主要な基準を確立する
Claudeモデルを選択する際は、まずこれらの要因を評価することをお勧めします：- 機能： お客様のニーズを満たすために、モデルにはどのような特定の機能や能力が必要ですか？
- 速度： アプリケーションでモデルはどの程度迅速に応答する必要がありますか？
- コスト： 開発と本番使用の両方に対する予算はどの程度ですか？
開始に最適なモデルを選択する
お客様のニーズに最適なClaudeモデルをテストするために使用できる一般的なアプローチが2つあります。オプション1：高速でコスト効率の良いモデルから始める
多くのアプリケーションでは、Claude Haiku 4.5のような高速でよりコスト効率の良いモデルから始めることが最適なアプローチとなる場合があります：- Claude Haiku 4.5で実装を開始する
- ユースケースを徹底的にテストする
- パフォーマンスが要件を満たしているかを評価する
- 特定の機能ギャップに対してのみ必要に応じてアップグレードする
- 初期プロトタイピングと開発
- 厳しいレイテンシ要件があるアプリケーション
- コストに敏感な実装
- 大量の単純なタスク
オプション2：最も能力の高いモデルから始める
知能と高度な機能が最重要である複雑なタスクの場合、最も能力の高いモデルから始めて、後により効率的なモデルへの最適化を検討することをお勧めします：- Claude Sonnet 4.5で実装する
- これらのモデル用にプロンプトを最適化する
- パフォーマンスが要件を満たしているかを評価する
- より大きなワークフロー最適化により、時間をかけて知能をダウングレードして効率を向上させることを検討する
- 複雑な推論タスク
- 科学的または数学的アプリケーション
- 微妙な理解を必要とするタスク
- コストの考慮よりも精度が重要なアプリケーション
- 高度なコーディング
モデル選択マトリックス
| 必要な場合… | 開始をお勧めするモデル… | 使用例 |
|---|---|---|
| 複雑なエージェントとコーディングに最適なモデル、ほとんどのタスクで最高の知能、長時間実行される自律タスクに優れたツールオーケストレーション | Claude Sonnet 4.5 | 自律コーディングエージェント、サイバーセキュリティ自動化、複雑な財務分析、数時間の研究タスク、マルチエージェントフレームワーク |
| 専門的な複雑なタスクに対する卓越した知能と推論 | Claude Opus 4.1 | 非常に複雑なコードベースのリファクタリング、微妙な創作、専門的な科学分析 |
| 電光石火の速度と拡張思考を備えた最前線に近いパフォーマンス - 最も経済的な価格帯で最も高速で最も知的なHaikuモデル | Claude Haiku 4.5 | リアルタイムアプリケーション、大量の知的処理、強力な推論を必要とするコスト重視の展開、サブエージェントタスク |
モデルのアップグレードまたは変更を決定する
モデルのアップグレードまたは変更が必要かどうかを判断するには、以下を行う必要があります：- ユースケースに特化したベンチマークテストを作成する - 良い評価セットを持つことがプロセスで最も重要なステップです
- 実際のプロンプトとデータでテストする
- 以下についてモデル間でパフォーマンスを比較する：
- 応答の精度
- 応答の品質
- エッジケースの処理
- パフォーマンスとコストのトレードオフを検討する