どのAIモデルを使うべきか尋ねるのはやめよう：タスクをHaiku、Sonnet、Opusの階層に振り分けよう

Redditユーザーのu/spencer_kwが、毎日のように見られる「どのモデルを使うべきか？」という質問に、1か月間のタスクタイプ別ルーティングに基づいた具体的な回答を示しています。核心的な洞察は、単一のモデルがすべてに最適というわけではなく、タスクを少なくとも3つの階層に振り分けるべきということです。

タスク別のモデル階層

• ファイルの読み取り、要約、コードに関する質問への回答: 最も安価なモデルを使用 — Haiku、Ollama経由のQwen 3.6、Gemma 4。ファイル読み取りにOpusを使うのは金の無駄です。
• コード、テスト、定型文の作成: Sonnetクラス — GPT-5.5 mini、DeepSeek v4。最先端モデルの数分の一のコストで確かな生成が可能。
• 複数ファイルのリファクタリング、アーキテクチャ、複雑な非同期デバッグ: OpusやGPT-5.5が必要になる唯一の場面。これは作業時間の約15～20%を占めます。

実用的なルーティング設定

u/spencer_kw の現在の配分:

• ~40% のタスク → Haikuクラス（安価なリーダー）
• ~35% → Sonnetクラス（生成）
• ~25% → Opusクラス（複雑な推論）

月間総費用: $30～40（作業量による）。

「デイリードライバー」という枠組みは破綻しています。すべてに最適な1つのモデルを求めるのは、運搬と通勤の両方に使える1台の車両を求めるようなものです。複数のモデルを使い、タスクごとに振り分けましょう。