推論モデルと非推論モデルの使い分け（ChatGPT）
このモデル選択はどう使いこなすのがベストなのか？
それぞれの強みと制限
推論モデル: o3, o4-mini-high, o4-mini 強み
「構造の設計」や「大局的な見取り図」の作成
複雑な要件整理、因果関係の把握、矛盾の検出
論理的整合性を保った抽象から具体へのブレイクダウン
制限
推論処理に多くのトークンを消費する
出力に使えるトークンが圧迫されてしまう
回答が圧縮されたり、箇条書きが粗くなったりする傾向がある
特に1ターンで大量の出力を求めるとこの傾向が顕著になる
非推論モデル: GPT-4o, GPT-4.5, GPT-4.1 強み
安定した文章生成や構造化された出力
制限
論理的推論に弱く、前提の再評価や条件分岐の深掘りには不向き
効果的なモデルの使い分け
タスクのフェーズや目的に応じてモデルを使い分ける
AIの能力を最大限に引き出すために重要
基本的なワークフロー
全体設計: 推論モデル
抽象的で論理的な思考が求められる初期段階で推論モデルを使って設計図を作る
詳細肉付け・情報整形: 非推論モデル
作成された設計図に基づき、具体的な文章作成、定型フォーマットへの落とし込み、要素ごとの詳細な記述をしていく
レビュー・総合判断: 推論モデル
生成された内容に矛盾がないか、全体的な流れに破綻がないかを、再度推論モデルで確認
単純作業ならGPT-4oで十分
雑談ベースでの壁打ち
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