カーソル あなたのコーディング作業に最適なAIモデルは？

最近、AI支援プログラミングツール カーソル 開発者が好むAIモデルのトップリストを発表した。 クロード 3.7 ソネット・モデルが首位。

この公式データは、確かに開発者のかなりの部分の選択を反映している。しかし、これは開発者が単純にクロード3.7ソネットをデフォルトのオプションにすべきだということを意味するのだろうか？実際の使用例はもっと複雑かもしれない。

何人かの上級開発者の使用習慣を見てみると、公式リストとはモデルの選択比率に大きな違いがあることがわかる。例えばCursorではGemini 2.5 Proが80%、Claude 3.7 Sonnetが10%、GPT-3.5と GPT-4.1 他のコマンドラインやコード編集環境（Rooや クライン その他のツールも含めて）、Grok 3の使用量は90%に達するかもしれず、残りの10%は、以下のように割り当てられる。 ジェミニ 2.5フラッシュ、他のモデルはほとんど呼ばれない。

この違いの背景には、実際のタスク要件、費用対効果、モデルの特性に基づく考慮事項の組み合わせがある。ここでは、これらのAIコーディングアシスタントを選択し使用する際に考慮する価値のあるいくつかの原則と嗜好設定を紹介します。

オート」モードの使用は避ける。

Cursorのようなツールのモデル選択の「オート」モードは、主に開発者がモデル選択を直接コントロールできなくなるため、推奨されません。この機能は、モデル消費量、消費電力、応答性のバランスをとることを意図していますが、現実には、この3つの間にはしばしば難しいトレードオフがあります。

手元のタスクに適していない可能性のあるモデルにシステムが自動的に割り当て、リソース（ポイントやコール数など）を浪費する代わりに、特定のニーズに最も適したモデルに手動で切り替える方がよい。したがって、この自動オプションは長期的にはオフにすることをお勧めします。

思考」モードの有効化（思考の連鎖）

Chain-of-Thought（思考連鎖）テクノロジーは、今やトップクラスのAIモデルの標準となっている。モデルの "思考プロセス"（しばしば "Thinking "などと呼ばれる）を表示するオプションを有効にすることは非常に重要である。

このモードをオンにすると、複雑な問題を処理するモデルの能力を向上させるだけでなく、表示される詳細な思考ステップによって、開発者はモデルがどのように動作するかを知ることができます。これは二重の利点がある。第一に、モデルの問題解決ストラテジーを観察を通じて学習し、同様のタスクを処理する経験を蓄積できる。第二に、モデルの推論方向と解決策が正しいかどうかを迅速に判断できるため、早い段階でタイムリーに介入し、調整を行うことができる。

タスクの種類に応じてモデルを切り替える

すべてのタスクに完璧に対応できるモデルはなく、ダイナミックにモデルを切り替えることが効率化のカギとなる。

大規模プロジェクトの計画とコード・グルーミング

プロジェクトの計画、複雑なコードベースやレガシーなコードベースの整理、ルールの生成などのマクロ作業には、Gemini 2.5 ProまたはClaude 3.7 Sonnetが主な選択肢となる。これらのうち、Gemini 2.5 Proは、その大きなコンテキストウィンドウにより、大きなアドバンテージを持っており、特に、複数のイテレーションと大規模なコードベースを持つ古いプロジェクトの処理に適している。

Gemini 2.5 Proは、現在、最大100万トークン（トークンとは、テキストデータの量を表す単位）のコンテキストウィンドウをサポートしており、200万トークンまで拡張する予定である。つまり、数千ページに相当する文書やコードベース全体、あるいはテキスト、画像、音声、動画を含む大規模なマルチモーダルデータの入力を一度に扱うことができる。対照的に、OpenAIのgpt-4o-miniや アンソロピック Claude 3.7 Sonnetは現在、約20万トークンのコンテキストウィンドウを提供しています。

経験上、Gemini 2.5 Proは文書ファイルの自動生成に優れており（例えば、元記事で言及されているmdcファイルは、Markdown文書やその他のフォーマットを指している可能性がある）、明らかな「幻覚」（不正確なコンテンツや無意味なコンテンツの生成）が発生するケースは少ない。

単一ファイル修正とモジュール開発

クロードのモデルは、その応答性、正確さ、コード生成能力で知られています。

最新のクロード3.7ソネットを使うか、少し前のクロード3.5ソネットを使うか。

一部の開発者の経験では、Claude 3.5 Sonnetの方が3.7 Sonnetよりも安定性と信頼性が高いと感じるシナリオもあるようです。特に、3.7 Sonnetの "think "モードは、非常に複雑な問題や長い会話に対処した後、望ましい結果を得られない反復的な変更のサイクルにつながることがある。そのため、3.5 Sonnetがリリースされてしばらく経ちますが、日常的な開発シナリオの多くでは、3.5 Sonnetは非常に堅牢で信頼性の高い選択肢です。

Gemini 2.5 Proは、大規模な情報を扱うことができる戦略的プランナーであり、Claude 3.x Sonnetシリーズは、特定のコーディングタスクを実行し、問題を素早く解決するコマンドーである。

タスク別の最適化

• 簡単なデバッグや小さな修正 タイプエラーの修正やコードの微調整といった単純な作業には、GPT-4.1のような低価格または高速なモデルを使うことを検討しよう。GPT-4.1は、現時点では無料または低価格の試用段階かもしれないが、将来的に有料化されたとしても、最上位モデルよりも消費ポイントがはるかに少ないと予想されるため、このような「小さな修正」には費用対効果が高い。このような "小手先 "の作業には非常にコストパフォーマンスが高く、"鶏口となるも牛後となる "的なリソースの浪費を避けることができる。
• マルチモーダルなタスク： クロード3.xソネットのモデルファミリーは、デザイン画に基づいてウェブページのコードを生成するなど、画像を扱うタスクで最高のパフォーマンスを発揮します。クロードのモデルは、視覚的要素を理解し、美的なインターフェイスのコードを生成することに定評があります。

工具別モデルの選択（ルー、クラインなど）

Cursor以外のコマンドラインAIツールやIDEプラグイン（元記事で触れたRooやClineなど）では、モデルの選択がコストや使い勝手に強く影響される場合がある。

このような環境では グロック x AIは、Grok 3 APIの月額使用料（150ドル近いと言われている）を無料で提供しており、多くの通話を必要とする開発者にとっては非常に魅力的である。詳細は Grok 3 衝撃のリリース：推論インテリジェンス・ボディが爆発！ APIが "150ドルで5ドルチャージ "を初披露 歌で応える OpenAI Codex CLI: ターミナルコマンドラインAIコーディングアシスタント OpenAIがリリース などのコミュニティで議論されている。対照的に、他のトップクラスのモデルを使用すると、すぐに高いコストが発生する可能性がある。Geminiファミリーは無料ティアを提供しているが、それはしばしばレート制限を伴い、連続または同時リクエストが多すぎる場合にエラーを引き起こしやすい。

さらに、特定の反復作業やバッチコーディング作業（MCPという頭字語は、"Mass Code Processing "などのシナリオを指すことがある）には、その名前が示すように、十分な文脈理解を保持しながら応答性を最適化するGemini Flashのバージョンは、検討に値するオプションである。Gemini Flashは、高速で正確な応答が要求されるこの種のバッチタスクを処理する際に、スピードと正確さのバランスをうまくとっている。

最終的に、効果的なAIモデル使用戦略とは、単一のモデルを選択することではなく、タスク要件、コスト予算、モデル特性に基づいて、さまざまなシナリオやツールを動的かつ柔軟に手動で切り替えることである。例えば、クロード3.7ソネットやジェミニ2.5プロのような高性能モデルは、利用可能な枠内で複雑なタスクに優先的に使用し、GPT-4.1やGrok 3のような費用対効果の高いオプションは、枠が枯渇しそうになったときや単純なタスクに切り替えるのが賢明でしょう。