すべてのタスクに同じAIモデルを使う必要はありません。短い質問、エラーの要約、複雑な設計判断、広いコード調査では、必要な能力が違います。
速いモデルが向く場面
小さな質問、短い修正、説明、ログの要約には、速くて軽いモデルが向いています。待ち時間が短いことは、開発のリズムに大きく効きます。
強いモデルが向く場面
複数ファイルの調査、データシートを絡めた判断、複雑なバグ修正、設計方針の相談には、より推論力の高いモデルが向いています。
使い分けの考え方
まず軽いモデルで状況を整理し、必要になったら強いモデルへ切り替えるのが実用的です。人間の作業でも、メモ書きと設計レビューを同じ重さで扱わないのと同じです。
Embedrでは、組み込み開発の文脈に合わせてモデルを選べることを重視しています。