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。

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。

プロンプト

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！✨

※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

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！