モデルを選ぶ
日々の会話、長い文脈、推論、無料利用のための判断ガイド。
新しいチャットは 0.3× の DeepSeek V4 Flash で始まります。切り替えるのは、はっきりした理由があるときです——もっと大きなコンテキストウィンドウ、画像、見える推論、あるいは請求を抑えたいとき。正確な数字を並べた一覧はモデルにあります。
必要なものから選ぶ
| ほしいもの | 使うモデル | 費用 | 引き換えになるもの |
|---|---|---|---|
| ロールプレイの手堅い既定 | DeepSeek V4 Flash | 0.3× | なし——これより安いものはプラグインもワールドブック検索も使えません |
| 同じ値段で、より大きな窓 | MiMo V2.5 | 0.3× | 163,840 ではなく 262,144 トークン |
| 一切お金をかけない | Llama 3.1 8B | 0× | 3 時間あたり 15 通、しかもプラグイン・ワールドブック検索・記憶の書き込みはなし。無料モデル |
| とても長いチャット、または大きなワールドブック | GLM 5.3 Flash | 0.5× | 1,048,576 トークン。ただし推論は常時オンで切れません |
| 100 万トークンの窓を、推論を強制されずに | DeepSeek V4.1 Flash | 0.7× | GLM 5.3 Flash より少しだけ高め |
| 添付した画像を読ませたい | GLM 5.3 Flash(0.5×)、DeepSeek V4.1 Flash(0.7×)、Gemini 3 Flash Preview(1.2×) | 0.5×〜1.2× | Gemini 3 Flash Preview にはサブスクリプションが必要 |
| モデルが考える様子を見たい | 任意と記された任意のモデルで、推論をオンに | 変わりません | 思考のトークンも返信のトークンと同じように課金されます |
| 決して切れない推論 | DeepSeek R1 | 1.0× | ツール非対応:プラグインもワールドブック検索も記憶の書き込みもなし |
| アドバンスト区分 | Gemini 3 Flash Preview(1.2×)または GLM 5(1.3×) | 1.2×〜1.3× | 有効なサブスクリプションが必要 |
大きなコンテキストウィンドウは有料機能ではありません。ベーシック区分の 2 つが 100 万トークンを抱えられます。
1 ターンの実際の費用
1 ターンは、送られるすべてと返信に対して課金されます。成熟したチャット——キャラクターカード、ペルソナ、ワールドブックの項目、履歴、そしてまとまった返信——は平均しておよそ 8,000 トークンです。
| 倍率 | モデル | 8,000 トークンの 1 ターンのクレジット |
|---|---|---|
| 0× | Llama 3.1 8B | 0 |
| 0.3× | DeepSeek V4 Flash、MiMo V2.5 | 約 2,400 |
| 0.5× | DeepSeek V3.2、GLM 5.3 Flash | 約 4,000 |
| 0.7× | DeepSeek V4.1 Flash、DeepSeek V4 Pro | 約 5,600 |
| 1.0× | DeepSeek R1、GLM 4.7 | 約 8,000 |
| 1.2× | Gemini 3 Flash Preview | 約 9,600 |
| 1.3× | GLM 5 | 約 10,400 |
目安として、Pro プランの月 2,600,000 クレジットは、既定モデルならおよそ 1,000 ターン、GLM 5 なら約 250 ターンです。序盤の短いメッセージはこれよりずっと安く、履歴が積み上がるほど数字も大きくなります。クレジット
選択画面の数値の読み方
AIモデルを選択では、各モデルの横にコミュニティのデータが出ます。これは製品内で唯一の品質の手がかりです——Reverie は独自の順位を公表していません。
| 指標 | 見え方 | 意味 | 出てくる条件 |
|---|---|---|---|
| 品質 | <n>% preferred | 伏せた状態の 2 択で、このモデルが選ばれた割合 | 決着のついた比較 30 件から |
| 信頼度 | 1〜5 | その割合を支えるデータの量 | — |
| 直接対決 | Head-to-head (<n>) | 特定のもう 1 つのモデルに対する、このモデルの戦績 | その組み合わせで 5 件の比較から |
| 高評価率 | パーセント | 低評価ではなく高評価が付いた返信の割合 | 評価された返信 3 件から |
| 速度 | TTFT <time> · <rate> tok/s | 最初のトークンまでの時間、次に 1 秒あたりのトークン数 | — |
これらに届かないあいだ、選択画面には数字の代わりにデータ収集中、データなし、リリースしたばかりと出ます。サンプルが少ないモデルは劣っているのではなく、新しいだけです。
比較のデータは、チャットの最初のメッセージに 2 つの返信を出すあのカードから集まります。あなたが残したほうが 1 票として記録されます。2 つの返信を比べる。高評価率は、個々の返信に付けられた高評価と低評価から来ています。
モデルを替えても解決しないとき
返信の長さ、視点、テンポは設定であって、モデルの性質ではありません。1 ターンの費用を上げる前に、サイドパネルの設定 → 返信と生成で恒常的に変えるか、スラッシュコマンドでそのターンだけ変えてみてください。長いチャットでの繰り返しや脱線はたいてい文脈の問題です——より大きな窓か、整理された記憶のほうが、高いモデルよりずっと効きます。