タイトル案：生成AIコーディングの理想と現実

最近のコーディングに欠かせない存在となった「生成AI」。自分で一から調べて書く手間を省いてくれるので非常に便利ですが、使い込むほどに「モデルの能力差」という壁にぶち当たります。

今回は、私がさまざまなモデルを渡り歩いた末の、現時点での結論をまとめてみました。

1. 無料モデルの限界と「ソース破壊」の恐怖

最初は無料モデルで、小規模なコードを書いていました。いろいろ試した中で、無料版として最も「マシ」だったのは x-ai/grok-code-fast-1 です。

しかし、無料版には大きな課題があります。

定義したルールを無視する

ソースコードを破壊する（安定性がない）

何度指示しても修正できないループに陥る

結局、AIが書いた冗長なコードを自力で修正する羽目になります。AIが生成するコードは似たような記述が多く、他人が書いたコードを見る時のあの「独特の吐き気」を催すことも……（笑）。

2. 「時短」を求めて有料モデルの世界へ

仕事終わりの貴重な2時間を趣味の開発に充てている身としては、実装に何年もかけたくありません。そこで、有料モデルに手を出しました。

Gemini 3.0 Flash: さすが有料、安価でもしっかり動くコードを書いてくれます。しかし、複雑なパラメーター設定のエラーなど、どうしても越えられない壁にぶつかることがありました。Clineなどのツールを使っていると、モデルの能力が低いところで進行が止まってしまいます。

Gemini 3.0 Pro: Preview版（現時点）ということもあり、Flashで詰まった部分も解決してくれます。ただ、それでもやはり限界は来ます。

3. 至高のモデル「Claude 3.7 / 4.5」の衝撃

最終的に辿り着いたのが Claude-Opus-4.5 です。これは本当に素晴らしい。

他のモデルが匙を投げたエラーをバシッと直し、仕様書の修正から影響範囲の確認まで完璧にこなしてくれます。

無料版のGrokが「直しました！」と言いつつエラーだらけのコードを出すのに対し、Claudeの安定感は別次元です。正直、Grokの有料版も気になりますが、コストと性能のバランスを考えると二の足を踏んでしまいます。

4. 趣味開発における「コスト」の壁

ただ、Claudeの難点はコストです。

ちょっとした修正を依頼するだけで数ドル（数百円）が飛んでいき、ゴリゴリ開発するとかなりの課金額になります。ホビーユーザーとしては、この従量課金はなかなかにキツい……。

結論：安定の「GitHub Copilot」へ

そこで選択したのが、定額で使える GitHub Copilot です。

年間100ドルという価格設定で、さらに30日間の無料トライアルもあります。Pro+なら最新モデルも使えますが、まずはコストパフォーマンスに優れたProプランで戦ってみることにしました。

「時間は有限、でも予算も有限」

そんな趣味開発エンジニアにとって、定額で使い倒せるCopilotは、現時点での最適解なのかもしれません。