モデルと思考強度

モデルセレクターは、次のメッセージにどのモデルが答えるかだけを決めるものではありません。Happycapy がそのタスクにどれだけ reasoning を使うかも選べます。 品質、速度、credits の消費を調整したいときに思考強度を使います。低い強度は速く効率的です。高い強度は、分析、tool の使用、ファイル確認、結果のチェックにより多くの余地を与えます。 このページでは次を説明します。

• Low、Medium、High、Max の考え方
• Adaptive thinking が何をするか
• シンプルなタスク、複雑なタスク、agentic なタスクに合う設定
• 必要以上に credits を使わないための考え方

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どこで設定するか

Project を開き、チャット入力欄の近くにあるモデル名をクリックします。モデルメニューで使いたいモデルを選び、Effort を開きます。 Effort メニューには次があります。

• Low
• Medium
• High
• Max
• Adaptive thinking

モデルによっては、ある強度の横に default ラベルが表示されます。そのモデルの現在の製品デフォルトとして扱ってください。

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思考強度が制御するもの

思考強度は、Happycapy が回答にどれだけ作業を投入するかのソフトな指示です。 影響する可能性があるもの：

• 行動前にどれだけ計画するか
• どれだけのファイルや情報源を確認するか
• tool をどれだけ使うか
• 変更前後にどれだけ説明するか
• 最終結果をどれだけ慎重に確認するか

これは固定の credits 予算ではありません。高い強度は通常より時間がかかり、credits の消費も増えやすくなりますが、実際の使用量はモデル、タスク、ファイル、tools、出力の長さによって変わります。

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強度レベル

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Adaptive Thinking

Adaptive thinking は、タスクに必要な reasoning の量を Happycapy に判断させます。 有効にすると、簡単な依頼には直接答え、複雑な依頼にはより多くの reasoning を使えます。1 つの session の中で、短い質問と深い作業が混ざる場合に便利です。 Adaptive thinking は Effort レベルと一緒に働きます。

• 低い Effort では、Happycapy は控えめに動き、簡単なタスクで深い reasoning を省くことがあります。
• 高い Effort では、完了前に計画、reasoning、tool 使用、確認を行う可能性が高くなります。

タスクの複雑さが分からないとき、またはメッセージごとに設定を変えたくないときに Adaptive thinking を使ってください。

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強度を上げる場面

タスクが複雑、または重要な場合は強度を上げます。

• コードを書く、または review する
• 選択肢を比較して推奨を出す
• 複数ファイルを処理する
• 下書き前にリサーチする
• レポート、デッキ、ページ、表などの完成度が必要な成果物を作る
• Happycapy に複数ステップで tools を使わせる
• 浅い回答では足りない問題をデバッグする

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強度を下げる場面

速く効率的に済ませたいときは低い強度を使います。

• 一文を書き換える
• 短いメッセージを要約する
• 段落を翻訳する
• リストを整形する
• 簡単な質問に答える
• 小さな文案修正をする

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Credits と速度

高い強度では、Happycapy が計画、tool 呼び出し、分析、確認により多くの作業を使うため、時間がかかり credits も増えることがあります。 多くの作業では、セレクターのデフォルトまたは Medium から始めます。難しい、重要、やり直しコストが高いタスクでは High または Max に上げます。深さより速度と効率を優先する場合は Low に下げます。

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関連

• Projects: 関連する作業とファイルをまとめる
• Files: Happycapy に確認してほしい素材を渡す
• Credits & Usage: credits の使用量を理解する