GPT-5.6でコーディングするなら？Sol/Terra/Luna、Claude、Geminiの選び方

結論

「最も賢いのは誰か」ではなく、どこから起動し、どれほど走り、何に触れるかを確認してください。Sol は公開 terminal-agent 比較で先行し、Claude は Claude Code の長い会話で有力、Gemini は巨大なコードベースを低コストで読む役目です。全面移行ではなく、役割を分けて共存させます。

「最も賢いのは誰か」ではなく、どこから起動し、どれほど走り、何に触れるかを確認してください。Sol は公開 terminal-agent 比較で先行し、Claude は Claude Code の長い会話で有力、Gemini は巨大なコードベースを低コストで読む役目です。全面移行ではなく、役割を分けて共存させます。

なぜ難しいか

能力が階層化され、IDE・CLI・API で同じモデルでも権限とツールが変わり、評価ごとに勝者が違うためです。すべてを Sol にすれば不要な推論コストを払い、単一モデルに統一すれば既存の運用資産を失います。

Read the OpenAI GPT-5.6 announcement and the latest-model guide as versioned product references. Model availability, price, and tool policy change; an engineering decision must retain its date and test conditions.

モデルの分類

Sol は高難度の複数ツール Agent と high〜max reasoning 向け、Terra はレビュー・テスト・中規模リファクタリングの実用既定値、Luna は低遅延バッチで約 input/output 100万 token あたり $1/$6 です。Mythos 5 は Terminal-Bench で Sol に近く、Claude Code の Skills、Hooks、MCP が運用に入っている場合に強みがあります。Gemini 3.1 Pro は大きなコンテキストの読解には優れますが、70.7% という terminal-agent の参照値から、二時間の自律修正を任せる既定値にはしません。

In an IDE, the host determines repository access, terminal execution, approval prompts, and the context passed to a model. Cursor model documentation is therefore operationally relevant: changing a model without preserving the host and permission boundary is not a clean A/B test.

五つの比較軸

入口、ツール実行、使えるコンテキスト、費用、権限境界、利用者という同じ軸で比較します。公開スコアは時点の目安であり、あなたのリポジトリでの勝利保証ではありません。

Benchmark figures are the published comparison values referenced by the GPT-5.6 release material. Validate them against a fixed commit, tool policy, and time budget before treating them as procurement evidence.

Sol はコマンドライン Agent 指標で速く token 効率も高く（Artificial Analysis Coding Agent Index 80、出力 token は Fable 5 の約半分）、一方 Mythos 5 は実 PR 修正で優位です。Claude や Gemini を全面置換すべきではない理由はここにあります。

判断マトリクス

二時間級 shell Agent は Sol high/max から始め、Mythos 5 と比較します。Cursor の UI 作業は Terra または Sol、検証済み Claude Code Hooks は急に置換しません。500K token 超の読解は Gemini、CI の分類・changelog は Luna、iOS build は実 macOS ノードで実行します。

推奨スタック

個人向けは Cursor に Terra、難題に Sol、読み取り専用の設計質問に Gemini、隔離 worktree を持つクラウド Mac M4。Claude 中心チームは Mythos 5 + Skills を維持し、難しい diff だけ Sol で比べ、反復 CI を Luna に送ります。予算重視なら Terra を IDE 標準にし Sol の月額枠を決めます。

Stack A — individual
Cursor: GPT-5.6 Terra
Escalation: GPT-5.6 Sol (reasoning: high)
Repository reading: Gemini 3.1 Pro
Execution: Cloud Mac M4, isolated worktree

Stack B — Claude-native
Default: Claude Mythos 5 + Skills
Hard diff: GPT-5.6 Sol comparison
CI batch: Luna tagging + Terra PR repair

Keep the model runner and the execution node separate when useful: Cloud Mac Claude Code and Everything Claude Code (ECC) explain that operating boundary. For dual-agent isolation see dual-agent architecture.

落とし穴

• 一つの terminal benchmark 首位だけで Sol を全員の既定にする。
• Hooks、Skills、権限プロンプトを再試験せず Claude Code を置換する。
• Gemini の大コンテキストを長時間自律変更の能力と混同する。
• スリープやネットワーク切替があるノート PC で長時間 Agent を走らせる。
• reasoning.effort の品質と費用が線形ではない点を無視する。

7つの手順

1. Cursor、Claude Code、直接 API の入口を棚卸しする。
2. UI、リファクタリング、terminal agent の代表タスクを選ぶ。
3. 同じクラウド Mac の隔離 worktree で実行する。
4. Terra と Fable 5、Sol と Mythos 5 を比べる。
5. 成功率、token、実時間、人の介入を記録する。
6. 既定、昇格、禁止モデルを文書化する。
7. 四半期ごとにベンダーの changelog で見直す。

FAQ

どの GPT-5.6 を選ぶ？

最難関の長い Agent は Sol、日常ペア作業は Terra、単純大量処理は Luna。

Mythos 5 は不要？

不要ではありません。差は 0.8 ポイントで、Claude Code の運用資産は小さな差より重要です。

Gemini で置換できる？

大コンテキスト読解と抽出の補完であり、最難関 Agent の主力ではありません。

Cursor は一つに固定？

タスクで切替えます。Sol は難題、Terra は日常、Claude は terminal、Gemini は探索。

今すぐ 5.5 から更新？

安定した実行環境で一週間 A/B をしてから標準を変えます。

まとめ

「最も賢いのは誰か」ではなく、どこから起動し、どれほど走り、何に触れるかを確認してください。Sol は公開 terminal-agent 比較で先行し、Claude は Claude Code の長い会話で有力、Gemini は巨大なコードベースを低コストで読む役目です。全面移行ではなく、役割を分けて共存させます。 個人向けは Cursor に Terra、難題に Sol、読み取り専用の設計質問に Gemini、隔離 worktree を持つクラウド Mac M4。Claude 中心チームは Mythos 5 + Skills を維持し、難しい diff だけ Sol で比べ、反復 CI を Luna に送ります。予算重視なら Terra を IDE 標準にし Sol の月額枠を決めます。

A stable rented Cloud Mac makes results reproducible: it keeps macOS tools, Xcode builds, sessions, and isolated worktrees available while the local computer is offline. Model choice then becomes an observable engineering parameter rather than a brand argument.