PandaNpc は、サービスが提供する組み込みチャットモデルと、ご自身の API プロバイダーを介して接続したモデルを使用できます。また、Claude Code、OpenAI Codex、PandaCode などのコーディングエンジンをリモートで制御することもできます。これらは関連する選択肢ですが、相互に代替できるものではありません。
このページは、2026年8月17日時点の組み込みモデルカタログのスナップショットです。モデルの提供状況はドキュメントの更新よりも速く変化するため、アプリ内のモデルセレクターが信頼できる情報源です。公開されている AI モデルリーダーボード は、現在の品質、速度、価格データを比較するのに最適な場所です。
組み込みモデルカタログ
組み込みモデルは、ご自身のプロバイダーキーを入力せずに選択できます。現在のカタログには以下が含まれます：
| プロバイダー系列 | PandaNpc に表示されるモデル | おすすめの用途 |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | 一般的な推論、コーディング、ツール指向のワークフロー |
| Anthropic | Claude Fable 5、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5 | 長文推論、コードレビュー、実装計画 |
| Gemini 3.1 Pro | マルチモーダルおよび長文ドキュメント処理 | |
| DeepSeek | DeepSeek v4 pro、DeepSeek v4 flash | 推論用途、または高速かつコスト重視のリクエスト |
| Moonshot AI | Kimi Coding k3、Kimi Coding k3 [1m]、Kimi K3 | コーディングおよび長文脈ワークフロー。[1m] は大きなウィンドウのバリアントを明示的に示します |
| Zhipu AI | GLM-5.2 | 汎用的な中国語処理とコーディングタスク |
| Alibaba | Qwen 3.7 Max | 一般的な推論、多言語作業、コーディング |
セレクター内の名前はサービス構成を識別するものであり、永続的な性能保証ではありません。プロバイダーは、基盤となるモデルバージョン、コンテキスト制限、価格、レート制限、または地域別の利用可否を変更する場合があります。
組み込みモデル、API モデル、コーディングエンジン
名前を比較する前に、正しいレイヤーを選択してください：
| レイヤー | 実行場所 | 認証と課金 | 一般的な用途 |
|---|---|---|---|
| 組み込み PandaNpc モデル | PandaNpc モデルサービス経由 | PandaNpc のアクセス権と該当するサービス クォータを使用 | チャット、メモ、要約、および対応する AI 機能 |
| カスタムプロバイダーモデル | サポートされている場合、設定した Base URL に直接接続 | プロバイダーの API key とプロバイダー課金を使用 | OpenAI 互換エンドポイント、プライベートゲートウェイ、Ollama、LM Studio |
| Claude Code または Codex エンジン | 接続されたコンピュータ上 | そのローカル CLI のアカウントまたは API 設定を使用 | リポジトリの編集、コマンドの実行、エージェント型コーディング |
| PandaCode エンジン | 接続されたコンピュータ上（バックエンドは設定可能） | PandaCode に割り当てられたモデル/プロバイダーを使用 | DeepSeek、Qwen、プライベートゲートウェイ、その他のサポート対象 API での Claude Code スタイルのワークフロー |
チャットで GPT-5.6 Sol を選択しても、マシン上で既に実行中の Codex プロセスが使用するモデルは変わりません。同様に、Claude Code 接続を共有しても、組み込みチャットモデルの別途のクォータが付与されるわけではありません。ローカルコーディングエンジンをリモートで公開する方法については、PandaPaw 接続リファレンス を参照してください。
モデルの選び方
ブランド名ではなく、タスクから始めてください：
- リポジトリ規模のコーディング： ファイル、シェルコマンド、テスト、ツール承認を必要とするタスクでは、Claude Code、Codex、または PandaCode を使用してください。リポジトリと予算に基づいてエンジンのモデルを選択します。
- 複雑な推論またはレビュー： GPT-5.6 Sol、Claude Opus 4.8、Claude Sonnet 5、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek v4 pro などのフラッグシップまたは「pro」モデルから始め、実際のプロンプトでの結果を比較してください。
- 高速な反復： DeepSeek v4 flash などの「flash」構成は、分類、書き換え、抽出、および反復的な小規模呼び出しに適しています。
- 非常に長い入力： Kimi Coding k3 [1m] のように、要求をカバーするコンテキストウィンドウが明記されているカタログエントリを選択してください。ただし、最大コンテキストが最大の精度をもたらすとは想定しないでください。検索、要約、および小さく焦点を絞った入力の方が、多くの場合、より信頼性が高く、低コストです。
- 中国語または多言語の作業： 代表的なテキストで Kimi、DeepSeek、M、Qwen、Gemini、Claude、Open の各オプションを比較してください。言語品質はドメインと指示スタイルによって異なります。
- コスト重視のワークロード： 入力価格、出力価格、キャッシュ入力ポリシー、失敗/再試行率を比較してください。モデルが再試行を必要とする場合、より安いトークンでも最終的にコストが高くなることがあります。
コンテキストウィンドウと出力制限は異なる
コンテキストウィンドウは、指示、会履歴、ツール結果、取得したテキスト、生成された出力に対するトークンの総予算です。最大出力設定は応答のみを制限します。100万トークンのウィンドウを謳うモデルでも、システム指示と予約済み出力を含めると、100万トークンのプロンプトを受け付けられるとは限りません。
カスタム PandaCode モデルの場合、モデルフォームには Context Window と Max Tokens が表示されます。PandaNpc がモデルを既に把握している場合は、未設定のままにしてください。カスタム値を入力する場合は、プロバイダーのドキュメントに記載された制限値を使用し、システムプロンプトと圧縮のために安全マージンを残してください。アップストリーム API がサポートするよりも大きなウィンドウを設定すると、長時間実行セッションがかなりの作業を経てからようやく失敗する可能性があります。
利用可能性、クォータ、プライバシー
本番環境でモデルに依存する前に、以下を確認してください：
- 現在のモデルセレクターに表示され、アカウントで承認されていること。
- 入力タイプがタスクに一致していること。テキストモデルは画像やファイルを受け付けない場合があります。
- プロバイダーのクォータ、レート制限、および課金ポリシーが許容できること。
- データ取り扱い要件が、選択したコンテンツをそのプロバイダーに送信することを許可していること。
- ツール呼び出しと構造化出力が、選択した正確なモデルバージョンで動作すること。
PandaNpc は、選択した機能を提供するプロバイダーにチャットまたはセッションのコンテンツを送信する場合があります。機密資料を送信する前に、プライバシーポリシー とプロバイダー独自の保持およびトレーニングに関する条件を確認してください。
リストにないモデルを追加する
OpenAI 互換またはサポート対象のプロバイダーモデルがリストにない場合は、プロバイダーを追加してから、その正確なモデル識別子を登録してください。表示ラベルは人間にわかりやすいものにできますが、Model Value はアップストリーム API が期待する識別子と一致する必要があります。完全なセットアップと検証のフローについては、カスタム AI プロバイダーと API key の設定 を参照してください。
モデルが表示されなくなったり、予期せず失敗した場合は、まず最新のセレクターとプロバイダーのステータスを確認してください。カタログの変更、廃止されたモデル ID、期限切れのキー、アカウントの制限、互換性のないコンテキスト設定は、PandaNpc クライアントのインストール問題よりも一般的な原因です。