モデル一覧
そのまま入力できるモデル ID、デフォルトの推奨モデル、代表的な用途を確認できます。
こちらは、貴数大規模言語モデルで現在そのまま入力して利用できるモデル ID の一覧です。 モデル名は本記事から厳密にコピーし、大文字・小文字やハイフンを変更しないことを推奨します。倍率、価格、コンテキスト、画像認識機能については、モデル価格と課金についてをご確認ください。
デフォルトの推奨モデル
claude-sonnet-4-6説明：貴数大規模言語モデルが推奨する高並行処理モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、Agent、ワークフロー、画像理解、長文書、高並行処理スクリプトでの優先利用に適しています。
claude-sonnet-4-6 は、貴数大規模言語モデルプラットフォームが最適化した高並行処理の統合モデルで、応答速度、トークン出力速度、1M のコンテキスト、Agent のツール呼び出し、画像理解を重点的に最適化しています。 OpenClaw、Claude Code、Hermes、WorkBuddy、n8n、Coze などのツールで、常用するデフォルトモデルとして適しています。
海外 AI
OpenAI（主力として推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
gpt-5.4説明：OpenAI の汎用主力モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、日常的な質問応答、コーディング、長文書、Agent タスクに適しています。
gpt-5.5説明：OpenAI の高性能モデルです。現在、プラットフォーム上では 256K のコンテキストと表示され、画像認識に対応しています。複雑な推論、コードの計画、高品質な文章作成、重要なタスクの出力に適しています。
gpt-5.3-codex-spark説明：Codex のリアルタイムコーディングモデルです。128k のコンテキストに対応し、応答の速さが特長です。リアルタイムの編集、迅速なパッチ作成、UI の微調整、軽量なエンジニアリングタスクに適しています。
gpt-image-2説明：高品質な画像生成・画像編集モデルです。画像単位で課金され、商品画像、ポスター、デザイン素材、カバー画像、より高い画質が求められるクリエイティブ制作に適しています。
gpt-image-2-4k説明：4K の高解像度画像生成モデルです。画像単位で 0.5-1 元が課金され、高精細ポスター、商品画像、カバー画像、完成デザイン、豊かなディテールが求められる商用ビジュアルに適しています。
GPT 5.6 シリーズ 🌟🌟🌟🌟
gpt-5.6-sol説明：GPT 5.6 シリーズの高性能モデルです。353K のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な質問応答、コーディング、長文書の理解、マルチモーダルタスクに適しています。
gpt-5.6-terra説明：GPT 5.6 シリーズのバランス型モデルです。353K のコンテキストと画像認識に対応し、日常的な質問応答、コーディング支援、文書処理、マルチモーダルタスクに適しています。
gpt-5.6-luna説明：GPT 5.6 シリーズのキャンペーン向けエントリーモデルです。353K のコンテキストと画像認識に対応し、高頻度の呼び出し、基本的な質問応答、文書処理、画像理解タスクに適しています。
xAI / Grok 🌟🌟🌟🌟
grok-4.5説明：xAI Grok の高性能な汎用モデルです。500K のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な質問応答、コーディング、長文書の理解、画像理解タスクに適しています。
Anthropic（複雑なタスクに推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
claude-haiku-4-5-20251001説明：軽量で高速な Claude モデルです。256k のコンテキストと画像認識に対応し、要約、分類、迅速な質問応答、低コストで高頻度の呼び出しに適しています。
claude-sonnet-5説明：Claude の次世代高性能主力モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な推論、コーディング、複数ターンの Agent、高品質な文章作成、長文書タスクに適しています。
claude-fable-5説明：Claude の最上位高性能モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、最高価値の複雑な推論、詳細な調査、長期稼働する Agent、長文執筆、重要なエンジニアリングタスクに適しています。
claude-opus-4-6説明：安定した高性能の Opus モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な推論、本格的な文章作成、コード設計、長文書の分析に適しています。
claude-opus-4-7説明：Opus シリーズの強化モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、より高度なコーディング、複雑な計画、複数ターンにわたる検討が必要な分析タスクに適しています。
claude-opus-4-8説明：Opus の上位モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、価値の高い複雑なタスク、長期稼働する Agent、厳密なレポート、高品質なエンジニアリング成果物に適しています。
中国製 AI
中国製統合モデル（高並行処理に推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
claude-sonnet-4-6説明：貴数大規模言語モデルが重点的に推奨する高並行処理モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、応答とトークン出力が速く、Agent、ワークフロー、自動化スクリプト、大量の呼び出しに適しています。
Qwen（長いコンテキストと Agent に推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
qwen3.6-plus説明：Qwen のコストパフォーマンスに優れた長いコンテキスト対応モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、長文書の理解、コードリポジトリの読み取り、ナレッジベースへの質問応答、Agent のツール呼び出し、マルチモーダルなオフィス業務に適しています。
qwen3.7-plus説明：Qwen の次世代バランス型 Agent モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、ツール呼び出し機能も充実しています。OpenClaw、Claude Code、Hermes、大規模コードベース、文書処理、画像理解タスクに適しています。
qwen3.7-max説明：Qwen のフラッグシップ推論モデルです。1M のコンテキストに対応し、複雑な推論、高度なコード計画、アーキテクチャ設計、長期稼働する Agent、価値の高い分析タスクに適しています。公式では現在、推論・テキスト生成モデルとして表示されており、画像認識対応とは表示されていません。
Meituan / LongCat（長いコンテキストと Coding Agent に推奨）🌟🌟🌟🌟
LongCat-2.0説明：Meituan の長いコンテキストに対応した Agentic Coding モデルです。1M のコンテキストに対応し、現在はテキスト入力機能として提供されています。コードリポジトリの理解、複雑な計画、長文書の推論、長期稼働する Agent タスクに適しています。
Tencent Hunyuan 🌟🌟🌟🌟
hy3説明：Tencent Hunyuan 3 の推論 / Agent モデルです。256K のコンテキストに対応し、中国語の推論、コーディング、長文書の理解、自動化タスクに適しています。現在はテキストモデル機能として接続されています。
MiniMax（長いコンテキストと Agent に推奨）🌟🌟🌟🌟
MiniMax-M2.7説明：コストパフォーマンスに優れた長文対応モデルです。196k のコンテキストに対応し、日常的な質問応答、要約、テキストの一括処理、軽量な Agent に適しています。
MiniMax-M2.7-highspeed説明：M2.7 の高速版です。196k のコンテキストに対応し、カスタマーサポート、自動化、一括リライト、より速い応答が求められるタスクに適しています。
MiniMax-M3説明：1M のコンテキストに対応したマルチモーダルモデルです。画像認識に対応し、長文書、コードリポジトリ、複数ターンの Agent、ツール呼び出しタスクに適しています。
image-01説明：テキストから画像を生成するモデルで、画像単位で課金されます。ポスター、記事の挿絵、商品画像、プロフィール画像、クリエイティブ素材、ビジュアルコンテンツの一括生成に適しています。
image-01-live説明：動的なビジュアル生成機能で、秒単位で課金されます。アニメーション画像、キャラクターのモーション、リアルタイムビジュアル、動画系のクリエイティブ制作に適しています。
StepFun 🌟🌟🌟🌟
step-3.7-flash説明：高速な視覚言語モデルです。256k のコンテキストと画像認識に対応し、コーディング、会話、検索拡張、画像理解、軽量な Agent に適しています。
ByteDance / Doubao 🌟🌟🌟🌟
doubao-seed-2.0-code説明：ByteDance のコードモデルです。200k のコンテキストと画像認識に対応し、コード生成、デバッグ、エンジニアリングの書き換え、TRAE のような開発ワークフローに適しています。
doubao-seed-2.0-pro説明：ByteDance の強化された汎用モデルです。128k のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な質問応答、文章作成、分析、マルチモーダルタスクに適しています。
Xiaomi MiMo（長いコンテキストに推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
mimo-v2.5-pro説明：Xiaomi のプロフェッショナルモデルです。1M のコンテキストに対応し、長文、複雑な分析、コード計画、企業向け自動化タスクに適しています。
mimo-v2.5説明：低コストの汎用モデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、日常会話、リライト、要約、文書処理、一括タスクに適しています。
DeepSeek / 深度求索（推論とコーディングに推奨）🌟🌟🌟🌟🌟
deepseek-v4-pro説明：DeepSeek の高性能 MoE モデルです。1M のコンテキストに対応し、コーディング、数学、複雑な計画、詳細な分析、高難度の推論に適しています。
deepseek-v4-flash説明：DeepSeek の軽快なモデルです。1M のコンテキストに対応し、高頻度の質問応答、要約、迅速なコーディング支援、コストを重視する推論タスクに適しています。
Kimi（Moonshot AI）🌟🌟🌟🌟🌟
kimi-k2.6説明：長いコンテキストに対応したマルチモーダル Agent モデルです。256k のコンテキストと画像認識に対応し、文書の読解、コーディングタスク、資料整理、知識に関する質問応答に適しています。
kimi-k2.7説明：次世代の Kimi マルチモーダルモデルです。256k のコンテキストと画像認識に対応し、長文書の理解、知識に関する質問応答、コーディング支援、画像理解タスクに適しています。
Zhipu AI / Z.ai 🌟🌟🌟🌟
glm-5.1説明：Zhipu AI のフラッグシップ汎用モデルです。256k のコンテキストと画像認識に対応し、文章作成、分析、コーディング、Agent エンジニアリング、マルチモーダルな用途に適しています。
glm-5.2説明：Zhipu AI の次世代高性能マルチモーダルモデルです。1M のコンテキストと画像認識に対応し、複雑な文章作成、分析、コーディング、Agent エンジニアリング、マルチモーダルタスクに適しています。
利用上の推奨事項
**選び方が分からない場合は、まず用途に応じて選択してください。**日常利用では、低価格で安定したモデルを優先し、複雑なタスクでは高倍率モデルを利用します。
- 日常利用のデフォルト / 高並行処理：
claude-sonnet-4-6、MiniMax-M3、mimo-v2.5 - 複雑な推論 / 高品質な出力：
gpt-5.5、deepseek-v4-pro、claude-opus-4-8 - 最上位の長期タスク：
claude-fable-5。真に価値が高く、長期間かつ複雑な Agent / コーディング / 調査タスクに適しています - 迅速なコード反復：
gpt-5.3-codex-spark、doubao-seed-2.0-code、step-3.7-flash - 長いコンテキストの文書：
MiniMax-M3、mimo-v2.5-pro、deepseek-v4-pro、kimi-k2.7、glm-5.2 - **画像理解：**説明に「画像認識対応」と記載されているモデルを優先してください
- 画像生成：
gpt-image-2、gpt-image-2-4k、image-01、image-01-live