【2025年最新】生成AI比較20選｜GPT‑4o・Claude 3・Gemini 2など性能＆料金を徹底解説

生成AI 比較で「結局どのモデルが高性能でコストも抑えられるのか」と悩む方に向けて、2025年春の最新動向をお届けします。

OpenAIは、長文処理と高速推論を両立させたGPT-4.1ファミリーを発表し、Googleはレイテンシ最適化を図ったGemini 2.5 Flashを公開、さらにAnthropic・Meta・Mistralなど各社も数百億〜数千億パラメータ級モデルを次々投入し、市場は“性能×価格”競争の新局面に入りました。

この記事では、文章・コード生成AI20種類、画像生成AI5種類、動画生成AI3種類、音声・音楽生成AI3種類を最新スペックと料金で横並びに比較し、導入で失敗しない五つのステップやよくある疑問への回答も交えて、最適な選択を導くための視点を整理します。

生成AIとは？

生成AIは、文章・画像・音声・動画などのデジタルコンテンツを学習データを基に自動生成する技術で、文章生成AI・コード生成AI・画像生成AI・音楽生成AI・動画生成AIといった系統に大別されます。

利用目的によって、求められる性能やコスト構造が大きく変わるため、用途別にモデルを比較し最適解を選ぶことが事業成果を左右します。

以降の章では、生成AIの種類と比較時に見るべき軸を整理していきます。

文章・コード生成AI性能比較20選

企業が最も導入を検討するのが文章・コード生成AIであり、モデルごとに推論速度、長文コンテキスト長、安全性、料金が大きく異なります。

本節では、GPT-4系、Claude 3系、Gemini 2系、Llama 3系など計20モデルを取り上げ、強み・弱み・料金を個別に説明します。

GPT-4o（OpenAI）：マルチモーダル統合と高速推論

GPT-4oは、マルチモーダル処理と高速推論を両立し、テキスト・画像・音声を単一APIで扱える汎用性が最大の強みです。

128kトークンの長文でも遅延を感じにくく、従来のGPT-4比で入力単価70％減の0.01 USD/1kトークン、出力0.03 USD/1kトークンと高コスパです。

GPT-4.1 Mini（OpenAI）：軽量モデルで長文コンテキストを維持

GPT-4.1 Miniは、GPT-4oのアルゴリズムを縮小しつつ32kトークンの長文を保持でき、推論速度は約1.6倍向上しています。

価格は入力0.006 USD/1k、出力0.02 USD/1kとさらに低コストで、チャットボットや検索補助に好適です。​

GPT-4.1 Nano（OpenAI）：組み込み用途向け超小型推論

GPT-4.1 Nanoは、スマートデバイスやエッジ環境での推論を想定した8 B規模モデルです。

16kトークン対応と省メモリ設計で、モバイルGPUでも数百ミリ秒で応答します。

ライセンスは、従量課金型でデバイス当たり月額0.002 USDからと組み込みに適します。

Claude 3 Opus（Anthropic）：最高精度と安全性ファースト設計

Claude 3 Opusは、MMLUやHumanEvalでトップクラスの精度を示し、権利侵害や有害出力を抑制する安全性評価でも最高ランクを獲得しています。

料金は入力0.02 USD/1k、出力0.05 USD/1kで、研究・金融などリスク許容度が低い領域に選ばれています。

Claude 3.7 Sonnet（Anthropic）：長文処理に強い汎用モデル

Claude 3.7 Sonnetは、128kトークンの長文を高速処理することができ、Opusと比較して2倍の速度と約40％低い料金で提供されています。

リライトや議事録要約など、大量ドキュメント・テキスト処理に非常に有用です。

Claude Code（Anthropic）：エージェント型コード生成に特化

Claude Codeは、自律的にエラー実行と修正を繰り返すエージェント機能を備え、バグ修正タスクで64％の成功率を示しています。

安全サンドボックスを標準搭載し、CI/CDに組み込みやすい点がユーザーから評価されています。

Gemini 2.5 Flash（Google）：低レイテンシとリアルタイム強化学習

Gemini 2.5 Flashは、「考える時間」を切り替えられるハイブリッド推論を導入し、開発者はレスポンス品質とコストを動的に調整することができます。

1Mトークンまで扱え、低推論モードでは平均200 ms以下で応答します。​

Gemini 2.0 Flash-Lite（Google）：オンデバイス推論向け軽量版

Gemini 2.0 Flash-Liteは、スマートフォンSoCで動作可能な16 B規模モデルです。

画像・音声入力を軽量に処理し、オフラインでも動くことから、車載音声アシスタントやARグラスに組み込まれています。

Gemini 1.5 Pro（Google）：128 k+ トークンの長文対応

Gemini 1.5 Proは、128kトークンを超える長文を一括で扱うことができ、研究論文の要約や法務ドキュメント解析で導入実績があります。

価格は入力0.012 USD/1k、出力0.036 USD/1kで、大量バッチ処理向けです。

Gemini 1.5 Flash（Google）：コスト最適化と高速生成

Gemini 1.5 Flashは、同サイズのPro比で約50%速く、料金は3割安く設定されています。

そのコスパの高さと生成技術から、短文チャットやFAQ自動応答基盤としてシェアを伸ばしています。

Llama 3.1 405B（Meta）：OSS最大級パラメータで商用可

Llama 3.1 405Bは、オープンソースとしては最大規模クラスのパラメータで、商用利用も認可されています。

高精度ながら自己ホスティングが可能で、ベンチマークでGPT-4oに迫る性能を示します。

Llama 3 70B（Meta）：GPU1枚運用可能な高性能モデル

Llama 3 70Bは、単一A100で推論可能な軽量大規模モデルです。

実務レベルの英日翻訳とコード補完を提供しつつ、オープンソースソフトウェアがゆえにカスタム微調整の自由度が高い点が強みです。

Mixtral 8×22B 2404（Mistral）：MoE構造で推論コスト削減

Mixtral 8×22Bは、8倍×22億パラメータを持ち、MoEアーキテクチャで必要な機能のみを呼び出すモデルです。

同規模Denseモデル比で、約40％電力消費を削減しながら、GPT-4級の推論品質を達成します。

Mistral Large 25.03（Mistral）：英語・仏語に強い汎用大規模モデル

Mistral Large 25.03は、欧州言語のコーパスを重点的に学習したモデルで、英仏文のテキスト文脈保持に優れています。

APIは欧州地域内で完結し、GDPR要件を満たす点でも評価されています。

Mistral Small 25.03（Mistral）：省メモリ・高速推論

Mistral Smallは、大量かつ低レイテンシーの言語ベースのタスク向けに最適化された、非常に効率的な大規模言語モデルです。

13B規模ながら32kトークン対応で、メモリ4 GBのエッジサーバーでも動く軽量性が魅力です。

Command A 111B（Cohere）：RAG前提の長文検索生成

Command Aは、内部RAGパイプラインを標準搭載し、外部検索ソースを自動で引用して長文を生成します。

トークン単価は、0.009 USD/1kで、ナレッジベース系チャットボットに適します。

Command R+（Cohere）：APIレスポンス特化の高速モード

Command R+は、104BのLLMであり、「RAG」や「Tool」が使うことができ、エンタープライズ向けに設計されたモデルです。

平均90 msの速さで応答を返し、大規模リクエストをさばく検索連携APIとして有用です。

DeepSeek-V3 671B（DeepSeek）：超大規模MoEと低価格API

DeepSeek V3は、MoEアーキテクチャで、671Bパラメータという超巨大なパラメータ数を誇るモデルです。

多様かつ高品質なコーパス14.8兆トークンで学習が行われ、豊富な機能と圧倒的性能が特徴で、入力0.008 USD/1k、出力0.024 USD/1kと低価格です。

DeepSeek Coder V2（DeepSeek）：236BパラメータでHumanEval上位

DeepSeek Coder V2は、オープンソースの最先端の混合エキスパート（MoE）言語モデルです。

多段階のトレーニングプロセス、大規模なデータセット、MLA（マルチヘッド潜在アテンション）やMoEフレームワークの導入により、効率性と推論能力が向上している点が特徴です。

HumanEval97％超えを達成し、LLMコード自動化の最高峰に位置づけられています。

Grok 2（xAI）：リアルタイム更新と長期メモリ機能

Grok 2は、xAIによって開発された大規模言語モデルで、X（旧Twitter）上で利用可能なAIツールです。

Xプラットフォームの投稿ストリームを1分周期で取り込み、リアルタイム会話に強いモデルです。

ユーザーごとの長期メモリが標準で容量2 MBまで保持することができます。

Titan Text G1-Premier（AWS）：企業向けセキュア基盤LLM

Titan Text G1-Premierは、テキスト生成用の大規模言語モデルで、自由形式の質問への回答、コンテキストベースの質問への回答、コード生成、要約など、幅広いタスクなどに有用です。

AWS VPC内で完結するため、機密データを外部に出さずに済み、金融・医療分野での活用が期待されています。

Titan Text G1-Express（AWS）：高速応答とコスト最適化

Titan Text G1-Expressは、テキスト生成のための大規模言語モデルで、検索拡張生成 (RAG) をサポートするだけでなく、自由形式のテキスト生成や会話型チャットなど、高度で一般的な言語タスクにも幅広く対応しています。

Premier比で2倍高速、料金は3割安価で、小規模案件のタスクに向いています。

Sonar Large 70B（Perplexity）：検索融合で即時答えを提示

Sonar Largeは、Metaのオープンソースモデル「Llama 3.3 70B」をベースにしたモデルです。

Perplexityの検索インデックスと連携しており、最新情報を引用付きで返すため速報性が求められる調査業務に最適です。

Sonar Small 32k（Perplexity）：軽量＆32k コンテキスト

Sonar Smallは、検索モードでの回答の可読性と正確性を向上させるように訓練されているモデルです。

Sonar Large 70B版の半分以下のコストで32kトークンを扱い、開発者向けドキュメントチャットに採用されています。

文章・コード生成AI比較表

上記モデルのパラメータや利用料金などの主要スペックを確認できる比較表は以下の通りです。

モデル	パラメータ／最大CTX	主な強み	入力単価	出力単価
GPT-4o	– ／128 k	マルチモーダル対応・高速	0.010	0.030
GPT-4.1 Mini	– ／128 k	軽量・高精度	0.006	0.020
GPT-4.1 Nano	8 B／16 k	組込エッジ向け	0.002	0.008
Claude 3 Opus	– ／200 k	高精度・安定性	0.015	0.075
Claude 3.7 Sonnet	– ／200 k	長文高速	0.003	0.015
Claude Code	– ／128 k	エージェント型コーディング	0.003	0.010
Gemini 2.5 Flash	– ／1 M	低レイテンシ切替	0.004	0.012
Gemini 2.0 Flash-Lite	– ／1 M	オンデバイス版	0.002	0.006
Gemini 1.5 Pro	– ／128 k+	長文対応	0.00125	0.005
Gemini 1.5 Flash	– ／128 k	高速廉価	0.0009	0.003
Llama 3.1 405B	405 B／256 k	OSS最大級	Self-host	Self-host
Llama 3 70B	70 B／128 k	1つのGPUで運用可	Self-host	Self-host
Mixtral 8×22B 2404	MoE／128 k	コスト40 %減	Self-host	Self-host
Mistral Large 25.03	– ／32 k	欧州語特化	0.002	0.006
Mistral Small 25.03	– ／32 k	省メモリ高速	0.0002	0.0006
Command A 111B	– ／128 k	RAG前提生成	0.001	0.002
Command R+	– ／128 k	高速応答	0.003	0.015
DeepSeek-V3 671B	MoE／64 k	低価格・大規模	0.070	1.100
DeepSeek Coder V2	236 B／128 k	GPT-4級のコーディング	0.040	0.400
Grok 2	– ／8 k	リアルタイム検索	2.000	10.000
Titan Text G1-Premier	– ／32 k	セキュアVPC	0.008	0.024
Titan Text G1-Express	– ／32 k	高速廉価	0.005	0.016
Sonar Large 70B	70 B／32 k	検索融合	0.003	0.015
Sonar Small 32k	– ／32 k	軽量版	0.001	0.005

文章を大量に要約したい企業や研究機関は、安全性と長文対応に優れたClaude 3 OpusやGemini 1.5 Proが安心です。

日々のFAQやチャットボットを低コストで動かしたい中小企業は、速くて安い Gemini 1.5 Flash が向いています。個人開発者が費用を抑えて試すなら GPT-4.1 Mini や Mistral Small で十分です。

自社GPUで自由に微調整したい技術者は、OSSの Llama 3 や Mixtral をセルフホストすると柔軟に使えます。

画像生成AI比較【最新5選】

2025年現在は、DALL·E 3、Midjourney v7、Stable Diffusion XL Turbo、Adobe Firefly 3、Ideogram 2.0が品質の高さとスピードの両面で市場をリードしています。

本節では、各画像生成AIのプロンプト再現性、商用ライセンス、生成速度などを比較し、各モデルの選択指針を提示します。

DALL·E 3（2025 Update）

DALL·E 3は、GPT-4oのバックエンド統合により視覚的一貫性が向上し、文字要素の正確生成率が92％に達します。

また、Plus会員は100クレジット/月を追加料金なしで利用でき、APIは0.03 USD/1画像から利用することができます。

Midjourney v7

Midjourney v7は、スタイル転送機能が刷新され、映画ライクなライティングを自動適用できます。

Discord経由の高速モードで平均30 秒、リラックスモードならコストを1/4に抑えられます。

Stable Diffusion XL Turbo 1.1

SDXL Turbo 1.1は、1枚1 秒以下の超高速生成を実現し、LoRAやControlNet併用による細部制御にも対応します。

また、MITライセンスで商用利用の自由度が高い点が魅力です。

Adobe Firefly 3

Firefly 3は、生成画像に自動透かしを埋め込むC2PA準拠機能を備え、企業コンプライアンスの要件を満たしています。

Creative Cloud加入者は、月100クレジット付与で追加課金も容易です。

Ideogram 2.0

Ideogram 2.0は、従来の画像生成AIよりも、画像内にテキストを入れる能力が高く、高品質な画像を生成できるAIです。

AI生成ロゴに特化し、ベクトル形式でダウンロードすることが可能です。

アルファベット配列の精度がDALL·E 3比で15 ％高いと公表されています。

画像生成AI比較表

上記の5つのモデルの解像度上限、特徴、料金を整理した表は以下の通りです。

Webバナー制作から印刷物デザインまで、自身のユースケースにあわせて検討してください。

モデル	最大解像度	特徴	料金
DALL·E 3 (2025)	1 024²	テキスト忠実度高	0.04 – 0.12 /画像
Midjourney v7	1024²*	スタイル演出強	$10 /月〜 (GPU分)
SDXL Turbo 1.1	任意	1 秒生成・OSS	$0.01 /画像 (API)
Adobe Firefly 3	4 k	C2PA透かし付き	1 credit /画像 (CC契約含)
Ideogram 2.0	2 k	ロゴ特化	0.05 /画像 (API)

WebバナーやEC商品画像で「文字崩れ」を避けたいマーケ担当者は、文字再現率が高い DALL·E 3 が最適です。

SNSで映える独自アートを作りたいクリエイターは、作風が豊富な Midjourney v7 が強力。とにかく速く大量テストしたい場合は、1秒生成の SDXL Turbo が便利です。

また、企業で法務チェックが厳しいときは透かし付きの Adobe Firefly 3 を使えば安心です。

動画生成AI比較【最新3選】

動画生成では、OpenAI Sora、Runway Gen-3 Alpha、Pika 1.9が急速に機能拡充を進めています。

この節では映像の自然さ、シーン制御、生成コストを比較し、マーケティング動画や短編映画制作への適用ポイントを解説します。

OpenAI Sora

OpenAIのSoraは、テキストのプロンプト（指示文）を入力するだけで、高品質の動画を生成できるツールです。

最長60 秒のシネマティック映像を生成し、視差推定で被写界深度を再現します。

APIは1クレジット＝1 秒換算で0.2 USDと発表されています。

Runway Gen-3 Alpha

Runway Gen-3 Alphaは、AI技術を活用した高度な動画編集ツールで、初心者からプロまで幅広く活用することができます。

「Multi-Motion Control」で人物・カメラ・光源を個別に指定できるため、実写VFX素材の作り込みを効率化します。

Pika 1.9

Pika 1.9は、日本語でのプロンプト入力に対応している点、SNSで話題を呼ぶような特殊エフェクト機能を搭載している点が強みのツールです。

縦横アスペクトを自由に設定でき、SNS向け縦動画を10 秒以内に生成可能です。

また、生成後のアップスケールを無料提供する点も特長です。

動画生成AI比較表

解像度、最長生成時間、シーン制御機能、料金を以下の表でまとめ、各モデルの得意領域を比較しましょう。

モデル	最大長 / 解像度	特徴	料金
OpenAI Sora	20 s / 1080 p	実写級物理	≈0.20 USD/秒※
Runway Gen-3 Alpha	10 s / 4 k	マルチモーション制御	10 credits/秒 (625 cr＝52 s/月)
Pika 1.9	3 min / 4 k	縦横自由 & 無料枠	Pro $35/月 (無制限HD)

※Sora正式APIは未公表、現行βパートナー向け単価の報道・フォーラム情報を参考値として記載。

高品質な企業PVや商品紹介動画を制作したい場合は、物理表現に優れた OpenAI Sora がおすすめです。

TikTokやリール向けに縦型の短尺動画を量産したいマーケターは、速くて安い Pika 1.9 がコスパ抜群。

人物やカメラ動きを細かく指定して映像を作り込みたいVFXアーティストは、Runway Gen-3 Alpha のマルチモーション機能が役立ちます。

音声・音楽生成AI比較【最新3選】

音声・音楽領域では、ElevenLabs v2、Suno v4、Udioが高い評価を得ています。

本節では声質クローン精度、楽曲尺、ライセンス条件を比較し、ポッドキャスト制作やBGM生成の最適解を示します。

ElevenLabs v2

ElevenLabs v2は、平均150ミリ秒という極めて低いレイテンシでテキストを自然な音声へ変換できるTTSエンジンです。

わずか3秒の話者サンプルから98％の類似度で声色を再現し、多言語ストリーミングAPI経由で滑らかなイントネーションを提供します。

対話型ボットや動画ナレーションをリアルタイム生成したい場面に適しており、クラウドとエッジのどちらでも高いコスト効率を発揮します。

Suno v4

Suno v4は最長5分までの楽曲を、ジャンルやムードを指定して自動生成できるAI作曲プラットフォームです。

月額19ドルのPremiumプランでは商用利用が明確に許可され、歌詞付きボーカル曲を含む無制限のダウンロードが可能になります。

Spotify向けマスタリングやステム書き出し機能も備えているため、YouTube動画やポッドキャスト用BGMを迅速に準備したいクリエイターに最適です。

Udio

Udioはループ再生に特化したBGMをワンクリックで生成し、すべての音源をCC0ライセンスで自由に配布できる点が大きな魅力です。

AIマスタリングが音圧やEQを自動補正し、WAVやMP3はもちろんDAW向けトラック分離データも出力できます。

Premiere ProやDaVinci Resolveとの連携テンプレートが用意されており、動画編集ワークフローに簡単に組み込めるため、作業時間を大幅に短縮できます。

音楽生成AI比較表

ここでは、音声長、ジャンル対応、商用ライセンス、料金を整理した表を掲示します。

配信者・企業利用者はこちらの表を参考に比較してください。

モデル	生成できる長さ	特徴	料金
ElevenLabs v2	TTS 5-60 min	150 ms低遅延・多言語	0.011 USD/1 k文字〜
Suno v4	5 min	歌詞＋伴奏一括生成	Pro $10/月 (2 500 曲)
Udio	4 min	ループBGM特化	Freemium (Pro $19/月)

ライブ配信や多言語ナレーションを即時に合成したいストリーマーは、150 ms 以下で声を返す ElevenLabs v2 が最適です。

YouTubeやPodcastでオリジナル楽曲を手軽に使いたいクリエイターは、5分曲を商用OKで作れる Suno v4 がお得。

ゲームやアプリに流すループBGMを大量に用意したい開発者は、CC0で自由配布できる Udio を選ぶとライセンス交渉が不要になります。

生成AI比較で失敗しない選び方5ステップ

生成AI導入を成功させるには、目的とKPIを明確化し、小規模検証で品質とコストを測定し、ガバナンスと社内教育を整備する五つの段階を踏むことが不可欠です。

本節では各ステップの具体的チェックポイントを解説します。

目的定義とユースケース整理

導入前に「売上〇％向上」「月〇時間の工数削減」といった具体的な数値目標を明示し、成果物の品質を評価する尺度を社内共通言語に落とし込みます。

さらに、営業資料生成やFAQ自動応答など用途ごとに期待価値と必須機能を棚卸しし、優先順位を決定することで、選定プロセスがぶれず投資対効果を最大化できます。

KPI設定と効果測定

設定した目標を追跡するため、トークン単価当たりの売上貢献額や生成コンテンツ当たりの作業時間短縮率などをKPIに据えます。

定量指標を週次・月次でダッシュボード化し、モデル更新やプロンプト改善が数値にどう反映されるかを継続的にモニタリングすることで、導入効果を検証しながら運用を最適化できます。

無料試用で実地評価

多くの生成AIサービスは無料枠やクレジットを提供しているため、まず社内データを用いて出力の精度・速度・コストを比較検証します。

POC段階で法務や情報セキュリティ部門を巻き込み、個人情報の取り扱いや商用ライセンスの条件を確認することで、本格導入時のリスクと追加コストを最小化できます。

セキュリティ・ガバナンス確認

API利用規約や機密保持契約（DPA）を精査し、データがどのリージョンに保存されるか、暗号化やゼロ保持オプションがあるかを確認します。

また、ログの保持期間や削除申請フロー、権利侵害チェック機能の有無を事前に押さえることで、社内外への説明責任とコンプライアンス要件をクリアできます。

社内教育と導入プロセス設計

ツール選定後は、推奨プロンプト集や禁止事項を盛り込んだガイドラインを策定し、勉強会やeラーニングで従業員のリテラシーを底上げします。

あわせて、利用申請フローや問い合わせ窓口を整備し、PoC→限定運用→全社展開という段階的な導入プロセスを敷くことで、混乱なく定着を図れます。

生成AI比較でよくある質問

この章では、企業担当者がよく疑問を持つ三つの代表的疑問に答え、モデル選定の迷いを解消します。

生成AI企業ランキング日本1位は？

2025年4月時点の国内売上および導入社数では、APIとエンタープライズサポートを強化したOpenAI Japanが依然トップを維持しています。

もっとも、Google CloudがGeminiモデルの国内リージョン提供を開始し、AWS Bedrockが金融・公共案件で急速にシェアを伸ばしているため、今後は業界別の首位が入れ替わる可能性も高まっています。

GeminiとChatGPTはどちらが優秀？

長文ドキュメントを一括処理しつつ応答速度を重視するなら、ハイブリッド推論で1Mトークンまで扱えるGemini 2.5 Flashが有利です。

一方、画像・音声を含むマルチモーダルや日本語の自然な語調を重視する場合は、最新のGPT-4oが高い評価を得ています。

用途や予算、既存システムとの親和性を鑑みて併用する企業も増えています。

生成AIはなぜ重い？

生成AIが「重い」と感じる主因は、大規模モデルの膨大なパラメータ計算に加え、プロンプトの長文化や同時リクエスト集中による待機時間です。

さらに、ブラウザ拡張の通信遮断やキャッシュ肥大、長大な会話履歴のトークン解析などクライアント側要因も影響します。

モデルサイズに応じたリソース割当てと、チャット履歴の整理、ネットワーク設定の最適化で多くの遅延は改善できます。

まとめ

生成AIは、用途別に性能とコストの最適点が異なり、単一モデルで全課題を解決する時代は終わりつつあります。

本記事で示した比較表と選定ステップを活用し、目的に沿ったモデルを組み合わせることで、投資対効果を最大化していただければと思います。