LLM の選び方
プロジェクトに最も適した LLM を選びましょう。
概要
要するに、Claude は最高品質、DeepSeek は最低コスト、Qwen は予算重視のコーディング、Gemini は速度、GPT-5 はバランス型の選択です。
モデル | 強み | 弱み | 最適な用途 |
Claude Sonnet 4 | 最も安定かつ高精度。複雑な推論や洗練された出力に優れる。 | コストが最も高く、単純作業には過剰。 | 本番環境のアプリ構築、完成度の高いウェブサイト、重要度の高いコーディング案件。 |
GPT-5 | 品質と推論力のバランスが良く、複雑な文書処理に強い。 | 応答速度が最も遅い。 | 技術文書、研究レポート、速度を重視しないコーディング作業。 |
Qwen3-Coder-Plus | GPT-5 より低コストかつ高速。コーディングやクリエイティブな草稿に適する。 | ミッションクリティカルな案件では信頼性に欠ける。 | 予算重視のコーディング支援、ブレインストーミング、軽量なクリエイティブ生成。 |
Gemini 2.5 Pro | 非常に高速で要約や構造化レポートが得意。 | 文体が繰り返しがち。 | 高速プロトタイピング、会議メモ、コード要約、迅速なレポート作成。 |
DeepSeek V3 | 最も低コストで一般的なタスクを無難に処理。 | 出力に深みや一貫性が不足する場合がある。 | 迅速な実験、ラフな草稿、低リスクのテスト。 |
使用例
Claude Sonnet 4：フリーランス開発者の Anna はクライアントの EC サイトを構築するため、安定性と精度を重視して Claude を選択。
GPT-5：研究者 David は 20 ページのホワイトペーパーを作成するにあたり、速度よりも推論力と文書の完成度を重視して GPT-5 を使用。
Qwen3-Coder-Plus：学生 Lisa は週末の副プロジェクトで、低コストかつ迅速なコーディング支援を求めて Qwen を選択。
Gemini 2.5 Pro：プロダクトマネージャー Tom は翌日のデモ用に会議要約と高速プロトタイプを必要とし、Gemini 2.5 Pro を利用。
DeepSeek V3：スタートアップ創業者 Mark はアプリのアイデアを安価に試すため、DeepSeek V3 を選んだ。