業務で使い分ける基準として妥当なのは？

妥当なルールは、モデルの階級を課題の難易度に合わせることだ。日常的な要約や下書き作成、簡単な調べものは普通の高速モデルで十分こなせる一方、複数ステップにわたる数学やシステムアーキテクチャの判断、複雑な分析といった本当に難しい問題には、答える前に計算に時間をかける推論モデルの方が向いている。これが、推論モデルが利用ごとに割高になる理由でもある。

高価な方が常に優れていると決めつけるのは、単純な作業においては速度とコストが実際のトレードオフになるという点を無視している。また、曜日によってモデルを使い分けるという発想も、実際の課題が何を必要としているかとは何の関係もない。

この使い分けは、AI各社が行き着いた一つの設計思想を反映している。一つのモデルが速さと深い思考の両方を同時にこなそうとするのではなく、素早いデフォルトモードと、問題が求めるときだけ呼び出す任意の「じっくり考える」モードを分けて提供する、というやり方だ。