ChatGPT（OpenAI）とClaude（Anthropic）の機能比較 2026年版。コーディング・長文解析・コスト・API料金の違いを検証

OpenAIの「ChatGPT」とAnthropicの「Claude」は、2026年現在、生成AIアシスタントの二大勢力として市場を牽引している。両者はそれぞれ異なる強みを持ち、用途によって適切な選択肢が異なる。本記事では、最新モデルの仕様・ベンチマーク・料金を比較し、ユースケース別の選択指針を示す。

モデル構成の概要

ChatGPT（OpenAI）

2026年2月時点でOpenAIが提供する主要モデルは以下のとおりだ。

モデル	特徴	コンテキスト長
GPT-4o	マルチモーダル対応、高速レスポンス	128,000トークン
o3	高精度推論、複雑な数学・コーディング特化	200,000トークン
o3-mini	o3の軽量版、コスト効率重視	200,000トークン
GPT-4o mini	低コスト・高速処理向け	128,000トークン

ChatGPTの無料プランではGPT-4o miniが利用でき、有料プラン（Plus: $20/月）ではGPT-4o・o3へのアクセスが可能になる。

Claude（Anthropic）

Anthropicが提供する主要モデルは以下のとおりだ。

モデル	特徴	コンテキスト長
Claude Sonnet 4.6	バランス型、高速・高精度	200,000トークン
Claude Opus 4.5	最高精度、複雑タスク特化	200,000トークン
Claude Haiku 3.5	軽量・低コスト向け	200,000トークン

Claudeの無料プランではSonnet 4.6を限定的に利用でき、有料プラン（Pro: $20/月）では利用制限が緩和され、Opus 4.5へのアクセスも可能になる。最大の特徴は全モデルで200,000トークンのコンテキスト長を提供している点で、ChatGPTの128,000トークン（GPT-4o）を大きく上回る。

ベンチマーク比較

コーディング能力：SWE-bench

SWE-benchは、実際のGitHubイシューを自動解決する能力を測定するベンチマークだ。

モデル	SWE-bench Verified スコア
Claude Opus 4.5	72.5%
Claude Sonnet 4.6	70.3%
OpenAI o3	71.7%
GPT-4o	38.8%

コーディングタスクでは、Claude Opus 4.5とOpenAI o3が拮抗しており、いずれもGPT-4oを大きく上回る。

数学・推論：AIME

AIME（米国数学オリンピック予選）での成績は推論能力の指標となる。

モデル	AIME 2024 正解率
OpenAI o3	96.7%
Claude Opus 4.5	78.2%
Claude Sonnet 4.6	71.4%
GPT-4o	9.3%

純粋な数学・論理推論では、OpenAI o3が優位に立つ。

API料金比較

OpenAI API（2026年2月時点）

モデル	入力 (per 1M tokens)	出力 (per 1M tokens)
GPT-4o	$2.50	$10.00
o3	$10.00	$40.00
o3-mini	$1.10	$4.40
GPT-4o mini	$0.15	$0.60

Anthropic API（2026年2月時点）

モデル	入力 (per 1M tokens)	出力 (per 1M tokens)
Claude Opus 4.5	$15.00	$75.00
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00
Claude Haiku 3.5	$0.80	$4.00

コスト効率の観点では、GPT-4o mini（$0.15/入力1M）とClaude Haiku 3.5（$0.80/入力1M）が低コスト帯の選択肢となる。中間帯ではGPT-4o（$2.50）とClaude Sonnet 4.6（$3.00）がほぼ同価格帯であり、用途に応じた選択が重要だ。

機能比較：詳細評価

コーディング能力

Claude Sonnet 4.6とOpus 4.5は、コードベース全体の文脈理解に優れており、200,000トークンのコンテキスト長を活かした大規模リファクタリングや、複数ファイルにまたがるバグ修正が得意だ。Claude Codeなどのコーディングエージェントとの連携も強化されている。

一方、OpenAI o3は数学的推論を必要とするアルゴリズム問題や最適化タスクで高い精度を発揮する。GPT-4oは一般的なコード補完・デバッグで安定したパフォーマンスを示す。

コーディングの結論: 大規模コードベースの理解・編集にはClaude、数学的アルゴリズム問題にはo3が適している。

長文処理

コンテキスト長の差は実運用に直接影響する。

• Claude: 全モデル200,000トークン（約150,000語相当）。長大なPDFや複数文書の横断分析に対応
• ChatGPT: GPT-4oは128,000トークン、o3は200,000トークン。GPT-4o miniは128,000トークン

長文処理を頻繁に行う場合、Claudeは追加コストなしで200Kコンテキストを利用できる点でアドバンテージがある。

長文処理の結論: 法律文書・学術論文・長編コードの分析にはClaude Sonnet 4.6が有利。

日本語品質

両モデルとも日本語に対応しているが、特性が異なる。

• Claude: 自然な日本語表現と文化的ニュアンスの理解に定評がある。長文日本語テキストの要約・翻訳での評価が高い
• ChatGPT（GPT-4o）: 日本語コンテンツの生成速度が速く、マルチモーダル（画像+日本語テキスト）対応も強み

日本語の結論: 日本語ライティング・文書作成にはClaude、日本語+画像処理が必要な場合はGPT-4oが実用的。

無料プラン比較

項目	ChatGPT 無料	Claude 無料
利用可能モデル	GPT-4o mini	Claude Sonnet 4.6（制限あり）
1日の利用制限	制限あり（詳細非公開）	制限あり（詳細非公開）
ファイルアップロード	限定的	制限あり
画像生成	不可（DALL-E は Plus以上）	不可
APIアクセス	不可	不可

両サービスとも無料プランではモデルの制限と利用上限がある。本格的な業務利用には有料プラン（いずれも$20/月）が現実的な選択となる。

用途別おすすめ

コーディング・開発

• 大規模コードベース編集・リファクタリング: Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.5
• 数学的アルゴリズム・競技プログラミング: OpenAI o3
• 日常的なコード補完・デバッグ: GPT-4o または Claude Sonnet 4.6

文書作成・ライティング

• 長文レポート・論文執筆: Claude Sonnet 4.6（長コンテキストが有利）
• マーケティングコピー・短文: GPT-4o（高速生成）
• 日本語ビジネス文書: Claude Sonnet 4.6

データ分析・研究

• 複数文書の横断分析: Claude（200Kコンテキスト）
• 数値計算・統計処理コード生成: OpenAI o3
• 一般的なデータ解釈: GPT-4o / Claude Sonnet 4.6

コスト重視の選択

• 大量API処理（低コスト優先）: GPT-4o mini ($0.15/1M入力)
• 中量処理（コスト×品質バランス）: GPT-4o ($2.50/1M) または Claude Sonnet 4.6 ($3.00/1M)
• 最高精度が必要: o3 ($10.00/1M) または Claude Opus 4.5 ($15.00/1M)

まとめ

2026年時点でのChatGPTとClaudeの主な差別化ポイントは以下のとおりだ。

評価軸	優位
コンテキスト長（全モデル）	Claude（200K vs GPT-4oの128K）
数学・論理推論	OpenAI o3
コーディング（大規模）	Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.5
低コストAPI	GPT-4o mini
日本語品質	Claude（僅差）
マルチモーダル	GPT-4o（画像・音声統合）
エコシステム連携	ChatGPT（プラグイン・GPTs）

どちらが「優れている」かは用途次第であり、API利用者はコストとモデル特性のトレードオフを考慮した上で選択することが重要だ。複数サービスを組み合わせて利用するハイブリッドアプローチも有効な戦略となっている。

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参考リンク

• OpenAI Pricing
• Anthropic Pricing
• SWE-bench Leaderboard
• OpenAI Models Documentation
• Anthropic Models Documentation

免責事項

本記事に掲載している料金・ベンチマーク数値は2026年2月時点の情報に基づく。各サービスの料金・仕様は予告なく変更される場合がある。最新情報は各社の公式サイトを参照されたい。