動きます この 3 週間で 2 回入れ替わりました。本日お出しした数字はすべて 2026-07-27 時点です。来月にはま た入れ替わっているかもしれないです。発表日をご確認ください。 NOTE 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 035 / 037
  33. 参考リンク (2/2) ベンチと比較 本日の実例の出どころ Simon Willison / GPT-5.6 family Vellum

    / GPT-5.6 benchmarks SWE-Bench Pro Artificial Analysis / び が出たので Cursor Ultra 移行 は保留にした Cursor $20 Pro プランを活用するコツ Opus 5 価格と速度の横並 Chroma / Context Rot FrugalGPT (arXiv 2305.05176) QUESTIONS WELCOME 東川諒央 — COROUTINE MODEL ROUTING · 036 / 037