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モデル選択ガイド

作業の種類ごとに、どのモデルと思考の強度を使えばよいかを社内評価の結果に基づいておすすめします。

どのモデルを使えばよいか迷ったら、既定のモデルであるGPT-6 Lunaから始めてください。ドキュメントを書いたり複数のステップで編集したりする作業や、スキルに従う必要がある作業には、Claude Sonnet 4.6をおすすめします。最も難しい分析や長いドキュメントの検証には、Claude Opus 4.6を使います。

作業ごとのおすすめ

やりたいことおすすめのモデル思考の強度理由
チームのドキュメントの検索、短い質問、要約GPT-6 Lunaオフ最も安価な既定のモデルです。検索・照会が中心の作業では、Haiku・Sonnetの比較評価でもモデル間の差はありませんでした。
素早い照会をClaudeでClaude Haiku 4.5オフ照会・要約・検索で、Sonnetと同程度の成功率を示しました。
ドキュメントの新規作成、既存ドキュメントの複数箇所の修正Claude Sonnet 4.6低〜中ドキュメント編集作業の成功率がHaikuより高くなっています。
スキル・プラグインの手順に従うドキュメント作成Claude Sonnet 4.6低〜中スキル適用の作業で、最も大きな品質の差が出ました。
GitHub・Slackなどのコネクターを使う作業Claude Sonnet 4.6低コネクターのシナリオをすべて完了しました。
長いドキュメントの構成設計、品質の検証、難しい分析Claude Opus 4.6中〜高最も深い推論が可能です。コストが最も高いため、必要な会話でのみ使います。
同じ作業を別系統のモデルで比較GPT-6 Sol中Sonnetより安価な、OpenAIの高性能な代替です。

社内評価の結果

Specifyは、実際のワークスペースを想定した38個のシナリオ(ドキュメント編集、スキル適用、コネクター、メモリ、RAG検索、複数ターンの会話など)で、Claude Haiku 4.5とClaude Sonnet 4.6を比較しました。

指標Claude Haiku 4.5Claude Sonnet 4.6
タスク成功率66%78%
評価者スコア(5点満点)4.194.59
成功1件あたりのコスト基準約4.3倍

作業の種類ごとの成功率は次のとおりです。

作業の種類Haiku 4.5Sonnet 4.6
スキル適用26%80%
ドキュメント編集66%77%
コネクター50%100%
RAG検索83%83%
複数ターンの会話83%83%
コストの落とし穴の回避80%80%
メモリ60%60%

結論: スキルに従う作業や、ドキュメントを複数のステップで編集する作業にはSonnetが必要です。検索・要約・照会が中心の作業は、より安価なモデルで十分です。

この評価ではClaude Haiku 4.5とSonnet 4.6のみを比較しており(2026年7月)、GPT系とOpusは同じ条件で測定していません。上記のおすすめのうちGPT系とOpusに関する内容は、価格・コンテキストなどの仕様とSpecify内部の既定値に基づいています。

Specify内部の既定値

Specifyがバックグラウンドで自らモデルを選ぶときも、同じ原則に従います。

作業既定のモデル
ドキュメントの維持・更新、計画の立案Claude Sonnet 4.6
資料の調査、結果の統合、分析Claude Haiku 4.5
ドキュメント品質のアウトライン設計・検証Claude Opus 4.6
ドキュメント自動化(ワークスペースの設定がない場合)GPT-6 Luna

思考の強度を選ぶ

  • オフ — 検索・要約・短い回答。最も高速です。
  • 低・中 — ドキュメントの作成と編集、複数の資料を比較する質問。
  • 高以上 — 設計の判断や複雑な原因分析など、正解を見つけにくい問題。応答が遅くなり、使用量が大きく増えます。

ワークスペースの既定のモデルを決める

オートメーションとドキュメント生成は、チャットとは別に、ワークスペースの設定のモデルを使用します。

ワークスペースの一般設定にある、デフォルトAIモデルとドキュメント生成モデルの選択ボックス
  • デフォルトAIモデル — 週次の要約のような軽いオートメーションが多い場合はGPT-6 Luna、ドキュメントを編集するオートメーションが多い場合はClaude Sonnet 4.6をおすすめします。
  • ドキュメント生成モデル — ドキュメントの品質が重要な場合は、Claude Sonnet 4.6をおすすめします。コストを優先する場合は、既定値(GPT-6 Luna)から始め、結果を見て変更してください。