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【2026年7月】生成 AI モデルを比較 (Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi, GLM, Mistral)

ひかり

OpenRouter は、Claude、GPT、Gemini といったクローズドなモデルや中国発の オープンウェイトモデルまで、いろんなAIを切り替えて使える。とはいえ「結局どれを選べばいいのか」 と悩みがちなので、今回は主要モデルの値段と実力をざっくり比較してみた。

そもそも「オープン」と「クローズド」とは​

  • クローズド: Claude・GPT・Gemini・Grok のように、モデルの中身（重み）が公開されていないもの。 会社のサーバー経由でしか使えない。
  • オープンウェイト: DeepSeek・Kimi・GLM・Mistral のように、モデルの中身が公開されていて、 誰でも自分のPCやクラウドで動かせるもの。

階級別の値段​

まずは最重量の値段から。

Pro階級 料金比較

見ての通り、Claude Fable 5 が圧倒的に高い（出力 $50/1Mトークン）一方、DeepSeek V4 Pro は 出力たったの $0.87。同じ「Pro」を名乗っていても、値段の差は50倍以上ある。オープン勢 （緑色のラベル）が軒並み安いのが一目瞭然だ。

中小量級も見てみる。

Mid階級 料金比較 Nano階級 料金比較

小量級になると、GPT-5 nano は出力 $0.40 とほぼ「使い放題」レベルの安さだ。ちょっとした 分類作業や下書き生成なら、この階級で十分なことも多い。

コスパを見てみる​

値段だけ見ると「安いモデルは性能も低いのでは」と思いがちだが、実はそうでもない。 階級を分けずに、価格とIntelligence Indexのスコアがそろっているモデル20個を1枚にまとめてみる。 GPT・Gemini・Qwen・Llama・Gemma・Mistralなど、オープン/クローズド問わずできるだけ多くの モデルを含めた。

コスト vs パフォーマンス散布図（全モデル）

縦軸は「Intelligence Index」という総合力スコア（詳しくは後述）。点線で結んだ「コスパの良い ライン」は Gemma 3 27B → DeepSeek V4 Flash → DeepSeek V4 Pro → Kimi K2.6 → Gemini 3.1 Pro → Claude Opus 4.8 → Claude Fable 5 という、Nano・Mid・Proの階級をまたいだ 7モデルで形成されている。DeepSeek V4 Pro はわずか出力$0.87でGemini 3.1 Pro（$12.00）に迫る スコアを出しており、実質的なコスパの起点として頭ひとつ抜けている。一方、フロンティアの内側に ある Qwen3.7 Max・MiniMax M3・GLM 5.2・Claude Sonnet 5・Gemini 3 Flash・Grok 4.20・ Claude Haiku 4.5・Gemini 3.1 Flash-Lite・Qwen3-Coder・Mistral Large 3・Llama 4 Maverick・ Llama 4 Scout などは「同じくらいの価格帯の他モデルより実力で見劣りする」ポジションだ。

コスパ重視なら、まずは一番安いところから試してみるのもアリだろう。

結局どのモデルが一番賢いのか​

総合力とコーディング力のランキングも見てみる。

総合ベンチマーク：Artificial Analysis Intelligence Index コーディング実務能力：SWE-bench Verified

1枚目の「総合力」は Artificial Analysis Intelligence Index という第三者ベンチマーク団体の スコア、2枚目の「コーディング力」は SWE-bench Verified という、実在するソフトウェアの バグ修正課題をどれだけ解けるかを測るテストのスコアだ。どちらも各モデル会社の自己申告ではなく、 外部の評価サイトが計測・公表している数値である。

総合力では Claude Fable 5 がGPT-5.5に約5ポイント差をつけてトップ、僅差で Claude Opus 4.8・ GPT-5.5・Gemini 3.1 Pro が続く。コーディングに限っても Claude Fable 5 が頭ひとつ抜けて95% というスコアだ。そのすぐ下に、オープン系の DeepSeek V4 Pro がクローズド勢と肩を並べているのも 面白いポイントである。

おまけ：オープンモデルの「中身の大きさ」​

オープンウェイトモデルは中身が公開されているので、パラメータ数（モデルの大きさ）も分かる。 バーの濃い緑が実際に推論で使われる「活性化パラメータ」、薄い緑がMoE（Mixture of Experts）構成上 その時使われていない残りのエキスパート分だ。

オープンウェイトモデルのパラメータ数

DeepSeek V4 Pro が総1.6兆パラメータで一番大きいが、実際に動くときに使うのは そのうち490億だけ（MoEという仕組みのおかげ）。大きい割に軽快に動く、というのがポイントだ。 図中で唯一 Gemma 3 27Bだけはバーが全部濃い緑になっているが、これはMoEではなく 全パラメータを毎回使う「dense」構成だから。デンスモデルは総数＝活性化数になるため、 MoE勢とは大きさの比較の意味合いが少し異なる点に注意。

まとめ：どれを選べばいいか​

  • とにかく一番賢いのが欲しい → Claude Fable 5 か Claude Opus 4.8（値段は覚悟）
  • コスパ重視、コーディングもさせたい → DeepSeek V4 Pro（激安なのにかなり優秀）
  • 普段使いのバランス型 → Claude Sonnet 5 や Gemini 3 Flash
  • とにかく安く大量にさばきたい → GPT-5 nano や DeepSeek V4 Flash

値段もランキングも動きが早い世界なので、実際に使う前には openrouter.ai/models で最新情報を確認することを忘れずに。

スコアの情報元​

本記事で使ったベンチマークスコアの出典は以下の通り。いずれもモデル提供元とは独立した 第三者の評価サイトが計測・公表している数値である。

なお Kimi K2.6 / Qwen3.7 Max の SWE-bench Verified スコアは、情報源間で近似値が混在しており 参考値として扱っている。

Claude Code も Codex も Gemini もつなぐ、LLM API 変換プロキシ「llmglot」を開発した

ひかり

AI 開発の現場では、モデルそのものよりも API 仕様の違いに悩まされることが増えている。

Claude Code は Anthropic Messages API を利用する。OpenAI 系ツールは Chat Completions API や Responses API を利用する。Gemini は独自 API を持ち、ローカル LLM 環境では Ollama や LM Studio がOpenAI 互換 API を提供する。

利用したいモデルは存在するにもかかわらず、API 仕様が違うために接続できない。SDK を書き換え、変換レイヤーを実装し、環境ごとに設定を分ける必要がある。

こうした問題を解決するのが llmglot である。

GitHub: https://github.com/Himeyama/llmglot

llmglot とは​

llmglot は、複数の LLM API を相互変換するプロキシサーバーである。

Anthropic Messages API、OpenAI Responses API、OpenAI Chat Completions API、Gemini API などを受け取り、上流の API へ適切に変換して転送する。

つまり、クライアントが要求するAPI仕様と、実際に利用したいモデルのAPI仕様が一致していなくても利用できる。

対応範囲​

クライアント側としては、

  • Claude Code
  • Anthropic SDK
  • OpenAI SDK
  • Responses API クライアント
  • Gemini SDK

などに対応している。

接続先としては、

  • Ollama
  • LM Studio
  • OpenAI
  • Gemini
  • OpenRouter
  • Azure OpenAI
  • vLLM

などが利用できる。

例えば、

  • Claude Code → Ollama
  • OpenAI SDK → Gemini
  • Responses API → Chat Completions API

といった接続が可能になる。

Claude Code とローカル LLM を接続する​

llmglot の用途の一つが、Claude Code とローカル LLM の接続である。

例えば Ollama を利用している場合、

CHAT_BASE_URL=http://localhost:11434/v1 llmglot

として起動する。

その後、Claude Code の接続先を llmglot へ変更するだけで、Claude Code からローカル LLM を利用できる。

高価なAPIを利用せずにコードエージェントを試せる点は非常に魅力的である。

(補足: Ollama は Messages API に対応しているので実はプロキシは不要である)

Responses API にも対応​

近年は Responses API を利用するツールが増えている。

llmglot は /v1/responses エンドポイントを実装しており、HTTP だけでなく WebSocket にも対応している。

そのため、Codex CLI のような Responses API ベースのクライアントとも接続しやすい。

ログ機能が便利​

llmglot にはログ表示機能が搭載されている。

確認できる情報は、

  • モデル名
  • プロバイダー
  • 入力トークン数
  • 出力トークン数
  • キャッシュ利用量
  • 推定コスト
  • 生成速度

などである。

複数の LLM を利用する環境では、利用状況を一元管理できるメリットは大きい。

LiteLLM との違い

ここで気になるのが LiteLLM との違いである。

どちらも LLM の間に入るソフトウェアだが、目指している方向は大きく異なる。

LiteLLMの考え方​

LiteLLM は多数の LLM プロバイダーを OpenAI 形式に統一する。

つまり、

アプリ
    ↓
LiteLLM
    ↓
各LLMプロバイダー

という構成である。

アプリケーション開発者が統一 API を利用するための仕組みと言える。

llmglot の考え方​

一方 llmglot は、

Claude Code
Codex CLI
Gemini SDK
       ↓
     llmglot
       ↓
各 LLM プロバイダー

という構成になる。

クライアント側の API 仕様を変換することが目的である。

Claude Code で比較する​

Claude Code は Anthropic Messages API を利用する。

LiteLLM は基本的に OpenAI 互換 API を中心としているため、そのままClaude Code を接続することは難しい。

一方 llmglot は Anthropic Messages API を直接受け付ける。

そのため、

Claude Code
    ↓
llmglot
    ↓
Ollama

という構成が実現できる。

これは llmglot の非常に大きな特徴である。

どちらを選ぶべきか​

LiteLLM が向いているのは、

  • AI アプリケーションを開発する人
  • OpenAI SDK を統一インターフェースとして利用したい人
  • 負荷分散やフォールバックを行いたい人

である。

一方、llmglot が向いているのは、

  • Claude Code を別のモデルで動かしたい人
  • ローカル LLM を既存クライアントから利用したい人
  • Responses API を別の API へ変換したい人
  • SDK を書き換えたくない人

である。

まとめ​

LLM の世界ではモデルそのものよりも API の違いが問題になる場面が増えている。

Claude Code を使いたいが Ollama を利用したい。OpenAI SDK を使いたいが Gemini を利用したい。こうした要求は今後さらに増えていくだろう。

llmglot は、その間に立って API 仕様の違いを吸収する。

  • Claude Code → Ollama
  • OpenAI SDK → Gemini
  • Responses API → Chat Completions API
  • Gemini API → OpenAI互換API

LiteLLM が「開発者向けの統一 API」であるのに対し、llmglot は「クライアント互換プロキシ」と言える。