2026 年 5 月時点の主要 LLM API — Google Gemini 2.0 / OpenAI GPT-4o & o1 / Anthropic Claude Opus 4 & Sonnet 4 / Meta Llama 3.3 を徹底比較します。 コード生成、推論、マルチモーダル、料金、各クラウド経由利用までまとめます。
| モデル | コンテキスト | 入力 ($/M tok) | 出力 ($/M tok) | マルチモーダル |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash | 1M | $0.075 | $0.30 | テキスト+画像+音声+動画 |
| Gemini 2.0 Pro | 2M | $1.25 | $5 | テキスト+画像+音声+動画 (2h) |
| GPT-4o mini | 128k | $0.15 | $0.60 | テキスト+画像 |
| GPT-4o | 128k | $2.50 | $10 | テキスト+画像+音声 |
| OpenAI o1 | 200k | $15 | $60 | テキスト |
| Claude Haiku 4 | 200k | $0.80 | $4 | テキスト+画像 |
| Claude Sonnet 4 | 200k | $3 | $15 | テキスト+画像 |
| Claude Opus 4 | 1M (拡張) | $15 | $75 | テキスト+画像 |
| Llama 3.3 70B | 128k | OSS (Endpoint コスト) | 同左 | テキスト |
| ベンチマーク | Gemini 2.0 Pro | GPT-4o | Claude Sonnet 4 | Llama 3.3 70B |
|---|---|---|---|---|
| MMLU (一般知識) | ~85 | ~88 | ~89 | ~86 |
| HumanEval (コード) | ~85 | ~90 | ~95 (Sonnet 4) | ~80 |
| SWE-bench (実コード修正) | ~50 | ~55 | ~70 (Opus 4) | ~30 |
| MATH | ~75 | ~80 (o1: 95) | ~85 | ~70 |
| マルチモーダル (画像) | ~85 | ~85 | ~80 | — |
| モデル | Vertex AI | AWS Bedrock | Azure OpenAI / AI Foundry |
|---|---|---|---|
| Gemini | ◎ | — | — |
| GPT-4o / o1 | — | — | ◎ |
| Claude | ◎ | ◎ | — |
| Llama | ◎ | ◎ | ○ |
| Mistral | ◎ | ◎ | ◎ |
| 用途 | 推奨 | 理由 |
|---|---|---|
| 大量チャットボット (低コスト) | Gemini Flash | $0.075/M tok 最安 |
| コーディングエージェント | Claude Sonnet 4 / Opus 4 | SWE-bench 業界最高 |
| 数学・複雑推論 | OpenAI o1 | Chain-of-Thought 内蔵 |
| マルチモーダル動画解析 | Gemini 2.0 Pro | 2 時間動画 1 req |
| 音声インタラクション | GPT-4o | リアルタイム音声 |
| RAG (大量ドキュメント) | Gemini Pro 2M tok | 長コンテキスト |
| セルフホスト | Llama 3.3 / Gemma 2 | OSS |
| モデル | 料金 | 次元 | 多言語 |
|---|---|---|---|
| OpenAI text-embedding-3-small | $0.02/M tok | 1536 | ◎ |
| OpenAI text-embedding-3-large | $0.13/M tok | 3072 | ◎ |
| Google text-embedding-005 | $0.025/1000 chars | 768 | ◎ |
| Cohere embed-multilingual-v3 | $0.10/M tok | 1024 | ◎ |
Gemini / GPT / Claude どれを選ぶ？
コスト重視 → Gemini Flash、コード生成 → Claude Sonnet 4、推論複雑タスク → GPT-4o / o1 / Claude Opus 4、マルチモーダル動画 → Gemini Pro。
Claude Opus 4 (1M context) の特徴は？
2025-09 リリース、業界トップクラスのコーディング能力 + 推論精度 + 1M トークンコンテキスト。長大コードベース全体を 1 リクエストで扱える。
Gemini 2.0 Pro の強みは？
2M トークン最大コンテキスト、動画 2 時間 1 リクエスト処理、Google Search Grounding、安価 ($1.25/M tok)。マルチモーダル業界最強。
GPT-4o / o1 の強みは？
GPT-4o = リアルタイム音声・動画対応、o1 = Chain-of-Thought 推論で数学・コードに強い、エコシステム最大 (ChatGPT 普及)。
料金比較は？
Flagship 比較 (入力/出力 $/M tok): Gemini Pro $1.25/$5、GPT-4o $2.50/$10、Claude Sonnet 4 $3/$15、Claude Opus 4 $15/$75。
GCP / AWS / Azure 経由で使える？
Vertex AI = Gemini + Claude (Anthropic 公式)、Bedrock = Claude + Llama + Mistral、Azure OpenAI = GPT-4o / o1 のみ。両クラウド利用なら Vertex + Azure OpenAI 推奨。
オープンモデルは？
Llama 3.3 (Meta)、Mistral Large、Gemma 2 (Google)、DeepSeek R1 (推論特化)、Qwen 2.5 (Alibaba)。セルフホスト + ファインチューニング自由。
RAG 用 Embedding はどれを使う？
OpenAI text-embedding-3-small ($0.02/M tok)、Google text-embedding-005、Cohere embed-multilingual-v3。多言語性能は Google / Cohere、コストは OpenAI が優位。
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※ 各製品は各々の商標保有者 (Google / OpenAI / Anthropic / Meta) の所有物です。最新仕様・料金は各社公式をご確認ください。ベンチマーク数値は公開時点の一般的な評価であり、ユースケースで変動します。
NicheeLab編集部
データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。
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