VS Code Copilot ChatのAIモデル比較ガイド - 用途別おすすめモデルと選び方

はじめに

GitHub Copilot Chatでは、OpenAI、Anthropic、Google、xAIなど複数のプロバイダーが提供するAIモデルを切り替えて使用できます。2025年12月現在、VS Code上で利用可能なモデルは20種類を超え、それぞれ速度、精度、得意分野、コスト効率が異なります。

本記事では、VS CodeのCopilot Chatで利用できる各AIモデルの特徴を徹底比較し、開発シーン別の最適なモデル選びをサポートします。この記事を読むことで、以下のことが理解できます：

• 各AIモデルの特徴とコンテキストサイズ
• プレミアムリクエストの消費量（モデルマルチプライヤー）
• タスク別の最適なモデル選択基準
• 実際の開発シーンでの活用例と期待される効果

前提条件

本記事の内容を実践するには、以下の環境が必要です。

Copilot Freeプランでも一部のモデル（GPT-4.1、GPT-5 mini、Claude Haiku 4.5、Raptor miniなど）は利用可能ですが、月間50プレミアムリクエストの制限があります。

Copilot ChatのAIモデル一覧と特徴

モデル概要比較表

以下は、VS CodeのCopilot Chatで利用可能な主要AIモデルの一覧です。

コンテキストウィンドウサイズ

AIモデルの処理能力を左右する重要な要素がコンテキストウィンドウサイズです。より大きなコンテキストウィンドウを持つモデルは、多くのファイルやコードを同時に参照できます。

タスク別おすすめモデル比較

汎用コーディング・ドキュメント作成

日常的な開発タスクには、速度とコスト効率のバランスが取れたモデルが適しています。

推奨モデル：

活用例：

• 関数やクラスの実装
• ドキュメント・コメントの生成
• コードレビューと説明
• 軽微なバグ修正

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# GPT-5 mini での関数生成例
# ユーザー入力: "ファイルの拡張子をチェックして画像かどうか判定する関数を作成"

def is_image_file(filepath: str) -> bool:
    """
    指定されたファイルパスが画像ファイルかどうかを判定します。
    
    Args:
        filepath: チェックするファイルパス
        
    Returns:
        画像ファイルの場合はTrue、それ以外はFalse
    """
    image_extensions = {'.jpg', '.jpeg', '.png', '.gif', '.bmp', '.webp', '.svg'}
    extension = filepath.lower().split('.')[-1] if '.' in filepath else ''
    return f'.{extension}' in image_extensions

高速応答が必要なタスク

素早いフィードバックが求められるシーンでは、レイテンシが低いモデルを選択します。

推奨モデル：

活用例：

• シンタックスの確認
• 短いコードスニペットの生成
• クイックプロトタイピング
• 繰り返しの編集作業

深い推論・複雑なデバッグ

複雑なロジックの分析やアーキテクチャレベルの判断が必要な場面では、推論能力の高いモデルを選択します。

推奨モデル：

活用例：

• 複数ファイルにまたがるデバッグ
• 大規模リファクタリングの計画
• アーキテクチャ設計の検討
• パフォーマンス最適化の分析

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// Claude Opus 4.5 での複雑なリファクタリング支援例
// プロンプト: "このレガシーコードをモダンなTypeScriptパターンにリファクタリングしてください"

// Before: 手続き型のコールバック地獄
function fetchUserData(userId, callback) {
    getUserById(userId, function(err, user) {
        if (err) { callback(err); return; }
        getOrders(user.id, function(err, orders) {
            if (err) { callback(err); return; }
            callback(null, { user, orders });
        });
    });
}

// After: Claude Opus 4.5 による提案
interface UserData {
    user: User;
    orders: Order[];
}

async function fetchUserData(userId: string): Promise<UserData> {
    const user = await getUserById(userId);
    const orders = await getOrders(user.id);
    return { user, orders };
}

ビジョン・マルチモーダルタスク

スクリーンショットやダイアグラムを解析する必要がある場面では、ビジョン対応モデルを使用します。

推奨モデル：

活用例：

• UIモックアップからコード生成
• エラー画面のスクリーンショット分析
• ダイアグラムの解釈
• フロントエンドのビジュアルデバッグ

Agentモード・自律的タスク

Copilot ChatのAgentモードで複数ステップの作業を自動化する場合は、エージェント対応モデルを選択します。

推奨モデル：

活用例：

• 新機能の実装（計画から実装まで）
• テストコードの自動生成
• ドキュメント一括更新
• コードベース全体のリファクタリング

プレミアムリクエストとコスト最適化

モデルマルチプライヤーの理解

各モデルには「プレミアムリクエストマルチプライヤー」が設定されており、1回のリクエストで消費されるプレミアムリクエスト数が異なります。

コスト効率の高いモデル（マルチプライヤー0.33以下）：

無料で利用可能なモデル（有料プラン）：

高コストモデル（複雑タスク向け）：

Auto Model Selection の活用

VS CodeのCopilot Chatでは、「Auto」オプションを選択することで、タスクに応じて最適なモデルを自動選択できます。この機能を使用すると、有料プランでは10%のマルチプライヤー割引が適用されます。

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// VS Code settings.json でのモデル設定例
{
    "github.copilot.chat.localeOverride": "ja",
    "github.copilot.editor.enableAutoCompletions": true
}

実践的な活用シナリオ

シナリオ1: 新機能の実装

状況: Eコマースアプリに商品検索機能を追加する

推奨ワークフロー：

1. 計画フェーズ - Claude Opus 4.5 または GPT-5 で全体設計を相談
2. 実装フェーズ - Claude Sonnet 4.5 のAgentモードでコード生成
3. レビュー・修正 - GPT-5 mini で細かい調整

期待される結果：

• アーキテクチャの一貫性が保たれた実装
• テストコードの自動生成
• ドキュメントの同時作成

シナリオ2: レガシーコードのリファクタリング

状況: 5年前のJavaScriptコードをTypeScriptに移行する

推奨ワークフロー：

1. 分析フェーズ - Gemini 2.5 Pro の長文コンテキストで依存関係を把握
2. 計画フェーズ - Claude Opus 4.5 でリファクタリング戦略を策定
3. 実装フェーズ - GPT-5.1-Codex で段階的に変換

期待される結果：

• 型安全性の確保
• 既存機能の維持
• 段階的な移行計画

シナリオ3: バグの調査と修正

状況: 本番環境で間欠的に発生するエラーを調査する

推奨ワークフロー：

1. ログ分析 - GPT-5 でスタックトレースを解析
2. コード調査 - Claude Sonnet 4 でビジュアル情報も含めて調査
3. 修正・テスト - Grok Code Fast 1 で迅速に修正案を生成

期待される結果：

• 根本原因の特定
• 再現条件の明確化
• テストケースの追加

モデル切り替えの方法

VS CodeでCopilot Chatのモデルを切り替えるには、以下の手順を実行します。

1. Copilot Chatパネルを開く（Ctrl+Shift+I または Cmd+Shift+I）
2. チャット入力欄の下部にあるモデルセレクターをクリック
3. 使用したいモデルを選択

チャットの途中でもモデルを切り替えることができ、会話のコンテキストは維持されます。

まとめ

VS CodeのCopilot Chatで利用できるAIモデルは、それぞれ異なる強みを持っています。効果的にモデルを使い分けることで、開発効率を大幅に向上させることができます。

モデル選択の基本指針：

モデルの性能と価格は継続的に更新されています。最新情報はGitHub公式ドキュメントで確認することをおすすめします。

参考リンク

• Supported AI models in GitHub Copilot - GitHub Docs
• AI model comparison - GitHub Docs
• Changing the AI model for GitHub Copilot Chat - GitHub Docs
• Requests in GitHub Copilot - GitHub Docs
• Claude Sonnet 4.5 - Anthropic
• Claude Opus 4.5 - Anthropic
• GPT-5 - OpenAI