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性能・価格・コンテキスト長・マルチモーダル対応を一覧。最大4モデルを選んで詳細比較できます。
40
Models
7
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2026/06
Updated
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40 モデル一覧
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| # | Model | Category | + | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.6 Anthropic | GENERAL | 1347 | — | — | — | $5.00 / $25.00 | 1.0M | |
| 2 | Claude Opus 4.5 Anthropic | GENERAL | 1294 | — | — | — | $5.00 / $25.00 | 200K | |
| 3 | Claude Sonnet 4.6 Anthropic | GENERAL | 1288 | — | — | — | $3.00 / $15.00 | 1.0M | |
| 4 | Claude Sonnet 4.5 Anthropic | GENERAL | 1235 | — | — | — | $3.00 / $15.00 | 1.0M | |
| 5 | Gemini 3 Pro Google DeepMind | GENERAL | 1219 | — | — | — | $2.00 / $12.00 | 1.0M | |
| 6 | GPT-5 OpenAI | GENERAL | 1198 | — | — | — | $1.25 / $10.00 | 400K | |
| 7 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | GENERAL | 1173 | — | — | — | $1.00 / $5.00 | 200K | |
| 8 | DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek | GENERAL | 1085 | — | — | — | $0.28 / $0.42 | 128K | |
| 9 | Gemini 2.5 Pro Google DeepMind | GENERAL | 1021 | — | — | — | — / — | 1.0M | |
| 10 | DeepSeek-R1 DeepSeek | GENERAL | 787 | — | — | — | — / — | 128K | |
| 11 | Claude Sonnet 5 Anthropic | GENERAL | — | — | — | — | $3.00 / $15.00 | 1.0M | |
| 12 | Claude Fable 5 Anthropic | GENERAL | — | — | — | — | $10.00 / $50.00 | 1.0M | |
| 13 | Claude Opus 4.8 Anthropic | GENERAL | — | — | — | — | $5.00 / $25.00 | 1.0M | |
| 14 | Mistral Medium 3.5 Mistral AI | GENERAL | — | — | — | — | $1.50 / $7.50 | 256K | |
| 15 | Gemini 3.5 Flash Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | $1.50 / $9.00 | 1.0M | |
| 16 | GPT-5.5 OpenAI | GENERAL | — | — | — | — | $5.00 / $30.00 | 1.1M | |
| 17 | Qwen3.6-27B Alibaba Cloud (Qwen Team) | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 262K | |
| 18 | Claude Opus 4.7 Anthropic | GENERAL | — | — | — | — | $5.00 / $25.00 | 1.0M | |
| 19 | Gemma 4 E2B Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 128K | |
| 20 | Gemma 4 E4B Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 128K | |
| 21 | Gemma 4 26B A4B Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 256K | |
| 22 | Gemma 4 31B Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 256K | |
| 23 | Mistral Small 4 Mistral AI | GENERAL | — | — | — | — | $0.10 / $0.30 | 256K | |
| 24 | GPT-5.4 OpenAI | GENERAL | — | — | — | — | $2.50 / $15.00 | 1.1M | |
| 25 | Gemini 3.1 Pro Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | — | |
| 26 | Qwen3.5-397B-A17B Alibaba Cloud (Qwen Team) | GENERAL | — | — | — | — | — / — | — | |
| 27 | GPT-5.3 Codex OpenAI | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 400K | |
| 28 | Gemini 3 Flash Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | $0.50 / $3.00 | 1.0M | |
| 29 | GPT-5.2 OpenAI | GENERAL | — | — | — | — | $1.75 / $14.00 | 400K | |
| 30 | Mistral Large 3 Mistral AI | GENERAL | — | — | — | — | $0.50 / $1.50 | 256K | |
| 31 | Gemini 3 Deep Think Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 1.0M | |
| 32 | GPT-5.1 OpenAI | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 400K | |
| 33 | Gemini 2.5 Flash Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 1.0M | |
| 34 | Mistral Medium 3 Mistral AI | GENERAL | — | — | — | — | $0.40 / $2.00 | 131K | |
| 35 | Qwen3-30B-A3B Alibaba Cloud (Qwen Team) | GENERAL | — | — | — | — | — / — | — | |
| 36 | Qwen3-235B-A22B Alibaba Cloud (Qwen Team) | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 1.0M | |
| 37 | Llama 4 Maverick Meta AI | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 1.0M | |
| 38 | Llama 4 Scout Meta AI | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 10.0M | |
| 39 | Claude 3.5 Sonnet Anthropic | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 200K | |
| 40 | Gemini 1.5 Pro Google DeepMind | GENERAL | — | — | — | — | — / — | 2.0M |
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OVERALL
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PARETO FRONTIER
コスパで俯瞰する
縦軸に性能、横軸に Output 価格（対数）。緑線は同価格帯で最高性能を更新するモデル群＝パレートフロンティア。
Pareto Frontier
Model performance at each price point
- Pareto Optimal
- Reasoning
- Coding
- Multimodal
- Open / General
Recommendations
用途別、編集部の選定
性能・価格・運用安定性のバランスから、用途ごとに上位を選定。
USE CASE 01
コード生成・補完
HumanEval / SWE-bench を重視。実装パターンを安定して引ける推論力。
対応モデルは登録待ち
USE CASE 02
RAG・社内ドキュメント検索
コンテキスト長と日本語の正確さが鍵。長文要約 / 引用整合の品質。
- 01 Qwen3.5-397B-A17B Alibaba Cloud (Qwen Team)
- 02 DeepSeek-V3.2-Exp DeepSeek
- 03 Mistral Medium 3 Mistral AI
USE CASE 03
エージェント・ツール呼び出し
function-calling / tool 連携の安定性、推論モードの制御性。
対応モデルは登録待ち
From the Editor
ベンチマーク値だけでは決まらない、選定の現場知。
ベンチマーク差は数ポイント単位でも、現場では「日本語の語感」「ツール呼び出しの安定性」「推論コストとレイテンシの折り合い」が決定打になります。 まずは 主要ベンチで上位を絞り、用途別レコメンドと自社のRAG/エージェント要件で再評価するのが最短ルート。
更新: 2026/06 · 編集部 モデル選定の解説記事へ →
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