Fable・Codex・Sonnet・Opusの使い分け早見表｜変数量で切る2026年のAIモデル選び

Q: ChatGPT Codexは旧Codex（2021年廃止）とは別物なのですか

まったくの別物と考えてください。名前は同じですが、旧Codexはcode-davinci-002などのAPI言語モデルで2023年に廃止されました。新Codex（2025年5月〜）は「エージェント型のコーディング環境」で、CLI、Cloud、IDE拡張、GitHub連携などの総称です。裏側のモデルはGPT-5-Codex系列（GPT-5.3-Codexなど）です。

「モデル、また増えてない？」と思うことが最近ますます増えています。ChatGPTのプルダウンを開くとGPT-5.3-Codex-Spark、Claudeを開くとFable 5、隣ではSonnet 5が導入価格で走り、Opus 4.8がデフォルトになったかと思うと、翌週にはCodex-Mini-Latestが混ざっている。正直、私も追いかけるのがしんどいと感じることがあります。ここまで来ると、モデル選定そのものが「新しい業務」になりつつある気がしてきました。

そこで一度、地図を作り直したくなりました。しかも、機能スペックの羅列ではなく、「そのタスクを渡したら、どのモデルが一番ラクに、破綻せずに返してくれるか」で選べる地図です。この記事では、2026年7月時点の一次情報を集めたうえで、「タスクの変数量」という新しい軸で使い分けを整理してみます。

読み終わったころには、月曜日の朝一で「これはFableに投げよう」「これはCodexで良い」と判断できる状態を目指します。専門用語はできるだけかみくだき、中学生の姪っ子に説明するつもりで書いていきます。

この記事でわかること

2026年7月時点でモデル選定に効く軸は「タスクの変数量」と「推論深度」の2軸で、この2軸で作った4象限マップに手元のタスクを置くだけで最適モデルが決まる
Fable 5は変数量が多い編集者仕事に強く、Codexは推論深度が深いエンジニア仕事に強い。Sonnet 5は日常業務の8〜9割を担う「気の利く秘書」で、Opus 4.8は単発の重い判断に呼ぶ「決断者」
料金は入力$1.25〜$10/1M、出力$5〜$50/1Mで、キャッシュ利用とBatch APIとモデル階層化の3点で月額は体感で半分以下になる
Sonnetの4.7は存在しない（4.5→4.6→Sonnet 5と進化）。CodexはOpenAIが2025年5月に復活させた別物で、旧Codex言語モデル（2021年廃止）とは無関係

モデル増えすぎ問題を「変数量」で切ると急にラクになります
4つの主役を「性格」で覚えると迷わなくなります
料金と仕様の早見表 2026年7月時点の一次情報から
4象限マップで実タスクを配置してみます
月曜日から使える組み合わせパターンとROT視点
よくある質問
参考文献
調査手法について

モデル増えすぎ問題を「変数量」で切ると急にラクになります

まず、なぜ「使い分けが難しい」と感じてしまうのか、一度立ち止まって考えてみます。

答えはシンプルで、みんな「性能ベンチマークで比較しよう」とするからです。SWE-benchで何点、AIMEで何点、と数字が並ぶと、上位のモデルを選びたくなります。ところが実務でやってくるタスクは、テストのような一問一答ではありません。事業計画は3ヶ月分の前提を破綻させずに整理する仕事ですし、経理は仕訳が数万件並んだ中から不整合を見つける仕事です。ベンチマークで高得点のモデルが、こういう「変数の多い仕事」で必ずしも良い結果を出さないことは、実際に使っている方なら心当たりがあるのではないでしょうか。

そこで、モデルを見るときの軸を2つに絞ってみます。

1つ目は「タスクの変数量」です。同時に整合させないといけない要素がいくつあるか、という尺度です。事業計画は前提条件、複数事業セグメント、KPIツリー、リスクシナリオを同時に頭に置き続ける必要があります。1枚のスライドではなく100枚のデッキになると、色使いも、フォントも、コネクタの太さも、全部そろえないと崩れて見えます。「大きな絵を破綻させずに管理する仕事」、これが変数量の多いタスクです。

2つ目は「推論深度」です。1つの結論に至るまでに、何段階の思考を積む必要があるか、という尺度です。数学の証明は変数こそ少ないですが、10段階、20段階と論理を組む必要があります。会計の勘定処理も、単一の取引をどう仕訳するかは変数が少ないのに、税制と過去期間の整合まで見にいくと推論のステップが深くなります。「深く、遠くまで考える仕事」、これが推論深度の必要なタスクです。

この2軸で4象限のマップができます。マップができると、モデルの得意分野をベンチマークではなく「タスクの構造」で説明できるようになります。arXiv 2511.16660の認知科学的な分析でも、モデルは浅い前向き推論に依存しがちで、階層的入れ子とメタ認知が必要な「構造化されていない問題」ほどモデル間の差が広がる、と指摘されています。つまり4象限のどこにいるかで、選ぶべきモデルはがらっと変わる、というのが今回のメッセージです。

4つの主役を「性格」で覚えると迷わなくなります

早見表に入る前に、登場する4つのモデルを人間っぽく紹介させてください。人格化するとちょっとふざけて見えるかもしれませんが、実務では「あの人ならこう考えるだろう」で選んだほうがミスが減ります。

まず、Claude Fable 5です。2026年6月9日に登場した、Anthropicの最上位モデルで、Opusのさらに上に「Mythosクラス」という新しいティアが積まれた形になっています（Anthropic公式発表）。100万トークンのコンテキストを標準料金で全域使えて、Adaptive thinkingという「勝手にじっくり考える機能」が常時オンです。私の中でのイメージは、大量の資料を渡してもニヤリと笑って引き受け、翌朝には全部つながった提案書を返してくれる「編集長」です。実際、SOMPOジャパンさんの実験レポートを読むと、Fable 5がスライドを1枚ずつ自分でレンダリングしてバグを見つけて直した、というエピソードが出てきます。この「変数を破綻させない編集者的な振る舞い」がFableの真骨頂です。

次に、ChatGPT Codexです。ここは名前でつまずく方が多いので少し丁寧に。2021年に廃止された旧Codex（GitHub Copilotの初代エンジン）とは完全に別物で、2025年5月に「エージェント型のコーディング環境」としてOpenAIが復活させた新Codexです（OpenAI公式）。ターミナルで動くCodex CLI、クラウドで並列にタスクを動かすCodex Cloud、VS CodeやCursorに組み込むIDE拡張機能などが「Codex」という傘の下に並んでいます。裏側のモデルは、2026年7月時点でGPT-5.3-Codexが主力で、GPT-5.1-Codex-Maxはcompaction（長い作業履歴を要約して圧縮する機能）で24時間以上ぶっ通しの作業をこなす、とOpenAIが発表しています。私のイメージは「コミュ障の職人」です。会話は淡白で、余計な提案もしません。でもリポジトリ直下のAGENTS.md（Codexへの指示書ファイル。プロジェクトのルールや制約を書いておくと参照してくれる）に書いてある指示は絶対に無視しませんし、深いバグを黙って直してきます。SWE-Bench Verified（実際のGitHubイシューを解けるかを測る業界標準ベンチマーク）で77.9%（xhighモード）というスコアは、この「深く潜る」性格の証拠です。

Claude Sonnet 5は、2026年6月30日にリリースされた「バランス型の主力」です（Anthropic公式）。1M context、128k出力、Adaptive thinking常時オンで、料金はFable 5の5分の1です。導入価格として8月末までは入力$2/出力$10で提供されています。私のイメージは「気の利く秘書」で、日常の要約、翻訳、下書き、軽いコーディングをテキパキこなしてくれます。無理をしないので、疲れずに毎日走れる感覚があります。

そしてClaude Opus 4.8は、2026年5月28日にリリースされた、Fableが登場するまでの主力だったモデルです（Anthropic Models overview）。今もAnthropicの公式ガイドは「迷ったらまずOpus 4.8から」と明記しています。私のイメージは「決断者」で、スポットで重い判断を下すときに呼ばれる存在です。Fableの半額($5/$25)で、Fast modeを使えば速度も出ます。

もう1つ、日常タスクを大量にこなすときはHaiku 4.5という選択もありますが、今回のメインの4人はこの4モデル、と押さえておきます。ちなみに、依頼文で「Sonnet 4.7」と書いた方は少なくないと思うのですが、実はSonnetの4.7は存在しません。4.5→4.6→（4.7を飛ばして）Sonnet 5、というちょっと変わった進化を辿っています。

料金と仕様の早見表 2026年7月時点の一次情報から

まず、料金の比較表を作ります。2026年7月時点のAnthropic公式ドキュメントとOpenAI公式pricingページから引いた数字です。

モデル	入力 $/1M	出力 $/1M	Context	主な出典
Claude Fable 5	10	50	1M	Fable page
Claude Opus 4.8	5	25	1M	Models overview
Claude Sonnet 5（〜8/31）	2	10	1M	Sonnet 5発表
Claude Sonnet 5（9/1〜）	3	15	1M	同上
Claude Haiku 4.5	1	5	200k	Models overview
GPT-5-Codex	1.25	10	400k	OpenAI model page
GPT-5.1-Codex-Max	1.25	10	400k	OpenAI 公式
GPT-5.3-Codex	1.75	14	400k	OpenAI Help Center

こうやって並べると、Codexの入力料金の安さが目を引きます。GPT-5-Codexは入力$1.25/1MでClaude Opus 4.8の4分の1、Fable 5の8分の1です。一方Fable 5は出力$50/1Mで、他とは一段違う「指名料金」の設定です。

コンテキストウィンドウは、Claude系がすべて1M（Haikuだけ200k）に到達しており、Codex系は400Kで運用します。ただしGPT-5系の400Kは実際には入力272K＋出力128Kという内訳になっており、実効の入力上限は272KだとOpenAIコミュニティでも議論されています。事業計画一式や社内ドキュメントを一気に流し込む、といった使い方をするなら、この差は無視できません。

料金を抑える工夫としては、プロンプトキャッシュ（同じシステムプロンプトを再送する場合に前回結果を再利用する仕組み。Claude/OpenAI両方で対応、キャッシュリードは9割引前後）と、Batch API（即応が要らないリクエストをまとめて処理する非同期モード。5割引）が定番です。とくにClaude系はcache read（キャッシュから読むトークン）がITPM（Input Tokens Per Minute。1分あたり送れる入力トークンの上限）のレートリミットにカウントされないので、キャッシュを効かせるとスループットが体感で数倍になります（Claude Rate limits）。

サブスクリプション経由で使うルートも押さえておきます。ChatGPT Plus（$20/月）にはCodex CLI、Codex Cloud、IDE拡張がすべて含まれていて、API keyなしで動かせます。ClaudeもPro/Max/Team/EnterpriseにClaude Codeが含まれていて、Fable 5もサブスク内で使えます。API従量課金かサブスクか、どちらで走らせるかで月額の桁が変わる話は、記事の最後でもう一度触れます。

4象限マップで実タスクを配置してみます

ここが本題です。「タスクの変数量」を縦軸、「推論深度」を横軸に取ると、4つの部屋ができます。それぞれの部屋に、実務でよく出るタスクを住まわせてみます。

                       推論深度 : 浅い ────────────→ 深い

変数量が多い    ┌─────────────────────────┬─────────────────────────┐
                │  Ⅱ 量産・編集者ゾーン    │  Ⅰ 複雑系ゾーン         │
                │                          │                          │
                │ 事業計画・中期経営計画   │ 大規模監査・M&A DD       │
                │ スライド100枚デッキ       │ 国際契約書の一貫レビュー │
                │ Word/DOCX大量差し込み     │ 複雑税務(複数期間+判例)  │
                │ モノレポ横断リファクタ   │ 大規模コードの障害調査   │
                │                          │                          │
                │ 主役: Fable 5           │ 主役: Fable + Codex      │
                │       Opus 4.8           │       のリレー           │
                ├─────────────────────────┼─────────────────────────┤
変数量が少ない  │  Ⅲ 日常ゾーン           │  Ⅳ 深堀りゾーン         │
                │                          │                          │
                │ 短文生成・要約・翻訳     │ 数学・論理パズル・証明   │
                │ 単発コード補完・分類     │ 単発の難バグ調査         │
                │ カスタマーサポート応答   │ 単一論点の法律相談       │
                │ タグ付け・簡易メール     │ 単一取引の会計判断       │
                │                          │                          │
                │ 主役: Sonnet 5 / Haiku  │ 主役: Codex              │
                │                          │       Opus 4.8 (extended)│
                └─────────────────────────┴─────────────────────────┘

第Ⅰ象限は「複雑系ゾーン」です。M&Aのデューデリジェンス、国際契約書のレビュー、大規模な監査といった仕事がここに入ります。1つのモデルに丸投げすると必ず崩れる領域なので、Fableに大枠のスコープを維持させながら、Codexに深い部分をアウトソースする、いわばリレー方式が実務解です。ある会計事務所のClaude Code運用ガイドでは「大枠はOpus、細かい仕訳の突合はCodexに」という切り分けが具体的に記されています。

第Ⅱ象限は「量産・編集者ゾーン」で、Fable 5の独壇場です。事業計画やスライドを100枚、Word文書の大量差し込み、モノレポ全体のリファクタなど、「破綻させないための管理能力」が問われる仕事が並びます。100万トークンのコンテキストを標準料金で全域使えるアーキテクチャは、この用途にきれいにハマります。「Fable 5で計画、Sonnet 5で実装」という戦略を実測検証した記事では、コストを6〜7割減らしながら品質を落とさなかった、と報告されています。

第Ⅲ象限は「日常ゾーン」で、Sonnet 5とHaiku 4.5の主戦場です。短い要約、翻訳、下書き、単発のコード補完、分類などが該当します。ここにFableやOpusを投入するのは、次章のROT（Return on Token）視点から見ると明確に負けます。「気軽に投げる」ことが主目的の場面はSonnetかHaikuで十分です。

第Ⅳ象限は「深堀りゾーン」で、Codexの得意領域です。数学、論理パズル、単発の難バグ調査、単一論点の法律相談などが並びます。GPT-5.1-Codex-MaxのxhighモードはSWE-Bench Verified 77.9%を出しており、FrontierMath Tier 1-3で51.7%というスコアが「深く潜る」性格を裏付けています。Redditの実測レポートでも「Codexは黙って立ち止まってリファクタしに戻る、junior-ish seniorの感覚」という表現が出てきて、変数の少ない深い問題に強いという結論に落ち着きます。

このマップを整理していて、自分がふだん壁打ちで口にしているフレーズがそのまま覚え書きになりそうな気がしてきました。「Codexはコミュ障のエンジニアなんですよね。会話は少ないけど、細かい会計とか経理みたいな深い推論はやたら得意」「Fableは変数が多いのが上手。事業計画とかPPTのSVG、Word XMLみたいに、量と一貫性が同時に要る仕事はFableが一番」。あくまで擬人化した比喩ですが、4象限マップの直感的な覚え方としては、頭に残りやすいはずです。

月曜日から使える組み合わせパターンとROT視点

最後に、実際の運用パターンをいくつか置いておきます。丸ごとコピーしても良いですし、自社の状況にあわせて改造しても構いません。

パターンA、非エンジニアの企画・営業・広報向け。Sonnet 5を日常のドラフト・要約・下書き用に契約して、月に数回、事業計画や中期戦略を練り直すときだけFable 5を呼び出します。Claude ProやMaxの中でFable 5は使えるので、追加のAPI契約は要りません。CodexとOpusは、正直このパターンでは要らないと思います。

パターンB、企業のAI推進担当向け。全社ではSonnet 5を配布して、経営企画部と情シスにFable 5、開発部門にCodex CLI＋GPT-5.1-Codex-Maxを配ります。「Fableは計画、Codexは実装、Sonnetは日常」という3層構造がきれいに回ります。Fable 5とCodexは料金の桁が違うので、ROI（投資対効果）を追いかけるダッシュボードは早めに作ったほうが良いです。

パターンC、エンジニア個人向け。ChatGPT PlusとClaude Proを両方契約して、実装フェーズはCodex CLI、レビュー・PR本文・アーキテクチャ判断はClaude Codeという二刀流で走ります。3ヶ月使い倒したエンジニアのレポートでは、月$40〜60の投資で時給換算の元が余裕で取れる、と結論しています。

ここで大事なのが、MR01でも触れる「Return on Token（ROT）」の視点です。トークン単価が10倍違うモデル同士で、出力の質が10倍違うことは、実務ではめったに起きません。Fable 5とSonnet 5で29項目の記事生成タスクを7回ずつ走らせた非エンジニアの検証では、初回29/29満点、修正ループなし、質問なし、という結果が3モデル横並びで出ました。「差は問題解決力ではなくスタイル」と検証者は書いています。

言い換えると、Fableが必要な場面は「間違えたときのコストがトークン代を確実に上回る場面」に限定するのがROT視点での正解になります。逆に、日常業務の80〜90％はSonnet 5で十分で、そのうち10〜20％だけをFableまたはCodexに上げる、というピラミッド構造で運用計画を組むと、月額が桁単位で変わってきます。

2026年後半のトレンドとしては、モデル選択そのものを自動化する「ルーター」（タスクの内容に応じて最適なモデルへ自動で振り分ける仕組み）が主戦場になりそうです。ChatGPT側は既に「AI Model Routing」の議論が始まっていて、Anthropic側はopusplanという「Opusで計画、Sonnetで実装」を自動切替するClaude Codeのハイブリッドモードを提供しています。半年後の記事では「Fable 5で計画、Sonnet 5で実装、Codexでレビュー」を自動で切り替えるルーターが標準になっている可能性は十分にあります。

ただ、ルーターが賢くなるほど、私たち人間が「タスクの構造で判断する」経験は失われません。変数量が多いのか、推論深度が深いのか。この2軸で問いを立てる習慣は、モデルがどれだけ増えても軸として使えます。今日この記事で作った4象限マップを、まずは手元のノートに書き写して、月曜日に来るタスクを1つずつプロットしてみてください。3日もすれば、「これはFableだな」「これはCodexだな」がスッと出るようになるはずです。

もし社内でこの使い分けを組み込んだリサーチや戦略立案を回したい方は、私たちDeskrexが開発しているSnorbeというリサーチエージェントも選択肢のひとつです。単一のモデルに頼らず、ナレッジグラフをベースにFable/Codex/Sonnetを使い分けながらリサーチを進めるので、4象限マップの実装例として参考にしていただけると思います。

よくある質問

Q1. Claude Fable 5とClaude Opus 4.8はどう違うのですか

Fable 5はOpusの上位に新設された「Mythosクラス」の一般公開版で、Opus 4.8のちょうど2倍の単価です。Adaptive thinking（自動でじっくり考える）が常時オンで、オフにできません。長時間走らせる大規模エージェント、事業計画レベルの「変数が多い仕事」で真価を発揮します。単発の重い判断ならOpus 4.8で十分で、Anthropic公式も「迷ったらまずOpus 4.8から」と明記しています（Models overview）。

Q2. ChatGPT Codexは旧Codex（2021年廃止）とは別物なのですか

まったくの別物と考えてください。名前は同じですが、旧Codexはcode-davinci-002などのAPI言語モデルで2023年に廃止されました。新Codex（2025年5月〜）は「エージェント型のコーディング環境」で、CLI、Cloud、IDE拡張、GitHub連携などの総称です。裏側のモデルはGPT-5-Codex系列（GPT-5.3-Codexなど）で、Simon Willisonも「新Codexは旧Codex言語モデルとは無関係」と明言しています。

Q3. Sonnet 4.7はどこにありますか

存在しません。Sonnet系列は4.5→4.6→（4.7を飛ばして）Sonnet 5と進みました。Opus系列だけが4.7を経由して4.8に至っています。Sonnetを4.7と呼んでいる記事があれば、それはOpus 4.7の誤植か、旧世代のバージョン番号の混同である可能性が高いです。

Q4. 非エンジニアはFableとCodexを使い分けるべきですか

正直なところ、非エンジニアの方はまずSonnet 5だけで足ります。日常業務の80〜90％はSonnetでカバーできますし、Claude Proのサブスクだけで走ります。事業計画や中期戦略といった「変数が多い大きな仕事」だけ、Claude ProやMaxの中に含まれるFable 5に切り替えれば十分です。Codex CLIはターミナル操作が前提なので、非エンジニアには少しハードルが高い印象です。

Q5. 料金を抑えたいときに最初に手をつけるべき設定は何ですか

3つあります。1つ目はプロンプトキャッシュを効かせること。9割引でしかもClaudeの場合はレートリミットにカウントされません。2つ目はBatch APIの活用で、レポートや量産ドラフトは5割引になります。3つ目はモデルの階層化で、Sonnet 5→Opus 4.8→Fable 5のピラミッド構造を作り、Fable 5に投げるタスクを「間違えたコストがトークン代を上回る」ものだけに絞ることです。この3点で、月額は体感で半分以下になります。