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# OpenAI・Anthropic API vs. Amazon Bedrock：LLM利用方法の比較

2025/03/09に公開
AWS
Bedrock
OpenAI
Claude
tech

GPTやClaudeといった大規模言語モデル（LLM）をアプリケーションに組み込む機会が増えています。LLMを使う方法として、OpenAIやAnthropicが提供する直接のAPIを呼び出す方法と、AWSのAmazon Bedrockを経由して利用する方法があります。本記事では技術者向けに、料金体系、パフォーマンス、セキュリティ、導入のしやすさ、対応モデル、ユースケースといった観点から両者の違いを徹底比較します。

1. 料金体系

OpenAI / AnthropicのAPI（直接利用）では、基本的に従量課金（pay-as-you-go）モデルです。リクエストで消費したトークン数に応じて課金され、月額固定費用やサブスクリプション無しで利用できます（※ChatGPT Plusはエンドユーザ向けUIのサブスクリプションであり、API利用料とは別です）。モデルごとにトークン単価が定められており、例えばOpenAIのGPT-4 (8kコンテキスト) は入力1000トークンあたり約$0.03、出力1000トークンあたり$0.06に設定されています (How much does GPT-4 cost? | OpenAI Help Center)。より軽量なGPT-3.5系モデル（gpt-3.5-turbo）は1000トークンあたり$0.002前後と非常に低廉で、高頻度の呼び出しにも適します。一方、AnthropicのClaude APIも類似の従量課金で、例えばClaude 3.5 (Sonnet)では入力1000トークンあたり$0.003、出力1000トークンあたり$0.015程度に設定されています (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。高速・安価な軽量版モデルのClaude Instantはさらに低価格です（同$0.0008/$0.0024程度 (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)）。どちらのサービスも基本的に使った分だけ支払うモデルであり、エンタープライズ向けには利用量に応じたボリュームディスカウントや月額プラン契約が用意されるケースもあります。

Amazon Bedrockの場合も従量課金が基本ですが、料金体系に特徴があります。Bedrockは複数のモデルプロバイダーを統一したAPIで提供しており、選択するモデル（例：Anthropic Claude、AI21 Jurassic-2、Amazon Titanなど）によってトークン単価が異なる点に注意が必要です。ベースとなる単価自体は各モデル提供元が設定する価格に準じており、例えばAnthropic ClaudeをBedrock経由で利用する際の単価は直接API利用時と同等（入力1000トークン $0.003/出力$0.015）です (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)。一方、Amazon独自のTitanモデルは非常に低コストに抑えられており、Titan Text Liteでは入力1000トークンあたり$0.00015、出力$0.0002といった桁違いの安価さで提供されています (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)。用途に応じて高性能モデルと低コストモデルを使い分けることで、コスト最適化が図れます。

さらにBedrockでは、オンデマンドとプロビジョンドスループットの2つのプランが用意されています (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。通常はオンデマンドで使った分だけ課金されますが、プロビジョンドスループットでは一定のスループット（トークン/秒など）を確保するためにリソースを予約し、時間単位のコミット料金を支払います。例えば継続的に高負荷でLLM推論を行うような場合、6ヶ月や1ヶ月のコミットをすることで割安な時間あたり料金で専有リソースを得られます。またBedrockはバッチ推論にも対応しており、大量のプロンプトを一括処理する場合にはオンデマンド価格から約50%割引された料金体系が適用されます (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。このように、Bedrock経由ではワークロードに合わせた柔軟な料金プラン選択や**コスト最適化手段（バッチ実行・リソース予約など）**が提供されている点が特徴です。

▼ コスト比較表（一例）

プラットフォーム 料金モデル 参考価格（主要モデル） コスト最適化
OpenAI API 従量課金（トークン数ベース） GPT-4: $0.03/1k入力 + $0.06/1k出力 ([How much does GPT-4 cost? OpenAI Help Center](https://help.openai.com/en/articles/7127956-how-much-does-gpt-4-cost#:~:text=For our models with 8k,0314`)%2C the price is))
GPT-3.5: $0.002/1k（入出力統一）
Anthropic API 従量課金（トークン数ベース） Claude 3.5: $0.003/1k入力 + $0.015/1k出力 (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)
Claude Instant: $0.0008/1k入力 + $0.0024/1k出力 (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)		 モデル選択（Instantでコスト削減）、プロンプトキャッシュ機能による再利用割引
AWS Bedrock 従量課金（モデル別単価）
＋プロビジョン枠		 Claude 3.5 (経由): $0.003/1k入力 + $0.015/1k出力 (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)
Titan Lite: $0.00015/1k入力 + $0.0002/1k出力 (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)		 安価モデル活用（Titan系）
バッチ実行時50%割引 (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)
プロビジョン契約で大口割引

※上記は2024年時点の価格例です。モデルのバージョンやコンテキスト長によって料金が変動する場合があります。また各サービスともデータベース検索や画像生成など特殊なエンドポイント（OpenAIのEmbeddingやDALL-E、BedrockのStable Diffusion等）は別料金体系です。

2. パフォーマンス

レイテンシ（応答速度）について、OpenAI/AnthropicのAPIとBedrockではアーキテクチャ上の違いがあります。OpenAIやAnthropicのAPIを直接呼び出す場合、リクエストはインターネット経由でそれぞれのクラウドサービス（多くは米国リージョン）に送信されます。一方、Amazon Bedrock経由の場合、AWS内のサービス呼び出しとなるため、自社システムがAWS上にあればネットワーク遅延は低減できます。特にVPCエンドポイントやPrivateLinkを用いればインターネットを経由せずにBedrockと通信可能です。その結果、非AWS環境から直接OpenAIを呼ぶケースと比べ、AWS上でBedrockを利用するケースではレイテンシ優位になることが期待できます（逆に、自社がAWSを使っていない場合はBedrock利用時にAWSまでの通信が加わるため多少オーバーヘッドがあります (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)）。

モデルの応答速度自体はモデルのサイズ・最適化によっても異なります。一般に、GPT-4は非常に高性能な反面モデルサイズが大きく応答に数秒～十数秒かかる場合があります。対照的にAnthropicのClaude 2や軽量版のClaude Instantは応答が速く、ストリーム出力の体感も滑らかです。Amazon TitanのLite/Expressモデルも小規模なモデルのため高速で、エンドツーエンドの待ち時間は短めです。AmazonはBedrock上で特定モデルの推論を高速化するレイテンシ最適化推論を導入しており、Claude 3.5（Haiku）では「AWS上で他よりも高速に動作する」ことがAnthropic社によって検証されています (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。したがって、Bedrock経由ではハードウェア最適化による低レイテンシ化が進んでいる点も見逃せません。

スループット（同時リクエスト処理能力）やレート制限にも差があります。OpenAIやAnthropicのAPIにはアカウント単位でのスループット制限が設定されており（例えばOpenAI GPT-4は毎分あたりのトークン数やリクエスト数に上限があります）、超過するとエラーや待ち時間が発生します。これらの上限は利用状況に応じて申請により緩和可能ですが、大規模負荷時にはアプリ側でリトライ処理やキューイングが必要になります。一方、BedrockはAWSのマネージドサービス上で動作するため、AWS側で高負荷時のスケーラビリティを吸収してくれる利点があります (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。さらに前述のプロビジョンドスループットを契約すれば、あらかじめ確保した処理容量内で安定したスループットが得られます。例えば秒間に処理できるトークン数を保証したり、大量リクエストに備えてマルチAZに冗長化された推論基盤を提供するといった形で、可用性・安定性が高いのが特徴です (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。加えて、Bedrockはクロスリージョン推論機能も持ち、特定リージョンが一時的に逼迫した際に他リージョンの計算資源でスケールアウトする仕組みもあります (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。こうした機能により、突発的な需要増にも比較的強く設計されています。

モデル出力の品質や挙動に関しては、裏側で動くモデルが異なるため差異があります。OpenAIのGPT-4は現在市販モデルの中でもトップクラスの推論精度を持ち、特にプログラミング支援や高度な推論問題で評価が高いです。AnthropicのClaude 2はGPT-4に匹敵する性能を目指したモデルで、文章の要約やクリエイティブな生成、長文入力への対応に強みがあります (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。実際Claude 2は最大100kトークンもの長大なコンテキストを処理でき、長い議事録や大量のドキュメント分析といった用途で威力を発揮します (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。一方、Amazon Titanシリーズは企業向けに調整されたLLMで、主に英語に最適化されビジネス文書の要約やシンプルな対話タスクに十分な性能を発揮します。Titanは最新のTitan Text Premierで最大32kトークンのコンテキスト長に対応するなど改善が進んでいます (Get the most from Amazon Titan Text Premier - AWS)。ただし、現状の品質はGPT-3.5程度との評価もあり、非常に複雑な推論や専門知識の要求される応答ではGPT-4/Claudeに一日の長があります。要約すると、**「最高の応答品質」を求めるならGPT-4（あるいはClaudeの上位モデル）、「十分な精度で高速・安価」**を求めるならGPT-3.5やClaude Instant、Titanといった選択肢になるでしょう。

3. セキュリティとデータ保護

LLMサービス利用時には、入力するプロンプトや生成された出力の機密性やプライバシーも重要です。それぞれのプラットフォームでデータの取り扱い方針や企業向けセキュリティ機能に違いがあります。

OpenAI API / Anthropic API（直接利用）では、ユーザが送信したデータがモデルプロバイダー側でどのように保存・利用されるかが気になるところです。OpenAIは公式に「API経由で提供されたデータはモデルの学習・改善に使用しない」と明言しており、デフォルトでユーザデータを学習用途に流用しないポリシーを採用しています (Data Privacy in AI: Do GPT-3.5 or Claude 3.5 Use Your Data for Training?)。必要に応じて企業ユーザはデータ提供へのオプトイン/オプトアウトを選択でき、自社の機密データが勝手に二次利用されないよう保証されています (Data Privacy in AI: Do GPT-3.5 or Claude 3.5 Use Your Data for Training?)。Anthropicも同様にユーザの入力内容を無断でモデル再学習に組み込まない方針を掲げており、明示的な同意が無い限りClaudeへの指示や会話ログはモデル改善目的に使われません (Data Privacy in AI: Do GPT-3.5 or Claude 3.5 Use Your Data for Training?)。したがって、OpenAIやAnthropicを直接利用する場合でも、基本的にはプロンプト/応答の内容がサービス提供者側に蓄積・分析されるリスクは低いとされています。

しかしながら、「データがどこに存在するか」という観点では、直接API利用の場合は米国をはじめとするプロバイダーのクラウド上でデータが処理され、一時的にログ保存されることがあります（OpenAIはAPIデータを最大30日間保存し不正検知等に利用する場合がある、といった記載も過去にありました）。金融・医療分野など極めて厳格にデータ所在地や保持方針を管理する必要があるケースでは、たとえ再学習に使われなくとも自社データが第三者のクラウド上に送信されること自体を懸念する向きもあります。

Amazon Bedrockはこの点、エンタープライズ向けのデータ保護機能が充実しています。まず、AWSの公式ドキュメントによれば**「Bedrockはユーザのプロンプトや応答内容を保存せず、モデル訓練にも利用しない」と明記されています (Data protection - Amazon Bedrock)。リクエストされた内容と生成結果は処理後にログに残らず、第三者（モデル提供元を含む）に共有されることもありません (Data protection - Amazon Bedrock)。さらにBedrockは各モデルプロバイダーごとにAWS内に専用のモデルデプロイ用アカウント**を設けており、モデル提供会社（AnthropicやAI21など）はそのアカウントやログにアクセスできない仕組みになっています (Data protection - Amazon Bedrock)。つまり、たとえAnthropic社のClaudeをBedrock経由で使っても、Anthropic社自身はユーザが投げたプロンプト内容を知ることができない構造になっています。これは、機密情報を扱う企業にとって非常に大きな安心材料です。

加えてAWS Bedrockでは、AWS共通のIAMによる認証・アクセス制御や通信の暗号化といった標準セキュリティに加え、VPC内エンドポイント経由の利用（社内システムからインターネットに出さずにLLMサービスにアクセス可能）、CloudTrailによる操作ログ監査、KMSによるカスタマーデータの暗号化など、AWS既存の豊富なセキュリティサービスと統合してLLMを安全に利用できます (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。例えば、Bedrockへのアクセス権限をIAMポリシーで細かく管理し、特定モデルの利用を社内で限定することもできますし、ネットワーク的にも社内からの通信をAWS内に閉じることで情報漏洩リスクを下げられます。さらにBedrockには**ガードレール（Guardrails）**機能が用意されており、プロンプトや応答に対してコンテンツフィルタや企業ポリシーに基づく検閲・変換を自動適用する仕組みもあります。例えば不適切な出力や機密情報の含有を検知してマスクする、といった独自ルールを適用することで、生成AIのレスポンスが社内規定に反しないよう統制することも可能です。これらの機能は大規模企業や規制産業でLLMを導入する際に重要視されるポイントでしょう。

OpenAIやAnthropic側もエンタープライズ向けにセキュリティ強化を進めており、例えばOpenAIはSOC 2 Type II監査を完了し、データの暗号化やシングルサインオン対応など企業利用に耐える体制を整えています (Enterprise privacy at OpenAI | OpenAI) (Enterprise privacy at OpenAI | OpenAI)。AnthropicもClaude APIについてSOC 2 Type II準拠やHIPAA対応オプションを提供するなど、信頼性の確保に努めています (Anthropic Claude API: A Practical Guide)。最終的には、自社のコンプライアンス要件（GDPRや業界規制など）を満たす形でどのサービスが利用できるかを精査する必要があります。例えば、「社外クラウドに一切データを出せない」場合は現状Bedrock一択になるかもしれませんし、逆に「特定のモデル（GPT-4など）の能力が必要だが社外データ持ち出しは許容範囲」という場合はOpenAI APIを直接使う、といった判断になり得ます。

4. 導入のしやすさ・開発効率

開発者視点で見ると、サービスのセットアップの容易さや管理ツールの充実度も重要です。それぞれのプラットフォームで利用開始までのハードルや、実装・運用時の違いを比較します。

OpenAI / Anthropic API（直接利用）は、比較的シンプルな初期設定で使い始めることができます。手順としては公式サイトでAPIキーを発行し、HTTPリクエストを送るだけです。例えばOpenAIの場合、PyPI提供されている公式のPythonクライアントライブラリを使えば数行のコードでモデルを呼び出せます:

import openai
openai.api_key = "OPENAI_API_KEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}]
)
print(response['choices'][0]['message']['content'])

Anthropicも同様にAPIエンドポイントにPOSTリクエストを送ります。Anthropicの場合は**プロンプトに特殊な区切り（Human:やAssistant:）**を含めるルールがあるため、例えばcurlを用いたリクエストは次のようになります:

curl https://api.anthropic.com/v1/complete \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "claude-2",
    "prompt": "\n\nHuman: こんにちは、調子はどう？\n\nAssistant:",
    "max_tokens_to_sample": 100,
    "temperature": 1.0
  }'

上記のように、AnthropicではHuman（人間）とAssistant（AI）の発話をひとつのテキストプロンプトに含める形式で会話します（出力もAssistant:以降のテキストとして返されます）。OpenAIのChat APIはJSONでロール区分されたメッセージを渡す形式で、フォーマットは異なりますがいずれもHTTPベースのシンプルなインタフェースです。これら直接APIの利点は言語や環境を問わずHTTPクライアントさえ使えれば統合できる手軽さであり、Python以外にもJavaScript/Node、Java、Rubyなど主要言語向けに公式・非公式のSDKが充実しています。また、OpenAIはPlaygroundというWeb上のコンソールを提供しており、プロンプトを入力してモデル応答を試せるインタラクティブツールがあります。Anthropicもブラウザ上でClaudeと対話できるclaude.aiを提供しており、これらを使ってプロンプト設計を試行錯誤したり、APIレスポンスの挙動を確認してから実装に移ることができます。

Amazon Bedrockの導入は、AWSに不慣れな場合や小規模プロジェクトではやや手順が多く感じられるかもしれません。まず利用にはAWSアカウントが必要で、Bedrockサービスを有効化する必要があります（2023年時点ではベータ利用に申請が必要でしたが、一般提供開始後は順次利用可能リージョンが拡大しています）。AWSマネジメントコンソールのBedrock画面から、使用したいモデルプロバイダー（AnthropicやAI21など）へのアクセスをリクエスト承認するステップが求められるケースもあります (Basic Information about Amazon Bedrock with API Examples - Model Features, Pricing, How to Use, Explanation of Tokens and Inference Parameters | hidekazu-konishi.com)。例えばAnthropic ClaudeをBedrockで使うには、利用目的や企業情報を入力して承認を待つ必要がある場合があり、これはBedrockが各モデル提供企業との契約上必要とする手続きです。一度承認されれば、あとはIAMユーザー/ロールに適切な権限を付与し、AWS SDK経由でAPIを呼び出す流れになります。Pythonでの呼び出し例を示します:

import boto3, json
# Bedrockのランタイムクライアントを初期化（リージョンは利用地域に合わせる）
bedrock = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1')

# Anthropic Claude-v2モデルに対し、Human/Assistant形式のプロンプトを送信
payload = {
    "prompt": "\n\nHuman: こんにちは、調子はどう？\n\nAssistant:",
    "max_tokens_to_sample": 100,
    "temperature": 1.0
}
response = bedrock.invoke_model(
    modelId="anthropic.claude-v2",      # モデル指定
    contentType="application/json",
    body=json.dumps(payload),
    accept="application/json"
)
result = json.loads(response['body'].read())
print(result.get('completion'))

BedrockではmodelIdで利用するモデルを指定し、bodyにモデルごとに決められたパラメータ形式のJSON文字列を渡します。上記のようにAnthropicモデルを呼ぶ際は直接Anthropic APIと似たフォーマットになりますが、例えばAI21のJurassic-2を呼ぶ場合はmodelId="ai21.j2-ultra-v1"とし、ペイロードJSON内のプロンプトキー名や温度パラメータ名が異なるなどモデルによってリクエスト形式が一部異なります。このようにBedrockは完全にプロンプト形式を抽象化しているわけではなく、「統一API」とはいえ内部的には各モデルのネイティブなAPI仕様を踏襲しています。しかし認証方法はAWS IAMで一貫しているため、開発者は個別にOpenAIやAnthropicのAPIキーを安全に管理する手間が省けます (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。特に社内で既にAWS運用基盤がある場合、AWS Secrets Managerや環境変数でAPIキーを配布する必要が無く、IAMロールによるアクセスコントロールで権限管理ができる点は大きなメリットです (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。また、利用料の支払いもAWS請求に統合されるため、各社と別々に契約・課金管理をする必要がありません (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。

管理ツールの観点では、AWS BedrockはCloudWatchとの統合によるメトリクス監視やCloudTrailでのAPI操作ログ取得が可能で、運用監視やトラブルシューティングを統一基盤上で行える利点があります。一方、OpenAIやAnthropicの直接APIでも各社のダッシュボードで使用量の確認やエラーログ参照ができますが、それぞれ独立したコンソールを確認する必要があります。例えばOpenAIでは開発者向けポータルでAPI使用量や課金履歴を確認できますが、それを自社システムの監視と連携するには独自にAPIを叩いて取得・アラート設定する実装が必要になるでしょう。対してBedrockであれば、他のAWSサービス同様に一元的な監視設定が可能です。

機能リリースのタイムラグも導入のしやすさに影響します。OpenAIやAnthropicを直接使う場合、新モデルや新機能がリリースされると即座に使えるという強みがあります (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。例えばGPT-4の最新バージョンや、OpenAIの関数呼び出し機能、あるいはAnthropic Claudeの新たなバージョンが出た際に、直接APIならばその提供開始日にすぐアクセスできます。これに対し、Bedrock経由では新モデルのサポート追加にタイムラグがあったり、BedrockのAPIが汎用化している分特定プロバイダー独自の機能がExposeされていない場合があります (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。実際、2023年時点でOpenAIのGPT-4やGPT-3.5系列はBedrockから利用できず、またOpenAIの関数呼び出しやModeration APIに相当する細かな機能はBedrock経由では利用できません。Anthropicについても、例えば細かな出力制御パラメータや将来的なファインチューニング機能が直接API限定となる可能性があります (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。一方でBedrock独自のPrompt管理機能や前述のガードレール設定など、統合プラットフォームならではの機能も提供されています。このように**「最新機能へのアクセスの早さ」vs「統合管理による利便性」**のトレードオフが存在します。

まとめると、小規模なプロジェクトや特定モデル限定で素早く開発したい場合はOpenAI/Anthropicの直接APIの手軽さが魅力です。コードを書けばすぐに試せて、コミュニティによる情報も豊富です。一方、既にAWS環境に深く乗っているチームや、複数モデルを試しながら進めたいケースではAmazon Bedrockの統合環境が開発・運用両面でスムーズでしょう (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database) (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。以下に主な違いを整理します。

▼ 導入・開発面の比較

  • セットアップ: OpenAI/AnthropicはAPIキー発行のみで開始可能。BedrockはAWSアカウント設定やモデル利用申請が必要だが、一度設定すればIAMで権限管理できる。
  • API利用方法: OpenAIはChatCompletionなど専用エンドポイントを各モデル用に持つ（機能ごとにREST APIが細分化）。Anthropicは統一の/completeエンドポイントにモデル名を指定。Bedrockは単一のInvokeModel APIでmodelIdを変えることで各種モデルを呼び出し（内部でモデル別のパラメータ形式をJSONにて指定）。
  • 開発ツール: OpenAIはPlaygroundやプレビューUIが充実。AnthropicもブラウザでClaudeと対話可能。BedrockはAWSコンソール上に簡易テストUIが提供され、プロンプトを入力して各モデルの出力を試すことができます（統一UIでClaudeやJurassicなど切り替えて試行可能）。またSageMakerやLambdaからの呼び出し例もAWSラボでサンプルが公開されており、AWS開発者に馴染みやすい。
  • 運用管理: OpenAI/Anthropicは各社ポータルとAPIで使用量確認。BedrockはCloudWatchでメトリクス収集・アラーム設定可能、CloudTrailで誰がいつどのモデルを使ったか監査ログが残る。社内ガバナンスやコスト配分の管理がしやすい。
  • コミュニティとサポート: OpenAIのフォーラムや情報は非常に活発、ノウハウも多数共有されています。Anthropicもまだ情報量は少なめですが徐々に事例が増えています。AWS Bedrockは新しいサービスですが、AWSのサポート契約があれば公式サポートを受けられ、re:Post（Q&Aフォーラム）や初期ユーザによるブログなどが参考になります。

5. 対応モデルの違い

どのプラットフォームでどのモデルが使えるかも重要なポイントです。それぞれ利用可能なモデルラインナップに違いがあります。

  • OpenAI API: OpenAIは自社開発モデルのみ提供します。主なものは対話向けのGPT-4（8kトークン版と32kトークン版、2024年には128k版も登場）とGPT-3.5 Turbo（4kトークンと16k版）です。この他に、従来のGPT-3シリーズ（Ada, Babbage, Curie, Davinci）も利用できますが、現在はChatGPT系モデルの方が安価かつ高性能なため用途は限定的です。Embeddings専用モデル（text-embedding-ada-002など）も用意されており、ベクトル検索向けに高次元埋め込みベクトルを生成できます。また生成系ではDALL-E APIによる画像生成、音声認識ではWhisper APIも提供されており、OpenAIはテキスト以外の生成AIモデルも網羅しています。ただし他社モデル（例：Anthropic ClaudeやMeta Llama）はOpenAI経由では利用できません。どうしてもGPT-4を使いたい場合はOpenAI（もしくはAzure OpenAI）を使うしかない、という点は留意が必要です。

  • Anthropic API: Anthropicは自社のClaudeシリーズを提供します。2023年時点で主力なのはClaude 2に相当するモデル群で、標準版（高性能だが応答はやや遅め）とClaude Instant（高速・軽量版）があります。Claude 2は先述の通り最大約100kトークンものコンテキスト長を扱える点が大きな特長です。一度に大量のテキスト（数十ページ〜百ページ規模）を入力し要約させたり、多数の指示文をまとめて渡してもコンテキストオーバーフローしにくいため、長大な入力が前提のアプリケーションではClaudeが有利です。またAnthropicのモデルは**「憲法AI」アプローチによる安全性調整がされており、不適切発言の抑制やユーザ意図に沿う姿勢が特徴とされています。ただし、OpenAIのような画像や音声モデルはAnthropicからは提供されていません。またAnthropicも他社モデル（GPT-4など）は扱いません。あくまでClaudeファミリー専用のAPIですが、裏を返せばClaudeを使う最短経路**がAnthropic APIであり、余計な抽象化なく最新のClaude機能（例えば将来的な追加能力）が使える利点があります。

  • Amazon Bedrock: Bedrockは複数企業のモデルを統合提供する点が最大の特徴です。まずAmazon Titanシリーズがあり、2023年に提供開始されたTitan Text（生成AI・チャット向け）とTitan Embeddings（ベクトル埋め込み生成向け）があります。Titan Textは用途に応じてLite（小規模・低コスト）, Express（中規模・汎用）, Premier（大規模・高性能、最大32kコンテキスト）といったバリエーションが登場しており、企業内文書の要約や会話エージェントなど幅広いシナリオをカバーします。TitanはAWSがチューニングしており、企業利用を想定したフィルタリングや毒性低減処理が組み込まれていると説明されています。次にサードパーティ製のモデルとして、Anthropic社のClaude各種（Claude 2.0/2.1やClaude Instant、Claude 3.xシリーズも順次追加）、AI21 Labs社のJurassic-2（通称J2、英語に強い大規模言語モデル。UltraやMidなどサイズ違いあり）、Cohere社のCommandモデル（英語文章生成に強み）やMeta社のLlama 2（オープンソースの高性能モデル、13Bや70B Chat版）などが利用できます (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations) (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)。画像生成ではStability AI社のStable Diffusionが組み込まれており、テキストから画像を生成するAPIもBedrock経由で利用可能です。さらに2024年にはMetaの次世代モデルLlama 3や、スタートアップ各社の専門特化モデルがBedrock Marketplaceとして提供開始される予定で、モデルラインナップは拡大しています。

    重要: Amazon BedrockにはOpenAIのGPT-4/3.5モデルは含まれていません。OpenAIはMicrosoft Azureと提携している事情もあり、AWS Bedrock上でGPTシリーズを使うことはできません。そのため、例えばChatGPTと同じモデルを使いたい場合はBedrockではなくOpenAI APIを直接利用する必要があります。同様に、Bedrock未対応のモデルを使いたい場合（例：Google PaLMなど）は別途その提供元のAPIを検討する必要があります。逆に、Bedrock経由で利用できるモデルの中には他では入手しづらいものもあります。例えば商用ライセンスで使うには煩雑な手続きが必要なオープンソースモデル（Llama 2 等）や、海外スタートアップ提供モデルを一括して契約不要ですぐ試せるのはBedrockの大きなメリットです (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。

まとめると、「使いたいモデルありき」でプラットフォームを選ぶ必要があります。以下に代表的なモデル対応状況をまとめます。

▼ モデル対応一覧（主要な例）

  • OpenAI API: GPT-4 (8k/32k/128k), GPT-3.5 Turbo (4k/16k), GPT-3（Ada, Babbage, Curie, Davinci）各種、Embeddingモデル（Ada-002など）、画像生成モデル（DALL-E 3）、音声認識モデル（Whisper）。※他社モデルは含まれない。
  • Anthropic API: Claude 2 (100k) シリーズ、Claude Instant シリーズ。※他社モデルは含まれない。画像/音声モデルなし。
  • Amazon Bedrock: Amazon Titan Text (Lite/Express/Premier)、Titan Embeddings、Anthropic Claude 2 / Instant、AI21 Jurassic-2 (J2 Ultra/Mid 他)、Cohere Command (XLarge, Large 他数種)、Meta Llama2 Chat (13B/70B) 他、Stability Diffusion 画像生成、（今後） Meta Llama3、Mistral等の新興モデル… 多数のモデルを一つのプラットフォームで提供。 (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations) (Amazon Bedrock vs Azure OpenAI: Pricing Considerations)

なお、モデルのファインチューニング対応もプラットフォームによって異なります。OpenAIはGPT-3系（davinciなど）やGPT-3.5 Turboに対して追加学習（ファインチューニング）サービスを提供しています。Anthropicは現時点では公開APIでのファインチューニング機能は提供していません（2023年末時点）が、今後エンタープライズ向けに微調整サービスが提供される可能性があります。Bedrockでは、Titan系モデルのファインチューニングが可能で、独自データを用いたテキスト生成モデルの調整や、カスタムモデルのインポート機能が提供されています (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。Bedrockのカスタムモデル機能では、例えば社内でファインチューニングしたオープンソースモデルの重みをBedrock上に持ち込みデプロイし、他のBedrockホストモデルと同様にAPI経由で推論利用できます (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。これにより、オープンソースコミュニティのモデルや自前で訓練したモデルもAWSのスケーラブルな推論基盤に乗せてサービス化できる利点があります。

6. ユースケース別の使い分け

最後に、どういった状況でどのプラットフォームを選ぶべきか、ユースケース視点での適材適所を考えてみます。

  • 高度な推論や創造的コンテンツ生成が必要なアプリケーション（例：コーディングアシスタント、法律文書の分析、自動レポート生成など）
    ⇒ **OpenAI API（GPT-4）**が適しています。GPT-4は現状トップクラスの汎用知性を持ち、複雑な指示や専門的な質問にも高い正答率で応答します。他モデルでは得られにくい創造性や高精度が求められる場面では、多少コストやレイテンシが増してもGPT-4を使う価値があります。

  • 長大なテキストの要約・分析（例：数百ページに及ぶPDFレポートの要約、長時間の会議録音の文字起こし分析）
    ⇒ Anthropic Claudeが適しています。Claude 2は10万トークン規模の長文を一度に与えても処理できるため、テキストを細切れに分割せず一括で要約・質問応答させることができます。長いコンテキストを保持したまま推論できるので、ドキュメント間の横断的な照会などにも向いています。例えば「この全社会議の議事録から重要な決定事項を抜き出して」といった問いかけにも、途中の文脈を失わず回答できる強みがあります。

  • 低コストで大規模ユーザ対応が必要なチャットボット（例：カスタマーサポートのFAQボット、ゲーム内NPC会話など）
    ⇒ OpenAI GPT-3.5 TurboやClaude Instantが候補です。これらのモデルは非常に安価に高速応答が可能で、大量のユーザからの同時問い合わせにもコストを抑えて対応できます。回答精度も日常的なQAであれば十分高いため、「とにかく数をさばく」タイプのアプリにはうってつけです。加えて、Bedrock経由でこれらモデルを使うことでAWSのスケーラビリティを享受しつつ、コストは低いまま運用するといったハイブリッドな使い方も考えられます。例えば通常は安価なTitanやClaude Instantで応答しつつ、難問のみ別システムでGPT-4にフォールバックする、といった多段構成も技術的には可能です。

  • 機密データを扱う社内向けAIサービス（例：社内文書検索と要約、社内チャットボット）
    ⇒ Amazon Bedrock + Titan/Claudeの組み合わせが適しています。社内システム（VPC内）から直接Bedrockを呼び出すことでデータをインターネットに出すことなくAI活用ができます (Data protection - Amazon Bedrock)。Titanモデルで社内ドキュメントに特化したファインチューニングを行い、自社専用の生成AIモデルを構築することも可能です (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。Bedrockのガードレール機能で不適切発言を防止したり、操作ログを監査できる点も企業利用に安心感を与えます。例えば金融機関が顧客対応履歴をモデルにかけて要点整理するような場合、Bedrock経由ならその履歴データがAWS外に出ないためプライバシーリスクを抑制できます。

  • 複数のモデルを比較検討しながら開発する実験的プロジェクト（例：どのモデルが自社の質問応答に最適か評価したい場合）
    ⇒ Amazon Bedrockが便利です。Bedrockなら一つのAPIアクセスでAnthropic, AI21, Cohereなど複数社のモデルを呼び出せるため、同一データセットに対して各モデルの出力を比較するのが容易です (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database)。例えばプロンプトと期待回答のペアを用意し、Claude・Jurassic-2・Titanでそれぞれ応答させて品質やコストを測定するといったABテストを効率良く回せます。こうしたマルチモデル活用は、将来的に「特定タスクごとに最適なモデルを動的に選択する」といった柔軟なアプリ構成にもつながります。Bedrockで抽象化しておけば、後から新しい優秀なモデルが追加された際もmodelIdを差し替えるだけで試せるため、将来拡張性も高いです。

  • 特定分野に特化したモデル活用（例：医学論文に特化した質問応答、法令データベースに特化した要約など）
    ⇒ オープンソースLLMのファインチューニング + Bedrockカスタムモデルが選択肢になります。例えばMeta社の提供するLlama 2は公開データで学習された汎用モデルですが、これに自社の医療文献データを追加学習させて専門特化モデルを作成し、Bedrockにホストするといったことも可能です (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS)。OpenAIやAnthropicの既成モデルでは対応が難しいニッチな分野や独自データセットについても、Bedrockの器に自前モデルを載せることで、クラウド上で安定稼働する専用LLMサービスを構築できます。これはAWSならではのユースケースと言えます。

以上のように、実現したいプロダクトの要件や制約に応じて最適なプラットフォームを選ぶことが重要です。幸い、OpenAIやAnthropic、そしてAWS Bedrockはいずれもスケーラブルで高性能なLLMサービスであり、組み合わせ次第で共存も可能です。例えば**「対話UI部分はChatGPT API、機密データ処理はBedrock内のモデル」**といったハイブリッド構成も十分考えられます。重要なのは各サービスの強み・弱みを正しく理解し、コスト・性能・セキュリティのバランスをとりながら設計することです。本記事の比較がその検討の一助になれば幸いです。

参考資料: OpenAI API/利用料金 (How much does GPT-4 cost? | OpenAI Help Center), Anthropic Claude API料金 (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS), AWS Bedrock公式ドキュメント (Build Generative AI Applications with Foundation Models – Amazon Bedrock Pricing – AWS) (Data protection - Amazon Bedrock), Zilliz社FAQ (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database) (What is the difference between using Amazon Bedrock and calling an API from a model provider directly (like using OpenAI's or AI21's API)? - Zilliz Vector Database), その他各種公開情報.

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