AIツール活用

GPT-6 は Sol と Luna のどちらを選ぶか|推論設定・作業の種類・使える経路で決める

GPT-6 Sol と GPT-6 Luna を、公式の単価と発表の図の1タスクあたりコストで比較。単価は20倍でも、推論設定しだいで1タスクの比は縮むことも開くこともある。業務フローやコンピュータ操作で残る差と、ChatGPT・Codex で使える経路の制約まで整理する。
AIモデル

F5-TTSは日本語で使えるか|漢字が中国語読みになる仕組みと、有志の日本語チェックポイントで何が変わるか

F5-TTSで日本語を読ませると何が起きるかを f5-tts 1.1.22 で確かめた。既定の重みでは漢字が中国語の読みになり、出力は中国語と判定される。公式一覧の日本語版は日本語になるが漢字だけ別の音で、文字誤り率は0.5を超えた。
LLM開発・技術

Jevとは|文章を書かない判断モデルの仕組み・料金と、日本語で使う前に見る制約

TypeSafe AI の Jev は文章を生成せず型付きの判断と確率だけを返す。三つの質問型・料金とレート制限・公式が挙げる苦手分野・日本語での扱いを一次ソースから整理する。
AI×コーディング

Codex で GLM Coding Plan を使う|config.toml の書き方と、wire_api に chat が通らない理由

Codex に Z.ai の GLM Coding Plan を挿す手順。config.toml と models.json の書き方、wire_api に chat を書いた古い手順が起動時に拒否される理由、Claude Code に挿す場合との違いを、公式ドキュメントと Codex のソースで整理した。
LLM開発・技術

Ollama の Web 検索を使う|APIキーとクラウド経由の仕組み、必要なコンテキスト長

Ollama の Web 検索の使い方。モデルはローカルのままでも検索クエリは ollama.com へ出るので API キーが要る。REST・公式ライブラリ・MCP の3経路の違いと、必要なコンテキスト長が公式の2ページで食い違う点、JavaScript 側の既知の不整合をまとめた。
AI×コーディング

ローカルLLMをコーディングエージェントに繋ぐ|OpenCode × Ollama の設定とモデル選び

OpenCode に Ollama のローカルLLMを繋ぐ設定と、繋いだのにツール呼び出しが動かないときに見るコンテキスト長、tools 対応・コンテキスト上限・サイズの3条件でモデルを絞る手順を、2026年9月時点の公式ドキュメントの記述で整理した。
AIモデル

GPT-6 Astra と前世代の違い|単価・トークン効率・提供状況を比較

GPT-6 Astra と前世代 GPT-5.6 Sol を公式の掲載値で比較。API 単価は全項目で 2.5 倍、9月22日に出た GPT-6 Sol とは5倍。性能差は GPQA の1.4ポイント差から ARC-AGI-3 の99.9%対7.8%まで領域で大きく違う。総額が下がる条件と今の提供経路を整理する。
AI×コーディング

LLMのトークンコストを抑えるモデルルーティング|利用量の可視化と使い分けの基準

LLMのトークンコストをモデルルーティングで抑える手順を、利用量の可視化・単価差の確認・呼び出し削減・振り分けの4段で整理。Bedrock / Microsoft Foundry / OpenRouter / LiteLLM の4方式を、判定側の課金や日本語対応まで含めて比較します。
AIモデル

GLM-5.3はClaudeの代わりに使えるか|料金・スコア・使える経路で見る乗り換えの損得

GLM-5.3はClaudeやCodexの代わりに使えるのか。料金・スコア・使える経路の3点で判断材料を整理しました。Coding Plan・ZCodeの無料枠・Model APIの3経路と、クレジット消費の計算方法、上限に当たったあとの続け方の違いまで、2026年8月19日時点の公式情報で確認しています。
AIモデル

Gemini 3.7 Flash への置き換えで詰まるのはAPI|料金は3.6と同額のまま

Gemini 3.7 FlashとGemini 3.6 Flashの違いを、Googleが公表した性能差・料金ページの実際の表示・API移行で必要になる変更の3点から整理する。