AIモデル比較 #3：デザイン能力×価格 — 99%が見逃す選定の死角

Claude Fable 5、Kimi K3、Grok 4.5、GLM-5.2の4つのLLMを最大コンテキスト長、API料金、エージェント性能、画像対応などで比較。GLM-5.2が単価最安だが実質コストは再試行率や成功率で決まり、用途別に最適モデルが異なることを整理。

GLM-5.2 と Claude Fable 5 をOpenAI互換APIで比較した結果、GLM-5.2は出力予算(max_tokens)を増やすと数学・物理の推論を正確に返す一方で、低予算では内容が空になる傾向があった。Claude Fable 5は低予算でも安定し、特に長いHTML生成タスクでは完全に完走した。用途に応じた使い分けが重要。

ポケモンカードゲームの知識がないまま、Claude と Cursor を組み合わせ、コードを1行も書かずに AI に全てを任せて Kaggle の Pokémon Trading Card Game AI Battle Challenge に参加。6807チーム中680位で銅メダル圏内（上位10%）をわずか0.2点差で確保。フーディンデッキの選定・実装・チューニングをすべて AI に指示して進めた検証記録。

Claude API の Files API を使うと、PDF や画像を一度アップロードして file_id で参照でき、毎回 Base64 エンコードする手間とリクエスト容量を削減できる。実装は client.beta.files.upload() でアップロード後、Messages API 呼び出し時に file_id を参照するだけだが、beta ヘッダーは アップロード・Messages 両方に必要、content block の型と MIME タイプを一致させる、アップロード済みファイルは再ダウンロード不可という 3 つの落とし穴がある。