🙆
chatGptモデル比較まとめ
主要 LLM 6 モデル徹底比較
— GPT-4o を中心に「強み・弱み」を丸ごと俯瞰 —
TL;DR ─ ざっくり結論
| 目的 | 最適モデル |
|---|---|
| 長文の正確な解析・要約 | GPT-4.1 → Claude 3 Opus → Gemini 1.5 |
| 画像＋音声を交えた高速対話 | GPT-4o (o3) |
| コスト重視の大量チャット | GPT-3.5 Turbo-16k |
| 既存 GPT-4 系プロンプトを安定運用 | GPT-4 Turbo |
| 法務・研究で「安全性」最優先 | Claude 3 Opus |
1. 一覧表：強み vs. 弱み
| モデル | 強み (代表例) | 弱み (代表例) |
|---|---|---|
| GPT-4o (o3) | 高速 & 低コスト／画像・音声ネイティブ／128 k context | GPT-4 Turboより指示追従が甘いケース報告 |
| GPT-4 Turbo | 128 k context／論理一貫性◎／プラグイン・関数呼び出し実績 | o3 より遅く高価／音声・視覚入力なし |
| GPT-4.1 | 100 万トークン超長文／ベンチ向上／4 Turbo比 –26 %コスト | ChatGPT UI は32 k制限／高負荷時レイテンシ |
| GPT-3.5 Turbo-16k | 圧倒的低価格＆高速／16 k context | 4 系より推論力・創造力で 10–20 pt 劣る |
| Claude 3 Opus | 100 万+ context／安全設計／法律・学術で高評価 | 料金高め／画像生成・関数呼び出し無し |
| Gemini 1.5 Pro | 1–2 M context＋マルチモーダル／Google 製品連携 | API β限定・レイテンシ長／外部エコシステム弱 |
<sub>※ 価格・仕様は 2025-05 時点の公式 API 情報</sub>
2. モデル別インサイト
🔵 GPT-4o (o3)
- 料金：入力 $2.5/M tok, 出力 $10/M tok（4 Turboより約40 %安）
- 速度：同量トークンで 4 Turbo 比 1.3–1.5×
- マルチモーダル：1 ネットワークでテキスト・画像・音声を同時処理
- 留意点：一部で指示逸脱率 ↑ との報告
🟢 GPT-4 Turbo
- 128 k context を安定運用
- エンタープライズ向けプラグイン・ファンクション呼び出し豊富
- 欠点：コスト・レイテンシとも o3 に劣る／音声・画像は別途 API が必要
🟣 GPT-4.1
- 1 M token 文脈長 & MMLU 80 % 超
- 4 Turbo 比 –26 % 料金
- UI 側がまだ 32 k 制限 → 本領発揮は API 想定
🟡 GPT-3.5 Turbo-16k
- 最安・最速：入力 $0.003/k
- 軽量チャットボットや大量ストリーム用途に最適
- 高度推論タスクは 4 系に明確に劣る
🟠 Claude 3 Opus
- Constitutional AI 採用、安全性と透明性が売り
- 法務・研究レビューで GPT-4 (旧) を僅差超えの評価例
- 難点：API 単価が高い／画像生成や関数呼び出しに非対応
🔴 Gemini 1.5 Pro
- 1–2 M token 長文対応＋動画・音声19 h入力も可
- Google Docs/Sheets とシームレス連携
- API は β 限定 & スループットはまだ高レイテンシ
3. 選択ガイド
- 推論力 × コスパ ⇒ GPT-4o
- 極端な長文解析 or 厳密性 ⇒ GPT-4.1／Claude 3
- API 予算がシビア ⇒ GPT-3.5 Turboで 8 割回し、残りを 4 系に切替
- 音声・画像込みのリアルタイム対話 ⇒ GPT-4o 一択
- Google Workspace を主軸に使う ⇒ Gemini 1.5 を試す価値大
4. まとめ
- GPT-4o は「高速・安価・マルチモーダル」のバランスが抜群
- GPT-4.1 と Claude 3 は “長文＆厳密” で真価を発揮
- GPT-3.5 Turbo はコストパフォーマンス最強の量産型
- 目的・負荷・予算に応じて “ハイブリッド利用” が現実解
📝 Tip：PoC フェーズは o3／4 Turbo で品質確認 → ローンチ後に 3.5 Turbo へダウングレードし、クリティカル箇所だけ 4 系に昇格させると運用コストが抑えられます。
更新：2025-05-28（Tokyo）
Discussion