まずは表から
回答単価はWhiziのモデルコスト指数(入力1,000トークン、出力500トークン、料率は2026-08-20時点の公開価格)によるものです。最強の選択肢は品質を最大化するためのもの、コスパの良い選択肢はほとんどの人が実際にタスクを振るべきものです。
| タスク | 最強の選択肢 | コスパの良い選択肢 | コスパの良い選択肢、回答1件あたり |
|---|---|---|---|
| 最後まで人に読まれる文章 | Claude (Opusティア) | Claude Sonnet 5 | $0.007 |
| 実際にリリースするコード | GPTの推論ティア | DeepSeek V4 Pro | $0.003 |
| 複数ステップの数学・論理 | GPT-5.6 Sol (推論) | DeepSeek R1 | $0.002 |
| 非常に長い文書 | Gemini 3.1 Pro、1Mコンテキスト | Llama 4 Maverick、1Mコンテキスト | $0.0006 |
| ファイルのデータ分析 | ChatGPT (コード実行) | 同上、その後検証 | $0.008 |
| 日常的な質問 | 任意のフロンティア日常ティア | GPT-5.6 Luna | $0.0008 |
| 大量のバッチ処理 | フロンティア向きの仕事ではない | Llama 3.3 70B | $0.00026 |
| 画像生成 | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Nano Banana 2 | $0.002 |
| 最新ニュースの調査 | 検索連携アシスタント | Gemini または Perplexity | 検索次第で変動 |
各行はさらに長い議論を圧縮したものです。詳しい解説はワンクリック先にあります: データ分析、数学、オープンソース分野、そして3社対決の比較。
勝者がタスクごとに分かれる理由
この分裂はマーケティングではなくアーキテクチャによるもので、だからこそバージョンアップを経ても生き残るのです。
文章作成は「センス」に報います。最後まで人が読む文章においてClaudeが持つ優位性は世代を超えて続いており、日常向けGPTティアより高価であるにもかかわらず、それが文章作成の項目でClaudeが基準となっている理由です。
コードと数学は推論モードに報います。長い内部思考の連鎖を生成し、答える前にそれを検証するモデルが両方の項目を制しています。オープンウェイトのDeepSeek V4(コード用)とR1(数学的推論用)は、その大半を10分の1の価格で実現しています。
長い文書はコンテキストの長さに報います。約1,500ページ相当の100万トークンのウィンドウは、契約書全体を分析できるか、それとも最初の3分の1しか分析できないかの分かれ目です。今では複数のモデルがこれを備えており、それらを分けるのは回答単価です。
大量処理はコストに報います。標準的な回答1件あたり$0.00026で、Llama 3.3 70Bは1,000件の要約を26セントで行います。この価格帯では時々間違えることは十分に許容できますが、20倍から100倍高いフロンティア価格ではそうはいきません。
自社を含め、ベンチマークの主張をどう読むか
どのモデルのリリースにも、自社が勝っているグラフが付いてきます。3つの習慣が判断を誠実に保ちます。
平均値よりタスク別のベンチマークを優先しましょう。SWE-benchのようなコーディングスコアはコードについて教えてくれますが、統合リーダーボードは複合物について教えてくれるだけです。上の表がこの理由からタスクごとに意図的にルーティングしているのです。
日付を確認しましょう。ここでの選択は2026年8月にコスト指数と公開報道に照らして検証されたもので、このページは新しいリリースが出るたびに更新されます。日付のない「最良のモデル」という主張は都市伝説です。モデルの年表を見れば、状況がどれほど速く動くかが分かります。
自分で3つのプロンプトを試しましょう。今週の実際のタスクを1つ選び、最強の選択肢とコスパの良い選択肢の両方で実行してみてください。自分で得た10分間の証拠は、この表を含むどんな表よりも説得力があります。AIモデルの選び方は、それを再現可能な手順に変えてくれます。
この表が正直に不確かな部分
各項目の頂点は入れ替わり続けます。最強の選択肢は主要なリリースサイクルごとに変わりますが、コスパの良い選択肢は価格の下限が性能の上限より遅く動くため、より安定しています。
「最良」はばらつきを圧縮したものです。平均するとClaudeが文章作成で勝ちますが、特定のGPTの原稿が特定のClaudeの原稿を上回ることは十分に頻繁にあり、既定値よりも相互チェックの習慣のほうが重要になります。
検索連携型の調査は検索そのものに依存します。最新の出来事については、モデルよりも検索の仕組みの方が結果を左右するため、調査の項目は勝者ではなくカテゴリーを示しています。
あなたのプロンプトはモデルよりも大きな変数です。曖昧なプロンプトと具体的なプロンプトの差は、ほぼどのタスクでも隣接するモデル同士の差を上回ります。この表はより小さな変数を最適化するものであり、プロンプトの基本はより大きな変数を最適化します。
この表が示唆するサブスクリプションの計算
この表を単一プロバイダーのサブスクリプションで文字通りに実践すると、ChatGPT Plus、Claude Pro、そしてGeminiのプランにそれぞれ約$20、合計で月に約$60を支払って、各項目の最良の選択肢を手に入れることになります。
その代替策は、すべての項目をカバーする1つのワークスペースです。年払いで月額$19.99のWhizi Proには、ChatGPT Sol、Claude SonnetとOpus、Kimi K3、Gemini Proに加え、大量処理向けのDeepSeekやLlamaといったコスパの良い選択肢も含まれ、最上位の推論ティアとClaude Fableは$34.99のPowerhouseで使えます。それこそがマルチモデルワークスペースの核心的な考え方です。表はもう買い物リストではなく、1つのサブスクリプション内のルーティングルールになります。詳しい比較はサブスクリプション費用の内訳で確認できます。
- ブランドへの忠誠ではなくタスクで選びましょう。文章作成、コード、長いコンテキスト、大量処理はそれぞれ勝者が異なります
- 既定ではコスパの良い選択肢を使い、品質が明らかに重要な場面では最強の選択肢に切り替えましょう
- バッチ処理はオープンモデルに任せましょう。フロンティア価格はフロンティア級の問題のためのものです
- ベンチマークの主張は、日付のあるタスク別ベンチマークと照らして検証しましょう
- 主要なリリースサイクルごとに、自分だけの3プロンプトテストをやり直しましょう
よくある質問
2026年に総合的に最良のAIモデルはどれですか？
意味のある総合的な勝者は存在しません。フロンティアモデルは統合ベンチマークでは数点差にひしめき合っていますが、タスク別に見ると大きく分かれます。Claudeが文章をリードし、推論ティアがコードと数学をリードし、Geminiが非常に長い文書をリードし、オープンモデルがコストをリードします。有用な問いはタスク別の問いであり、それこそがこのルーティング表が答えるものです。
コーディングに最適なAIモデルはどれですか？
実際にリリースするコードには、GPTの推論ティアが最強の選択肢で、コスパの良い選択肢はDeepSeek V4 Proです。DeepSeek自身が報告したSWE-bench Verifiedベンチマークでの80.6%はフロンティア級の水準にあり、標準的な回答1件あたり約$0.003、MITライセンスで利用できます。簡単なスクリプトや定型作業には日常向けティアで十分で、はるかに安価です。
最も高価なAIモデルが最良のモデルですか？
最も難しいタスクに限ってはそうです。価格は計算量に比例し、推論ティアは複数ステップの問題ではその上乗せ分に見合う実力を本当に発揮します。しかし、コスト指数における最安モデルと最高価格モデルの差はおよそ2,000倍あるのに対し、日常的な質問での品質差はほとんど感じられないため、日常業務にフロンティア価格を払うことはAIへの過払いの最も一般的な原因です。
最良のモデルはどのくらいの頻度で変わりますか？
あるカテゴリーで最強の選択肢は、主要なリリースサイクルごと、年に数回程度で変わります。しかしカテゴリーの構造そのものはずっとゆっくりと変化します。文章作成は複数世代にわたってClaudeに報い、長い文書はコンテキストの長さに報い、大量処理はオープンモデルに報いてきました。このページを含め、どんな推奨にも日付を確認してください。
この表に従うには複数のAIサブスクリプションが必要ですか？
もう必要ありません。単一プロバイダーのプランでこの表に従うと、3つのサブスクリプションで月に約$60かかります。マルチモデルワークスペースなら、すべての項目を1つのプランでカバーできます。年払いで月額$19.99のWhizi Proはフロンティアとコスパの良い選択肢の両方をカバーし、最上位の推論ティアとClaude FableはPowerhouseプランで使えます。会話の途中でモデルを切り替えられることが、タスクごとのルーティングを実用的にする仕組みです。
