【2025年版】開発者向けAI API徹底比較|ChatGPT・Claude・Gemini・Llamaなど主要LLMの特徴・料金まとめ

【2025年版】開発者向けAI API徹底比較|ChatGPT・Claude・Gemini・Llamaなど主要LLMの特徴・料金まとめ
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2024年から2025年にかけて、AIを活用したアプリやサービスの開発がますます一般化してきました。
ChatGPTやClaudeに代表される**大規模言語モデル(LLM)**は、単なるチャットボットを超えて、コード生成・要約・検索・ドキュメント処理など、さまざまなユースケースで使われています。

そして今、多くの開発者が気にしているのが
👉「どのAIモデルを使えばいいのか?
👉「コストや精度、APIの使いやすさはどう違うのか?

この記事では、開発者がAPI経由で利用可能な主要なAIモデル(LLM)を対象に、それぞれの特徴や価格、適した用途を徹底比較していきます。

目次

LLMとは何か?

最近よく耳にする「LLM」という言葉。これは Large Language Model(大規模言語モデル) の略で、文章の生成・要約・翻訳・質問応答など、人間の言語を理解・出力できるAIのことを指します。

簡単に言えば、「ChatGPT」や「Claude」「Gemini」などの会話型AIの頭脳そのものが LLM です。

もう少し詳しく言うと…

LLMは、膨大なテキスト(インターネット上の記事、書籍、コードなど)を学習して、「言葉と言葉の関係」や「自然な文の流れ」を理解するように訓練されています。

例えば、こんなことができます:

  • 質問に自然な文章で答える(Q&A)
  • ブログ記事やコードの自動生成
  • テキスト要約、構造化、分類
  • 長文を読んで文脈理解する
  • 英語⇔日本語の自然な翻訳
  • などなど

なぜ「LLM API」が重要なのか?

現在のLLMの多くは、クラウド上で提供されるAPIとして利用可能になっています。

つまり、自分のアプリやサービスから、ChatGPTやClaudeなどの「頭脳」にリクエストを送り、応答を受け取ることで、AI機能を組み込めるという仕組みです。

このようにして作られているAIサービスは非常に多く、今ある生成AIの多くは、実際には裏でLLM APIを“担いでいる”構成になっています。

これにより、エンジニアはゼロからAIを作らなくても、強力なAIを手軽に・低コストで使えるようになっています。

なぜ開発者にとってAI API選びが重要なのか?

AIを活用したプロダクト開発では、アイデアやUIだけでなく、「どのAI(LLM)を使うか」という選定が、そのままサービスの性能・コスト・将来性に直結します。

特にAPIとして使えるLLMは複数あり、それぞれに得意分野・精度・料金・制限が異なります。
言い換えれば、「どれを選ぶか」で以下のような差が生まれます。

機能と制限の違いがある

  • ChatGPTはファイル処理やコード解釈に強い
  • Claudeは長文処理や思考の一貫性が高い
  • Geminiは画像・音声との連携がしやすい
  • LlamaやMistralは軽量でカスタムモデル向き

→ 作るサービスの内容によって、向き・不向きがかなりある

API利用コストが異なる(トークン単価差)

  • GPT-4 Turbo:1回で10円前後かかることも
  • Claude Sonnet:同じ処理が半額以下
  • Llama系:無料で自前運用可能なことも

→ APIの使い方や規模によっては、月数万円〜数十万円の差になる

商用利用・利用制限がある場合も

  • 一部モデルは、商用利用に制限があったり、データの取り扱いにポリシーがある
  • オープンソース系(Llama/Mistralなど)は自由度が高いが責任も重い

プロダクト開発におけるリスク管理の観点でも重要

ドキュメントやサポート体制も差がある

  • OpenAIはエコシステムが充実(ライブラリ、SDK多数)
  • ClaudeやGeminiもドキュメントは整備されてきているが、日本語情報は少なめ

開発スピードやチーム習熟度にも影響

まとめ:AIを使うだけじゃなく、”選ぶ力” が重要

今や、AIを使って開発すること自体は難しくありません。
大事なのは、「自分の目的に合ったLLM APIを選び、効果的に使いこなす」ことです。

AIの性能は日進月歩で進化しているからこそ、毎年のモデル比較・選定の見直しは、開発者にとって武器になります。

この記事では、次の章から代表的なLLM APIを比較しながら、どんな開発者が、どのモデルを選ぶべきかを分かりやすく整理していきます。

比較対象となるAIモデル一覧

ここでは、2025年現在、開発者がAPIを通じて利用できる主要な大規模言語モデル(LLM)を紹介します。
これらはいずれも商用利用が可能なAIモデルで、多くのAIサービスの裏側でも使われているものばかりです。

ChatGPT(OpenAI)

OpenAIが提供するChatGPTは、LLMブームの火付け役とも言える存在です。
APIでは gpt-3.5-turbogpt-4-turbo が主に利用され、高い精度・機能性・開発ツールの充実度が魅力です。
ファイル処理やコード実行(Code Interpreter)、Function calling など、他のモデルよりも機能が豊富で、開発者の支持が厚いのも納得です。

モデル名入力価格 (1Kトークン)出力価格 (1Kトークン)最大コンテキスト長日本語対応主な機能利用のしやすさ
GPT‑4.1$0.0020$0.0080128K(推定)コード生成・文脈理解・要約◎ 情報・SDK充実
GPT‑4.1 mini$0.0004$0.0016128K(推定)軽量化・コスト効率◎
GPT‑4.1 nano$0.0001$0.000464K〜?(未明記)○〜◎小規模Botや軽量処理向け
o3$0.0020$0.0080128K〜256K?複雑推論・視覚理解寄り△ ドキュメント少なめ
o4‑mini$0.0011$0.0044128K(想定)マルチモーダル前提の軽量推論

⇒最新の料金はこちら

Claude(Anthropic)

Claudeは、OpenAIに対抗する形で登場したAnthropic製のLLMです。現在は Claude 3 シリーズ(Opus / Sonnet / Haiku)が提供されています。
論理性・一貫性・長文処理の強さが特徴で、日本語対応も非常に高精度。Sonnetは特に価格と性能のバランスが良く、GPT-4 Turboよりも安価で使える点が注目されています。

モデル名入力価格 (1Kトークン)出力価格 (1Kトークン)最大コンテキスト長日本語対応主な機能・特徴利用のしやすさ
Claude Opus 4$0.015$0.075約200K◎ 非常に自然最上位モデル。複雑推論、高度な長文読解、専門タスクに最適。○ ドキュメントあり・英語中心
Claude Sonnet 4$0.003$0.015約200K◎ とても自然高精度・コスト・速度のバランスが良い。コードや設計支援にも最適。○ ドキュメント充実(英語)
Claude Haiku 3.5$0.0008$0.004約200K◎ 実用的な品質最速&最軽量モデル。チャットBotやリアルタイム用途、低コスト運用向き◎ 軽量で導入しやすい

Gemini(Google)

Geminiは、Googleが提供するマルチモーダル対応の次世代LLMです。
APIとしては Gemini 1.5 Pro が主力で、テキストだけでなく画像・音声・動画にも対応可能。Google Cloudと統合されているため、GCPユーザーやGoogle Workspaceと連携した開発には強い味方です。

モデル名入力価格 (1Kトークン)出力価格 (1Kトークン)最大コンテキスト長日本語対応主な機能・特徴利用のしやすさ
Gemini 2.5 Pro$0.00125(≤20万tok)$0.0025(>20万tok)$0.01(≤20万tok)$0.015(>20万tok)最大約1M〜2Mトークン高精度推論・コーディング向き。マルチモーダル対応、GCP統合△(GCP登録・英語ドキュメント)
Gemini 2.5 Flash$0.0003(テキスト等)$0.0025約1Mトークン軽量・高速モデル。画像・音声入力も可能。△(やや設定複雑)
Gemini 2.5 Flash-Lite$0.0001(テキスト等)$0.0004約1Mトークン最も低価格な汎用モデル。チャットBotや軽量サービスに最適○(価格重視なら◎)

⇒最新の料金はこちら!

Llama 3(Meta)

Meta(旧Facebook)が開発・公開しているオープンソースLLM。現在は Llama 3(8B / 70B / 405B) が主力で、商用利用も可能です。
モデル自体は無料で利用でき、Hugging Face、Groq、Replicate、Together.AI、Fireworks.ai など複数のAPIプロバイダを通じてクラウド上で利用することも可能です。

同じモデルでも、プロバイダによって料金・レイテンシ・性能(例:Turbo版やLite版)に違いがあるため、用途に応じた選定が重要になります。

また、自社運用・軽量化・ローカル推論に関心がある開発者にとっては、モデルの自由度の高さと導入柔軟性が非常に魅力的です。クラウドかローカルかを選べる点も他の商用LLMにはない利点といえるでしょう。

モデル名入力価格 (1Kトークン)出力価格 (1Kトークン)最大コンテキスト長日本語対応主な機能・特徴利用のしやすさ
Llama 3.1 8B (AWS)$0.00022$0.00022?基本的な推論・軽量タスク
Llama 3.1 8B (Together.AI)$0.00018$0.00018?開発者向けホスティング、UIも整備
Llama 3.1 70B (AWS)$0.00099$0.00099?高精度推論、大規模タスク
Llama 3.1 70B (Together.AI)$0.00088$0.00088?良コスパ・導入容易
Llama 3.1 405B (Fireworks.ai)$0.00300??コスパ重視の大規模LLM

その他注目モデル

Mistral(Mistral.ai)

Mixtral 8x7Bなど、Mixture of Expertsアーキテクチャを活かした高性能モデルを無料公開中。低コストかつ高速な推論が可能で、エッジ推論や研究用途にも人気です。

Cohere Command R+

Cohereは、検索・RAG(Retrieval-Augmented Generation)用途に特化したLLMを提供。大規模ドキュメント処理や社内検索ボット構築に向いており、日本語対応も良好です。

各モデルの特徴・価格・機能を徹底比較

ここでは、開発者がAPI経由で利用できる主要LLMについて、主要なモデルを比較してみます。

モデル名入力価格(1Kトークン)出力価格(1Kトークン)最大コンテキスト長日本語対応主な機能・特徴利用のしやすさ
GPT‑4.1(OpenAI)$0.0020$0.0080128K高精度なチャット、コード生成、安定性抜群◎(公式・SDK豊富)
Claude Sonnet 4(Anthropic)$0.0030$0.0150約200K長文理解、設計意図説明、自然で一貫性ある出力◎(ドキュメント充実)
Gemini 2.5 Pro(Google)$0.00125〜2.50$0.005〜10.00最大200万Google連携、マルチモーダル対応、検索 grounding 対応○(GCP経由でやや複雑)
Llama 3.1 70B(Together.AI)$0.00088$0.00088約128K(推定)○〜◎OSSベース、自由度高く安価。プロバイダで差あり◎(簡易API・商用OK)

用途別おすすめモデル

開発者がLLMを活用する場面は多岐にわたります。ここでは、「目的別に最適なモデル」を厳選して紹介します。
APIコスト、精度、対応トークン数、商用利用の可否などを踏まえて選んでいます。

一般的なチャット・質問応答 → GPT-4.1(OpenAI)

自然な対話、雑談、Q&Aなど、幅広い汎用タスクに対応できる王道モデル。
高い精度と安定性に加え、OpenAIのエコシステム(SDK、ドキュメント、チュートリアル)も非常に充実しており、最初に選ぶならこれという安心感があります。

長文の要約・ドキュメント処理 → Claude Sonnet 4(Anthropic)

Claudeは「文脈理解」と「一貫性のある要約」が得意です。
Sonnet 4はコストと性能のバランスが良く、議事録、契約書、レポートなどの処理に最適。200Kトークン近い長文入力にも対応できるのが大きな強みです。

設計意図の説明・コードレビュー → Claude Sonnet 4

コードの動作だけでなく、「なぜこう書いたのか」まで踏み込んで説明できるのがClaudeの魅力。
初心者の学習支援やPRレビューの補助としても使える、ロジカルで説明上手なAIです。

超ロングコンテキスト処理 → Gemini 2.5 Pro(Google)

なんと最大200万トークンに対応可能。大量のPDF・複数コードファイル・長期プロジェクトの履歴などを一括で読み込んで処理できます。
GCP経由での利用になるため、やや導入ハードルは高いものの、情報量の多い業務には最適です。

コーディング用途・AIペアプロ → GPT-4.1 or Claude Sonnet 4

GPT-4.1はコード生成に非常に強く、コーディング速度の向上に貢献。
一方、Claude Sonnet 4はコード解釈や意図説明が得意で、ペアプログラミング的な対話がしやすいモデルです。
生成と理解、どちらを重視するかで選ぶとよいでしょう。

コスパ重視の高速Bot開発 → Llama 3.1 70B(Together.AI)

OSSモデルながら高精度・商用利用可能で、価格も大手モデルより安い。
MVP開発、簡易な社内Bot、FAQ自動応答などにはピッタリです。Together.AIやFireworksなどからAPI経由で手軽に使えます。

ローカル推論・自社運用 → Llama 3.1(8B / 70B)

MetaのLlamaはOSSで、オンプレやローカル環境での稼働も可能。
セキュリティ重視の社内システムや、クラウドコストを抑えたい用途におすすめです。軽量な8Bと高性能な70Bがあり、環境に合わせて選べます。

まとめ:用途別おすすめモデル一覧

最後に一覧にまとめておきますので、
目的や予算、技術要件にあわせて最適なモデルを選ぶ参考にしてください。
迷ったらまずはGPT-4.1やClaude Sonnet 4から試してみるのがおすすめです。

用途カテゴリおすすめモデル理由・特徴
一般的なチャット・質問応答GPT‑4.1(OpenAI)高精度・安定性・言語運用が抜群。迷ったらこれ。API・SDKが豊富で導入も容易。
長文の要約・ドキュメント処理Claude Sonnet 4(Anthropic)長文への強さと一貫性ある回答が特徴。読解・要約・議事録要約などに向いている。
設計意図の説明・コードレビューClaude Sonnet 4(Anthropic)ロジカルな回答が得意で「なぜそうしたのか」のような意図説明に非常に強い。
超ロングコンテキスト処理Gemini 2.5 Pro(Google)最大200万トークン。大量ドキュメント、複数ファイルをまたぐ推論が必要なときに有力。
コーディング用途・AIペアプロGPT‑4.1(OpenAI) or Claude Sonnet 4(Anthropic)Claudeは設計意図の補助に強く、GPTはコード生成が得意。高精度用途ならOpus推奨。
コスパ重視の高速Bot開発Llama 3.1 70B(Together.AI)商用利用可で安価、高性能。OSSなので柔軟性も高く、MVP・PoC向けに非常に使いやすい。
ローカル推論・自社運用Llama 3.1(8B / 70B)(Meta OSS)OSSで運用自由。GPUがあればオンプレ・ローカルでの利用も可能。

まとめとおすすめの選び方

ここまで、主要な大規模言語モデル(LLM)について、用途別に特徴・価格・機能などを比較してきました。
現在はOpenAI、Anthropic、Google、Metaを中心に、高精度で多機能なモデルがAPI経由で手軽に使える時代です。

どのモデルを選ぶべきかは、以下の観点で判断するとスムーズです。

観点チェックする内容
用途チャット?要約?コード生成?ドキュメント処理?
精度 or コスト精度最優先ならGPT-4.1 / Claude Opus、高コスパならSonnet / Llama
対応トークン量長文処理・複数ファイルを扱うならClaude or Geminiの超ロングコンテキスト
商用利用の可否OSSか、有償APIか、利用規約を確認(特にLlamaなどはプロバイダ依存)
開発しやすさSDKやドキュメントの充実度、APIの安定性、エラーハンドリングのしやすさ

初心者・個人開発者向けのおすすめ

  • まず試したい → GPT-4.1 or Claude Sonnet 4
    → 高精度&扱いやすく、実績も多い
  • コストを抑えたい → Llama 3.1(Together.AIなど)
    → OSSベースでコスパ良好。MVPや社内Botに最適

一度使ってみることで、それぞれの“性格”や得意不得意が体感できます。
プロトタイピングやPoCの段階でもLLM活用は強力な武器になりますので、ぜひ用途にあわせて選んでみてください。

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この記事を書いた人

情報セキュリティを勉強するために始めたブログです。
新人のため、広い心を持って見ていただけると嬉しく思います。
楽しくプログラミングを勉強するために、「Teech Lab.」もありますので、ソフトウェア開発にも興味があればぜひ覗いて見てください!

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