Perplexityの有料プラン（Pro)では、様々なAIモデルを利用することができます。
しかし、それぞれのモデルの特徴を正しく理解できなければ、せっかくの機能も宝の持ち腐れになってしまいます。
毎回（デフォルトの）Sonarで回答を生成していませんか？
だとしたら非常にもったいないです。
今回の記事では、Perplexityで使える６つのモデルのそれぞれの特徴と、上手な使い分けについて解説します。
Perplexity Proで選択できるモデル
Perplexityのチャットボックス内にあるギアアイコンをクリックすると、生成モデルを選択することができます。
選択できるモデルはこちらです。
- Sonar
- Gemini（3 Flash,Pro)
- GPT-5.2
- Claude (Sonnet, Opus)
- Grok 4.1
- Kimi2.5
様々なAIが一か所に集約されて利用できるのは嬉しいポイント。
たくさんモデルがありますが、何がどう違うのでしょうか？
用途別にそれぞれのモデルの違いについて解説します。
ベストなモデルは存在しない
「どのモデルを使えば一番良い回答が出るか？」を知りたいかもしれませんが、ベストなモデルというものは存在しません。
用途に応じて最適なモデルは異なるためです。
複数のモデルから選択できるようになっているのはそのため。
もし回答がいまいちなのであれば、最適でないモデルを選択していることが原因かもしれません。
Perplexity モデルごとの違いと使い分け
①Sonar
回答が早くニュースなどの情報収集に最適。
PerplexityのモデルであるSonarは高速回答がウリで、ニュースなどの情報を調べるのに適しています。
ハルシネーションを抑え引用元を正確に提示します。
・「今、何が起きているか」の一次情報収集
・情報の正確なナビゲーション（信頼できるソース）
②Gemini （Flash,Pro)
マルチモーダル・長文読解が得意。
マルチモーダル型AIで画像の読み取りや動画分析などに優れている。
100万トークンの巨大コンテキストなので長文読解も得意。
・スクリーンショットの解析
・画像・動画を含むリサーチ
③GPT-5.2
思考が堅実で構造的な出力が得意。
複雑な問題を解決したいときや計画を立てたいときに使うのがおすすめ。
複雑な論理パズルや数学的証明で圧倒的な強さを誇ります。
・複雑なロジックの検証
・「正解」が明確な問題の解決
④Claude(Sonnet,Opus)
文章が自然で人間らしく、深い文章理解が得意。
人間のようなニュアンスでも理解し、長文でも破綻しにくい安定感があります。
「自然な文章を書きたい」「長い資料を読ませたい」ときに力を発揮します。
コーディングにも強い。
・正確なコード生成
・「納得感」や「共感」が必要なコミュニケーション
⑤Grok4.1
・建前ではない「本音」のインサイト探索
・予兆のキャッチ
⑥Kimi2.5
・複雑なマニュアルや手順書の作成
・横断的リサーチ
複数のモデルを組み合わせて使う
