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モデル比較
2つのモデルを選び、価格、機能、推奨事項を並べて比較します。
VS
より安い入力
Claude 4 Sonnet
$5.00 vs $3.00
より安い出力
Claude 4 Sonnet
$30.00 vs $15.00
より広いコンテキスト
GPT-5.5
1M vs 200K
より多くの出力
GPT-5.5
128,000 vs 16,384
高速出力
GPT-5.5
~85 tok/s vs ~70 tok/s
優れたMMLU
GPT-5.5
90.0% vs 88.0%
レーダー比較
GPT-5.5Claude 4 Sonnet
コストパフォーマンス
1ドルあたりのベンチマークスコア（高いほど良い）。MMLU、推論、コードベンチマークとAPIコストを組み合わせて計算。
GPT-5.522.2 pt/$
MMLU: 90.0%推論: 60.0%コード: 82.7%入力: $5.00
Claude 4 Sonnet41.5 pt/$
MMLU: 88.0%推論: 72.5%コード: 63.8%入力: $3.00
| 機能 | GPT-5.5 OpenAI | Claude 4 Sonnet Anthropic |
|---|---|---|
| プロバイダー | OpenAI | Anthropic |
| ティア | flagship | flagship |
| 入力 | $5.00 | $3.00 |
| 出力 | $30.00 | $15.00 |
| キャッシュ | $0.500 | $0.300 |
| バッチ入力 | $2.50 | $1.50 |
| コンテキスト | 1M | 200K |
| 最大出力 | 128,000 | 16,384 |
| 出力速度 | ~85 tok/s | ~70 tok/s |
| レート制限 | 5,000 RPM | 4,000 RPM |
| マルチモーダル | 画像入力 | 画像入力 |
| ビジョン | ||
| 関数呼び出し | ||
| ファインチューニング | ||
| JSONモード | ||
| 知識のカットオフ | 2025-06 | 2025-03 |
| 無料ティア | ||
| MMLU | 90.0% | 88.0% |
| SWE-bench Verified | 82.7% | 63.8% |
| Terminal-Bench | 82.7% | — |
| GeneBench | 28.5% | — |
| HumanEval | — | 91.0% |
| MATH | — | 72.5% |
APIコード例
GPT-5.5 (OpenAI)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.5",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=1024,
)
print(response.choices[0].message.content)Claude 4 Sonnet (Anthropic)
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_API_KEY")
message = client.messages.create(
model="claude-4-sonnet",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(message.content[0].text)ユースケース推奨
8つの実世界シナリオに基づくAI分析——あなたのニーズに最適なモデルを見つけましょう。
GPT-5.54
2 引き分け2Claude 4 Sonnet
エージェントコーディング
コード生成、デバッグ、リファクタリング、ツール使用と関数呼び出し。
GPT-5.5
GPT-5.5
91
Claude 4 Sonnet
82
コンテンツ生成
記事、マーケティングコピー、翻訳、長文ライティング。
GPT-5.5
GPT-5.5
66
Claude 4 Sonnet
52
データ分析と推論
数学、論理、科学分析、複雑な多段階推論。
Claude 4 Sonnet
GPT-5.5
63
Claude 4 Sonnet
70
リアルタイム/低遅延
チャットボット、ライブサポート、速度重視のストリーミング応答。
GPT-5.5
GPT-5.5
62
Claude 4 Sonnet
50
長文書処理
大規模コードベース、法務文書、研究論文、書籍の処理。
GPT-5.5
GPT-5.5
96
Claude 4 Sonnet
43
マルチモーダル
画像理解、ドキュメントOCR、音声転写、視覚Q&A。
両方優秀
GPT-5.5
46
Claude 4 Sonnet
46
コスト重視の本番運用
トークン単価が最優先事項となる大量API利用。
Claude 4 Sonnet
GPT-5.5
56
Claude 4 Sonnet
66
エンタープライズ
構造化出力、ファインチューニング、高いレート制限が必要な本番ワークロード。
両方優秀
GPT-5.5
80
Claude 4 Sonnet
80
GPT-5.5
長所
- State-of-the-art agentic coding (82.7% Terminal-Bench)
- 1M token context window
- Matches GPT-5.4 latency with fewer tokens
- Strong scientific research capability
短所
- 2x more expensive than GPT-5.4
- No fine-tuning support yet
- Output costs $30/M tokens
使用するタイミング: Best for complex coding agents, computer use, and professional workloads where accuracy matters most.
Claude 4 Sonnet
長所
- Top-tier writing quality
- 5x cheaper than Opus
- Excellent coding with 200K context
短所
- Lower max output than Opus
- No fine-tuning
- Slower than GPT-4o mini
使用するタイミング: Best balance of quality and cost for writing, coding, and analysis production apps.