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-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-flash-preview | 非常に高速 | 良い | $$ | 1M | 高速イテレーション、検索 |
deepseek-r1 | 中程度 | 非常に良い | $ | 64K | 推論重視タスク |
deepseek-v3.2 | 高速 | 良い | $ | 128K | 一括生成、ボイラープレート |
タスク別推奨
コード生成 / スキャフォールディング
コード生成 / スキャフォールディング
推奨:
claude-sonnet-4-6、gemini-3-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-v3.2 はボイラープレートを低コストで処理。コードレビュー / リファクタリング
コードレビュー / リファクタリング
推奨:
claude-sonnet-4-6、deepseek-r1deepseek-r1 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。バグ修正 / デバッグ
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。アーキテクチャ設計
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。クイック編集 / タブ補完
クイック編集 / タブ補完
推奨:
gpt-5-mini、gemini-3-flash-preview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。LemonDataルーティングの仕組み
ルーティング戦略
| 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にルーティング | 信頼性重視 |
| COST | 最安の利用可能プロバイダーにルーティング | コスト重視 |
自動フォールバック
ネイティブフォーマットルーティング
選択したモデルとルーティング先チャネルが対応している場合、LemonData はそのモデルファミリーのネイティブ API 形式にリクエストをルーティングして、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.lemondata.cc |
| GPT | OpenAI Responses | https://api.lemondata.cc/v1 |
| Gemini | Gemini Native API | https://api.lemondata.cc or https://api.lemondata.cc/v1beta depending on client path |
| DeepSeek | OpenAI Chat | https://api.lemondata.cc/v1 |