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。
おすすめ用途
・日々のニュース確認、事実関係のクイックリサーチ
・「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。
おすすめ用途
・大量の論文、資料（PDF）などの横断的分析
・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。
おすすめ用途
・ビジネスフレームワークの作成
・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。
おすすめ用途
・ブログ、メール、プレゼン資料のドラフト作成
・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
Twitter(X)のリアルタイムデータにアクセスできる唯一のモデル。
建前ではない本音を調べたいときや、ニュースになる前の予兆を知るために使えます。
「今、人々は○○についてどう思っている？」という評判分析や、災害情報のリアルタイム収集に役立ちます。
他のAIのような優等生的トーンではなく、ユーモアとウィットに富んだ回答も特徴。
おすすめ用途
・トレンド分析や業界最新ニュースの情報収集
・建前ではない「本音」のインサイト探索
・予兆のキャッチ
Grokの使い方はこちらの動画。
⑥Kimi2.5
「エージェントスウォーム（群れ）」という技術で調査を並列処理。
従来のAIが１つの質問に対して直列的に処理していたのが、Kimi2.5は最大100のサブエージェントを起動し並列的に処理します。
例えば、「競合50社の価格比較表を作る」といった人間がやると数時間かかるリサーチを数分で終わらせることができます。
広範な調査時間を従来の4.5倍～10倍短縮。
アジア圏の言語に強く、「超長文読解」に優れているため、他のAIだと読み飛ばしされるような情報も正確に拾い上げてくれます。
おすすめ用途
・契約書、規約、論文の精密な解析
・複雑なマニュアルや手順書の作成
・横断的リサーチ
Kimi AIの使い方はこちらの記事にて解説。
↓
⑦Nemotoron 3 Super
長文・複雑タスクをエージェント的に分解することに強いオープンモデルで、Perplexityの内部オーケストレーションにも採用。
おすすめ用途
・長文コンテキストの分解
・コストを抑えた推論
・カスタムエージェント系
複数のモデルを組み合わせて使う
モデルごとに特徴や強みが異なるため、複数のモデルを上手に組み合わせて活用すると最大の効果を発揮できます。
例えば、以下のような使い方ができます。
通常であればこれらの作業を個別に行う必要がありますが、Perplexity Proであれば一括で処理できるのがよいところです。
結局「ベスト」を選択するのが無難
モデル選択のオプションの中に「ベスト」があります。
タスクの内容に合わせて最適なモデルを選択してくれる機能。
Perplexityに直接聞いてみたところ、9割方のタスクはベストを選択しておけば問題ないとのこと。
わざわざ自分で選ぶ必要がないってことです。
長々とモデル別の違いを解説してきましたが、よくわからないのであれば「ベスト」を選択するのが無難でしょう。
注意点としては「ベスト」を選択した場合、最適なモデルが選択されるだけで最善のモデルであるとは限らないこと。
GPTやClaudeなどのモデルはPerplexity側に利用料がかかるため、コスト節約のためにもっと簡易なモデルを自動選択することがあります。
例えばシンプルな質問をした場合、GPTモデルが最善の答えを出してくれるとしても、自社モデルのSonarで回答をする可能性が極めて高いです。
まとめ
10秒で終わる調査にOpusを使うのは非効率的だし、ビジネスを左右するような戦略文書にSonarだけを使うのは致命的なリスクです。
複数のモデルが実装されているのは、用途に応じて使い分けたほうがいいから。
いつも同じモデルしか使わないのは、大きな機会損失でありAIの力を最大限に活かしているとは言えません。
