Claude Opus 4.6 vs GPT-5 vs Gemini 2.5 Pro：2026年に勝つフラッグシップAIモデルはどれ？

3つのフラッグシップモデル、3つの異なる重点ポイント。Claude Opus 4.6は深さと安全性を重視。GPT-5は幅広い能力を目指し、Gemini 2.5 Proはコンテキスト長とマルチモーダル性に賭けています。

この比較では、ベンチマークデータ、実際の価格、実用的なユースケースを用いて、あなたのワークロードに最適なモデル選びをサポートします。

仕様表

	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
提供元	Anthropic	OpenAI	Google
コンテキストウィンドウ	20万トークン	12.8万トークン	100万トークン
最大出力	3.2万トークン	3.2万トークン	6.4万トークン
入力 / 100万トークン	$5.00	$2.00	$1.25
出力 / 100万トークン	$25.00	$8.00	$10.00
拡張思考	あり	なし	あり（Gemini 2.5 Flash）
ビジョン対応	あり	あり	あり
ネイティブツール使用	あり	あり（関数呼び出し）	あり
プロンプトキャッシュ	明示的（cache_control）	自動	コンテキストキャッシュ

価格は2026年2月時点の公式料金です。

重要なベンチマーク

コーディング

ベンチマーク	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
SWE-Bench Verified	72.5%	約68%	約65%
HumanEval	92.0%	約90%	約88%
MBPP+	87.5%	約85%	約83%

Claudeはソフトウェアエンジニアリングのベンチマークでリードしています。特に複雑で複数ファイルにまたがるタスクで、一貫性を保つ必要がある場合に差が顕著です。単純なコード生成（単一関数やスクリプト）では、3モデルともほぼ同等の性能です。

推論

ベンチマーク	Claude Opus 4.6	GPT-5	Gemini 2.5 Pro
GPQA Diamond	65.0%	約63%	約60%
MMLU Pro	84.5%	約83%	約81%

推論性能は3モデルともほぼ拮抗しており、実用上の差はほとんどノイズの範囲内です。

マルチモーダル

Gemini 2.5 Proはネイティブの動画理解、音声処理、Google検索結果に基づく応答を備え、最も強力なマルチモーダル機能を持ちます。ClaudeとGPT-5は画像やドキュメントには対応していますが、動画や音声のネイティブ入力はありません。

価格詳細

典型的な1,000会話あたりのコスト

1会話あたり2,000トークン入力＋1,000トークン出力を想定：

モデル	1会話あたりのコスト	1,000会話あたり
Gemini 2.5 Pro	$0.013	$12.50
GPT-5	$0.012	$12.00
Claude Opus 4.6	$0.035	$35.00

Claude Opus 4.6はGPT-5の約3倍のコストがかかります。品質の違いがコスト増を正当化するかがポイントです。

プロンプトキャッシュの影響

繰り返し使うシステムプロンプト（チャットボット、エージェント、ドキュメント解析）では、キャッシュによってコスト構造が変わります：

モデル	標準入力	キャッシュ入力	節約率
Claude Opus 4.6	$5.00/100万	$0.50/100万	90%
GPT-5	$2.00/100万	$1.00/100万	50%
Gemini 2.5 Pro	$1.25/100万	変動	変動

Anthropicの明示的キャッシュは最も大きな割引（キャッシュ読み込み時90%節約）を提供しますが、プロンプト内でキャッシュの区切りを指定する必要があります。OpenAIの自動キャッシュは簡単ですが節約率は低めです。

コンテキストウィンドウ：実際に重要な時

Geminiの100万トークンはClaudeの5倍、GPT-5の8倍ですが、コンテキスト長は実際に使う場合にのみ意味があります。

100万トークンが重要なケース：

コードベース全体の解析（中規模リポジトリは20万〜50万トークン）
長大な法的文書や研究論文の処理
複数文書の統合（10件以上の文書を同時比較）
エージェントループでの長い会話履歴

20万トークンで十分なケース：

ほとんどのコーディング作業（単一ファイルや小規模モジュール）
標準的なチャットボット会話
個別ファイルのドキュメントQ&A
API連携や関数呼び出し

12.8万トークンで十分なケース：

シンプルなチャットアプリケーション
個別関数のコード生成
ほとんどのRAGパイプライン（取得チャンクは通常2千〜1万トークン）

大多数の実運用アプリケーションでは12.8万トークンで十分です。100万トークンは特定のワークロードにおける真の利点であり、一般的な性能向上ではありません。

ユースケース別の強み

Claude Opus 4.6 が得意なこと

複雑なコーディングタスク。SWE-Benchでのリードは、複数ファイルのリファクタリング、コードレビュー、アーキテクチャ設計など実務での性能向上に直結します。Claude CodeやCursorを使う場合、難しい問題で品質差が明確に感じられます。

繊細な分析。曖昧な質問に対してよりバランスの取れた慎重な回答を生成し、誤情報を自信満々に述べる可能性が低いです。

安全性が重要なアプリケーション。AnthropicのConstitutional AIトレーニングにより、エッジケースに対して慎重であり、医療、法律、金融分野で価値があります。

GPT-5 が得意なこと

汎用タスク。GPT-5は最もバランスの取れたモデルで、コーディング、執筆、分析、会話などあらゆる領域で安定した品質を発揮します。

エコシステム統合。OpenAI APIは事実上の標準で、多くのツール、フレームワーク、チュートリアルがOpenAI形式を前提としています。GPT-5はほぼすべてにそのまま対応可能です。

速度。特に短いプロンプトで、GPT-5はClaude Opus 4.6より低レイテンシーを実現します。

Gemini 2.5 Pro が得意なこと

長大なコンテキスト処理。50万トークン以上を扱う必要がある場合、フラッグシップモデルの中で実用的な選択肢はGeminiだけです。

マルチモーダルワークフロー。ネイティブの動画理解、音声処理、Google検索に基づく応答など、他モデルにはない機能を備えています。

コスト重視のアプリケーション。100万トークンあたり$1.25/$10.00の価格で、3モデル中最もコストパフォーマンスに優れています。

実用的な推奨

2026年のほとんどの開発者に向けて：

デフォルトはGPT-5を使いましょう。合理的な価格で最も万能なモデルです。
品質がコストより重要な複雑なコーディングや分析にはClaude Opus 4.6（またはSonnet 4.6）に切り替えましょう。
長いコンテキストやマルチモーダルが必要な場合はGemini 2.5 Proを使いましょう。

複数モデルを使い分けるには、統合を変えずにモデルを切り替えられるアグリゲーターが最適です。LemonDataは300以上のモデルを単一のOpenAI互換APIキーで提供しており、Claude、GPT-5、Gemini間の切り替えはコードの一行変更で済みます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# 同じコードでモデルだけ変更
for model in ["gpt-5", "claude-opus-4-6", "gemini-2.5-pro"]:
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}]
    )

価格とベンチマークは2026年2月時点のものです。モデルの能力は急速に進化しています。最新情報は提供元のドキュメントをご確認ください。

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