Cursorで使える全モデルの性能比較表をClaude-4-Sonnetに出力してもらった

# はじめに
CursorのProプランに登録したのですが、モデルの種類が豊富だったので、
CursorのClaude-4-Sonnetで全モデルの比較表を出力してもらいました。
（ちなみに同じプロンプトでClaude-3.7-Sonnetに聞くと、表がもう少し簡易的でした）

間違い等あればご指摘いただけると助かります。

:::note info
この出力結果は2025年5月現在のものです。
※Claude-4-Opusとo3はMaxモードのみだったので、修正しました。
※DeepSeekとGrokについても追加で聞きました。
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プロンプト
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Cursorで使える全モデルの以下の情報をまとめて表で出力して。
- 月額料金内か
- リクエスト数
- おすすめ度
- 詳細
```

## Cursorで使える全モデルの性能比較表

### 🆓 完全無料モデル（リクエスト消費なし）
| モデル名 | 月額料金内か | リクエスト数 | 評価 | 詳細 |
|---------|-------------------|----------------|----------|------|
| Gemini 2.5 Flash | ✅ 完全無料 | 0 | ★★★★☆ | 128Kコンテキスト、ツール使用・推論機能あり。完全無料で高機能 |
| Grok 3 Mini Beta | ✅ 完全無料 | 0 | ★★★☆☆ | 60Kコンテキスト、ツール使用可能。xAIの無料モデル |

### 💎 高効率プレミアムモデル（月額料金内）
| モデル名 | 月額料金内か | リクエスト数 | 評価 | 詳細 |
|---------|-------------------|----------------|----------|------|
| Claude 4 Sonnet | ✅ 制限内+スロー | 0.5 | ★★★★★ | 120Kコンテキスト、最新高性能モデルで低消費。最もコスパ良好 |
| Claude 4 Sonnet Thinking | ✅ 制限内+スロー | 0.75 | ★★★★★ | 120Kコンテキスト、深い推論機能付き。複雑タスクに最適 |
| Claude 4 Opus | ✅ ~~制限内+スロー~~ ※Maxモードのみ | 0.75 | ★★★★★ | 120Kコンテキスト、最高性能モデル。難しい問題に強い |

### 🔧 標準プレミアムモデル（月額料金内）
| モデル名 | 月額料金内か | リクエスト数 | 評価 | 詳細 |
|---------|-------------------|----------------|----------|------|
| Claude 3.7 Sonnet | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 120Kコンテキスト、力強いが変更を積極的に行う傾向 |
| Claude 3.5 Sonnet | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 75Kコンテキスト、万能型で多くのタスクに適している |
| GPT-4o | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 60Kコンテキスト、最適化された高速応答モデル |
| GPT-4.1 | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 128Kコンテキスト、大きなコンテキストウィンドウ |
| Gemini 2.5 Pro | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 120Kコンテキスト、慎重で精密な応答が特徴 |
| Grok 3 Beta | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★☆☆ | 60Kコンテキスト、xAIの最新モデル |
| o4-mini | ✅ 制限内+スロー | 1 | ★★★★☆ | 128Kコンテキスト、高度な推論能力を持つ軽量版 |

### ⚡ 高消費プレミアムモデル（月額料金内）
| モデル名 | 月額料金内で使用可能 | 1回のリクエスト数 | 評価 | 詳細 |
|---------|-------------------|----------------|----------|------|
| Claude 3.7 Sonnet Thinking | ✅ 制限内+スロー | 2 | ★★★★☆ | 120Kコンテキスト、深い思考プロセス。トークン集約的 |
| o3 | ✅ ~~制限内+スロー~~※Maxモードのみ | 7.5 | ★★★☆☆ | 128Kコンテキスト、最高レベルの推論。非常に高消費 |

### 💰 追加料金モデル（Maxモード）
| モデル名 | 月額料金か | リクエスト数 | 評価 | 詳細 |
|---------|-------------------|----------------|----------|------|
| Claude 4 Sonnet Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 200Kコンテキスト、入力1.5/出力7.5リクエスト/MTok |
| Claude 4 Opus Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 200Kコンテキスト、入力7.5/出力37.5リクエスト/MTok |
| Claude 3.7 Sonnet Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 200Kコンテキスト、入力3/出力15リクエスト/MTok |
| Claude 3.5 Sonnet Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 200Kコンテキスト、入力3/出力15リクエスト/MTok |
| GPT-4o Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 128Kコンテキスト、入力2.5/出力10リクエスト/MTok |
| GPT-4.1 Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 1Mコンテキスト、入力2/出力8リクエスト/MTok |
| Gemini 2.5 Pro Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 1Mコンテキスト、入力1.25/出力10リクエスト/MTok |
| o3 Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★☆☆☆ | 200Kコンテキスト、入力10/出力40リクエスト/MTok |
| o4-mini Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 200Kコンテキスト、入力1.1/出力4.4リクエスト/MTok |
| Grok 3 Beta Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★☆☆☆ | 132Kコンテキスト、入力3/出力15リクエスト/MTok |
| Grok 3 Mini Max | ❌ 追加料金 | トークンベース | ★★★☆☆ | 132Kコンテキスト、入力0.3/出力1リクエスト/MTok |

### 📊 使用シーン別おすすめ
🎯 最もコスパが良い選択
無料で使うなら: Gemini 2.5 Flash（完全無料で高機能）
高性能重視: Claude 4 Sonnet（0.5リクエストで最新性能）
推論重視: Claude 4 Sonnet Thinking（0.75リクエストで深い思考）

💡 用途別推奨
日常的なコーディング: Gemini 2.5 Flash、Claude 4 Sonnet
複雑な問題解決: Claude 4 Opus、o4-mini
大規模プロジェクト: GPT-4.1、Gemini 2.5 Pro
最高レベルの推論: o3（ただし高消費に注意）

重要な注意点：
月額プラン（Pro $20/月）では500リクエスト制限あり
超過後は無料のスローリクエスト（処理が遅い可能性）
Maxモードは常に追加料金（$0.04/リクエスト基準）
この表を参考に、用途と予算に合わせて最適なモデルを選んでね！✨

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※追記
DeepSeekについても聞いてみました。

## DeepSeek-V3とDeepSeek-R1の主な違い 🔍
### 基本的な特徴
DeepSeek-V3: 汎用的な大規模言語モデル（671Bパラメータ、37B活性化）
DeepSeek-R1: 推論特化型モデル（強化学習ベース、1.5B～70Bパラメータ）
### アーキテクチャの違い
V3: Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャ
R1: 強化学習（RL）最適化アーキテクチャ
### 得意分野
**DeepSeek-V3** 🌟
マルチタスク処理（コーディング、数学、多言語対応）
複雑なタスクの深い理解
企業レベルの大規模ワークロード
柔軟性とカスタマイズ性
**DeepSeek-R1** ⚡
高速処理と効率性
論理的思考と数学的推論
教育ツールや研究用途
軽量ハードウェアでの動作
### パフォーマンス特性
V3: より正確だけど少し重い、クラウド環境向け
R1: 高速だけど特化型、エッジデバイス向け
### 使い分けのポイント 💡
V3を選ぶべき人: 多様なタスクを扱う企業や研究者
R1を選ぶべき人: 教育者、研究者、論理的タスク重視の人

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Grok-3についても聞いてみました。

## Grok-3-betaとGrok-3-miniの違い 🤖
### 基本的な位置づけ

**Grok-3-beta** 🚀
xAIの最新フラッグシップモデル
高性能・高機能を重視した設計
大規模な計算リソースを活用
**Grok-3-mini** ⚡
Grok-3の軽量版・効率化版
速度とコスト効率を重視
より幅広いユーザー向け

### 主な違い

| 特徴 | Grok-3-beta | Grok-3-mini |
|---------|-----------------|------------------|
| 処理能力 | 最高レベルの推論能力 | 基本的な推論能力 |
| 速度 | やや重い（高品質重視） | 高速レスポンス |
| コスト | 高価格 | 低価格・アクセスしやすい |
| 用途 | 複雑なタスク、研究用途 | 日常的な使用、簡単なタスク |
| リソース要求 | 高い計算リソースが必要 | 軽量、低リソース |

### 具体的な使い分け 💡
**Grok-3-betaを選ぶべき場合：**
複雑な推論や分析が必要
高品質な出力が最優先
予算に余裕がある
研究や専門的な用途

**Grok-3-miniを選ぶべき場合：**
日常的なチャットや質問応答
速いレスポンスが欲しい
コストを抑えたい
個人利用や小規模ビジネス

### 実際の性能差 📊
**Grok-3-beta:** より深い文脈理解、複雑な問題解決
**Grok-3-mini:** 基本的なタスクを高速処理、十分な精度
つまり、Grok-3-miniは「Grok-3の軽量版」って感じで、日常使いには十分だけど、本格的な作業にはGrok-3-betaの方が向いてるって感じかな！✨
どっちを使うかは、あなたの用途と予算次第だね～😊 何か他に知りたいことがあったら聞いてね！