こんにちは、あいひーです。今回は、Perplexity Proで利用できる各AIモデルを徹底的に比較し、ブログ運営や日常生活、仕事での情報収集に最適なモデルを紹介します。この記事を最後まで読むと、あなたのニーズに合わせたAIモデルの選び方がわかり、生活や仕事の効率を大幅に向上させることができますよ。
ぐうたらネコAIに興味があるけどどれが良いかわからないんだよね
あいひー用途によって合うモデルが変わるから私の体験談をもとに解説するね
2025年1月27日現在、Sonar Hugeが消えました。私はPerplexity AIとChatGPT両方使った結果、2025年3月現在はChatGPTに統一しています。
Perplexity Proで利用可能なAIモデル
Perplexity Proでは、以下の6つのAIモデルが利用可能です：
- デフォルト
- Claude 3.5 Sonnet
- Sonar Large
- GPT-4o
Sonar Huge- Grok-2
- Claude 3.5 Haiku
- O1(1日10回まで）
それぞれのモデルには特徴があり、用途によって使い分けることで効率的に作業を進められます。
あいひーちょっと前に見たときとまたラインナップが変わってる・・・進化が早いですね
各モデルの特徴比較
各モデルの特徴を詳細に比較した表を作成しました。
| モデル名 | 処理速度 | 特徴的な機能 | 推奨用途 | コスト効率 | メリット | デメリット |
|---|---|---|---|---|---|---|
| デフォルト | 超高速 | ウェブ検索連携、基本的な質問応答 | 日常的な検索、簡単な質問 | ◎ | 高速で手軽に利用可能、コスト効率が非常に高い | 複雑なタスクや高度な分析には不向き |
| Claude 3.5 Sonnet | 高速 | 高度な推論、マルチモーダル処理、コード生成 | ブログ執筆、複雑な分析、開発作業 | ○ | 高度な推論能力、多様なタスクに対応、Claude 3 Opusの2倍の速度 | 最上位モデルと比べると精度がやや劣る可能性がある |
| Sonar Large | 高速 | 大規模検索、情報収集に特化 | データ分析、市場調査 | ◎ | 高速で効率的な情報収集、コスト効率が高い | 創造的タスクや複雑な推論には不向き |
| GPT-4o | 中速 | 高精度な画像認識、多言語対応 | マルチモーダルタスク、画像分析 | △ | 高度なマルチモーダル処理能力、幅広い用途に対応 | 処理速度が比較的遅く、コスト効率が低い |
| 中速 | 詳細な情報提供、大量テキスト処理 | 長文処理、要約作業 | ○ | 大量のテキストを処理可能、詳細な情報提供 | 処理速度が比較的遅い、創造的タスクには不向き | |
| Grok-2 | 高速 | ユーモア機能、画像生成、リアルタイム情報 | クリエイティブ作業、画像生成 | ○ | 高度な画像生成能力、リアルタイム情報へのアクセス | まだ発展途上のモデルで、一部機能が未成熟の可能性がある |
| Claude 3.5 Haiku | 超高速 | コスト効率重視、基本機能充実 | 軽量タスク、高頻度利用 | ◎ | 非常に高速で、コスト効率が極めて高い | 複雑なタスクや高度な分析には機能が不十分な可能性がある |
| OpenAI O1 | 低速 | 高度な推論能力、複雑な問題解決、コード生成 | 科学研究、数学問題、複雑なコーディング | △ | 高度な推論能力、複雑な問題に対する優れた解決能力 | 処理速度が遅い、コストが高い、一部機能が制限されている |
デフォルト
活用法
- 日常的な質問や簡単な情報検索に最適です。
- ブログのアイデア出しや簡単な事実確認に効果的です。
- ウェブ検索と連携しているため、最新の情報を含む回答が得られます。
- コスト効率が非常に高く、頻繁な利用に適しています。
注意点
- 複雑な質問や長文の処理には不向きです。
- 専門的な内容を扱う際は他のモデルを選択しましょう。
- 高度な推論や詳細な分析が必要な場合は、より高性能なモデルを使用することをおすすめします。
あいひーせっかく有料版を使うならわざわざデフォルトにする必要は無いかな
Claude 3.5 Sonnet
活用法
- コーディングタスクでの性能が特に優れており、業界トップクラスの問題解決率（64%）を誇ります。
- 処理速度がClaude 3 Opusの2倍と高速なため、ブログ記事作成や分析タスクをスピーディーに実行できます。
- 200,000トークンという大きなコンテキストウィンドウを活かし、長文の要約や複雑な会話にも対応可能です。
- 高度な推論能力と多様なタスクへの対応力を持ち、ソフトウェア開発のライフサイクル全体をサポートします。
- 視覚データの抽出や複雑なプロセスの自動化にも優れています。
注意点
- 非常に詳細な分析が必要な場合は、Claude 3 Opusの方が適している可能性があります。
- GPT-4oと比較すると、創造的なタスクや抽象的な思考を要する作業では若干劣る場合があります。
- データ抽出タスクの精度は60-80%程度で、高度な精度が必要な場合は追加のプロンプト技術が必要です。
- ブログ記事が若干箇条書きっぽくなり、物語調にするには合わない
あいひー箇条書きがAIっぽさを際立たせてしまいます・・・
Sonar Large
活用法
- 特定のタスクに特化した高速処理が可能です。
- SEO関連の質問や特定の技術トピックについての情報収集に役立ちます。
- 127,000トークンの大きなコンテキストウィンドウを持ち、大量の入力を効率的に処理できます。
- 多言語サポートを提供しており、グローバルな情報収集に適しています。
注意点
- 汎用的な質問には適していない場合があります。使用する際は、質問の範囲を絞り込むことをおすすめします。
- 視覚的な処理能力はサポートされていないため、画像関連のタスクには適していません。
- ファインチューニング機能は提供されていないため、カスタマイズには制限があります。
GPT-4o
活用法
- 複雑な推論や多言語での対応が必要な場合に力を発揮します。
- 画像理解能力も高いので、ブログ記事に使用する画像の分析や説明文の生成にも活用できます。
- リアルタイムの音声入力応答が可能で、人間に近い平均応答時間（320ミリ秒）を実現しています。
- テキスト、画像、音声を統合した単一モデルとして機能し、マルチモーダルな入力と出力が可能です。
注意点
- 処理速度が中程度なので、即時性を求める場合は他のモデルを検討しましょう。
- 使用トークン数が多いため、長時間の使用にはコスト面での注意が必要です。
- 高度な機能を持つ分、適切な使用ガイドラインの設定が重要です。
あいひー全体的にバランスが良く、どんな用途でもある程度快適です
Sonar Huge
活用法
- 大量のテキストデータを処理する際に役立ちます。
- 長文のブログ記事の要約や、複数の情報源からのデータ統合に適しています。
- 128Kトークンの大きなコンテキストウィンドウを活かし、長文の一貫性を維持しながら詳細な分析が可能です。
- RedditやX（旧Twitter）からのデータアクセスと分析が可能で、包括的な検索機能を提供します。
注意点
- 最新の情報が必要な場合は、他のモデルを選択した方が良いでしょう。
- 処理速度が標準的なので、即時性を求める場合は注意が必要です。
あいひー文章作成も比較的違和感無い仕上がりになります
Grok-2
活用法
- リアルタイムの情報分析と統合が得意で、Xプラットフォームの最新データを活用した回答が可能です。
- 画像生成AI「FLUX.1」との連携により、高品質な画像生成タスクに活用できます。
- ビジネス向けには請求書発行、在庫管理、スケジュール調整など、様々な業務の自動化に対応します。
- ユーモア機能を備えており、クリエイティブな作業に適しています。
注意点
- Xのトレンドに左右されやすく、誤報などが広がっている場合は不正確な情報を提供する可能性があります。
- 倫理的に微妙な質問にも応答する傾向があるため、ビジネス利用時は注意が必要です。
- 画像生成機能の不適切な使用を防ぐため、適切な制限の設定が重要です。
あいひー試しに本業の市場情報を調べて比較表にしたところ間違いだらけでした涙 現時点では私のような使い方としては最も避けた方がよいかもしれません。
Claude 3.5 Haiku
活用法
- 高速なレスポンスと低コストを活かし、日常的な質問や短文生成に最適です。
- 20万トークンの文脈理解力により、長文の要約や文書校正にも対応可能です。
- コード生成や簡単なデバッグなど、開発者の補助ツールとしても活用できます。
- 画像認識機能を備えており、シンプルな画像分析や説明文の生成が可能です。
注意点
- 複雑な推論や深い分析が必要な場合は、上位モデルのSonnetやOpusの使用を検討すべきです。
- 一度に処理できる情報量に制限があるため、大規模なデータ分析には不向きです。
- 画像処理は基本的な機能のみ対応しており、詳細な画像分析には制限があります。
- マルチターンの複雑な会話では精度が低下する可能性があります。
あいひー反応は確かに速く回答も変では無いので使い勝手は良いです。ブログ執筆ではなぜかフランクな文章になる気がします
OpenAI O1
活用法
- 高度な推論能力と深い思考力を活かし、複雑な数学問題や科学的課題の解決に最適です
- STEMフィールドにおける専門的な知識を活用し、研究者や開発者の作業効率化を支援します。
- コーディング能力が高く、競技プログラミングレベルの問題解決やアルゴリズム設計に活用できます。
- マルチモーダル機能により、画像と文章を組み合わせた高度な分析や説明が可能です。
注意点
- 処理に時間がかかるため、即時的な応答が必要な場合はGPT-4oの使用を検討すべきです。
- 一般的な言語タスクではGPT-4oの方が優れている場合があるため、タスクに応じた使い分けが必要です。
- APIの利用には高額な利用実績が必要であり、一般ユーザーには現時点で利用が制限されています。
- マルチモーダル機能は比較的新しいため、複雑な画像解析には制限がある可能性があります。
おすすめの使い方
私の経験上、Claude 3.5 Sonnetが現時点では私の使い方の場合一番使いやすいと感じています。100kというコンテキストウィンドウの大きさ、高速な処理速度、多言語対応とコーディング能力、最新の知識ベースを備えているため、幅広い用途に活用できるからです。この記事もベースはClaude 3.5 Sonnetで書いており、仕上げにChatGPT 4o with canvasを使うことで手書き部分が1割以下です。次いでGPT-4oやSonar Hugeが使いやすいです。
特に、ブログ記事の作成プロセスでは以下のように活用しています：
- アイデア出し：トレンドや読者のニーズに合わせたトピックの提案
- アウトライン作成：記事の構成と主要ポイントの整理
- 下書き生成：基本的な内容の執筆サポート
- 校正と編集：文法チェックや表現の改善提案
ただし、これは私の個人的な感想です。皆さんのニーズに合わせて、色々なモデルを試してみることをおすすめします。
あいひーブログ作成はClaude 3.5 SonnetやSonar Hugeですが、壁打ちであればChatGPT 4oがとても良いと思います。
デメリットと注意点
AIモデルを活用する際は、以下の点に注意しましょう：
- 情報の正確性：AIの回答は常に正しいとは限りません。重要な情報は必ず別途確認しましょう。
- 個人情報の扱い：機密情報や個人情報をAIに入力する際は十分注意が必要です。
- 依存しすぎない：AIに頼りすぎると、自分で考える力が弱くなる可能性があります。
- コスト：Perplexity Proは有料サービスなので、使用頻度と費用対効果を考慮しましょう。
- 著作権への配慮：AIが生成した内容をそのまま使用する際は、著作権の問題に注意が必要です。
あいひー書評を自動でブログにしようと思ったら、著者の情報が違ってたりしたのでそのままコピペは現段階では無理だと思いました
AIモデルの設定方法
１：
デスクトップの場合⇒Perplexity Proを契約している状態で画面左下の歯車マークを押す。
モバイルの場合⇒左上のアイコンマークを押す。
２：AIモデルのプルダウンから好きなAIモデルを選択する。
まとめ
Perplexity ProのAIモデルを上手に活用すれば、生活や仕事の効率を大幅に向上させることができます。私自身、ブログ運営の効率が格段に上がり、記事の質も向上しました。ただし、完全に依存するのではなく、自分の判断力と組み合わせて使うことが大切です。
皆さんも、自分のニーズに合わせてAIモデルを選び、効率的に活用してみてください。使ってみた感想や、こんな使い方があるよ、といった情報があれば、ぜひコメント欄で教えてくださいね。一緒により良いAIライフを探求していきましょう！
