SASmall AI System

Model Comparison

AIモデルを、値段と使いどころで比べる。

スコアの大小より、1回いくらで、何に向いていて、どこで失敗するか。導入判断に必要なのはそちらです。100万トークンあたりの単価と、想定利用量からの月額概算を並べています。

Layers

まず4つの層に分けて考える

モデル名を覚える前に、この4層のどこを使うのかを決めると選定が速くなります。

フロンティア

最上位。難しい設計・長い自律作業・複雑な判断向け。単価が高いので常用ではなく「詰まったとき」に使う。

バランス

実務の主力。日々のコード生成・文章生成・要約の大半はここで足りる。まず試すならこの層。

低コスト

分類・抽出・定型変換など、大量に回す軽い処理向け。難しい判断は任せない。

オープンウェイト

重みが公開されているモデル。自社サーバーや国内クラウドで動かせるため、外部送信を避けたい処理に向く。

Compare

モデル比較表

絞り込み

月額の概算を出す

1回の処理で使う文字量と、月に何回動かすかを入れると、モデルごとの月額目安(USD)が表に出ます。 日本語はおおむね1文字1トークン前後として計算しています。

概算です。キャッシュ割引、バッチ割引、段階価格、税、為替は含みません。オープンウェイトのモデルは提供元により価格が異なるため「—」と表示します。

11件を表示中

フロンティアAnthropic2026-07

Claude Fable 5

文脈長
1M
月額概算
$27.00
入力 / 1M
$10
出力 / 1M
$50

設計方針の検討や、長い資料をまとめて読ませる月数回の重い作業に絞って使う。

  • 注意: 単価が高く常用には向かない
  • 注意: 軽い処理に使うと費用対効果が悪い
出典: AI Pricing Guru (Anthropic)
フロンティアAnthropic2026-07-24

Claude Opus 5

文脈長
1M(出力128k)
月額概算
$13.50
入力 / 1M
$5
出力 / 1M
$25

業務ツールの実装や、複数ファイルにまたがる修正をまとめて任せたいとき。

  • 注意: 定型処理には過剰
  • 注意: 出力が長くなると出力側課金が効いてくる
出典: AI Pricing Guru (Anthropic)
フロンティアOpenAI2026-07-09

GPT-5.6 Sol

文脈長
1.05M
月額概算
$15.00
入力 / 1M
$5
出力 / 1M
$30

長時間かかる調査や、失敗しても粘って完走してほしい作業。

  • 注意: 出力単価が高め
  • 注意: 推論トークンが見えにくく費用が読みづらい
出典: AI Pricing Guru (OpenAI)
バランスAnthropic2026-06-30

Claude Sonnet 5

文脈長
1M
月額概算
$5.40
入力 / 1M
$2
出力 / 1M
$10

問い合わせ返信、議事録要約、資料の下書きなど日々の業務AIの主力に置く。

  • 注意: 導入価格の期限あり
  • 注意: 最難関の設計判断は上位に任せたほうが早い
出典: Anthropic: Introducing Claude Sonnet 5
バランスGoogle2026

Gemini 3.1 Pro

文脈長
2M
月額概算
$6.00
入力 / 1M
$2
出力 / 1M
$12

大量のPDFや過去資料をまとめて読ませて、社内マニュアルを起こす作業。

  • 注意: 長文脈で単価が上がる段階制
  • 注意: 後継の Gemini 3.5 Pro は遅延中
出典: AI Pricing Guru (Google)
バランスOpenAI2026-07-09

GPT-5.6 Terra

文脈長
1.05M
月額概算
$6.00
入力 / 1M
$2
出力 / 1M
$12

社内文書の要約や、Excel集計の手順作成など日常の中量級タスク。

  • 注意: 最上位ほどの一貫性はない
出典: AI Pricing Guru (OpenAI)
低コストAnthropic2025-10

Claude Haiku 4.5

文脈長
200k
月額概算
$2.70
入力 / 1M
$1
出力 / 1M
$5

問い合わせメールの分類、項目抽出、定型テンプレートへの流し込み。

  • 注意: 長い推論や設計判断は苦手
  • 注意: 曖昧な指示に弱い
出典: AI Pricing Guru (Anthropic)
低コストOpenAI2026-07-09

GPT-5.6 Luna

文脈長
1.05M
月額概算
$0.60
入力 / 1M
$0.20
出力 / 1M
$1.2

大量のログ・アンケート・レビューを一次分類する用途。

  • 注意: 品質のばらつきが大きい
  • 注意: 人の確認を前提にする
出典: AI Pricing Guru (OpenAI)
オープンウェイトDeepSeek2026

DeepSeek V4

文脈長
要確認
月額概算
入力 / 1M
出力 / 1M

コストを最優先する一次処理。機微情報は載せない前提で使う。

  • 注意: 提供元によって挙動・検閲方針が異なる
  • 注意: 業務データの取り扱い規約を必ず確認
出典: Open-Weight LLM Showdown 2026
オープンウェイトMoonshot AI2026-07-16

Kimi K3

文脈長
1M
月額概算
入力 / 1M
出力 / 1M

外部送信を避けたい前提で、社内サーバーに閉じたAI処理を検討する場合の候補。

  • 注意: 巨大モデルで自己ホストの敷居が高い
  • 注意: 日本語の細かい敬語表現は要検証
出典: Open-Weight LLM Showdown 2026
オープンウェイトAlibaba2026-08-02

Qwen3.8 Max

文脈長
要確認
月額概算
入力 / 1M
出力 / 1M

小型版を選んで、社内の分類・抽出タスクをローカルで回す。

  • 注意: Max 系のライセンスは公開版と異なる場合がある
  • 注意: リリース直後で情報が流動的
出典: Open-Source LLMs Landscape 2026

価格表の読み方で外しやすい3点

  • ・出力単価は入力の5〜6倍。長く喋らせる設計はそのまま費用になります。
  • ・推論(思考)トークンは出力側に課金されるモデルがあります。見えないコストです。
  • ・同じ前置きを毎回送るならプロンプトキャッシュで入力費が大きく下がります。

確認日: 2026-08-07
掲載している価格・コンテキスト長・提供状況は、確認日時点で各社の公開情報および価格比較サイトを参照した概要です。実際の課金条件はプラン・リージョン・キャッシュ利用状況で変わります。導入判断の前に必ず一次情報を確認してください。

Decision

仕事の種類から選ぶ

迷ったらこの表に当てはめてください。層さえ合っていれば、同じ層内のモデル差は運用でだいたい吸収できます。

やりたい仕事向いている層理由避けるもの
問い合わせメールの返信・案内文の下書きバランス層(Sonnet 5 / GPT-5.6 Terra)日本語の敬語と長さの調整が安定し、単価も現実的。最上位モデル。品質差より費用差のほうが大きくなる。
数百件のアンケート・レビューの分類低コスト層(Luna / Haiku 4.5)件数が効く処理なので単価がそのまま総額に響く。フロンティア層。1件あたりの判断は難しくない。
業務ツールの実装・複数ファイルの改修Claude Opus 5 / GPT-5.6 Sol途中で方針を修正しながら最後まで走り切る力が要る。低コスト層。途中で破綻して手戻りのほうが高くつく。
過去資料をまとめて読ませて社内マニュアル化Gemini 3.1 Pro / 1M文脈のモデル分割せずに読ませたほうが矛盾が減る。短文脈モデル。分割による情報落ちが起きる。
個人情報・機微なデータを含む処理原則としてAIに載せない。必要ならオープンウェイトの自己ホスト外部APIに送る時点で規約と説明責任の問題が発生する。無料枠の公開チャットサービス。学習利用の可否が読めない。
毎日決まった時刻の集計レポート低コスト層 + 定型スクリプトAIに毎回判断させるより、手順を固定してAIは文章化だけ担当させる。全工程をAI任せにする設計。壊れたときに原因が追えない。

モデル選定より先に決めること

顧客の個人情報や契約書などの実データを、どのモデルにも渡さない運用ラインを先に引いてください。 外部APIに送信した時点で、規約の確認と説明責任が発生します。デモや検証は必ずダミーデータで行います。

どのモデルを使うかより、どの業務を任せるか

モデルは半年で入れ替わります。先に「任せる業務」と「人が確認する箇所」を決めておけば、乗り換えは設定変更で済みます。3分診断でその切り分けができます。