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Devin CLI は複数の AI モデルをサポートしています。タスクに応じて、性能、速度、コスト効率を重視した最適なモデルを選択できます。

Fusion

ほとんどのユーザーには、Fusion を推奨します。frontier クラスのリードモデルとコスト効率の高いサイドキックモデルを組み合わせることで、frontier レベルの知能をより低コストで提供します。

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利用可能なモデル

モデルは頻繁にリリースされます。通常、Anthropic、OpenAI、Google、Cognition の最新モデルを、リリースから数分以内にサポートします。また、DeepSeek、Kimi、GLM などの主要なオープンソースモデルも数多くサポートしています。 モデルのリリース情報を常に把握するには、Cognition の X アカウントをフォローすることをおすすめします。
opus、sonnet、swe、codex、gemini のような短縮名は、常にそのモデルファミリーの最新バージョンに解決されます。

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推論 / 思考レベル

一部のモデルでは推論レベルを設定でき、応答前にモデルが「考える」ためにどれだけの計算量を使うかを調整できます。セッション中は、Alt+T (macOS: Opt+T) で思考レベルを切り替えられます。

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モデルの設定

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モデル選択のヒント

最適な言語モデルは、人やタスクによって大きく異なります。同じプロジェクトに取り組んでいるエンジニアでも、異なるモデルを使いながら、それぞれ自分が使っているモデルがそのタスクに最適だと確信していることは珍しくありません。実際のところ、AI のパフォーマンスは、個人の使い方や文章スタイルによって変わります。 そのため、どのモデルが自分に合っているかを確かめるために、複数のモデルを試すことを強く推奨します。 少なくとも swe、gpt、opus は試してみることを推奨します。ほとんどのユースケースは、この 3 つでカバーできると考えています。

複雑なリファクタリング

複数ファイルにまたがるリファクタリング、アーキテクチャの変更、深い推論が必要なタスクには opus または gpt を利用してください。

簡単な編集 / コスト重視

単純な編集、バグ修正、質問には swe (高速) を利用してください。十分に実用的な性能があり、高速で低コストです。
Enterprise のチームは、Team Settings で利用可能なモデルを制限できます。