2026年現在、生成AIを統合したIDE「Cursor」と OSS 拡張「Cline（旧 Claude Dev）」の利用は、スタートアップから大企業まで爆発的に広がっています。私自身が担当した案件では、月間問い合わせが10万件を突破した EC サイトの AI カスタマーサポートをわずか3週間で本番投入しましたが、その過程で痛感したのは、モデル選定のわずかな差が応答品質・コスト・保守性に直結するという事実です。本稿では、現行最高峰の3モデル Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 / Gemini 2.5 Pro を、Cursor と Cline の実ワークフローで実測し、今すぐ登録可能な HolySheep AI 経由の統一エンドポイントで公平に比較した結果を共有します。
1. なぜいま「Cursor / Cline × モデル選定」が重要なのか
Cursor は VS Code フォークの AI ネイティブ IDE、Cline は VS Code に直接組み込める OSS 拡張です。両者とも OpenAI 互換 / Anthropic 互換の API を切り替えられるため、同一プロンプトで複数モデルを横串で評価できます。HolySheep AI は、Anthropic・OpenAI・Google の3社のモデルを単一エンドポイント（https://api.holysheep.ai/v1）で透過的に扱える点が決定的に優れています。
1.1 評価タスクの設計
私は以下の3タスクを各モデルに5回ずつ実行させ、平均値を採用しました。
- タスクA: TypeScript で 500 行の REST API（注文管理）をゼロから生成
- タスクB: 既存の Python コードベースに対し、複数ファイル跨りのリファクタリング
- タスクC: React + Tailwind で管理画面 UI を生成し、ユニットテストも同時生成
2. HolySheep AI 経由のベンチマーク結果
計測はすべて東京リージョン経由、計測日 2026年1月15日 14:00-18:00 JST、入力平均 3,200 トークン / 出力平均 1,800