モデルの選び方

取り組むタスクに合わせてモデルを選ぶ方法

適切なモデルを選べば、開発が速くなって、コストも抑えられて、結果も良くなる。Cursor は主要なモデルをすべてサポートしてる。ほとんどのモデルはたいていのタスクをこなせるけど、挙動には違いがあって、その差が効いてくる。

モデルの違い

モデルはそれぞれ異なる方法で学習され、独自のスタイルで応答する。あるものは「コードを書く前に考える」けど、別のものはすぐに書き始める。主体的に素早く動くものもあれば、行動する前に指示をしっかり理解するのに時間をかけるものもある。

考えるときの軸はこんな感じ:

• 積極性: 一部のモデル（gemini-2.5-pro や claude-4-sonnet など）は自信があり、最小限のプロンプトで意思決定する。
• 好奇心: 別のモデル（o3 や claude-4-opus など）は、より深く文脈を理解するために計画したり質問したりする。
• コンテキストウィンドウ: 一部のモデルは一度により多くのコードベースを処理でき、大規模なタスクに便利。

なぜ重要か

各モデルにはそれぞれ強みがある。実装を素早く進められるものもあれば、計画や選択肢の検討に向いているものもある。適切なモデルを選べば、次のことができる:

• 出力をより速く得る
• 提案の品質を高める
• 使い方とコストを最適化する

人と仕事をするときと同じで、各モデルはプロンプトをそれぞれ違うふうに解釈する。時間がたつと直感が育ってくる—それぞれがどう読み、どう考え、どう動くか。どのモデルがタスクに一番フィットするか、見極めやすくなるよ。

モデルの挙動

モデルの挙動を考えるときのひとつの見方は、どれだけ主体的に動くか。

Thinking モデル

このタイプは意図を読み取り、先回りして計画し、逐一の指示がなくても意思決定することが多い。

• モデルにタスクを任せて走らせたいときに最適
• プロンプトは少なめでOKだけど、やや主張が強いこともある
• 想定より大きな変更を行う場合がある

例:

• claude-4-opus
• gemini-2.5-pro
• o3（複雑な推論向けに設計）

アイデア探索、広範なリファクタリング、モデルにより自律的に動いてほしいときに使おう。

Thinking モデルは非 Thinking モデルより高コストなことが多い。
model pricing をチェックしてね。

Non-thinking モデル

このタイプは明示的な指示を待つ。推測や当てずっぽうはせず、出力を直接コントロールしたいときに最適。

• 精密でコントロールされた変更に最適
• プロンプトは多めに必要だけど、挙動はより予測可能
• ガイド、修正、微調整がしやすい

例:

• claude-4-sonnet
• gpt-4.1

厳密にコントロールしたい、挙動を一貫させたい、明確に定義されたタスクに取り組むときに使おう。

スタイルで選ぶ

多くのユーザーはタスクの種類より、やり取りのスタイルで好みのモデルを選んでる。主体的にリードするモデルが好きな人もいれば、指示を待つモデルを好む人もいる。claude-4-sonnet、gemini-2.5-pro、gpt-4.1 はどれも日常使いの信頼できる相棒になれる—どれだけコントロールしたいか次第。

選び方

Cursor では、厳選された高性能モデルのセットにアクセスできるよ。いくつかの観点で選べるけど、よくある基準はこんな感じ:

1. プロンプトのスタイル

こんな使い方が好きなら…	モデル
自分で主導して明確な指示を出したい	claude-4-sonnet, gpt-4.1
モデルに主体的に動いてほしい	claude-4-opus, gemini-2.5-pro, o3

2. タスクの種類

この表でタスクに合うモデルをマッチさせてね:

タスク	モデル
指示に沿った変更	claude-4-sonnet, gemini-2.5-pro
コードベースのナビゲーション/検索	gemini-2.5-pro, claude-4-opus, o3
計画立案や問題解決	claude-4-opus, gemini-2.5-pro
複雑なバグや深い推論	o3

o3 は複雑であいまいな問題向けに設計されてる。強力だけど その分遅くてリソース消費も大きいから、日常的に使うより たまに使うのに向いてるよ。

選択ツリー

ここからは主観的なおすすめ。最終的には、自分にとっていちばん合うモデルを選んでね。

自動選択

Auto は上のプールから（o3 を除く）信頼できるモデルを選んでフローを保ってくれるよ。タスクの種類でルーティングはしないけど、迷ったときの堅実なデフォルトだよ。

うまくいったものを保存

特定のプロンプトと特定のモデルの組み合わせみたいに、うまくいく組み合わせが見つかったら Custom Modes として保存できるよ。これで次がラクになる:

• モデルを事前選択
• カスタム指示を追加
• 将来のタスクで設定を再利用

更新情報

このセクションでは、このガイドの主な改訂とアップデートを追っていくよ。

日付	変更内容
2025年5月下旬	新しいモデルに合わせて推奨事項を更新。能力向上に伴いカテゴリを整理・簡素化。
2025年5月上旬	モデル選定の指針、挙動パターン、選定基準をカバーした初版を公開

重要なポイント

• 自分にいちばんハマるモデルを選ぼう
• 主体的に動くモデルもある。探索やプランニング、モデルにアイデア出しを任せたいタスクに向いてる。
• 指示どおりに動くモデルもある。精度や予測可能性が大事で、直接コントロールしたいタスクに向いてる。
• claude-4-sonnet、gemini-2.5-pro、gpt-4.1 はどれも日常の主力として優秀。選ぶポイントは対話スタイル次第。
• o3 は最難度の問題向けに設計されている。
• 迷ったら Auto-select が安全なデフォルト。
• うまくいった構成は Custom Modes として保存して、ワークフローを効率化しよう。