ChatGPT にはさまざまなモデルが存在し、それぞれ応答の品質や速度、対応できるコンテキスト量（最大トークン数）などが異なります。ビジネス用途でも個人利用でも、どのモデルを使うかによって成果やコストが大きく変わるため、特徴をしっかり把握しておくことが重要です。ここでは、OpenAI が提供する主要な ChatGPT モデル一覧とその用途、性能、コスト、最大コンテキスト長などを、徹底解説でまとめます。
全体像：ChatGPTモデルのバリエーション
OpenAI の ChatGPT モデルは大きく分けると、以下のようなカテゴリーに整理できます。
- GPT-4 シリーズ: 高性能かつ高度な推論能力を持つフラッグシップモデル
- oシリーズ（o1, o1-mini など）: 多段階の推論（チェーン・オブ・ソート）に優れた推論特化モデル
- GPT-3.5 Turbo や GPT base モデル: 旧世代にあたり、コスト重視の方向け
- DALL・E, Whisper, TTS など: 音声や画像を扱う別カテゴリのモデル
- Embedding / Moderation / その他ユーティリティ: 検索・クラスタリング・モデレーション用モデル
このうち、通常「ChatGPT」と呼ぶのは主にテキスト生成や会話を担う GPT シリーズを指します。以下、それぞれのモデルをより詳しく見ていきましょう。
モデルごとの特徴比較
| モデルカテゴリ | 主なモデル名 | 特徴・用途 | 代表的なユースケース |
|---|---|---|---|
| GPT-4 シリーズ |
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高性能かつ高度な推論能力を持つフラッグシップモデル。大規模文脈を活用でき、テキストや画像入力にも対応（モデルによる）。 GPT-4oは特に「汎用かつ高知能」なモデル。GPT-4o miniは軽量かつ低コスト。 |
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| oシリーズ (推論特化モデル) |
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チェーン・オブ・ソート（多段階推論）を重視するモデル。難しい論理的・推論的タスクに強みがある。o1は大規模タスク向け、o1-miniはより軽量。 |
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| GPT-3.5 Turbo / GPT base |
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旧世代モデルにあたり、GPT-4系ほどの性能はないが、コスト面では優位。簡単な対話や軽量処理で適度に使いやすい。 |
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| DALL・E / Whisper / TTS (音声・画像モデル) |
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テキスト以外を扱うモデル群。DALL·Eは画像生成、Whisperは音声認識、TTSはテキスト音声化。いずれもAPIエンドポイントが異なる。 |
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| Embedding / Moderation / その他ユーティリティ |
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検索・クラスタリング・類似度測定などに用いる「埋め込みモデル」、およびコンテンツの安全性を判定するモデレーションモデルなど。実際のテキスト生成とは異なる補助用途。 |
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GPT-4 シリーズの詳細
GPT-4o
GPT-4o は、OpenAI の現行フラッグシップである高知能モデルです。「o」という文字が示すように、「omni（全方位）」を意味し、汎用性と高性能を兼ね備えています。特長は以下のとおりです。
- 優れた文脈理解: 従来モデルよりも深い推論を行える
- 大きなコンテキストウィンドウ: 最大 128,000 トークンまで入出力可能
- テキストと画像を入力可能: テキストだけでなく画像解析もサポート（出力はテキスト）
- 高い価格: その分性能はトップクラス
- 複雑なタスクに最適: 長文要約、専門性の高い質問への回答など
GPT-4o mini
GPT-4o mini は、GPT-4o より軽量でコストを抑えたバージョンです。主な特長は以下です。
- 高速かつ安価: GPT-4o と比べると動作が軽く料金も低い
- 128k トークンのコンテキスト: 大きなコンテキストを活かしつつ、より軽い推論
- テキストと画像を入力可能: GPT-4o 同様、マルチモーダル入出力に対応
- タスクに集中した性能: 特定のドメインやモバイルでの推論に適している
- 学習や補助モデルとして: 大きいモデルで作成した知識を distillation する用途にも
GPT-4 Realtime / Audio
さらに GPT-4 シリーズにはリリース前のベータ版として以下の拡張が存在します。
- GPT-4o-realtime-preview: リアルタイム応答に対応し、WebRTC / WebSocket などで高速対話
- GPT-4o-audio-preview: 音声入力や音声出力を取り扱えるエディション
これらはプレビューリリースのため、料金や機能が今後変更になる可能性があります。
o シリーズ（o1, o1-mini）の詳細
o1 および o1-mini は、チェーン・オブ・ソート（長い思考過程）を内部的に使うよう設計された推論特化モデル群です。GPT-4 シリーズよりもさらに「複雑なステップを踏んだ推論」に長けている反面、利用コストや最大コンテキスト、レスポンス速度等で特徴が異なります。
o1
- マルチステップ推論に強い: 一度の入力に対して、多段階の推論を行い複雑な問題を解決
- 200,000 トークンのコンテキスト: GPT-4o よりもさらに大きい文脈長をサポート
- 最大出力トークンが 100,000: 非常に長い回答も生成可能
- テキストや画像入力に対応: GPT-4o と同じくマルチモーダル
o1-mini
- 128,000 トークンのコンテキスト: 大きな入力にも対応
- 出力トークンは 65,536 程度まで可
- 速度やコスト面の最適化: 大規模推論が要らない場面でもチェーン・オブ・ソートのメリットを活かせる
- テキスト入力中心: 現時点では画像入力は非対応（previewを除く）
この o1 シリーズは、数理パズルや難解な論理推論、複雑な計画を立てる場面などに非常に強みがあるモデルとして注目されています。
GPT-3.5 シリーズ
GPT-3.5 は、かつての ChatGPT (2022年末～2023年) のメインモデルとして多くの人が使っていました。現在は gpt-4o-mini が代替モデルとして推奨されていますが、次のような特徴があります。
- 低コスト: 料金を抑えたい場合には選択肢になり得る
- 最大コンテキスト 16,385 トークン: GPT-4o 等に比べれば小さいが、旧世代よりは広い
- 知識カットオフが 2021年9月: 古い情報しか持たない
もし予算を極力おさえたい、あるいは非常にシンプルなチャットタスクしか想定していないのであれば、まだ検討する価値があるモデルです。
GPT base モデル
davinci-002 や babbage-002 などの「GPT base」モデルは、指示追従が弱い旧世代のベースモデルです。コストはさらに安価ですが、
- 最新の GPT-4o / GPT-4o-mini や GPT-3.5 Turbo と比べ性能が劣る
- テキスト補完や埋め込みなど、特定用途のために使われることが多い
大きなコンテキストを必要とせず、特定のレガシー互換で使用したいケースを除き、新規採用はあまり推奨されません。
音声・画像関連モデル
DALL·E 2 / DALL·E 3
DALL·E は、文章プロンプトから画像を生成・編集するためのモデルです。DALL·E 3 では以下が向上しています。
- より高解像度 とリアルな画像生成
- プロンプトの理解精度 が大きく改善
- 編集機能 や既存画像をもとにバリエーション生成
ChatGPT Plusの画像機能と連携されており、画像生成をテキストでリクエストできる点が魅力です。
TTS（Text to Speech）
tts-1 は速度重視、tts-1-hd は品質重視で、人間らしい音声をリアルタイムに合成できます。API 経由でテキストを渡すと音声ファイルが返ってきたり、ストリーミング音声を生成したりする用途に活用可能です。
Whisper（音声 → テキスト変換）
whisper-1 は音声認識モデルで、音声をテキストにするために使用されます。オープンソース版と同等ですが、OpenAI API で使用すると高速に推論できるのが利点。複数言語にも対応しており、翻訳や文字起こしに使われます。
埋め込み（Embeddings）／モデレーション（Moderation）などユーティリティ
さらに、以下のような用途特化モデルも提供されています。
Embeddings
検索・クラスタリング・レコメンドなどのために、テキストを数値ベクトルに変換するモデルがtext-embedding-3など。関連度判定、検索精度向上、類似文章のフィルタリングなどに使用されます。text-embedding-3-small や text-embedding-3-large はサイズ・精度で選択可能。
Moderation
ポリシーや利用規約に反するコンテンツを検知するためのモデル。omni-moderation-latest や text-moderation-latest などがあり、テキストや画像を解析し、センシティブまたは禁止コンテンツの可能性を分類します。
コンテキストウィンドウとトークン
多くのモデルで「最大コンテキストウィンドウ」が記載されています。例えば GPT-4o なら128,000トークン、o1 なら200,000トークンなどがありますが、この数字には以下の要素が含まれます。
- 入力トークン: ユーザーから提供されるプロンプト
- 出力トークン: モデルが生成するテキスト
- 推論（Chain-of-Thought）トークン: o1など推論過程を内部トークンとして利用
上限に達すると、モデルが途中で応答を打ち切る場合があります。長文の資料や大量の発話を処理する際には、モデルごとの上限を把握しておくことが不可欠です。
モデル選択のポイント
ここまで見てきたモデルの違いを踏まえ、選択時の主な基準をまとめます。
- 用途:
- 高知能な文脈理解が必要 → GPT-4o
- 複雑な推論が必要 → o1シリーズ
- 画像生成 → DALL·E
- 音声認識 → Whisper
- 音声合成 → TTS
- コスト:
- コスト重視 → GPT-4o mini, GPT-3.5 Turbo, o1-mini
- お金より性能重視 → GPT-4o, o1
- 最大コンテキスト:
- 超長文や大量データ → o1 (200k トークン), GPT-4o (128k)
- シンプルな会話中心 → GPT-3.5 Turbo, GPT-4o mini (128k)
- 回答速度:
- レスポンス速度重視 → GPT-4o mini, GPT-3.5 Turbo
- やや遅くても複雑な処理 → GPT-4o, o1
- 機能:
- 音声 → TTS, Whisper
- 画像生成 → DALL·E
どのモデルを使うべきか：ユースケース例
- 長文要約や専門的な技術文書のQA:
- GPT-4o か o1 が最有力。特に難解な内容なら o1
- ビジネスチャットボット:
- コスト重視なら GPT-4o mini や o1-mini。精度重視なら GPT-4o
- コード生成やデバッグ:
- GPT-4o（コード推論能力が高い）。リソース少なら GPT-4o mini
- 巨大なデータセットの整理・推論:
- コンテキストが最大の o1 (200k tokens) が優位
- 画像関連のアップロード/解釈:
- GPT-4o, GPT-4o mini (マルチモーダル対応)
- DALL·E で画像生成も視野に入れる
- 音声トランスクリプション/合成:
- Whisper → 音声→テキスト
- TTS → テキスト→音声
価格とリソース管理
一般に高性能モデルほど価格が高く、コンテキストウィンドウも大きい反面、推論速度が遅めになりがちです。下記のようなトレードオフが存在します。
- 高価格・高性能：GPT-4o, o1
- 中価格・高速：GPT-4o mini, o1-mini
- 低価格・旧世代：GPT-3.5 Turbo, GPT base
ビジネス要件（大量問い合わせが想定されるサポートチャットなど）の場合、1回あたりの推論コストが積み重なるため、費用対効果を慎重に検討する必要があります。無料トライアルや Playground などを活用して、実際のユースケースに必要な性能とコストを見極めましょう。
モデルの更新サイクルと ID
OpenAI は「alias」（通称）を用いてモデル名を指し示しますが、内部ではバージョンや日付が付与された「snapshots」を指しているため、数か月ごとに切り替わります。プロダクションで使う際には特定の日付スナップショット IDを指定することで、バージョンの揺れを抑えるのが推奨されています。
例:
- 「gpt-4o」は「gpt-4o-2024-08-06」など日付付きモデルを指すエイリアス
- 「chatgpt-4o-latest」は ChatGPT UI で使われる最新バージョンと同期
- 「o1-preview」は最新のプレビュー版「o1-preview-2024-09-12」などと紐づく
大きなバージョンアップで挙動が変わる可能性があるため、本番運用では安定バージョンを固定しておく方が安全です。
データプライバシーと利用ポリシー
OpenAI のポリシーでは、API経由で送信されたデータは学習に使われないことが 2023年3月より明記されています。ただし ChatGPT UI（公式ウェブインターフェース）を利用する場合はデフォルトで学習への利用がある（オプトアウト可）といった違いがあるので注意してください。
また、企業向けには ChatGPT Enterprise や Team プランが用意されており、より厳しいコンプライアンスやゼロデータ保持などの要件を満たせるオプションがあります。モデル選択だけでなく利用ポリシーやセキュリティ要件も考慮することが必須です。
まとめ
本記事では ChatGPT モデル一覧を中心に、各モデルの特徴や用途、価格面、コンテキストウィンドウ、マルチモーダル対応などの観点から総合的に解説しました。最後にポイントを整理します。
- GPT-4o: 汎用性と高精度を備えたフラッグシップ。複雑なタスクに最適。
- GPT-4o mini: 軽量版。速度とコストのバランスが良い。学習やモバイルでの推論にも適している。
- o1 シリーズ: 多段階推論（チェーン・オブ・ソート）を強みに、論理的推論や長文解析に強い。
- GPT-3.5 Turbo: 旧世代だがコスト重視ならまだ利用価値あり。
- Embedding / Moderation: 検索、違反コンテンツ検知などの用途で活躍。
- DALL·E / Whisper / TTS: 画像生成、音声認識、音声合成を担う別ラインナップ。
- 使用するモデルのバージョン固定: スナップショット ID で指定するほうが安定。
- データポリシー: APIからの入力は学習に使われず、一定期間後に削除。機密データの取扱いには注意。
システム構築やアプリケーション開発の際に、上記を踏まえて最適なモデルを選定することで、コスト・性能・セキュリティのバランスを保ちつつ、AIの力を最大限活用できるでしょう。ぜひ用途や要件に応じて各モデルを使い分け、ビジネスやプロジェクトでの生産性向上につなげてみてください。
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