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# コーディングエージェントのモデル選択

> 各コーディングタスクに最適なモデルを選択——比較表、推奨、設定

## コーディング向けモデル比較

| モデル                      | 速度    | コード品質 | コスト      | コンテキストウィンドウ | 最適な用途               |
| ------------------------ | ----- | ----- | -------- | ----------- | ------------------- |
| `claude-opus-4-6`        | 中程度   | 優秀    | \$\$\$\$ | 200K        | アーキテクチャ、複雑なリファクタリング |
| `gpt-5.4`                | 中程度   | 優秀    | \$\$\$\$ | 200K        | 複雑な推論、計画            |
| `claude-sonnet-4-6`      | 高速    | 非常に良い | \$\$\$   | 200K        | 一般的なコーディング、レビュー     |
| `gemini-3.1-pro-preview` | 高速    | 非常に良い | \$\$\$   | 1M          | 大規模コードベース分析         |
| `gpt-5-mini`             | 非常に高速 | 良い    | \$\$     | 128K        | クイック編集、補完           |
| `gemini-3.5-flash`       | 非常に高速 | 良い    | \$\$     | 1M          | 高速イテレーション、検索        |
| `deepseek-v4-pro`        | 中程度   | 非常に良い | \$       | 1M          | 推論重視タスク             |
| `deepseek-v4-flash`      | 高速    | 良い    | \$       | 1M          | 一括生成、ボイラープレート       |

新しいコーディング向けプールでは、非常に大きなリポジトリに `qwen-long-latest`、大きなコンテキストのエージェント作業に `minimax-m3`、高速なコーディングループに `kimi-k2.7-code-highspeed`、OpenAI Chat 互換リクエストに `deepseek-v4-pro` / `deepseek-v4-flash`、`glm-5.2`、`step-3.7-flash`、`mimo-v2.5-pro` も検討してください。

## タスク別推奨

<AccordionGroup>
  <Accordion title="コード生成 / スキャフォールディング">
    **推奨**: `claude-sonnet-4-6`、`gemini-3.1-pro-preview`

    クリーンで構造化されたコードを生成。複雑なマルチファイルスキャフォールディングには `claude-opus-4-6` を検討。

    予算代替: `deepseek-v4-flash` はボイラープレートを低コストで処理。
  </Accordion>

  <Accordion title="コードレビュー / リファクタリング">
    **推奨**: `claude-sonnet-4-6`、`deepseek-v4-pro`

    `deepseek-v4-pro` は思考連鎖アプローチで微妙な問題を検出でき、コスト効率が高い。

    セキュリティレビュー: `claude-opus-4-6` または `gpt-5.4`。
  </Accordion>

  <Accordion title="バグ修正 / デバッグ">
    **推奨**: `claude-sonnet-4-6`、`gpt-5-mini`

    バグ修正は通常スコープが明確。スタンダードモデルで十分。複雑なマルチファイルバグにのみプレミアムモデルを使用。
  </Accordion>

  <Accordion title="アーキテクチャ設計">
    **推奨**: `claude-opus-4-6`、`gpt-5.4`

    アーキテクチャ決定は最強の推論能力から恩恵を受けます。頻度は低いが影響は大きい。
  </Accordion>

  <Accordion title="クイック編集 / タブ補完">
    **推奨**: `gpt-5-mini`、`gemini-3.5-flash`

    インタラクティブ使用では速度が重要。高速レスポンスの予算モデルが最適。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## TokenLab のプロバイダー選択

### 選択戦略

| 戦略           | 動作                  | 最適な用途 |
| ------------ | ------------------- | ----- |
| **PRIORITY** | 最高優先度の利用可能プロバイダーを使用 | 信頼性重視 |
| **COST**     | 最低コストの利用可能プロバイダーを使用 | コスト重視 |

### 自動再試行

```
リクエスト: claude-sonnet-4-6
  → Provider A（プライマリ）: 503エラー
  → Provider B（再試行）: ✓ 成功
```

### ネイティブ API 形式

選択したモデルがネイティブ API 形式に対応している場合、TokenLab はその形式を使用して互換性を高められます:

| モデルファミリー | API Format         | Base URL                                                                      |
| -------- | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
| Claude   | Anthropic Messages | `https://api.tokenlab.sh`                                                     |
| GPT      | OpenAI Responses   | `https://api.tokenlab.sh/v1`                                                  |
| Gemini   | Gemini Native API  | `https://api.tokenlab.sh` または `https://api.tokenlab.sh/v1beta`（クライアントのパスに応じて） |
| DeepSeek | OpenAI Chat        | `https://api.tokenlab.sh/v1`                                                  |

Claude Code は強い Anthropic-native パスです。Gemini-native API も存在しますが、Gemini CLI 自体は依然として best-effort な互換パスであり、長期的に安定したワークフローとしては扱うべきではありません。

## ツールごとの設定

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Claude Code">
    ```bash theme={null}
    export ANTHROPIC_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    モデル選択: `claude --model claude-sonnet-4-6`

    [完全ガイド →](/ja/integrations/claude-code)
  </Accordion>

  <Accordion title="Cursor">
    Settings → Models:

    * API Key: `sk-your-tokenlab-key`
    * Base URL: `https://api.tokenlab.sh/v1`

    [完全ガイド →](/ja/integrations/cursor)
  </Accordion>

  <Accordion title="Codex CLI">
    ```bash theme={null}
    export OPENAI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export OPENAI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh/v1"
    ```

    [完全ガイド →](/ja/integrations/codex-cli)
  </Accordion>

  <Accordion title="Gemini CLI">
    ```bash theme={null}
    export GEMINI_API_KEY="sk-your-tokenlab-key"
    export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.tokenlab.sh"
    ```

    この経路は Gemini CLI の公式連携ではなく、best-effort な互換経路として扱ってください.
    [完全ガイド →](/ja/integrations/gemini-cli)
  </Accordion>

  <Accordion title="OpenCode">
    ```json theme={null}
    {
      "provider": "openai",
      "apiKey": "sk-your-tokenlab-key",
      "baseURL": "https://api.tokenlab.sh/v1"
    }
    ```

    [完全ガイド →](/ja/integrations/opencode)
  </Accordion>
</AccordionGroup>