プログラミングにはChatGPTとGeminiのどちらが向いている?
プログラミングではChatGPTがわずかに優位で、買い得なのはOpenAIの安価なモデルです。Artificial AnalysisのCoding Agent Index(2026年10月25日時点)では、上位のGPT Astraを使ったCodexが54.7でしたが、1タスクに$7.04かかりました。Solは$1.50でそこから1ポイント以内に迫っています。コストでArgonは両者の中間に位置します。
この指数は、各社自身のエージェントに3つのテスト(合計290タスク)をこなさせます。FrontierCodeはCognitionによるもので、エージェントが実際のリポジトリに加えた変更をメンテナーがマージするかどうかを問います。Terminal-Bench 4.0はシェル上で66の難しい作業を課します。Scale AIのSWE-Atlas QnAは、コードベースの仕組みについて124の質問をします。
| Coding Agent Index v2.0(2026年10月25日時点) | 指数 | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SWE-Atlas QnA | 1タスクあたりのAPI費用 | 1タスクあたりの時間 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Codex, GPT-6 Astra (max) | 54.7 | 49.3% | 55.6% | 59.1% | $7.04 | 24.8分 |
| Codex, GPT-6.1 Sol (max) | 54.1 | 49.4% | 53.0% | 59.9% | $1.50 | 23.7分 |
| Antigravity CLI, Gemini 4 Argon (high) | 53.2 | 48.6% | 56.1% | 55.1% | $5.86 | 34.7分 |
| Antigravity SDK, Gemini 3.8 Flash (high) | 33.3 | 40.8% | 14.6% | 44.4% | $2.51 | 13.1分 |
| Codex, GPT-6 Luna (max) | 31.1 | 39.5% | 15.7% | 38.2% | $0.16 | 21.3分 |
3つのテストのうちGeminiが勝つのは1つです。Argonを使ったAntigravityはターミナル作業の56.1%に合格し、Solを使ったCodexの53.0%、さらにGPT Astraを使ったCodexの55.6%も上回りました。コードベースへの質問ではCodexが4.8ポイント差で勝っています。FrontierCodeは49.4%対48.6%で引き分けです。Artificial Analysisは、この指数は「簡単な比較には役立つが、評価ごとの内訳と併せて読むべきだ」と述べています。0.9ポイントの差は、まさにそうしたケースです。
PythonにはChatGPTとGeminiのどちらが向いている?
Artificial Analysisが実施している唯一のPythonテストでは、PythonにはGeminiが向いています。SciCodeは80の実験室レベルの問題を解くPython関数を求めるテストで、Gemini 4 Argonはhigh設定で61.8%に合格しました。GPT Solはmax設定で54.2%、GPT Astraは56.5%でした。
| モデル(2026年10月25日時点) | 推論の強度 | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SciCode (Python) | 100万トークンあたりのAPI価格(入力 / 出力) |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | high | 43.5% | 57.1% | 61.8% | $2 / $10(11月30日まで)、その後 $4 / $20 |
| GPT-6.1 Sol | max | 49.1% | 56.1% | 54.2% | $2 / $10 |
| GPT-6 Astra | max | 47.0% | 59.1% | 56.5% | $10 / $50 |
| Gemini 3.8 Flash | high | 36.4% | 19.7% | 56.6% | $0.75 / $3.75(12月31日まで) |
| GPT-6 Luna | max | 41.9% | 12.6% | 54.6% | $0.10 / $0.50 |
Googleの小型モデルGemini Flashでさえ、このテストではGPT Solを56.6%対54.2%で上回ります。ただしSciCodeは科学計算向けのコードです。Djangoアプリではなく、数値計算の目安として読んでください。リポジトリを対象にしたFrontierCodeでは、Artificial Analysisが作ったハーネスで両者を動かすと、SolがArgonを5.6ポイントリードしています。
$20プランで使えるコーディングエージェントは、CodexとAntigravityのどちら?
2026年10月時点で、どちらの$20プランにもコーディングエージェントが付いています。ChatGPT PlusにはCodex、Google AI ProにはAntigravityとJulesです。OpenAIはPlusを月額$20、Googleは自社プランを$19.99で提供しています。
| 2026年10月25日時点 | ChatGPT Plus | Google AI Pro |
|---|---|---|
| 価格 | 月額$20から | 月額$19.99 |
| コーディングエージェント | Codex | Antigravity(デスクトップアプリとCLI)とJules |
| 最上位のコーディングモデル | GPT-6.1 SolとGPT-6 Astra | Gemini 4 Argon(2026年10月13日からGeminiアプリで利用可) |
| 公表されている5時間あたりの目安 | GPT-6.1 Solでローカルメッセージ15〜160件、GPT-6 Astraで5〜45件 | なし。Antigravityは5時間ごとに更新される「Entry rate limits」と記載 |
| 週間の上限 | 「週間の制限が適用される場合もあります」 | 週間の制限あり、数値は非公開 |
| 上限を超えた場合 | ChatGPTクレジットを購入 | AIクレジット(Gemini Enterpriseの料金) |
| 無料プランの場合 | CodexデスクトップアプリでGPT-6 Luna(順次提供) | 「Basic weekly rate limits」付きのAntigravity |
2社のうち、数値を示しているのはOpenAIだけです。Codexの料金ページでは、Solで5時間あたりローカルメッセージ15〜160件と見積もられ、Plusは「週に数回の集中したコーディングセッションを支えるプラン」と位置づけられています。クラウドタスクはローカルタスクより多くの枠を消費することがあります。
Googleが示すのは形容詞だけです。Antigravityのプランページは、Proに「5時間ごとに更新される、高く余裕のあるクォータ(週間上限に達するまで)」を約束していますが、書かれているのはそれだけです。より安価なGoogle AI Plusは、Googleのプランページで$4.99と表示されていますが、コーディングエージェントは記載されていません。
Gemini CLIはもうGoogleの個人向けエージェントではありません。メンテナーは2026年5月19日にGitHubで「2026年6月18日をもって、Gemini CLIはGoogle AI ProおよびUltraのリクエストへの対応を終了します」と書きました。無料ユーザーも同じ日に対象外となり、Googleはどちらの利用者にもAntigravity CLIを案内しています。6月より前のChatGPTとGemini CLIの比較テストは、現在の個人アカウントで何が使えるかを示していません。
プログラミングで安いのはChatGPTとGeminiのどちら?
プログラミングではChatGPTのほうが安く、エージェントの1タスクあたり約4分の1です。Coding Agent Indexでは、Codex(GPT Sol)の平均タスクは$1.50、Antigravity(Gemini 4 Argon)は$5.86でしたが、トークン単価は現在どちらも同じです。
GoogleのGemini APIの料金ページでは、Argonは2026年11月30日まで入力100万トークンあたり$2、出力$10です。OpenAIのAPIの料金でも、Solは同じ$2と$10です。Argonが高くなるのは、より多く読み込むからです。1タスクあたり約1,380万トークンを取り込み、Solは390万トークンでした。
差は12月1日にさらに開きます。Argonが$4と$20に上がる日です。キャッシュ入力を含め、すべての料金が2倍になります。当社の計算(つまり$5.86の2倍)では、同じ実行は1タスクあたり約$11.72になり、Solの約8倍近くになります。プランで見れば、$20対$19.99でほぼ互角です。
プログラミングで速いのはChatGPTとGeminiのどちら?
エージェントのタスクはChatGPTのほうが速く終わります。指数の平均タスクで、Codex(GPT Sol)は23.7分、Antigravity(Gemini 4 Argon)は34.7分でした。
単発の回答でもSolのほうが速いです。モデルのリーダーボードでは、プロンプトから完全な返答までの中央値が、high設定のSolで45.5秒、high設定のArgonで63.2秒でした。書き始めてからの速度はArgonが毎秒81トークン、Solが53トークンで速いですが、待ち時間の大半は最初の1語の前の思考時間です。
SWE-benchでChatGPTとGeminiはどう比較できる?
SWE-benchでは、現行のChatGPTとGeminiのモデルを順位付けできません。どちらのボードにも掲載されていないからです。公式のSWE-bench Verifiedボードには2026年2月26日以降の登録がありません。ScaleのSWE-bench Proボードは、GPT-5.4とGemini 3.1 Proまでで止まっています。
そのボード(2026年10月25日時点)では、OpenAIの最高スコアが59.10%、Googleの最高スコアが46.10%で、OpenAIが13ポイントリードしていました。どちらのモデルも、現在CodexとAntigravityで使われているものより古いため、SWE-benchの表は過去の記録として扱ってください。
プログラミングにはChatGPTとGeminiのどちらを使うべき?
タスク単位で支払う場合や公表された上限がほしい場合はChatGPT、ターミナル作業や科学系のPythonにはGeminiを使いましょう。
| ChatGPTを選ぶ場合 | Geminiを選ぶ場合 |
|---|---|
| 安いエージェントがほしい(1タスク$1.50対$5.86) | シェルで長時間のジョブを実行する(Terminal-Bench 4.0、56.1%対53.0%) |
| エージェントのタスクを早く終えたい(23.7分対34.7分) | 科学系のPythonを書く(SciCode 61.8%対54.2%) |
| 大規模なコードベースについて質問する(SWE-Atlas QnA 59.9%対55.1%) | 回答が始まってからのストリームを速くしたい(毎秒81トークン対53) |
| エージェントを何回使えるかの目安がほしい(5時間あたり15〜160回) | チャットアプリで100万トークンのウィンドウを使いたい(Google AI Pro) |
| ChatGPT FreeまたはGoでコーディングする(CodexでGPT-6 Luna) | 提供時期の注意なしで無料のエージェントを使いたい(Antigravityの無料枠) |
どちらもすべての行で勝つわけではないので、まず自分のリポジトリで両方を試してください。文章作成やリサーチを含む幅広い比較はGemini vs ChatGPTをどうぞ。同じ指数でのAnthropicのエージェントについては、Claude vs Gemini for codingがClaude CodeとAntigravityを比べています。ほかのコーディングツールも検討するなら、ChatGPT alternatives for codingで紹介しています。
Whiziが役立つのは限られた場面です。プランに加入する前に、GPT SolとGeminiのモデルに同じコーディングの質問を答えさせたいときです。並べて比較するチャットは月額$29.99のWhizi Proで使え、メッセージあたりのクレジットはモデルによって異なり、変わることもあります。Whiziはチャットアプリなので、リポジトリ全体の編集にはCodexかAntigravityが必要です。コーディングガイドでは、各プランで使えるコーディングモデルがわかります。
よくある質問
CodexはAntigravityより優れていますか?
両方のエージェントを比べた唯一の公開テストでは、わずかに優れています。Artificial Analysisは、Coding Agent Index(2026年10月25日時点)でCodex(GPT Sol)を54.1、Antigravity CLI(Gemini 4 Argon)を53.2と採点しました。Codexのほうが速く、1タスクあたりのコストは約4分の1でした。自分のプロンプトで両モデルを試すなら、無料のAIモデル比較ツールが1つのプロンプトを複数のモデルに送ります。
CodexやGeminiは無料でプログラミングに使えますか?
はい、どちらにも無料の使い方があります。ChatGPT FreeとGoでは、CodexデスクトップアプリでGPT Lunaが使えます(順次提供)。GoogleのAntigravityは無料で始められ、週間のレート制限が基本的なものになります。Gemini CLIは2026年6月18日以降、無料の個人アカウントには対応していません。有料プランで何が加わるかはGoogle AI Proは買う価値があるかで解説しています。
PythonはGeminiのほうがChatGPTより優れていますか?
はい、科学系のPythonでは優れています。2026年10月25日にボードを確認した時点で、Gemini 4 ArgonはSciCodeのPythonタスクの61.8%にhigh設定で合格し、GPT Solはmax設定で54.2%でした。SciCodeは実験室向けのコードなので、Webアプリについてはあまり参考になりません。ほかの種類のコードにどのツールが合うかはAI for codingで解説しています。
コーディングにはChatGPT PlusとGoogle AI Proのどちらに課金すべきですか?
エージェントが課金の理由ならChatGPT Plusです。それに含まれるCodex(GPT Sol)は、Coding Agent Indexでgemini 4 Argonと同等の成績を約4分の1のタスク単価で出し、OpenAIは想定される利用量も示しています。$19.99のGoogle AI Proは、チャットアプリで100万トークンのウィンドウが使えます。両プランのその他の違いはGoogle AI Pro vs ChatGPT Plusで比較しています。
