人気モデル

APIYI は 400+ の主流 AI モデルをサポートしています。このページでは、モデルの詳細情報、料金、使用方法を提供します。

エンタープライズグレードのプロフェッショナルで安定したAI大規模モデルAPIハブ すべてのモデルは公式ソースからの公式リレーで提供され、約20%オフの料金（チャージ特典と為替レートの優位性を組み合わせたもの）で、さまざまな優れた大規模モデルを集約しています。速度制限なし、アカウント停止リスクなし、従量課金、長期的に信頼できるサービスです。

🔥 現在おすすめのモデル

以下は、現在安定供給されている人気モデルです。完全なモデル一覧とリアルタイム価格は、APIYI コンソールの料金ページまたはサイト内のモデル料金概要をご覧ください。

モデル更新のおすすめ: 最良のパフォーマンスを得るには最新モデルの利用をおすすめしますが、次の点にご注意ください:

初期の不安定さはよくあります: 新しく公開されたモデルは、提供元の計算資源が限られているため、応答の遅延、タイムアウト、または時折のエラーが発生する場合があります — 通常、これは数日から数週間で安定します
パラメータ互換性を確認する: 新しいモデルでは、max_completion_tokens が max_tokens に置き換わるなど、パラメータが追加または変更されることがあります。アップグレード前に、API パラメータが旧モデルと互換性を保っていることを確認してください
本番投入前に必ずテストする: 新しいモデルを本番環境にデプロイする前に、テスト環境で十分に検証し、出力品質と API 互換性が期待どおりであることを確認してください

コンテキスト列の「—」は、提供元が確定値を公開していないことを意味します。コンソールと公式ドキュメントをご参照ください。価格はすべて 100万 tokens あたりの定価で、チャージ特典と併用できます。

モデルカテゴリ

🤖 OpenAI シリーズ

🆕 最新モデル

モデル名	モデルID	コンテキストウィンドウ	特徴	推奨シナリオ
GPT-5.6 Sol 🔥	`gpt-5.6-sol`	1M	5.6世代のフラッグシップ、Terminal-Bench 2.1 88.8%、BrowseComp 90.4%; `gpt-5.6` エイリアスはここを指します; $5/$30	最先端のインテリジェンス、エージェントタスク
GPT-5.6 Terra 🔥	`gpt-5.6-terra`	1M	GPT-5.5 と同等の性能を半額で実現（$2.50/$15）、5.6世代の主力モデルです	日常的な開発、移行の第一候補
GPT-5.6 Luna	`gpt-5.6-luna`	1M	$1/$6 の軽量ティアです。256K を超えるコンテキストでは弱くなるため、長い文書は分割してください	高い同時実行数、コスト重視
GPT-5.5 Pro	`gpt-5.5-pro`	1M	深い推論に特化、Terminal-Bench 2.0 82.7%; `/v1/responses` エンドポイント + SVIP グループのみ、非常に高価です	最上位の推論、研究
chat-latest	`chat-latest`	400K	バージョンレスのエイリアスで、常に最新の ChatGPT Instant モデルを指します	素早い文章作成、会話

GPT-5.6 のデュアルグループ供給: デフォルトの公式リレーグループ（default / svip）は公式価格と一致し、最大 20% のチャージボーナス（定価の約 83%）があります。CodexReverse グループはデフォルトで 0.7 の割引があり、コスト重視のバッチ処理により適しています。既存の GPT-5.5 コードは model フィールドを入れ替えるだけで対応できます。GPT-5.6 のローンチノートをご覧ください。

GPT Pro シリーズ（例: gpt-5.5-pro、gpt-5.4-pro）の利用上の注意:

/v1/responses エンドポイントのみ: /v1/chat/completions は使えません — 呼び出す前に SDK / code を Responses API に切り替えてください
非常に高価: 1 回の呼び出しで数ドルかかる場合があり、Default グループでの誤使用を防ぐため、SVIP グループのみに開放されています
非専門用途には推奨しません: 日常的なタスクには GPT-5.6 Sol / Terra を使用し、Pro は極めて深い推論を要する研究や最上位の業務のみに適しています

✅ 安定版 / クラシック

モデル名	モデルID	コンテキストウィンドウ	特徴	推奨シナリオ
GPT-5.5 ⭐	`gpt-5.5`	1M	以前のフラッグシップ、SWE-bench Verified 88.7%、`xhigh` 推論ティア	複雑なエージェント、業務向けワークフロー
GPT-5.4 ⭐	`gpt-5.4`	1M	以前の主力モデル、ネイティブのコンピュータ操作、GDPval 83%	複雑なエージェント、業務向けワークフロー
GPT-5.4 Mini	`gpt-5.4-mini`	1M	軽量で、コストパフォーマンスに優れています	性能とコストのバランス
GPT-5.2	`gpt-5.2`	400K	プロフェッショナルを上回る GDPval 70.9%	プログラミング計画、構造化タスク
GPT-5.1	`gpt-5.1`	128K	知能と速度のバランス、SWE-bench 76.3%、24時間キャッシュ	一般アプリケーション、プログラミング
GPT-5.1 Codex	`gpt-5.1-codex-high`	128K	Codex のコーディングシリーズです（medium / mini ティアも利用可能）	プログラミング、エージェントタスク
GPT-5	`gpt-5`	128K	クラシックなフラッグシップの安定版です	最上位の推論、複雑なタスク
GPT-5 Mini	`gpt-5-mini`	128K	GPT-5 の軽量版で、優れた性能を持ちます	性能とコストのバランス
o3	`o3`	200K	推論モデルで、価格が大幅に下がっています	複雑な推論、数学、プログラミング
o4-mini	`o4-mini`	200K	軽量な推論モデルです	プログラミング
GPT-4.1	`gpt-4.1`	128K	高速で、長く使われている主力モデルです	一般アプリケーション
GPT-4o	`gpt-4o`	128K	バランスの取れたマルチモーダル機能を備えています	一般的なシナリオ
GPT-4o Mini	`gpt-4o-mini`	128K	軽量な高速版です	高速応答

GPT-5 以降のシリーズの利用上の注意:

temperature パラメータ temperature は 1 に設定する必要があります（1 のみサポート）
max_completion_tokens を max_tokens の代わりに使用してください
top_p パラメータは渡さないでください

画像生成および動画生成モデル は専用ページに移動しました。全一覧と価格については画像生成 & 動画生成モデルをご覧ください。

🎭 Claude シリーズ (Anthropic)

🆕 最新モデル

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Claude Opus 5 🔥	`claude-opus-5`	1M	Frontier Bench v0.1 43.3%、Fable 5（33.7%）を上回ります。128K 出力、thinking はデフォルトでオン、5段階の effort tier あり。$5/$25 で、Opus 4.8 と同じです	最上位のコーディング、複雑なエージェント
Claude Opus 5 Thinking 🔥	`claude-opus-5-thinking`	1M	Opus 5 の明示的な thinking 版で、深い推論を強化しています	最上位の推論タスク
Claude Sonnet 5 🔥	`claude-sonnet-5`	—	SWE-bench Verified 85.2%、Terminal-Bench 2.1 80.4%、高いキャッシュヒット率を誇る純粋な AWS 公式リレー。導入期間中は $2/$10（8月31日以降は $3/$15）	プログラミングの第一候補、エージェント開発
Claude Fable 5	`claude-fable-5`	—	Mythos級のフラッグシップで、ソフトウェアエンジニアリングと視覚理解においてほぼ普遍的な SOTA。$10/$50	最上位のタスク、長時間の非同期作業
Claude Opus 4.8	`claude-opus-4-8`	1M (Beta)	エージェント型コーディング 69.2%、見逃し欠陥率は 4.7 の 1/4 に低減、動的ワークフローに対応	最上位のコーディング、複雑なエージェント

Fable 5 / Mythos 5 の30日間データ保持コンプライアンス: これらのモデルは高度な機能を持つため、Bedrock と Anthropic は高リスクの悪用に対して追加のチェックを実施しています。これら2つのモデルでは、深刻な悪用を検出するために入力と出力を30日間保持します。既定では自動安全システムが参照し、潜在的な危害がフラグ付けされた場合のみ人手でレビューします。保持は AWS / Anthropic 側で行われ、APIYI は純粋な透過プロキシであり、自身では一切保持しません。他の Claude モデルには影響しません。 詳細はFable 5 のリリースノートをご覧ください。

✅ 安定版 / クラシック

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Claude Opus 4.7 ⭐	`claude-opus-4-7`	1M (Beta)	コーディングベンチマークが 4.6 比で +13%、ツールエラーは 1/3 に削減、`-thinking` 版を利用可能	最上位のコーディング、複雑なエージェント
Claude Opus 4.6	`claude-opus-4-6`	1M (Beta)	Terminal-Bench 2.0 で第1位、128K 出力	最上位のコーディング、複雑なエージェント
Claude Sonnet 4.6 ⭐	`claude-sonnet-4-6`	1M (Beta)	Opus 4.5 に匹敵し、コストパフォーマンスに優れています	プログラミング、エージェント開発
Claude Opus 4.5	`claude-opus-4-5-20251101`	200K	SWE-bench 80.9%、価格は 1/3 に引き下げ	複雑なプログラミング、最上位の推論
Claude Sonnet 4.5	`claude-sonnet-4-5-20250929`	200K	世界水準のコーディング、SWE-bench 77.2%、`-thinking` 版を利用可能	コード生成、エージェント開発
Claude Haiku 4.5 ⭐	`claude-haiku-4-5-20251001`	200K	高いコストパフォーマンス、SWE-bench 73.3%、2倍の速度	リアルタイムチャット、ペアプログラミング
Claude 4 Sonnet	`claude-sonnet-4-20250514`	200K	長年にわたり安定しているバージョン	コード生成、分析

最新: Claude Opus 5 は、Opus 4.8 と同じ $5/$25 で、Fable 5 の知能に半額で迫る、負担の少ないアップグレードです。Sonnet 5 は、これまでで最もエージェント的な Sonnet とされ、Opus 4.8 に近い一方で、より高速かつ低価格です。安定版: Opus 4.7 と Sonnet 4.6 は、すでに本番ワークフローで実績のある、実戦投入済みのモデルです。Haiku 4.5 は、2倍の速度を優れたコストパフォーマンスで提供します。

🌟 Google Gemini シリーズ

🆕 最新モデル

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Gemini 3.6 Flash 🔥	`gemini-3.6-flash`	1M	マルチモーダルのフラッグシップ Flash、1,048,576 入力 / 65,536 出力、thinking がデフォルトでオン（4段階）；検索グラウンディング、コード実行、URL コンテキスト、Computer Use がすべて有効；$1.50/$7.50	プログラミング、エージェント、マルチモーダル
Gemini 3.5 Flash-Lite 🔥	`gemini-3.5-flash-lite`	1M	高頻度向けの軽量層、thinking はデフォルトでゼロ、応答は約2秒；$0.30/$2.50	高同時実行数、低レイテンシ、バッチ
Gemini 3.5 Flash	`gemini-3.5-flash`	1M	Terminal-Bench 2.1 で 76.2%、約4倍高速で、価格は約半分（$1.50/$9.00）	プログラミング、コストパフォーマンス
Gemini 3.1 Pro Preview	`gemini-3.1-pro-preview`	1M	ARC-AGI-2 で 77.1%（3 Pro より2倍以上）、Google で最も強力な推論モデル	複雑な推論、マルチモーダル分析
Gemini 3.1 Flash Lite	`gemini-3.1-flash-lite`	1M	GA 版、2.5 Flash より64%高速、$0.25/$1.50	高同時実行数、バッチ、低コスト

注: Gemini 3 Pro Preview は 2026 年 3 月 9 日に提供終了しました。Gemini 3.1 Pro Preview または Gemini 3.6 Flash へ移行してください。

✅ 安定版 / クラシック

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Gemini 3 Flash Preview	`gemini-3-flash-preview`	1M	SWE-bench 78%、thinking / nothinking のバリアントを利用可能	プログラミング、コストパフォーマンス
Gemini 2.5 Pro ⭐	`gemini-2.5-pro`	2M	正式リリース、プログラミングで優位、強力なマルチモーダル	長文、プログラミング、マルチモーダル
Gemini 2.5 Flash ⭐	`gemini-2.5-flash`	1M	高速、低コスト、正式リリース	即応シナリオ
Gemini 2.5 Flash Lite	`gemini-2.5-flash-lite`	1M	超軽量、より高速で低価格	大規模な単純タスク

最新: Gemini 3.6 Flash と 3.5 Flash-Lite は、ネイティブ Gemini 形式と OpenAI 互換形式の両方で、それぞれ30件超のテストケースを用いてエンドツーエンドで検証され、すべてのネイティブツールが有効になっています。統合前に 3.6 Flash の概要と 3.5 Flash-Lite の概要をお読みください。安定版: Gemini 2.5 Pro（2M コンテキスト）と Gemini 2.5 Flash は、運用が安定した本番環境に適しています。

🚀 xAI Grok シリーズ

🆕 最新モデル

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Grok 4.5 🔥	`grok-4.5`	500K	Cursor と共同学習；AA Intelligence Index 54（総合4位）で、agentic tool calling では第1位、Terminal Bench 2.1 は 83.3%、output token efficiency は約 4.2 倍の Opus 4.8；$2/$6 で、公式価格に一致	プログラミング、エージェントタスク
Grok 4.3	`grok-4.3`	1M	Intelligence Index 53、τ²-Bench 98%、IFBench 81%；$1.25/$2.50 で、200K を超えると倍増	複雑な推論、一般タスク
Grok 4 Fast Reasoning	`grok-4-fast-reasoning`	200K	推論モード、Grok-4 より 93% 以上安価	複雑な推論
Grok Code Fast 1	`grok-code-fast-1`	256K	SWE-bench 70.8%、高速生成	コード生成、エージェントプログラミング

✅ 安定版 / クラシック

モデル名	モデル ID	コンテキスト長	特徴	推奨シナリオ
Grok 4.20 Beta	`grok-4.20-beta`	標準	推論 / マルチエージェント / 非推論のバリアントを利用可能	一般タスク
Grok 4	`grok-4`	標準	公式版；`grok-4-all` がネイティブなWeb検索を追加	一般タスク、リアルタイム情報
Grok 3	`grok-3`	標準	公式安定版	日常利用
Grok 3 All	`grok-3-all`	標準	ネイティブWeb検索を強化	ニュース、市場分析
Grok 3 Mini	`grok-3-mini`	標準	推論対応の小型モデル	軽量タスク

Grok 4.5 token efficiency: SWE Bench Pro では平均出力 token が 15,954 にすぎず、Opus 4.8（最大）の約 1/4.2 です。タスク手順を半減し、同じ作業での実支出を削減します。200K tokens を超えるリクエストは、ベンダーのより高い長文コンテキスト料金で課金されることに注意してください。

🔍 DeepSeek Series

モデル名	モデルID	コンテキスト長	特徴	おすすめシナリオ
DeepSeek V4 Pro 🔥	`deepseek-v4-pro`	1M	1.6T/49Bが有効化、SWE-Verified 80.6でClaude/Geminiに近い、ハイブリッド・アテンション	複雑な推論、コーディング、エージェント
DeepSeek V4 Flash 🔥	`deepseek-v4-flash`	1M	284B/13Bが有効化、入力あたりわずか $0.14/M、オープンソースSOTAの価値	高同時実行数、バッチ
DeepSeek V3.2	`deepseek-v3.2`	128K	GPT-5レベル、推論でのツール使用	複雑な推論、コーディング
DeepSeek V3.1 ⭐	`deepseek-v3-1-250821`	128K	混合推論、Think/Non-Thinkのデュアルモード	インテリジェントな推論、プログラミング
DeepSeek R1	`deepseek-r1`	64K	推論モデル	数学、推論
DeepSeek V3	`deepseek-v3`	128K	強力な総合性能	一般的なシナリオ

🐘 中国モデルシリーズ

Zhipu AI (GLM)

🆕 最新: GLM-5.2 | ✅ 安定版 / クラシック: GLM-5.1, GLM-5, GLM-4.6

モデル名	Model ID	コンテキスト長	機能	推奨シナリオ
GLM-5.2 🔥	`glm-5.2`	1M	Alibaba Cloud 公式リレーに直接接続、AA Intelligence Index 51（オープンソースで#1）、Terminal-Bench 2.1 81.0、SWE-bench Pro 62.1; $1.142/$3.997	プロジェクト規模のコーディング、長期エージェント
GLM-5.1 ⭐	`glm-5.1`	200K	SWE-Bench Pro 58.4、744B MoE、MIT オープンソース	複雑なコーディング、エージェント
GLM-5	`glm-5`	200K	744B パラメータ（40B 有効化）、Claude Opus 4.5 に合わせて調整されたコーディング	複雑なコーディング、システムエンジニアリング
GLM-4.6	`glm-4.6`	200K	コードと推論を強化、安定版	プログラミング、推論、エージェント
GLM-4.5	`glm-4.5`	128K	標準版、総合性能が高い	一般的なシナリオ

GLM-5.2 の特長:

コンテキストが GLM-5.1 の 200K から 1M tokens に拡大し、プロジェクト規模のコードや複数の長文ドキュメントを一度に読み込めます
744B MoE、Terminal-Bench 2.1 81.0 / SWE-bench Pro 62.1、長期コーディングでオープンソースをリード
Vendor と連動した価格設定の Alibaba Cloud 公式リレーに直接接続（固定 1:7 レートで換算）；チャージ特典込みで定価の約85%
長時間タスクでは、タイムアウトを 600 秒以上に設定してください。GLM-5.2 の公開ノートをご覧ください

Alibaba Qwen

🆕 最新: Qwen3.7-Max | ✅ 安定版 / クラシック: Qwen3.6 series, Qwen Max / Plus / Turbo

モデル名	Model ID	コンテキスト長	機能	推奨シナリオ
Qwen3.7-Max 🔥	`qwen3.7-max`	1M	AA Intelligence Index 56.6（世界トップ5、中国で#1）、35時間の長期エージェント自律実行；$1.714/$5.142	エージェント、多言語、長文
Qwen3.7-Plus	`qwen3.7-plus`	1M	3.7世代のコストパフォーマンス層、$0.60/$2.40	一般タスク、バッチ処理
Qwen3.6-Max-Preview	`qwen3.6-max-preview`	1M	6つのコーディングベンチマークで#1（AIME 2025 93%、GPQA 86%）	プログラミング、推論
Qwen3.6-Plus	`qwen3.6-plus`	1M	MoE 72B / 18B 有効化、Terminal-Bench 61.6、chain-of-thought 常時オン	コーディングエージェント
Qwen3.6-Flash	`qwen3.6-flash`	1M	35B-A3B MoE、マルチモーダル、$0.17/$1.02	コスト効率重視、マルチモーダル
Qwen3.6 open weights	`qwen3.6-27b` / `qwen3.6-35b-a3b`	1M	APIYI がホストするオープンウェイトモデル — GPU レンタルも推論スタックの運用も不要	自前ホストの代替、コスト重視
Qwen Max	`qwen-max`	32K	長年安定している版	一般タスク
Qwen Plus	`qwen-plus`	32K	強化版	コスト効率重視
Qwen Turbo	`qwen-turbo`	32K	高速版	低遅延

Moonshot Kimi Series

🆕 最新: Kimi K3 | ✅ 安定版 / クラシック: Kimi K2.6, K2.5, K2

モデル名	Model ID	コンテキスト長	機能	推奨シナリオ
Kimi K3 🔥	`kimi-k3`	1M	2.8T パラメータのオープンソース旗艦、Kimi Delta Attention、LMArena Frontend Code Arena で#1、GPQA Diamond 93.5%、Terminal-Bench 2.1 88.3%；全コンテキスト範囲で一律 $3/$15、キャッシュ済み入力は最低 $0.30	フロントエンドコーディング、長期エージェント
Kimi K2.7 Code	`kimi-k2.7-code`	256K	コーディング特化層、$0.95/$3.99	プログラミング
Kimi K2.6 ⭐	`kimi-k2.6`	256K	1T MoE / 32B 有効化、SWE-Bench Pro 58.6；$0.60/$2.40、定価の約60%	コーディング、エージェント
Kimi K2.5	`kimi-k2.5`	200K	ネイティブ・マルチモーダル、Agent Swarm 100 agents	マルチモーダル、エージェント
Kimi K2 Official Release	`kimi-k2-250711`	200K	Volcano Engine との提携、安定性が高い	本番環境

Kimi K3 の利用メモ:

コンテキストはちょうど 1,048,576 tokens で、範囲全体で一律課金です。リポジトリ全体や長文ドキュメントを、段階差を気にせずそのまま投入できます
最大出力は初期値で 131,072 で、1,048,576 tokens まで引き上げられます。推論は全力で動くため、出力 tokens の予算にご注意ください
自動コンテキストキャッシュにより、キャッシュ済み入力は $0.30/1M（未キャッシュ料金の1/10）で課金され、複数ターン会話で大きな効果があります

ByteDance Seed Series

🆕 最新: Seed 2.1 Turbo | ✅ 安定版 / クラシック: Seed 2.0 Pro / Lite / Mini

モデル名	Model ID	コンテキスト長	機能	推奨シナリオ
Seed 2.1 Turbo 🔥	`dola-seed-2-1-turbo-260628`	256K	高頻度本番向けテキストモデル；Chat Completions と Responses の両方で 15/15 のテストケースに合格、制御可能な推論と暗黙/明示の二層キャッシュ；$0.50/$2.50	高同時実行の本番運用、バッチ抽出
Seed 2.0 Pro	`seed-2-0-pro-260328`	—	AIME 2025 98.3、Codeforces 3020、強力なエージェント性能；$0.50/$3.00	複雑な推論、コーディング
Seed 2.0 Lite	`seed-2-0-lite-260428`	—	コスト効率の高い企業向け層、画像/動画/テキストのマルチモーダル入力；$0.25/$2.00	大規模本番運用
Seed 2.0 Mini	`seed-2-0-mini-260428`	—	超軽量層、$0.10/$0.40	大量の単純タスク

Seed 2.1 Turbo はデフォルトで深い思考を有効化します: パラメータを何も設定しない場合、1行の質問でも最初に数百の thinking tokens を出力します（1文の自己紹介で 444 output tokens、そのうち 409 が thinking と計測）。thinking は通常の output tokens として課金されます。高頻度の短い Q&A では、thinking: {"type": "disabled"} を基準値にしてください。統合ガイドをご覧ください。

🌐 MiniMax シリーズ

🆕 最新: MiniMax-M3 | ✅ 安定版 / クラシック: MiniMax-M2.7, M2.5

モデル名	モデルID	コンテキスト長	機能	推奨シナリオ
MiniMax-M3 🔥	`MiniMax-M3`	1M	最先端の agentic coding、1M のコンテキスト、ネイティブなマルチモダリティを組み合わせた初のオープンウェイトのフラッグシップです。SWE-Bench Pro 59.0 は GPT-5.5 と Gemini 3.1 Pro を上回ります。MSA sparse attention により、長文コンテキストの推論コストを前世代の約 1/20 に削減します	コーディング、エージェント、長文コンテキスト
MiniMax-M2.7	`MiniMax-M2.7`	Standard	10B パラメータ、SWE-bench Pro 56.22%、自己進化型、最小の Tier-1 モデル	コーディング、エージェント
MiniMax-M2.5	`MiniMax-M2.5`	Standard	230B（有効化 10B）、SWE-bench 80.2%、高コスパ	コーディング、エージェント、オフィス自動化

MiniMax-M3 の課金に関する注意:

段階制課金: 0-512K の範囲では 1M tokens あたり入力 $0.30 / 出力 $1.20。これを超える部分はより高い料金帯で課金されます
モデル名は大文字・小文字を区別します: MiniMax-M3（MiniMax-M2.7-highspeed のような兄弟モデルも同様です）
100万 token 規模のコンテキストジョブを実行する前にコストを見積もってください

💰 料金情報

課金方法

従量課金: 実際の token 使用量に基づいて課金されます
最低課金なし: 支払う分だけご利用いただけます
残高の有効期限: チャージ日から365日間有効で、次回のチャージ時に自動的にリセットされます（チャージ特典を参照）
リアルタイム差し引き: 各呼び出しの直後に料金が残高から即時に差し引かれます

料金面のメリット

公式リレーを利用したわずかな価格優位があります
大口利用者は、より良い料金についてカスタマーサービスへお問い合わせいただけます
新規アカウントには $0.05 の試用クレジットが付与され、連携が正常に動作するか確認するのに十分です

リアルタイム料金を確認

最新の全モデル料金については、APIYI コンソールの料金ページをご覧いただくか、サイト内のモデル料金概要をご確認ください。

🛠️ 使用のおすすめ

モデル選定ガイド

プログラミング開発

最高性能: Claude Opus 5（Fable 5に近い知能を半額で）, GPT-5.6 Sol（Terminal-Bench 2.1 88.8%）, Claude Sonnet 5（SWE-bench 85.2%）, Kimi K3
高いコストパフォーマンス: GPT-5.6 Terra（GPT-5.5相当の性能を半額で）, Gemini 3.6 Flash, GLM-5.2, MiniMax-M3, DeepSeek V4 Flash
代替候補: Grok 4.5, Qwen3.7-Max, Kimi K2.6, Gemini 3.5 Flash

テキスト作成

第一候補: GPT-5.6 Sol / Terra, Claude Opus 5, Claude Sonnet 5, Gemini 3.6 Flash
代替候補: chat-latest, Claude Sonnet 4.6, GLM-5.2, GPT-4.1

迅速な応答

第一候補: Gemini 3.5 Flash-Lite（デフォルトで推論なし、約2秒）, Claude Haiku 4.5（2倍高速）, GPT-5.6 Luna
代替候補: Gemini 3.1 Flash Lite, Gemini 2.5 Flash, Seed 2.1 Turbo（推論を明示的に無効化）

長文処理

超長文コンテキスト: Gemini 2.5 Pro（2M）, Kimi K3（1M、定額課金）, MiniMax-M3（1M）, GLM-5.2（1M）, Claude Opus 5（1M）
注: 一部のモデルは、しきい値を超えるとより高い課金ティアに切り替わります（Grok 4.5 は200K超、MiniMax-M3 は512K超）— 長時間のジョブでは事前にコストを見積もってください

画像生成

最新のおすすめ: gpt-image-2（ネイティブ4K、正確なサイズ/品質制御）, Nano Banana Pro（4K HD、最高のテキスト描画）
高いコストパフォーマンス: Nano Banana 2（$0.055/image, from $0.025 pay-as-you-go）, Nano Banana Lite（画像あたり約4秒、$0.025/image）
プロ向けデザイン: Seedream 5.0 Pro（$0.12/call, インタラクティブ編集 + 最大10枚の参照画像）, Seedream 5.0 Lite（$0.035/image）
最安: gpt-image-2-all（リバースチャネル、$0.03/image）

動画生成

公式リレーの第一候補: VEO 3.1 Official（$0.3 / $1.2 per call, 4/6/8s, ネイティブ同期音声）
中国系ベンダーの主力: Seedance 2.0 series（standard / fast / mini）, Wan2.7, HappyHorse 1.1
注: Sora 2 のチャネルは廃止されました — 上記の विकल्पを使用してください。Image & Video Generation Models をご覧ください

ウェブ検索

ネイティブなウェブアクセス: Grok 4 All, Grok 3 All（ツール呼び出し不要）
検索のグラウンディング: Gemini 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite（ネイティブツール有効）

コスト最適化のおすすめ

段階的な利用: 簡単なタスクには安価なモデルを使い、複雑なタスクには高性能モデルを使ってください
テスト最適化: まず小さなモデルでテストし、必要性を確認してから大きなモデルを使ってください
バッチ処理: 類似タスクを大量に処理する場合は、Luna / Lite / Mini ティアを選んでください
キャッシュ再利用: 各ベンダーのコンテキストキャッシュを積極的に活用してください（Kimi K3、Seed 2.1 Turbo、Claude 系列はキャッシュ済み入力を1/10程度まで課金）
不要な推論をオフにする: 一部のモデルはデフォルトで推論します（Seed 2.1 Turbo, Gemini 3.6 Flash）— 短い高頻度Q&Aでは無効化すると、コストと時間の両方を節約できます

🔗 関連リソース

モデル料金の概要 - ライブ料金付きのモデル一覧
モデル比較テスト - 画像生成の効果比較
リアルタイム料金照会 - 最新の料金情報
APIドキュメント - 詳細なインターフェース仕様
クイックスタート - 統合ガイド

モデル一覧は継続的に更新されます。新しくリリースされた優れたモデルは順次追加します。最新のリリースは更新履歴をご確認ください。特定のモデルのご要望や大量利用のご要件がある場合は、カスタマーサービスまでお問い合わせください。

基本

基本API

画像API（公式）

動画API（公式）

マルチモーダル理解API

テキスト生成

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