【ChatGPT/Gemini/Claudeほか】主要なLLMの違いは？性能・料金・日本語で比較する選び方と使い分け【2026年版】

「自社で生成AIを本格的に使うなら、どのモデルを選べばいいのか」。情報収集を始めると、GPT、Claude、Gemini、DeepSeekといった名前が並び、それぞれに最新版があり、数か月単位で性能や料金の優劣が入れ替わっている状況です。

LLM（大規模言語モデル）はおおよそ四半期ごとに新しい版が出るため、「去年最も評価されていたモデル」が今も最適とは限りません。この記事では、2026年6月時点の主要LLMを目的別の早見表で示したうえで、性能・料金を一覧で比較します。さらに、用途別の向き・不向き、法人が選ぶときの評価軸、そして自社の課題ごとにモデルを使い分ける考え方までを順にお伝えします。

2026年6月時点の主要LLMの全体像と目的別の早見表

主要なLLM（GPTやClaudeなど、文章を理解・生成するモデル本体）を開発しているのは、OpenAI・Anthropic・Google・DeepSeek・Meta・xAI・Mistralなどの事業者です。各事業者は性能や用途の異なる複数のモデルを出しており、ChatGPTのような対話サービスやAPIは、これらのモデルを利用するための窓口にあたります。個別モデルのスペックを比べる前に、まず事業者ごとの傾向をつかんでおくと、自社の用途に合う候補を絞りやすくなります。

大まかには、次のような傾向があります。

• OpenAI（GPT）：推論・コード・ツール操作までを1つでこなす汎用性。用途を選ばず幅広く使いたいとき
• Anthropic（Claude）：長文の読解・整理や、丁寧な文書作成に向く。文書量の多い業務と相性がよい
• Google（Gemini）：速度・大量処理と、画像・音声・動画を扱うマルチモーダル。Google環境との連携も強い
• オープンウェイト系（DeepSeek・Meta）：料金が安く、重みが公開され自社環境でも動かせる。コストとデータ管理を重視するとき

この傾向を踏まえ、用途ごとに、最初に試すモデルを早見表にまとめました。表中の用語は、コンテキスト長（一度に扱える入力・出力の長さ）、エージェント（モデルが自分でツールを呼び出し複数の手順を実行すること）、マルチモーダル（文章に加えて画像・音声・動画を扱うこと）を指します。

実際には、同じ事業者の中にも高性能モデルと軽量モデルがあり、役割分担を前提に組み合わせて使います。なお、Anthropicの最上位モデルClaude Fable 5は、2026年6月12日に米政府の輸出管理指令を受けて一時提供停止となりましたが、同年7月1日に提供が再開されています（後述）。早見表では、この間も利用できたOpus 4.8を主候補として挙げていますが、Fable 5も選択肢に加えられます。

提供形態は3つに分かれる

LLMの使い方は、提供形態で大きく3つに分けられます。どの形態を選ぶかで、コストの考え方とデータの扱いが変わります。なじみのある順に並べると、次のとおりです。

• 月額サブスク型：ChatGPTやGeminiの有料プランなど、画面から対話して使う。個人利用や試用に向き、料金は定額
• クラウドAPI型：OpenAI・Anthropic・Googleなどが提供するAPIを呼び出して使う。最新モデルをすぐ利用でき、使った分だけ課金される。データは提供元のクラウド環境を経由する
• オープンウェイト型：DeepSeekやMeta Llamaなど、モデルの重みが公開され、自社のサーバーやプライベートクラウドでも動かせる。コストとデータの管理を自社で握れる一方、運用の手間がかかる

法人で広く使う場合は、API型を基盤にしつつ、用途によってサブスク型やオープンウェイト型を組み合わせる形が現実的です。次に、各モデルの具体的な性能・料金を一覧で比較します。

性能・コンテキスト・料金で見る主要LLMの比較一覧

ここでは、まず各モデルの性能とコンテキスト長を確認し、続いて業務シーンごとの特徴を見たうえで、最後に料金をまとめて比較します。料金やモデル名は変動が速いため、具体値は時点を明記したうえで示します。

主要モデルの特徴を、業務シーンに置き換えて見ていきます。

GPT-5.5（OpenAI）

GPT-5.5は2026年4月に提供が始まったOpenAIのフラッグシップモデルです。OpenAIは、計画・実行・検証を自分で進める「エージェント型」のモデルと位置づけており、ツールを使った調査や分析、長い手順の自動化を1つのモデルでこなせる点が持ち味です。

• 調査と分析：調べる指示を出すと、Webや手元のデータを集めて分析し、表やグラフを含む下書きまで進める。多段の手順を自分で計画して実行する
• 長い手順の自動化：資料作成や定型業務など、複数ステップの作業を任せ、人は要所の確認から始められる
• 向いている企業：部門をまたいで幅広い業務に同じモデルを使いたい組織

なお、実際のソフトウェア開発課題でコードを直す精度では、評価によってはClaude系のモデルが上回るとの結果もあります。コード中心の用途では、複数モデルを試して比べるのが確実です。

出典：Introducing GPT‑5.5（OpenAI）（2026年4月）

Claude Opus 4.8（Anthropic）

Claude Opus 4.8は2026年5月に提供が始まったAnthropicの主力モデルで、長文の読解・整理や、丁寧な言い回しが求められる文書業務に向いています。

• 長文整理：規程・契約・仕様書を読み込ませると、要約や論点整理を比較的抜け漏れなく生成できる　
• 長時間の作業：コードベースの大規模な改修など、手順が長く複雑な作業ほど上位モデルの差が出やすい
• 向いている企業：文書量が多く、整理の質と安全性を重視する組織

Anthropicは2026年6月9日に、Opusの上位にあたる一般提供モデルClaude Fable 5を公開しました。ただし同年6月12日、米政府が国家安全保障を理由とする輸出管理指令を出し、Fable 5と非公開の上位モデルMythos 5について外国籍ユーザーへの提供停止を求めました。

Anthropicは国籍でのリアルタイム選別ができないため、両モデルを全ユーザー向けに無効化していました。米商務省が2026年6月30日に輸出管理措置を撤回したことを受け、Anthropicは同年7月1日にFable 5の提供をグローバルで再開しています（非公開の上位モデルMythos 5は限定提供が続く）。Opus 4.8・Sonnet 4.6など他のモデルはこの間も影響を受けていません。

出典：Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5（Anthropic）（2026年6月）https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access

Gemini 3.1 ProとGemini 3.5 Flash（Google）

Geminiは速度と扱いやすさ、Google環境との相性のよさが強みです。フラッグシップのGemini 3.1 Proは100万トークンのコンテキスト長に対応し、画像・音声・動画の入力も扱えます。また、2026年5月のGoogle I/Oで提供が始まったGemini 3.5 Flashは、高速・低コストながらコードやエージェントの評価でGemini 3.1 Proを上回るとされています。

• 大量処理：問い合わせ対応や要約など、数を多くさばく業務をFlash系で高速に処理する
• 大規模文脈：長い資料群や動画を一度に読み込ませ、横断的に分析する
• 向いている企業：Google Workspaceが業務の中心で、速度とコストを重視する組織

出典：Gemini 3.5 Flash（Google I/O 2026・Google公式ブログ）（2026年5月）

DeepSeek V4（DeepSeek）

DeepSeek V4は2026年4月に公開されたオープンウェイトモデルで、出力トークンあたりの料金が他のフラッグシップ級モデルと比べて大きく安い点が特徴です。重みが公開されているため、自社のサーバーやプライベートクラウド上でも動かせます。

• 低コスト運用：大量のテキスト処理を、出力課金を抑えて回す
• 自社運用：機密性の高いデータを外部に出さず、自社環境内で推論する
• 向いている企業：コストとデータの所在を自社で管理したい組織

DeepSeekは公式の発表で、V4をエージェント型コーディングのベンチマークでオープンソース最高水準とし、数学・コード・推論でも上位の商用モデルに迫る性能とされています。最高性能よりコスト効率を重視する用途では、有力な選択肢になります。

V4-Proの料金（0.435／0.87米ドル）は、DeepSeek公式の料金ページに掲載されている現行の標準価格で、期間限定の割引ではありません。一方、DeepSeekの公式APIはデータを中国国内のサーバーで処理するため、機密データを扱う用途では、公式APIではなく、公開された重みを自社環境で動かす運用が前提になります。

出典：DeepSeek-V4 Preview Release（DeepSeek API ドキュメント）（2026年4月）／Models & Pricing（DeepSeek API ドキュメント）（2026年6月）／DeepSeek Privacy Policy（DeepSeek）

その他の主要モデル（Meta・Mistral・xAI）

上記4系統のほかにも、選択肢になるモデルがあります。いずれも全社の主力に据えるかは用途しだいですが、特定の条件では候補に入ります。

• Meta Llama：重みが公開されたオープンウェイトモデルで、自社環境での運用やカスタマイズに向く。コストとデータ管理を自社で握りたい場合の候補になる
• Mistral：ヨーロッパ発の事業者が提供する軽量モデル群。データの所在を欧州・自社に置きたい場合や、軽量な構成を組みたい場合に検討される
• xAI Grok：X（旧Twitter）と連携した利用が特徴で、リアルタイムの情報を扱う用途で名前が挙がる

これらを含めると選択肢は広がりますが、法人での採用は、早見表に挙げた主要4系統を軸に検討するのが基本です。特定要件があるときに上記のモデルを加えると、無理なく候補を広げられます。

料金の目安（まとめ）

最後に、各モデルのAPI料金をまとめます。性能とコンテキスト長で候補を絞ってから、費用を見比べる順序です。

※API料金は2026年6月時点の各社公開情報にもとづく目安（100万トークンあたり、入力／出力）です。改定が頻繁なため、契約前に各社公式の最新情報を確認してください。Claude Fable 5は2026年6月12日から一時提供停止となりましたが、同年7月1日に再開されており、料金は公式ページで別途ご確認ください。個人向けの有料プラン（ChatGPT Plus、Google AI Proなど）は月額20米ドル前後が中心です。

出典：Introducing GPT‑5.5（OpenAI）（2026年4月）／Gemini Developer API pricing（Google）（2026年6月）／Statement on the US government directive to suspend access to Fable 5 and Mythos 5（Anthropic）（2026年6月）

用途別に見るモデルの向き・不向き

モデルごとに得意分野は異なるため、何かの指標1つだけで最も優れたモデルを決めることはできません。性能ランキング（リーダーボード）は手がかりになります。その一方で、測る対象は数学・コード・対話・日本語などで異なります。また、料金や速度は対象外で、評価データがモデルの学習に混ざる「汚染」の可能性も否定できません。順位を出発点にしつつ、自社の用途にどのモデルが向くかで見ていきます。

主要モデルの向き・不向きを、業務課題ごとに整理しました。

同じ業務課題でも、扱う量や機密性で最適なモデルは変わります。表の割り当ては出発点として、主用途に近いプロンプトで2〜3モデルを自社データで試して相性を確かめるのが確実です。社内文書の要約や問い合わせ文への応答など、実際に使う場面に近いプロンプトで比べると、順位表には表れない相性や、日本語・速度の差が見えてきます。

法人がLLMを選ぶときの評価軸

個人で1つのモデルを使う場合と、組織で全社的に導入する場合とでは、見るべき軸が変わります。法人の場合、出発点は「どのモデルが賢いか」ではなく、自社の課題や実現したい業務に対してどのモデルが合うかです。そのうえで、コスト・提供形態・日本語とデータの所在・全社のガバナンスを重ねて判断します。

評価軸を、優先する順に5つ挙げます。自社の要件に照らして、どれを重視するかを先に決めておくと、候補を絞りやすくなります。

• 課題との相性：自社のやりたいこと（文書整理／問い合わせ対応／コード／分析など）に、そのモデルが向いているか。ここを最初に決める
• コスト：API料金（入力・出力）や定額プランの費用。大量処理ではトークン単価が大きく影響する
• 提供形態：クラウドAPI・サブスク・オープンウェイトのどれが自社の運用体制に合うか
• 日本語とデータ所在：日本語での精度と、データが国内・自社内で処理されるか
• ガバナンス：利用状況の把握、禁止ワードや機密情報のブロック、ログ管理など、全社で安全に使うための統制

なお性能（ベンチマークの順位）は、課題との相性を見極める判断材料の一つであって、それ自体が目的ではありません。順位より、自社の主用途で期待どおり動くかを試用で確かめます。

特に組織導入では、次の3点が選定を左右します。

• 提供形態とデータ所在：クラウドAPI型は最新モデルをすぐ使える反面データが提供元を経由し、オープンウェイト型は自社で処理を完結できる代わりに運用負担が増える
• コスト：出力の多い用途は出力単価、長文を読ませる用途は入力単価とコンテキスト長が大きく影響する。全社で使うと単価差が積み上がるため、想定処理量で試算しておく
• 日本語性能：主要モデルは日本語に対応するが精度は用途で差が出るため、日本語のリーダーボードや自社データの試用で確かめる

国内でのデータ処理、複数モデルの使い分け、全社での利用統制という要件が重なる場合は、当社が提供するエクサベース AIも選択肢になります。エクサベース AIとは、ChatGPT、Gemini、Claudeなどの最新モデルを国内リージョンで複数利用できるサービスで、禁止ワード登録や機密情報のブロック、ログ管理といった統制機能も持ちます。実際に東京都港区では2025年5月から全庁で活用が始まり、直近の職員アンケートでは8割以上が継続利用を希望したとのことです。

出典：東京都港区が「exaBase 生成AI for 自治体」を全庁に導入（エクサウィザーズ）（2025年11月）

課題ごとにモデルを使い分けるという選び方

ここまで見てきたとおり、出発点は自社の課題であって、特定のモデルではありません。課題が複数あれば、それぞれに合うモデルも変わります。そのため法人にとっての現実的な答えは「最強の1モデルを当てる」ことではなく、課題ごとに適したモデルを割り当て、いつでも切り替えられる状態を保つことです。

モデルと料金の優劣は四半期ごとに入れ替わります。考え方は単純で、難度の高い作業にはフロンティアモデルを、定型的で量の多い処理には安価で高速なモデルを割り当て、コストと成果のバランスを取ります。1つのモデルに固定すると、この最適化ができません。

課題の性質でモデルを振り分ける

課題の性質に応じて、呼び出すモデルを振り分けます。すべてを最上位モデルで処理すると、料金が見合わなくなります。

• 難度が高い作業：複雑な分析や長時間のエージェント作業には、上位の高性能モデルを使う
• 量の多い定型処理：問い合わせの一次対応や要約など、数をさばく作業には軽量・高速なモデルを使う
• 機密性の高いデータ：外部に出したくないデータは、国内処理やオープンウェイトでの自社運用を選ぶ

この振り分けを意識するだけで、同じ予算でも処理できる量と質が変わります。たとえば、社内問い合わせの一次対応は軽量モデルで自動化し、回答が難しい案件だけ上位モデルや担当者に引き継ぐ、といった組み合わせです。確認する→試す→割り当てを見直す、の順で進めると無理なく導入できます。

モデルの世代交代に備える

LLMは更新が速く、半年前の最適が現在の最適とずれることがあります。特定のモデルやサービスに深く依存すると、新しいモデルへ乗り換える際の負担が大きくなります。

そのため、複数のモデルを同じ環境から呼び出せるようにし、評価とログを仕組みとして残しておくと、世代交代に追従しやすくなります。どのモデルがどの業務で成果を出したかを記録し、次の選定の根拠にする運用が、長く使ううえで重要です。

複数の最新LLMを使い分ける：エクサベース AIという選択肢

ここまで整理してきた「課題ごとに使い分け、国内で安全に、全社で統制する」という条件をまとめて満たす選択肢が、当社の法人向け生成AIサービス「エクサベース AI」です。富士キメラ総研の市場調査で国内市場シェア1位を獲得しており、2026年7月時点で約1,700社にご利用いただいています。

※2026年7月時点

中盤で挙げた複数モデルの選択、国内リージョン処理、全社統制機能に加えて、自社の規程や資料を読み込ませて回答の根拠にするRAG（社内データ連携）や、複数の手順を自動で進めるAIエージェント機能も標準で利用できます。

当社は製品を渡すだけでなく、課題の特定からプロンプトの整備、定着・効果測定までを専門家が伴走支援します。「どのモデルを選ぶか」で迷う段階から、用途ごとの選定と全社展開までを一貫して支えられる点が、汎用ツールを単体で導入する場合との違いです。

出典：法人向け生成AIサービス「exaBase 生成AI」が市場シェア1位を獲得（エクサウィザーズ）（2026年1月）

導入事例

公共部門での導入が広がっています。エクサベース AI for 自治体は、2026年2月時点で全国の60%にあたる都道府県庁で導入・利用され、官公庁・自治体での利用は200を超えました。複数の最新モデルを国内リージョンで利用でき、行政専用ネットワークのLGWANにも対応します。

例えば、東京都港区では、2025年5月から全庁で活用を開始しました。業務に最適化した独自のプロンプトテンプレートやRAGを取り入れ、当社グループが行政運営のDXを伴走支援しています。

主な状況（東京都港区）

• 全庁での活用開始：2025年5月
• 直近の職員アンケートで継続利用を希望：8割以上

2026年1月にはデジタル庁の政府職員向け生成AI研修資料の作成支援業務を当社が受託しており、導入後の定着・活用までを含めた支援を進めています。

出典：exaBase 生成AI for 自治体、全国53%にあたる25の都道府県庁で導入・利用が進む（エクサウィザーズ）（2026年2月）
エクサベース AI for 自治体、全国約6割の都道府県に導入拡大（エクサウィザーズ）（2026年8月）

まとめ

主要なLLMは性能差が縮まりつつあり、料金や提供形態、日本語、データの所在まで含めて比べることが、自社に合うモデルを見極める近道になります。最後に、進め方をまとめます。

• まず触って比べる：目的別の早見表を起点に、主用途で2〜3モデルを試し、自社データで精度を確かめる
• 用途で使い分ける：難度の高い作業は上位モデル、量の多い処理は軽量モデルと割り当て、1つに固定しない
• 国内・全社で固める：データの所在とガバナンスを満たす環境を選び、評価とログを仕組みにして世代交代に備える

「どのモデルが最強か」を1つに決めるより、用途ごとに使い分けられる状態をつくることが、変化の速いLLMと長く付き合う現実的な方法です。複数の最新モデルを国内環境で安全に併用し、導入から定着までを支援する選択肢として、エクサベース AI をご検討ください。

※ 料金やモデルの仕様、利用上限などの最新情報は変更される可能性があるため、導入検討の際は必ず各サービスの公式ウェブサイトにて最新の金額・情報をご確認ください。
※ 記載されている会社名、製品・サービス名は、各社の登録商標または商標です。