PHP の練習を支えるモデルを選ぶ

PHP Trail は3種類のモデルで動きます。標準的な API エンドポイント経由のクラウド AI プロバイダー、PC 上で動くローカルモデル、内蔵モデルです。選択によって、プロンプトのテキストを誰が受け取るかが決まります。各オプションを以下で確認してください。

モデルを接続する3つの方法

クラウド AI プロバイダー

PC の性能が控えめなとき、クラウドプロバイダーは大きな変更や長い説明に向いています。標準的な API エンドポイントと API キーを入力し、キーは PC に残ります。プロンプトは PC の外に出ます。プロンプトのテキストは、エージェントが読んだファイルのテキストも含めてそのプロバイダーに送られ、料金が発生する場合はこのサイトではなくプロバイダーから請求されます。

自分の PC 上のモデル

ローカルモデルは自分の PC で動くので、マシンの外には何も出ません。プロンプトもファイルのテキストも返信もすべてそこにとどまります。非公開の練習ファイルに向いていますが、答えは読み込んだモデルとハードウェアしだいです。すべての diff を確認してください。小さなローカルモデルには、大きなクラウドモデルよりも明確で短いプロンプトが必要なことがあります。

内蔵モデル

内蔵モデルは、クラウド AI プロバイダー、PC 上で動くローカルモデルに並ぶ3つ目の選択肢です。どの選択肢でも、プロンプトは選んだモデルのエンドポイントにだけ送られ、Test ボタンでそのエンドポイントを確認できます。選んだ接続を試しましょう。

まず接続をテストする

Test ボタンは、エンドポイントを頼る前に確認します。応答時間と、モデルが一度に受け取れるテキスト量であるコンテキストウィンドウを表示します。実行してみましょう。エンドポイントを入力または変更したあと、応答が遅かったりウィンドウが小さかったりすれば、次のプロンプトに何を期待できるかがわかります。

作業に合ったモデルを選ぶ

リファクタリングや複数ファイルにまたがるロジックには大きなモデルを、セミコロンの抜けや変数名の変更のような小さな編集には小さなモデルを使います。あるステップが難しいときは、run_on_model ツールがそのステップだけを大きなモデルに送り、チャットの残りはいつものモデルのままです。タスクごとに切り替えましょう。

モデルには違いがあります。diff を読み、PHP コマンドを実行し、学ぶあいだは Ask first をオンにしておきましょう。どのモデルも間違える可能性があり、自分で実行してテストするまで、結果が正しい証拠にはならないからです。