Whiziで会話の途中にAIモデルを切り替える方法

結論

はい、GPT、Claude、Geminiなど、あらゆるモデルを同じ会話の中で使い、モデルピッカーからメッセージごとに切り替えることができます。切り替えても会話全体、つまりあなたのメッセージ、これまでのモデルの回答、添付したファイルはそのまま引き継がれるので、Claudeに何かを貼り直さなくても、GPTが書いたばかりの内容をそのまま批評させられます。

各ターンの料金は、実際に回答したモデルのクレジットコストに応じて課金され、そのモデルはあなたのプランに含まれている必要があります。このページの残りでは、切り替えが効果を発揮する場面と、単なる手間が増えるだけの場面を説明します。

切り替えると何が起こるか

新しいモデルは、これまでの会話全体、つまりあなたのメッセージ、前のモデルの回答、添付したファイルをすべて受け取ります。新しいモデルからすると、すでに進行中の議論にすべてが見える状態で参加するようなものです。

これがブラウザの3つのタブ間でテキストをコピーするのと違う理由はここにあります。新しいツールに貼り付けると出力そのものは持ち込めますが、そこに至る推論や、5つのメッセージにわたって積み上げた制約、アップロードした資料は失われます。その場で切り替えれば、それらすべてがそのまま残ります。

知っておくべきことが2つあります。新しいモデルは前のモデルの出力を会話の一部として見るため、それに同調する方向に引っ張られることがあります。本当に独立した見解が欲しい場合は、そのことを明示的に伝えてください。上の回答をその内容だけで評価してください。すでに述べられたことをまとめるのではなく、あなた自身の判断を聞かせてください。また、1ターンあたりの入力予算は上限40,000トークンで、コンテキストウィンドウが小さいモデルほど実際に使える量は比例して少なくなるため、非常に長いスレッドは切り替え先のモデルに合わせて縮小されます。この上限を超えると、コンテキストウィンドウが大きいモデルでもスレッドをより多く送れるわけではありません。切り替えた結果、議論の序盤を忘れたような回答が返ってきた場合、たいていの原因はコンテキスト予算にあります。

覚えておく価値のある4つのパターン

1. フェーズごとのルーティング。 多くの人が最終的にたどり着くワークフローです。1つのタスクの段階ごとに、別々のモデルを使います。

構成はGPTで、文章はClaudeで、検証はウェブ検索をオンにして行います。これは投稿、提案書、仕様書、レポートなどを書くときに当てはまり、うまくいくのは、これらが同じスキルの難易度違いではなく、本当に3つの異なるスキルだからです。

2. セカンドオピニオン。 まず回答を得てから、モデルを切り替えて新しいモデルにそれを攻撃させます。

同僚が上の回答を提案しました。事実誤認、見落としているエッジケース、もっと簡単なやり方、成り立たない前提など、間違っている点を見つけてください。もし本当に問題がないなら、無理に異議を作り出さず、はっきりそう言ってください。

有用な結果は2通りあります。行動する前に本当の欠陥が見つかるか、あるいは反対するよう促されたにもかかわらず2つ目のモデルが同意するか、そのどちらかで、後者は意味のある確認になります。同じモデルで繰り返しても、モデルは自分自身に同意しがちなので、どちらの結果も得られません。

3. 視点を変える。 説明がしっくりこないときは、読み返すのではなく切り替えます。

ClaudeとGPTは同じ概念を本当に異なる切り口で説明し、2つ目の切り口の方がしっくりくることがよくあります。これは複数のモデルを使えることの、最も過小評価されている理由の1つであり、コストはワンクリックだけです。

4. 能力によるルーティング。 そのモデルにしかできないことがあるから切り替えます。

300ページの文書は、100万トークンのコンテキストウィンドウを持つモデルに送ります。画像は画像を読めるモデルに送ります。先週のことについての質問は、切り替えがまったく不要な唯一のケースです。Whiziのウェブ検索は会話ごとにコンポーザーでオン/オフを切り替えられる機能で、今使っているモデルのまま動作し、オンにしてもクレジットは一切かかりません。それ以外は好みの問題ではなく、動かせない制約であり、単一モデルのサブスクリプションがまさに行き詰まるところです。

どのフェーズにどのモデルを使うか

ルールというより出発点です。実際に使ってみれば、1週間もすれば自分自身のタスクに合わせて上書きされていくはずです。

フェーズ	モデル	理由
ブレインストーミング、構成、アウトライン	GPT	速く、指示に忠実に従い、階層がきれい
文章の下書き、トーン、説得力	Claude	無駄な言葉が少なく、一貫した声を保ち、難しいトーンが得意
リサーチ、最新情報、出典	ウェブ検索をオンにした任意のモデル	検索は会話ごとのコンポーザー設定であり、モデル固有の機能ではない
長文の文書、大量の資料	Gemini	現行モデルで100万トークンのコンテキストウィンドウ
厳密なフォーマット、表、JSON	GPT	正確なスキーマに従わせるのに最も信頼できる
批評やレッドチーミング	それを書いていない任意のモデル	独立性がすべての要点

この表に挙げているのは、ほとんどの人が最初にたどり着く3つのファミリーですが、実際のピッカーはもっと幅広いです。オープンウェイトの各ファミリーにはそれぞれ専用の解説ページがあり、メッセージごとのクレジットコストと、各行を開放するプランが載っています。Llama、Mistral、Kimi、GLMです。

タスクにかかわらず持っておく価値のある唯一のルールは、批評するモデルは、下書きを書いたモデルであってはならないということです。

切り替えを本当に効果あるものにする

切り替えが最も効果を発揮するのは、新しいモデルに何を求めているのかを伝えたときです。前提を示さずに切り替えるだけだと、少し違う口調で同じ会話が続くだけになります。

フェーズを引き継ぐ

上のアウトラインができました。セクション2だけを書いてください。その下に挙げた根拠を使ってください。トーン: [サンプルを貼る]。アウトラインを私に読み返す必要はありません。

独立性を求める

上で確立された前提は無視して、これをゼロから答えてください: [質問を書き直す]。すでにあるものの改良ではなく、本当に独立した見解が欲しいです。

仕事そのものを変える

下書きはやめてください。レビューに切り替えてください。基準はこちらです: [基準を書く]。問題点だけを報告し、書き直さないでください。

もう1つの習慣として、切り替えによって明らかに良い結果が出たときは、どのモデルとどのフェーズだったかをメモしておきましょう。数週間もすれば、ベンチマークではなく自分自身の仕事に特化したルーティングマップができあがり、それはどんな公開比較よりも価値があります。

切り替えるべきでないとき

切り替えは安価ですが無料ではなく、かえって事態を悪化させる場合もあります。

• 下書きの途中、スタイルのために。 長い文章の途中でモデルを変えると、目に見える継ぎ目ができます。声の一貫性こそ、モデル間で変わってしまうものだからです。下書きを仕上げてから、批評のために切り替えましょう。
• タスクを定義していないとき。 切り替えても、あいまいなプロンプトは直りません。質問がはっきりしていなかったせいで最初の回答が役に立たなかった場合、別のモデルに変えても別の役に立たない回答が返ってくるだけです。
• 同意を求めるために。 望んでいた答えが返ってくるまでモデルを切り替え続けるのは、すでに決めていた結論を洗浄しているにすぎません。3つのうち2つが反対するなら、それこそが結論です。
• 非常に長いスレッドを、コンテキストの小さいモデルに移すとき。 序盤の文脈が重要で、スレッドが巨大な場合は、コンテキストの大きいモデルにとどまるか、まずスレッドを要約してから新しく始めましょう。

同じプロンプトを2つのモデルに順番にではなく同時に実行させる方法については、モデルを並べて比較するを参照してください。