AIモデル、何でもGPT-6は損かもしれない

強力なモデルが使いやすくなるほど、タスクの軽重に関わらず「最上位モデルに投げる」癖がつきやすくなります。@shota7180が指摘するように、日常業務で「GPT-6 Astra」を使いすぎると利用枠の消費速度が上がり、本当に推論コストをかけるべき局面でリミットに達してしまうというのは、実践者の間で共通して起きている課題です。

ここで問題になるのは、プロンプトの書き方ではなく「モデルの選び方」という一段上の設計です。言い換えると、「どの仕事を、どのモデル・推論レベルに任せるか」を意識せずにいると、高性能モデルを日常の単純タスクで消耗することになります。これはAIに「何を任せるか」が先、ツールは後でも整理したテーマに直結します。

実践者たちの議論を整理すると、タスクは大きく3種類に分けて考えると割り当てが設計しやすくなります。

① 推論・判断が必要なタスク 複雑な問題の分解、戦略の整合性チェック、多変数の意思決定補助など。ここでは推論コストをかけるモデル（GPT-6のような最上位）が力を発揮します。1日の中でも数回が限度の「重い判断」に絞るのが理にかなっています。

② コード生成・デバッグ @id_10742382が「CodexはChatGPTより賢い」と指摘するように、コード関連のタスクはCodexのような専門特化モデルが向いています。汎用チャットモデルに投げるより出力の精度が高くなるケースも多く、消費コストのバランスも取りやすい。

③ 単純な要約・変換・情報整理 ドキュメントの要点抽出、箇条書きへの変換、テンプレートへの当てはめなど。推論の深さが不要なこのクラスのタスクに最上位モデルを使うのは、消費対効果として割に合いません。軽量モデルで十分です。

CodexとClaude Codeの使い分けについては、@shota7180が「できる・できない」だけでは選びにくくなってきた今、判断軸を整理しています。実行環境の違いや、非同期で動かせるかどうかなど、構造の差を理解してから選ぶのが現実的なアプローチです。