簡潔な回答
まずモデルがタスクに対応できることを確認し、そのうえで品質、応答時間、実際のコストを比較してください。 最新または最も高価なモデルが常に最適とは限らず、単価だけでは判断できません。 モデルIDと現在の価格についてはモデルの料金、機能と統合に関するガイダンスについてはモデル情報の概要をご覧ください。どのモデルを評価すべきですか？
これらの候補は、2026年10月14日（UTC+8）時点のAPIYIモデルカタログに基づいています。評価の出発点としてご利用ください。固定のランキングではなく、各タスクで選べる唯一のモデルというわけでもありません。統合前に確認する4項目
- 入力・出力機能: 画像入力に対応していても、画像生成に対応しているとは限りません。コンテキストウィンドウが長くても、出力上限も同じく長いとは限りません。
- エンドポイントとパラメーター: クライアントのAPI形式、ツール呼び出し形式、パラメーターに対応しているか確認してください。モデルの切り替えには、
modelの変更だけでは不十分な場合があります。 - tokenの権限: tokenに必要なグループが含まれており、モデル許可リストやクォータによる制限を受けていないことを確認してください。tokenとグループを参照してください。
- 実際のコスト: テキストタスクでは、入力、出力、推論token、長いコンテキストに対する料金が発生する場合があります。画像タスクでは、解像度、品質、参照画像、再試行回数もコストに影響します。モデル料金と実際の呼び出しログを確認してください。
候補をどのように選べばよいですか？
定型的な依頼と失敗しやすいケースの両方を含む、実際の業務タスクを20～50件など、少数選びます。- 同じ入力と明確な出力要件を使って、2～3個の候補を比較します。
- 正確性、フォーマット要件への準拠、応答時間、失敗、再試行、実際のコストを記録します。
- 品質要件を満たす候補の中から、速度と総コストのバランスが最もよいものを選びます。より難しいタスクは、別途、より高性能なモデルに振り分けることもできます。
例：画像から商品タイトルを生成する
このタスクでは、画像を理解してテキストを生成する必要があります。画像入力に対応したテキストモデルを選び、画像生成モデルは選ばないでください。 まず、一般的な商品画像でgpt-6-lunaまたはclaude-haiku-5-5を評価します。商品カテゴリ、色、素材が正確に説明されているか確認してください。より複雑な画像で、さらに優れた認識や説明が必要な場合は、アップグレードを決める前にgemini-3.8-flashまたはgpt-6.1-solと比較してください。
属性の抽出、説明の整理、一括でのタイトル生成など、既存の商品テキストを扱う場合は、比較対象にdeepseek-v4.1-flashを含めることもできます。テキストのみのテスト結果は、画像を理解する能力の根拠にはなりません。
よくある質問
最新のモデルが常に最適ですか？
最新のモデルが常に最適ですか？
いいえ。新しいモデルでは、エンドポイント、パラメーター、レスポンス構造、またはデフォルトの推論動作が変わる場合があります。ご自身のビジネス事例で検証してください。
単価が低ければ、常にコストも低くなりますか？
単価が低ければ、常にコストも低くなりますか？
いいえ。出力の長さ、推論 tokens、再試行、手動修正はすべて総コストに影響します。許容できる結果を1つ完成させるのに実際にかかるコストを比較してください。
モデルを1つだけ使うことはできますか？
モデルを1つだけ使うことはできますか？
はい。用途が限定されている場合は、要件を満たすモデルを1つ選んで始めてください。タスクの難易度に幅がある場合は、すべてのリクエストを最も高価なモデルに送るのではなく、タスクに応じて振り分けることを検討してください。
