Fable5が復活して浮かれてたら、モデルの無駄遣いに気づきました
新しいモデルが出るたびになんでも任せたくなりますが、それぞれ得意分野が違うので整理し直しました
こんにちは、ちーみつです。
Fable5が再び公開されたということで、なんでもFableに任せればいい!というのは無駄に使っているかも…と気づきました。
Claude Fable5、一瞬で5時間制限の40%使ってしまった💦
そもそも日常作業にわざわざ使うモデルではない…
改めてClaude各モデルの使い分けと、effort設定の目安を整理しておきます。
モデル比較
Sonnet 5 — 日常の実装・実務全般
通常のコーディング作業全般(機能追加、バグ修正、リファクタリング)
ウェブアプリのフロントエンド/バックエンド実装(コンポーネント量産、API連携)
テストコードの作成、CIスクリプトの整備
メルマガ・ブログ記事の下書き作成
ドキュメント生成、コードレビューの一次チェック
SNS投稿文、定型的なコピーライティング
速くて安く(2026-08-31までは導入価格$2/$10でさらに割安。通常$3/$15)、実務のほとんどをここで回せる主力モデルという位置付けです。
Opus 4.8 — 判断・設計・仕上げ
アーキテクチャ設計、技術選定(DB設計、フレームワーク選び)
難しいバグの原因究明(再現性の低いバグ、複雑な相互作用の解析)
コードレビューの精読(Sonnet 5の一次チェック後の最終確認)
ウェブサイトの世界観設計・デザインコンセプト立案
長文コンテンツの仕上げ稿(エッセイ、キーとなる冒頭フック、独自性が問われる文章)
複数ファイルにまたがる大規模リファクタリングの計画立案
決める、見抜く、作り込む場面の主戦力です。
Fable 5 — 最難関・長時間の自律タスク(高コスト前提)
数十分〜1時間規模の自律的なコーディング作業(大規模移行、一晩がかりのリファクタリング)
複雑な要件をゼロから解釈して実装まで一気通貫でやらせるタスク
エンタープライズ向け成果物の一括生成(財務分析、Excel/スライド/レポートなど)
複数サブエージェントを並行稼働させる大規模マルチエージェントタスク
劣化画像・複雑な図表の読み取りなど、視覚的判断が絡む難易度の高い作業
他のモデルでは一発で通らない、本当に難しい仕事だけに投入するのが費用対効果的です。
日常的なウェブ制作・スクリプトには基本的に不要でした。
実際に使う時の流れ
ウェブアプリ制作の流れ
設計・技術選定 → Opus 4.8 / high〜xhigh(判断が必要な最初のフェーズ)
実装 → Sonnet 5 / high(デフォルト。量産はここで回す)
詰まった・大規模リファクタリング → Fable 5 / xhighに切り替え
最終レビュー → Opus 4.8 / high〜xhigh(Sonnetの一次チェック後の詰め)
スクリプト作成の流れ
要件がシンプルで自分でも分かっている → Sonnet 5 / lowでそのまま書かせる
要件があいまい・どう作ればいいか自分でも分からない → Fable 5 / low〜mediumに丸投げ(旧モデルのxhigh超え性能が出やすい)
ウェブサイト制作の流れ
世界観・デザインコンセプト立案(複数案出させる) → Opus 4.8 / xhigh。もっと踏み込むならFable 5 / high〜xhigh
コンセプト確定後の実装 → Sonnet 5 / high
タスク別モデル早見リスト
Reactコンポーネントの新規実装 — Sonnet 5 / high(デフォルト)
定型的な実装は速度・コストが優先大規模リファクタリング(数十ファイル) — Opus 4.8 / xhigh
長時間・一貫性が必要な作業はOpusの得意領域CSSレイアウト崩れの原因調査 — Sonnet 5 / medium
原因が絞りやすい定型バグ再現性の低い断続的なバグの調査 — Opus 4.8 / high〜xhigh
テストが1回通っただけで直ったと誤判定しないための粘り強い検証力が必要APIのバッチ処理スクリプト作成 — Sonnet 5 / low〜medium
単発・定型、レイテンシとコスト優先メール分類・感情分析などの単純タスク — Haiku 4.5(effort非対応のため設定不要)
そもそもOpus/Sonnet 5すら過剰な単純作業LPの世界観・デザインコンセプト立案(複数案提示) — Opus 4.8 / high〜xhigh
独自性・判断力が問われるフェーズLP実装(HTML/CSS/コンポーネント量産) — Sonnet 5 / high
コンセプト確定後の反復実装フェーズコードレビュー(一次スクリーニング、量が多い) — Sonnet 5 / medium
網羅性重視、コスト抑制コードレビュー(重大バグの見逃し防止・最終チェック) — Opus 4.8 / high〜xhigh
精度重視メルマガ・note記事の下書き — Sonnet 5 / medium
型が決まった定型文章生成有料記事・キャッチコピーの仕上げ — Opus 4.8 / high
文章の質・独自性が問われる一晩がかりの自律的な大規模移行タスク — Fable 5 / high〜xhigh
長時間の自律実行・自己検証能力が必要要件があいまいな何とかしてほしい系の丸投げタスク — Fable 5 / high
タスクの解釈・方向づけ自体をモデルに任せたい場合財務分析・Excel/スライド生成などの成果物一括作成 — Fable 5 / high
検証込みの最終成果物をエンドツーエンドで作らせる場面マルチエージェント(複数サブエージェント並行稼働)のオーケストレーション — Fable 5 / high〜xhigh
長時間の並行委任・自己検証が安定しているのはFable 5単純なテキスト分類・タグ付け — Sonnet 5 / low
判断が単純、速度優先複雑なSQL/DB設計のレビュー — Opus 4.8 / high
設計判断の質が重要Git commitメッセージ生成、PR説明文 — Sonnet 5 / low〜medium
定型かつ短時間で十分
選び方のショートカット
まず判断が必要か、それとも反復作業かでモデルを決める(判断→Opus/Fable、反復→Sonnet)
次にどれだけ深く・長く考えさせたいかでeffortを決める(単純→low、標準→high、コーディング/エージェント系の本気→xhigh)
Fable 5は他のモデルで一発で通らない・要件が曖昧・長時間自律させたい場合の切り札として温存する
最後に
新しいモデルが出るたびに、つい何でもそれに任せたくなりますよね。
でも今回整理してみて、モデルごとに向いている場面がはっきり分かれていることに改めて気づきました。
今使っているタスクを1つ思い浮かべて、そのモデル・effort設定が本当に合っているか、一度見直してみてくださいね。
最後まで読んでいただきありがとうございます。
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ちーみつさん、
はじめまして!AI活用のテーマ、面白そうですね!ぼくもFableをOpusと同じ使い方してて、「これトークンかかるだけだなぁ」と感じてました。ひとつ困っているデバッグがあったのでそれを今晩投げてみます。
同じSubstackで発信する仲間として、AI活用仲間としてぜひ応援させてください。これからの投稿も楽しみにしていますね。また来ます!