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# モデルセレクター

Qoder は世界トップクラスの SOTA AI モデルを内蔵し、開発効率・出力品質・コストの最適なバランスを見つけるための柔軟な選択機能を提供しています。

<Info>
  内蔵モデルに加えて、API キーを使用して独自のモデルを接続することもできます。詳細は [カスタムモデル](/ja/user-guide/chat/custom-models) をご覧ください。
</Info>

## モデルセレクター

モデルセレクターは、**ティア選択**と**指定モデル**の 2 つの選択方式を提供し、さまざまなシナリオに対応します。

### ティア選択

モデルティアセレクターは、開発者向けに 5 つの高性能モデルプールを提供し、コストとパフォーマンスの異なるバランスを実現します。スマートカーのドライビングモードのように、各タスクに最適なギアを選択できます。

| **ティア**              | **説明**                           | **適用シナリオ**                   | **Credit 消費** |
| -------------------- | -------------------------------- | ---------------------------- | ------------- |
| **Auto（スマートルーティング）** | 最適なモデルを自動選択し、パフォーマンスとコストのバランスを取る | 日常的なほとんどの開発作業、デフォルトとして推奨     | \~1.0×        |
| **Ultimate（極致）**     | エキスパートレベルの深い推論と思考能力              | 複雑なシステム設計、高難度の問題分析           | \~1.6×        |
| **Performance（高性能）** | 高度な推論能力、高品質な出力                   | コア機能実装、アーキテクチャ設計、コードリファクタリング | \~1.1×        |
| **Efficient（高効率）**   | 標準的な推論能力、高いコストパフォーマンス            | 基本的なコード生成、単体テスト、日常的な Q\&A    | \~0.3×        |
| **Lite（ライト）**        | 基本的な推論能力、無料で利用可能                 | 簡単な検証、基本ロジック実装、クイック Q\&A     | 無料            |

<Warning>
  Lite モードは、アクセスが集中する時間帯にはレスポンスが遅くなる可能性があり、現時点ではマルチモーダル Q\&A には対応していません。
</Warning>

#### Credit 消費の比較

以下の表は、中程度の複雑さを持つコーディングタスクを完了する際の、各ティアの Credit 消費例を示しています：

| **モデルティア**  | **Credit 消費倍率** | **タスク例の消費量** |
| ----------- | --------------- | ------------ |
| Auto        | \~1.0×          | 10 Credits   |
| Ultimate    | \~1.6×          | 20 Credits   |
| Performance | \~1.1×          | 11 Credits   |
| Efficient   | \~0.3×          | 3 Credits    |
| Lite        | 無料              | 0 Credits    |

> タスクやコードベースの違いにより、実際の消費倍率は異なる場合があります。

Experts モードはモデルティアとは別に選択します。Experts モードでは **Auto（1.0x）** と **Ultimate（1.6x）** の2つのティアから選択できます。複数のエキスパートエージェントを並行して調整するため、実際の Credit 消費はタスクの複雑さ、エキスパートの実行回数、ツール呼び出しなどによって変わります。

### 指定モデル

ティア選択に加えて、特定のプロバイダーの具体的なモデルを直接選択することもできます。明確なモデルの好みや特定の要件があるシナリオに最適です。

> 現在、一部のモデルのみ直接選択可能です。

| **モデル名**          | **説明**                                                      | **Credit 消費倍率** |
| ----------------- | ----------------------------------------------------------- | --------------- |
| Qwen3.7-Max       | Agentic 能力の全面的な飛躍を実現し、長期にわたる複雑なタスクを自律的に処理                   | 0.5×            |
| Qwen3.7-Plus      | 推論能力、効率、マルチモーダル体験の包括的な飛躍を実現                                 | 0.1×            |
| DeepSeek-V4-Pro   | 複雑な推論・コード生成・エンジニアリングタスクで卓越したパフォーマンスを発揮                      | 0.5×            |
| DeepSeek-V4-Flash | 高速な推論と低コスト、バランスの取れた能力を備える                                   | 0.1×            |
| GLM-5.2           | 複雑なシステムエンジニアリングと長期タスクに優れる                                   | 0.6×            |
| Kimi-K2.7-Code    | Kimi の最新モデル。ロングコンテキストコーディング向けに設計され、正確な指示遵守と信頼性の高い長期タスク実行を実現 | 0.3×            |
| MiniMax-M3        | ネイティブなマルチモーダル知覚、最先端のコーディング能力、1M コンテキスト深度を備え、負荷の高いワークフローに対応  | 0.2×            |

<Tip>
  **Kimi-K2.7-Code** のパラメータパネルには **Fast** トグルがあります。オンにすると応答速度が約 6× に向上する代わりに、Credit 倍率が 0.3× から 0.6× に上昇します。
</Tip>

### モデルパラメータ設定

一部のモデルでは、さまざまなタスクタイプに対応するためにパラメータを設定できます。モデルセレクターのドロップダウンで、モデル名にマウスを合わせると左側にパラメータパネルが表示されます。**Edit** ボタンをクリックしてパラメータを設定します。

#### コンテキストウィンドウ

会話で使用可能な最大コンテキストウィンドウサイズを制御します。

| **オプション** | **説明**                     |
| --------- | -------------------------- |
| 200K      | 標準のコンテキストウィンドウ、ほとんどのタスクに十分 |
| 400K      | 大規模なコードベースや長い会話向けの拡張コンテキスト |
| 1M        | 超大規模プロジェクト向けの最大コンテキスト      |

#### 思考強度

モデルが応答を生成する前にどの程度深く推論するかを制御します。利用可能なオプションはモデルによって異なります。モデルを選択すると、対応するレベルが表示されます。

| **オプション** | **説明**             |
| --------- | ------------------ |
| low       | 最小限の推論、最速の応答       |
| medium    | バランスの取れた推論深度       |
| high      | 複雑なタスク向けの徹底的な推論    |
| xhigh     | 高難度の問題向けの深い分析      |
| max       | 最大の推論深度、最も複雑な課題に最適 |

#### 対応モデル

現在、Ultimate、Performance、DeepSeek-V4-Pro、DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.7-Max、Qwen3.7-Plus、GLM-5.2、MiniMax-M3、Kimi-K2.7-Code がパラメータ設定に対応しています。このうち Qwen3.7-Max、Qwen3.7-Plus、GLM-5.2、MiniMax-M3 はコンテキストウィンドウのみ対応、Kimi-K2.7-Code は Fast モードの有効化のみ対応、その他のモデルはコンテキストウィンドウと思考強度の両方に対応しています。

### 切り替え方法

1. AI Chat の入力ボックスで、モデルセレクターのドロップダウンメニューをクリック
2. **モデルティア**または**指定モデル**を選択
3. 選択後すぐに反映され、新しいモデルは現在のセッションの以降の会話に適用されます

<Note>
  アカウントに Credits がない場合は、Lite ティアのみ利用可能です。他のティアを利用するには、アップグレードまたは追加の Credits の取得が必要です。
</Note>

***

## FAQ

### モデルリストは更新されますか？

はい。Qoder は業界で優れたパフォーマンスを示す新モデルを継続的に導入し、モデルの効果や市場の変化に応じて、一部の古いモデルを適宜廃止または置き換え、モデルリストを高品質で信頼性のある状態に保ちます。

### 同じ会話の中でモデルを切り替えることはできますか？

はい。チャット入力ボックスのドロップダウンメニューから、いつでもモデルティアや指定モデルを変更できます。新しい選択は以降の会話にすぐに適用され、リアルタイムのタスクニーズに応じて動的に調整できます。

### モデルティアと指定モデルの違いは何ですか？

モデルティアセレクターは、選択したティアに基づいて最適なモデルを自動的にマッチングします——どのモデルが使用されているかを意識する必要はありません。指定モデル選択では、特定のプロバイダーの具体的なモデルを直接選ぶことができ、明確な好みや特定の要件があるシナリオに最適です。

### 各モデルの Credit 消費はどのように計算されますか？

Credit 消費は、リクエストごとに使用されるトークン数と、使用するモデルの単価によって決まります。詳細な課金ルールについては、[Credits](/ja/Credits) をご参照ください。

### Lite モードは完全に無料ですか？制限はありますか？

Lite モードは現在無料ですが、アクセスが集中する時間帯には応答が遅くなる場合があり、現時点ではマルチモーダル Q\&A には対応していません。