概要
私のスタイルはコード補完を主として余程のことがあれば相談するという、コスト軽減を最優先にするものです。（月当たり多くても５０％行かないくらいです。）
それを念頭にCopilotに相談した内容を以下に記します。
🧭 モデル一覧の特徴（実用的な要点だけ）
🔥 MAI 系（Microsoft / Copilot 系）
MAI-Code-1.1-Flash
- Copilot向けの最新コード特化モデル
- 高速・軽量・低コスト
- コード補完が得意
- 画像理解（UIスクショ→コード指摘）も可能
- Agentic coding（自動修正提案）も強め
→ 補完中心なら相性良いが、勝手に大きな修正提案をする可能性あり
MAI-Code-1-Flash
- 1.1 の前世代
- コード補完は優秀だが、1.1よりやや古い
→ 安定性重視なら選択肢
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🟦 Claude 系（Anthropic）
Claude Sonnet 5
- Claudeの中位モデル（万能型）
- 自然言語の理解が非常に強い
- コードも書けるが、補完より「説明・要約・設計」が得意
→ 相談時に強いが、補完中心ならややオーバースペック
Claude Sonnet 4.5 / 4.6
- Sonnet 5 の前世代
- 4.6は4.5の改良版
→ 軽量で応答が速い。説明系が得意
Claude Haiku 4.5
- Claudeの軽量モデル
- 高速・低コスト
- コード補完はそこそこ
→ 軽量補完モデルとして使いやすい
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🟩 Gemini 系（Google）
Gemini 3.1 Pro (Preview)
- 最新の高性能モデル
- 推論・説明・分析が強い
→ 補完より「相談・調査」に向く
Gemini 3.5 Flash / 3.6 Flash
- 軽量高速モデル
- 応答速度が非常に速い
- コード補完も得意
→ MAI-Code系の代替として使いやすい
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🟪 GPT 系（OpenAI）
GPT-5.6 Terra / Sol / Luna
- GPT-5 系のバリエーション
- Terra：汎用
- Sol：推論強化
- Luna：軽量高速
→ Sol は相談向き、Luna は補完向き
GPT-5.4 / GPT-5.4 mini
- GPT-5 系の中位モデル
- mini は高速
→ 補完中心なら mini が扱いやすい
GPT-5 mini
- 超軽量
- 補完速度が速い
→ 軽量補完モデルとして優秀
GPT-5.3-Codex
- Codex系 → コード特化
→ 補完・生成が強いが、やや大きめの修正提案をしがち
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🟥 Grok 系（xAI）
Grok 4.5
- 会話が得意
- コードも書けるが、補完より「説明・議論」向き
→ あなたの用途にはあまり向かない
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🟧 Kimi 系（Moonshot）
Kimi K2.7 Code
- コード特化モデル
- 中国系モデルで高速
→ 補完は強いが、日本語の精度はモデルによる
Kimi K3
- Kimiの汎用モデル
→ 説明・要約が得意
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🟫 Raptor 系
Raptor mini
- 軽量高速モデル
- コード補完もそこそこ
→ 軽量補完モデルの選択肢
運用方法
Autoを選択すると１０％割引とあるのですが、コード補完は無料なので私のような使い方をする場合は明示的にエージェントを指定した方が良いようですね。
Autoだとエージェントが変わってしまって方針にブレが出るようです。