Claude Codeのモデルの使い分け｜作業別の選び方と切り替え方

Claude Codeで選べるモデルと既定の決まり方

Claude Code のモデル指定には、モデル名を直接書く方法と、エイリアス（別名）を使う方法があります。エイリアスはバージョン番号を覚えなくても済むため、日常の切り替えではこちらを使うのが基本になります。

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Claude Codeで指定できるモデルとエイリアス

公式ドキュメントに記載されている主なエイリアスは次のとおりです。

• default：モデルの上書きを解除し、アカウント種別ごとの推奨モデルに戻します
• opus：最新の Opus モデルを使います（Anthropic API では Opus 5）
• sonnet：最新の Sonnet モデルを使います（Anthropic API では Sonnet 5）
• haiku：軽い作業向けの高速なモデルを使います
• fable：もっとも難しく、時間のかかる作業に Claude Fable 5 を使います
• best：組織が Fable 5 を使える場合は Fable 5、そうでなければ最新の Opus を使います
• opusplan：計画モードでは opus、実行時は sonnet に自動で切り替えます
• opus[1m] / sonnet[1m]：100 万トークンのコンテキストウィンドウを使います

エイリアスの指す先はプロバイダによって変わります。Anthropic API では opus が Opus 5、sonnet が Sonnet 5 に解決されますが、Microsoft Foundry では opus が Opus 4.6、sonnet が Sonnet 4.5 になります。Amazon Bedrock や Google Cloud の Agent Platform 経由で使っている場合も解決先が異なるため、社内の実行環境がどれかを先に確認してください。

なお Opus 5 の利用には Claude Code v2.1.219 以降、Sonnet 5 は v2.1.197 以降、Fable 5 は v2.1.170 以降が必要です。モデルピッカーに目当てのモデルが出てこないときは、まず claude update でバージョンを上げます。

契約プランで既定モデルが変わる

default がどのモデルに解決されるかは、アカウント種別で決まります。ここを知らないまま「重い」「軽い」と感じているケースが少なくありません。

Pro プランと Max プランでは、同じ default でも動くモデルが違います。Pro で「思ったより浅い」と感じるなら、それは Sonnet 5 が既定で動いているためで、/model opus で切り替えれば挙動が変わります。逆に Max で「使用量の消費が速い」と感じるなら、既定が Opus 5 であることが理由になり得ます。

Fable 5 はどのアカウント種別でも既定にはなりません。/model fable で明示的に選んだときだけ使われ、選んだあとはユーザー設定に保存されるため、変更するまで以降のセッションでも Fable 5 で始まります。

作業タイプ別のモデル早見表

モデル選びは「性能の高い順に選ぶ」ものではありません。Anthropic は、問題が本当に難しいときに大きいモデルを、作業が定型的なときに小さいモデルを選ぶという考え方を示しています。下の表は、その考え方を Claude Code で実際に発生する作業に当てはめて整理したものです。作業の難しさと、そのモデルに向いている理由を対にして見ることで、迷ったときの当て先が決めやすくなります。

表の並びで注意したいのは、Opus 5 と Fable 5 の境目です。どちらも難しい作業向けですが、分かれ目は難易度そのものよりも「作業が一度で終わるか」にあります。腰を据えて調べ切る必要がある調査や、複数の工程をまたぐ改修は Fable 5 の側に寄せます。

逆に、指示を正確に書き下せる作業まで上位モデルに任せると、待ち時間と使用量だけが増えます。まず Sonnet 5 で試し、期待に届かなかったものだけを上に上げる進め方が、無理のない運用になります。

opusplan を表に入れているのは、これが単体のモデルではなく組み合わせの指定だからです。計画を立てる場面では Opus、コードを書く場面では Sonnet というように、1 つの作業の中でモデルが自動的に切り替わります。作業ごとに /model を打ち直す手間がなくなるため、切り替えの判断そのものを減らしたい場合の選択肢になります。

モデル別に見る使い分けの判断軸

ここからは 4 つのモデルについて、Claude Code の運用でどう当てるかを個別に整理します。各モデルの性能・料金・モデル同士の詳しい違いは、モデル単体の解説記事に譲ります。

関連記事：Claude Opus 5とは？できること・料金とFable 5との違いを整理

Opus 5｜迷ったときの基準にする既定モデル

Opus 5 は Max・Team Premium・Enterprise の従量課金・Anthropic API で default の解決先になっているモデルです。Claude Code の運用では「どれを選ぶか決めきれないときの基準点」として置くと考えやすくなります。

向いているのは、前提が固まっていない作業です。再現条件がはっきりしないバグの原因追跡、初めて触るライブラリの読み解き、複数案のある設計判断など、答えを出す前に調べる工程が要る作業で差が出ます。

一方で、変更内容を自分の言葉で正確に書ける作業では、Opus 5 を使っても結果はあまり変わりません。テンプレートに沿ったコードの追加や、既に画面に出ているコードへの質問は、下位モデルで十分に処理できます。

なお Opus 5 は、サイバーセキュリティ分野の内容が安全性の分類器に引っかかると Opus 4.8 で再実行され、以降のセッションはそのモデルのまま続きます。元に戻したいときは /model で選び直します。

Sonnet 5｜日々のコーディングを回す常用モデル

Sonnet 5 は Pro・Team Standard・Enterprise のシート契約で default の解決先になっています。Claude Code の中では、量をこなす作業を任せる位置づけになります。

向いているのは、やることが決まっている実装です。仕様が固まった機能の追加、テストコードの作成、既存の書き方に合わせたリファクタリング、依存パッケージの更新対応などが該当します。指示を細かく書けるほど、上位モデルとの差は縮まります。

運用としては、Sonnet 5 を常用の位置に置き、詰まったときだけ上に上げる形が扱いやすくなります。上位モデルを常用にすると、簡単な作業でも待ち時間と使用量を払うことになるためです。

Sonnet 5 は 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応しており、sonnet が Sonnet 5 に解決される環境では sonnet[1m] を指定しても挙動は変わりません。長いセッションを扱う場合の指定先として覚えておくと迷いません。

Fable 5｜一度で終わらない難所に投入する

Fable 5 は Claude Code でもっとも能力の高いモデルで、公式ドキュメントでは「一度の作業時間より大きい作業に向く」と説明されています。長い自律的なセッションを保ち、行動する前に調べ、小さいモデルより高い頻度で自分の作業を検証する点が特徴です。

既定モデルではないため、使うには /model fable で明示的に選ぶ必要があります。公式ドキュメントは、Fable 5 を活かすために次の 4 点を挙げています。

• 手順ではなく結果を伝える：やってほしい成果物を渡し、進め方は任せます
• 曖昧な問題を渡す：原因調査、障害対応、設計判断など、調べる工程が長い作業で効きます
• 検証の念押しを省く：促さなくても自分で確認するため、テストを走らせる指示は基本的に不要です
• 大きめの作業を渡す：普段なら分割して渡す規模の作業でも、文脈を保ったまま進みます

裏を返せば、細かく手順を指定する使い方とは相性がよくありません。指示どおりに動かしたい定型作業では、Sonnet 5 や Haiku のほうが素直に進みます。

なお Fable 5 は生物学分野の内容がフラグされると Opus 5 で、サイバーセキュリティ分野では Opus 4.8 で再実行されます。ゼロデータ保持の設定下では選択できない点も、社内利用の前に確認しておく箇所です。

Haiku｜短く機械的な作業を速く終える

Haiku は Claude Code で選べるモデルの中でもっとも軽く、速い応答を返します。判断の難しさがない作業を、待たされずに終わらせる用途に向きます。具体的には次のような作業です。

• 複数ファイルにまたがる文字列の一括置換
• 命名規則の統一やインデントの揃え直し
• コメントやドキュメントの体裁を整える作業
• コマンドの使い方についての短い質問

いずれも、作業の中身をこちらが完全に把握していて、Claude には手を動かしてもらうだけ、という状態が当てはまります。

注意点として、Haiku は後述する effort（考えさせる量）の設定に対応していません。深く考えさせたい作業が出てきた時点で、モデルそのものを上に切り替える必要があります。

また、計画モードでは Haiku のセッションでも Sonnet に自動で引き上げられます。計画は上位モデル、実行は Haiku という組み合わせが自然に成立する点も、運用上は扱いやすい特性です。

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モデルを切り替える方法

Claude Code のモデル指定には優先順位があり、セッション中の指定がもっとも強く効きます。以下は優先度の高い順です。

セッション中に切り替える

作業の途中で切り替えるときは /model を使います。/model sonnet のようにエイリアスやモデル名を続けて打つとその場で切り替わり、引数なしで /model を実行するとピッカーが開きます。

ピッカーでは Enter を押すと切り替えたうえで新しいセッションの既定として保存され、s を押すとそのセッションだけの切り替えになります。/model sonnet のように直接打った場合は Enter と同じ扱いで、既定として保存されます。

なお、会話がすでに進んだ状態でモデルを切り替えると、次の応答は履歴全体を読み直すことになります。ピッカーはこの点について確認を求めるため、長いセッションの途中で切り替えるかどうかは意識して判断してください。

起動時に指定する・既定として保存する

セッションを始める時点で決まっているなら、起動オプションで渡すのが確実です。claude --model opus のように指定すると、そのセッションだけそのモデルで始まります。同じ効果は環境変数 ANTHROPIC_MODEL でも得られます。

恒久的に固定したい場合は、設定ファイルの model フィールドに書きます。\{"model": "opus"\} のように書いておくと、以降のセッションはその指定で始まります。

ターミナルごとに別のモデルを同時に動かしたいときは、/model で切り替えるのではなく、それぞれを --model 付きで起動します。/model の指定は既定として保存されるため、他方のセッションに影響しかねないためです。

opusplan で計画と実装のモデルを分ける

opusplan は、計画モードでは opus、実行モードでは sonnet を使う組み合わせ用のエイリアスです。設計を詰める工程には推論力を、コードを書く工程には速さとコストの釣り合いを当てられます。

モデルの切り替えを自分で判断せずに済むため、モデル選びに慣れていない段階でも扱いやすい設定です。作業のたびに /model を打ち直しているなら、まず opusplan を試す価値があります。

effort で考えさせる量を調整する

モデルと並ぶもうひとつの調整軸が effort です。モデルを変えずにコストと精度の釣り合いを動かせるため、実際の運用ではこちらのほうが出番が多くなります。

effort で変わるもの

effort は適応的推論を制御する設定で、モデルが各ステップでどれだけ考えるかを状況に応じて決めます。低い effort は速く安く、高い effort は深い推論を返します。

公式ドキュメントの説明では、effort が効くのは応答の長さではなく、リクエスト全体に対して Claude が行う作業量です。ファイルをどれだけ読むか、検証をどれだけ挟むか、途中で諦めずに続けるかといった動きが変わります。

指定できる段階は low・medium・high・xhigh・max の 5 つで、Fable 5・Opus 5・Sonnet 5 などが対応しています。Haiku は対応していないため、effort ではなくモデルの選択で調整します。effort の段階ごとの意味は、モデル単体の解説記事でも詳しく整理しています。

既定は high、下げる・上げるときの目安

effort に対応するモデルの既定値は high です。Anthropic は「ほとんどの作業では既定の effort を使うべきだ」としており、作業ごとに動かすのではなく全体の方針として決める設定だと説明しています。段階ごとの位置づけは次のとおりです。

• low：知的な難しさがなく、範囲の限られた短い作業向け
• medium：コストを抑えたい作業向け
• high：既定値。多くの作業はここで足ります
• xhigh：より深く推論させたい作業向け
• max：要求の重い作業向け。考えすぎに振れやすいため、広く採用する前に試すよう注意書きがあります

low から xhigh は対話セッションで設定するとセッションをまたいで保持されますが、max はそのセッション限りです。設定方法は /effort、--effort フラグ、設定ファイルの effortLevel、スキルやサブエージェントのフロントマターなどがあり、環境変数がもっとも強く効きます。

その場かぎりで深く考えさせる ultrathink

一度の指示だけ深く考えさせたいときは、プロンプトのどこかに ultrathink と書く方法があります。Claude Code がこの語を認識し、その回だけ深い推論を促す指示を文脈に加えます。

このとき API に送られる effort の値そのものは変わらないため、セッションの設定を戻し忘れる心配がありません。なお「think」「think hard」といった言い回しはキーワードとして扱われず、通常のプロンプトとして読まれます。

うまくいかないときのモデルと effort の切り分け

モデルを上げても直らない失敗は珍しくありません。Anthropic は、うまくいかなかったときに「知識が足りなかったのか、手数が足りなかったのか」を分けて考えるよう示しています。

知識が足りないのか、手数が足りないのか

必要な情報がすべて渡っていて、Claude が明らかに試したうえで間違えたのなら、それは知識の不足です。この場合は effort を上げても結果は変わりにくく、より大きいモデルに切り替える判断が向きます。

一方、ファイルを読み飛ばした、テストを走らせなかった、自分の作業を確認しなかったことが原因なら、足りないのは手数です。この場合は同じモデルのまま effort を上げるほうが的を射ています。

この 2 つを混同すると、Sonnet 5 で解けない設計問題に effort だけを積んで待ち時間を増やしたり、単なる確認漏れに対して最上位モデルを持ち出したりすることになります。

切り分けの手順

実際の作業では、次の順で確認すると判断が早くなります。

1. 必要なファイルや仕様が Claude に渡っているかを確かめます
2. 渡っていなければ、まず文脈を足して同じモデルで再実行します
3. 文脈は十分なのに確認や検証が抜けているなら、effort を 1 段階上げます
4. 文脈も検証も足りているのに答えが的外れなら、モデルを上に切り替えます
5. 一度で終わらない規模だと分かった時点で、Fable 5 に移します

この順番にしておくと、費用のかかる操作が後ろに回ります。文脈の追加はほとんどコストがかからず、effort を上げるより先に効くことも多いため、最初に確認する価値があります。

非エンジニアが業務で使うときのモデル選び

Claude Code はコード以外の作業にも使えます。資料のたたき台づくり、社内ドキュメントの更新、集計作業の自動化などを任せている場合も、モデル選びの考え方は同じです。難しさで選び、迷ったら下から試します。

関連記事：Claude Code で非エンジニアは何ができる？業務で活かす5つの使い方と始め方

まずは Sonnet 5 を常用に置く

この用途では、Sonnet 5 を常用に置くところから始めるのが扱いやすくなります。書式の決まった文書の作成や、既存ファイルの体裁を整える作業は、指示を具体的に書けるぶん下位モデルでも十分に成立します。手順を毎回説明しているうちは、モデルよりも指示の書き方を直したほうが早く改善します。

判断が要る作業だけ上に切り替える

上に切り替える価値があるのは、判断が要る作業です。複数の資料を突き合わせて食い違いを見つける、条件の異なるデータをどう整理するか決める、といった作業では Opus 5 に上げると差が出ます。逆に、決まった置換や整形を大量に回すなら Haiku で足ります。

effort についても同じ考え方が当てはまります。文章の体裁を整えるだけの作業なら medium に下げても品質は落ちにくく、応答が返るまでの待ち時間が短くなります。反対に、内容の食い違いを洗い出す作業で見落としが出るなら、モデルを上げる前に effort を 1 段階上げるほうが先です。

非エンジニアの業務での具体的な使い方は、別記事で 5 つの活用シーンとして整理しています。まずは 1 つの作業を Claude Code に任せてみて、そこでモデルを 1 段上げ下げしながら手応えを掴む進め方が現実的です。

すぐ使えるモデル切り替えチートシート

最後に、実際の作業中に使う操作をまとめます。手元に置いておくと、モデルと effort の調整を迷わずに行えます。

普段使う操作は /model と /effort の 2 つに集約されます。まずはこの 2 つを覚え、設定ファイルでの固定は運用が固まってから手を付けると混乱がありません。

AIエージェント導入で陥りがちな3つの落とし穴

モデルの選び分けができるようになっても、AIエージェントの社内導入がそこで進むとは限りません。導入がうまく進まない現場には、共通する詰まり方があります。

落とし穴1｜いきなり全てをやろうとする

最初から複数の業務をまとめて任せようとすると、うまくいかなかったときに原因が特定できません。設定なのか、指示の書き方なのか、そもそも任せる作業の選び方なのかが切り分けられなくなります。

落とし穴2｜壮大なAI戦略から考えて手が止まる

全社の方針を固めてから動こうとすると、検討だけで数か月が過ぎます。その間に前提が変わり、また検討し直すことになりがちです。

落とし穴3｜既製品のチャット型AIでは業務フローに組み込めない

チャット画面で質問して答えを受け取るだけでは、実際のファイルや業務システムに手が届きません。自社の調査でも、生成AIの使い方がチャットの範囲に留まっている層が全体の 70.3% を占め、複数工程を自動で進める段階に到達しているのは 10.5% にとどまりました。組み込みが浅いところで止まる構図が、数字にも表れています。

詳細な調査データは「ビジネス職生成AI活用実態調査（2026年版）」にてご覧ください。

スモールスタートで1業務をAIエージェントに任せる

現実的な進め方は、1 つの業務を選んで最後まで任せ切ることです。週次レポートの作成でも、問い合わせ内容の分類でも構いません。1 業務に絞れば、モデルと effort を動かしたときの効果もはっきり見えます。そこで得た手応えを次の業務に横展開するほうが、全社方針から入るより早く進みます。

GiftX では、こうしたスモールスタート前提のAIエージェント構築を 1 業務単位から伴走支援しています。詳細は AIエージェント構築支援サービス をご覧ください。

Claude Codeのモデルの使い分けに関するよくある質問

既定のモデルが何か分からないときはどう確認しますか

/model を引数なしで実行するとピッカーが開き、現在のモデルが確認できます。セッション開始時のヘッダーにもモデル名が表示され、effort を設定している場合は「with low effort」のように併記されます。

プランによって使えるモデルは変わりますか

default の解決先はアカウント種別で変わります。Max・Team Premium・Enterprise の従量課金では Opus 5、Pro・Team Standard・Enterprise のシート契約では Sonnet 5 が既定です。Fable 5 はどの種別でも既定にはならず、明示的に選ぶ必要があります。

モデルを切り替えると会話の内容は引き継がれますか

同じセッション内であれば会話は続きます。ただし切り替え後の応答は履歴全体を読み直すため、長い会話の途中で切り替えるとその分の読み込みが発生します。

effort とモデルはどちらを先に調整すべきですか

渡している情報が十分かを確認したうえで、確認や検証が抜けているなら effort を、答えの筋が違うならモデルを動かします。Anthropic はほとんどの作業で既定の effort を使うことを勧めており、まずモデル側で合わせるのが基本になります。

一度上げたモデルは戻したほうがよいですか

/model での切り替えは既定として保存されるため、上位モデルのまま使い続けることになります。難しい作業が終わったら常用モデルに戻すか、その場かぎりの切り替えとしてピッカーで s を選ぶ運用にしておくと、使用量の消費を抑えられます。

まとめ

Claude Code のモデル選びは、性能の高い順に選ぶものではなく、作業の難しさに合わせて当て先を決める作業です。指示を正確に書ける作業は Sonnet 5 や Haiku で回し、前提が固まっていない調査や設計判断で Opus 5 に上げ、一度で終わらない規模になったら Fable 5 に移します。

調整はモデルだけでなく effort という 2 本目の軸があります。確認や検証が抜けているなら effort を、答えの筋そのものが違うならモデルを動かす、という切り分けを持っておくと、無駄な待ち時間と使用量を減らせます。

そして、こうした設定の最適化が効いてくるのは、任せる業務が決まってからです。まずは 1 業務をスモールスタートでAIエージェントに任せ、そのうえでモデルと effort を合わせていく順番が、社内での定着につながります。

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