先月25日に新しい会社の労働契約に署名し、今日でちょうど1か月が経ちました。いつの間にか、年が明けてからこんなに時間が経っていたんですね。試用期間終了まであと2か月、無事に正式採用されることを願っています。

2日間 One Day 日記を書いていませんでした。主な理由は、内容を Blog に移そうと計画していたからですが、Blog の管理画面ではまだいくつか設定が必要で、最近はそれをする時間もありませんでした。結局、ひとまずここで書くことにします。

ここ数日は、相変わらず各社の大規模モデルを試しています。昨晩は我慢できず、また OpenCode Go のプランを契約してしまいました。初月は半額の $5 で利用でき、しかも Alipay に対応しているのが主な理由です。

Github の支払い方法をずっと設定できずにいるので、OpenCode の格安プランで事足りるか試してみようと思ったのですが、OpenCode Go が現在対応しているのは、オープンソースの大規模モデルだけです。たとえば GLM-5、Kimi K2.5、MiniMax M2.5、MiniMax M2.7 などです。

その中で GLM-5 は最も高価で、何度もテストした結果、出力速度も最も遅いことが分かりました。最も速かったのは MiniMax ですが、ここのモデルにはすでに一度痛い目に遭っています。毎年受験して毎年間違えるようなもので、今回のテスト結果も同じでした。

MiniMax M2.7 は速度こそ速いものの、出力結果はまったく使い物になりません。先週購入した Token Plan と同じように、また失敗してしまいました。総合的に見ると、OpenCode Go の中で少しは使えるのは Kimi K2.5 だけです。

これらのモデルを Vibe Coding に使うのはやはり厳しいですが、お金を払った以上、無駄にするわけにはいきません。そこで、Translator に使うことにしました。一部のモデルの API は OpenAI 互換ではないため、Anthropic の API にも対応させる必要があります。

結局のところ、頼りになるのはやはり Github Copilot です。学生特典で残っているわずかな枠を使い、GPT-5.3-Codex モデルで Translator プロジェクトをリファクタリングしました。オープンソースの @ai-sdk/anthropic を通じて Anthropic の API に接続しています。

これからの1か月は、できる限り OpenCode Go の残りの価値を引き出し、この $5 を無駄にしないようにしたいと思います。

ただ、そのおかげでもう一つ驚きがありました。GPT-5.4 mini のほうが Translator により適していることが分かったのです。速度が速いだけでなく、価格も GPT-4.1 mini より少し高い程度です。今後、この OpenCode Go の有効期限が切れたら、GPT-5.4 mini に乗り換えればよさそうです。