はじめに
CursorでAIモデルを使う際、モデルを意識せずに使っていました。案件開発を進める中で、モデルごとに回答の質や速度が異なることに気づきました。簡潔な回答が返ってくることもあれば、詳細な説明付きのコードが生成されることもあり、同じ質問でもモデルによって結果が大きく変わるのです。
この経験から、各モデルの特徴を理解し、状況に応じて適切に選択できれば、開発効率が上がるのではないかと考えました。本記事では、最近使ってみたCursorで利用可能な3つのAIモデル（Composer1、Sonnet4.5、GPT-5.1 Codex）を比較し、それぞれの特徴を整理します。
特徴の比較
各モデルごとの特徴を調べてみました。
Composer1
Composer1は、Cursorが開発したAIアシスタントです。Cursor IDEで利用可能なモデルです。
・応答速度が従来の同等性能モデルと比較して4倍高速
・タスクはほとんど30秒以内で完了
・大規模コードベースでのセマンティック検索に対応
Sonnet4.5
Anthropic社が開発したモデルです。
・コーディング性能が非常に高く、SWE-bench Verifiedで77.2%以上のスコアを記録
・長時間タスクへの対応が強く、30時間以上の連続稼働が可能
・コンピュータ操作能力の向上
GPT-5.1 Codex
OpenAIが開発したモデルです。
・コードレビュー機能に優れている
・コンテキストウィンドウ（AIモデルが一度に処理できる情報の範囲を表す概念）は、sonnet4.5よりも高い
各モデルの適する状況
Composer1
3つのモデルの中では、応答速度が優れていると思います。日常的な開発作業の中で、あまり難易度の高くないもの、複雑でないもの、不明な知識の調査などが適していると思います。今回の調査前も一番使用頻度が高いと感じています。
Sonnet4.5
3つのモデルの中では、稼働時間が優れていると思います。複雑で長時間にわたるコーディング作業（大規模な機能追加、リファクタリング）が適していると思います。
GPT-5.1 Codex
3つのモデルの中では、コンテキストウィンドウが高いことから、大規模なコードベースのレビュー、長いコンテキストを必要とする複雑なタスクが適していると思います。
思考型モデルと非思考型モデル
Cursorで使えるモデルには、思考型モデルと非思考型モデルがあります。
今回取り上げた3つのモデルでは、Sonnet4.5（思考、非思考の２種類あり）、GPT-5.1 Codexが該当します。
思考型モデル
自律的に動作し、ユーザーの意図を先読みして計画を立てます。タスクを任せることもできますが、想定より大きな変更を加えることもあるため、注意が必要です。
非思考型モデル
指示待ちで、明確な指示に忠実に従います。指示する時のメッセージ量は、思考型に比べて多くなりますが、挙動が予測しやすく、指示によっては意図した挙動をしてくれます。
※Cursorの設定画面では、モデル名の横に脳マークが表示されており、思考型の判別をすることができます。
Cursorの公式ページで、モデルの選び方が詳しく解説されています。どのモデルが適しているか迷った際は、ぜひ参考にしてみてください。
まとめ
Cursorで利用可能な3つのAIモデル（Composer1、Sonnet4.5、GPT-5.1 Codex）の特徴を比較しました。各モデルにはそれぞれ独自の特徴があり、タスクや状況に応じて適切に選択することが重要かと思います。
今後は、各モデルの特性を活かし、状況に応じて最適なモデルを選択することで、より効率的な開発を進めていきたいと考えています。
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