Opus 4.8にようやく慣れてきたところで、Opus 5が出ました。新しいものが出るたびに乗り換えるべきなのか、それとも様子を見るべきなのか。毎回悩むところなので、今回の乗り換えを判断する手がかりを整理しておきます。
結論の前に、変わらない点から
乗り換えの判断でいちばん大事なのは、実は「変わらない点」です。今回、料金が変わりませんでした。
Opus 5の料金は、入力が100万トークンあたり5ドル、出力が100万トークンあたり25ドルで、Opus 4.8と同じです。トークンは、AIが文章を処理するときの細かい単位のこと。値段が同じということは、乗り換えで支払いが増える心配がない、ということです。
料金が上がるなら「今の性能で足りているか」を吟味する必要がありますが、据え置きなら、その吟味はほぼ不要になります。ここが今回の判断を軽くしています。
性能はどれだけ違うのか
では中身はどれだけ変わったのか。公式の数字を拾います。
AIの総合的な賢さを測るFrontier-Benchという試験で、Opus 5はこなせた課題の量がOpus 4.8の2倍を超え、しかも課題あたりでは前より安いコストで出したとされています。生命科学の分野でも、有機化学の問題で正解率がOpus 4.8より10.2ポイント高く(100点満点で10点分ほど上、という意味です)、たんぱく質の働きを予測する問題で7.7ポイント高い、という結果が出ています。
数字の伸び方だけ見れば、乗り換えない理由を探すほうが難しいくらいです。専門分野の難しい問題でこれだけ伸びているなら、日常の込み入った作業でも底上げは期待できます。ただし、これは試験での話です。自分の日常の作業でこの差を体感できるかは、やらせている仕事の種類によります。
前の世代の数字の読み解き方は、こちらが参考になります。
既定が変わる、という変化
見落としやすいのが、既定のモデルが変わる点です。
Maxプランでは、Opus 5が新しい既定のモデルになります。つまり、自分で何も指定しなければ、これから自動的にOpus 5が使われる、ということ。乗り換えるかどうかを迷う以前に、放っておけば乗り換わっている状態です。
これは基本的に良いことですが、一つだけ注意があります。「前のモデルで動くことを前提に組んだ手順」がある場合です。同じ指示でも、モデルが変わると返ってくる文章の癖が少し変わることがあります。たとえば、毎回同じ形式の表やメール文面を決まった型で作らせている作業。こういうものがあるなら、標準が変わったあとに一度、出力が崩れていないか確かめておくと安心です。
乗り換えで気をつけること
私自身の乗り換えのやり方を書いておきます。
いきなり全部を新しいモデルに移すのではなく、まず一番よく使う作業を一つだけOpus 5で走らせて、結果を前と見比べます。良くなっていれば残りも移す。もし崩れる作業があれば、その作業だけはしばらくモデルを指定して前の動かし方を続ける、という判断もできます。
モデルの指定のしかたは、こちらにまとめています。
一気に切り替えて、何かおかしくなったときに原因がわからなくなる、というのが一番困ります。一つずつ確かめれば、崩れた作業もすぐ特定できます。
前のモデルはすぐ消えるのか
乗り換えを迷う人がよく気にするのが、「今使っているOpus 4.8が、すぐ使えなくなるのか」という点です。
新しいモデルが既定になっても、前のモデルがその瞬間に消えるわけではありません。しばらくは、モデルを指定すれば前の動かし方を続けられる期間があるのが通例です。だから、乗り換えを急かされている、と身構える必要はありません。
とはいえ、古いモデルがいつまでも残る保証もありません。決まった型の出力に強く依存した作業があるなら、いつかは新しいモデルでも崩れない形に作り直しておくのが安全です。今すぐでなくてよいので、頭の片隅に置いておくとよい話です。
迷ったときの目安
整理すると、今回の乗り換えは判断が軽い部類です。料金が同じで、性能は上がっていて、放っておいても既定が切り替わる。積極的に前のモデルに留まる理由は、あまり見当たりません。
強いて留まる理由を挙げるなら、決まった型の出力に依存した作業を大量に組んでいて、その出力が崩れると影響が大きい場合です。そういう作業があるなら、切り替えの前に確認の時間を取る。それ以外なら、素直に新しいほうを使えばいい、というのが私の結論です。
まずは、いつもの作業を一つ、新旧で見比べるところから始めてください。自分の仕事での差は、自分の作業でしか測れません。
