比較ガイド

【2026年版】AI/LLM API 5社徹底比較
OpenAI / Claude / Gemini / Hugging Face / Cohere

更新日: 2026-02-15 読了時間: 約10分カテゴリ: AI・機械学習

AIアプリケーションの開発において、どのLLM APIを選ぶかはプロダクトの品質・コスト・スケーラビリティに直結する重要な判断です。本ガイドでは、主要5社のAI/LLM APIを、料金体系・モデル性能・コンテキスト長・日本語対応・実装難易度の観点から徹底比較します。

1. 比較サマリー

API	最新モデル	入力料金(/1Mトークン)	出力料金(/1Mトークン)	コンテキスト長	日本語	難易度	人気
OpenAI	GPT-4.5	$2〜75	$8〜150	128K	高品質	中級	98
Claude	Claude 4 Opus/Sonnet	$3〜15	$15〜75	200K	高品質	初級	95
Gemini	Gemini 2.5 Pro/Flash	$1.25〜2.50	$5〜10	1M (Pro)	高品質	初級	88
Hugging Face	Llama, Mistral等 10万+	無料枠あり	Pro: $9/月	モデル依存	モデル依存	中級	82
Cohere	Command R+, Embed v3	$0.4〜15	$1.2〜45	128K	100+言語	中級	72

2. 各APIの特徴と強み

OpenAI (GPT-4.5) - 最大のエコシステム

AI業界を牽引するOpenAIは、GPT-4.5を筆頭に最も成熟したAPIエコシステムを提供。Function Calling、Vision、Assistants API、ファインチューニングなど、プロダクション運用に必要な機能が一通り揃っています。サードパーティとの統合数も圧倒的で、LangChain、LlamaIndexなど主要フレームワークが最優先で対応。

強み: 最大のエコシステム、Function Calling、Vision対応、最多のサードパーティ統合、充実したファインチューニング
弱み: コストが高め（特にGPT-4.5）、レート制限が厳しめ、APIの仕様変更が頻繁
おすすめ: 汎用的なAI開発、プロダクション環境、豊富な統合が必要なケース

Claude (Anthropic) - 長文処理とコード生成の王者

Anthropicが開発するClaudeは、200Kトークンの業界最長クラスのコンテキストウィンドウと、優れたコーディング性能が特徴。Constitutional AIによる安全性の高さに加え、日本語の処理性能も非常に高い評価を得ています。APIの設計がシンプルで、学習コストが低い点も開発者に好評。

強み: 200Kトークンのコンテキスト長、コーディング性能トップクラス、安全性、日本語性能の高さ
弱み: Vision以外のマルチモーダル機能は限定的、エコシステムはOpenAIに比べ発展途上
おすすめ: 長文処理、コード生成・レビュー、日本語重視のプロジェクト

Google Gemini - コスパとマルチモーダルの最強

Googleが提供するGeminiは、100万トークンのコンテキストウィンドウ（Pro）と業界最安水準の料金設定が魅力。テキスト・画像・音声・動画をネイティブに扱えるマルチモーダル性能は他社を凌駕。Google Cloudとのシームレスな統合も強み。Flashモデルはレイテンシとコストのバランスに優れています。

強み: コスパ最強、100万トークンのコンテキスト（Pro）、マルチモーダル最強、Google Cloud統合
弱み: APIの安定性にやや課題が残る、Google Cloud依存度が高い
おすすめ: 大量データ処理、マルチモーダルアプリ、コスト重視のプロジェクト

Hugging Face Inference - オープンソースの宝庫

10万以上のオープンソースモデルにアクセスできるHugging Faceは、研究者・開発者コミュニティの中心的存在。Llama、Mistral、Gemma等の最新オープンモデルをAPIで手軽に利用でき、無料枠も用意。モデルの自由な選択とカスタマイズ性が最大の強み。

強み: 10万+のオープンソースモデル、モデル選択の自由度、活発なコミュニティ、無料枠あり
弱み: モデルにより性能差が大きい、プロダクション安定性は商用APIに劣る、日本語性能はモデル次第
おすすめ: 研究用途、プロトタイプ開発、オンプレミス運用、特定ドメイン特化モデル

Cohere - RAGと企業内検索の専門家

CohereはRAG（検索拡張生成）に特化したAPIを提供。Command R+はRAGに最適化されたモデルで、Embed v3は100以上の言語に対応する高性能な埋め込みモデル。Rerankモデルと合わせて、企業内検索・ナレッジベース構築に最適なスタックを構成。

強み: RAG特化のCommand R+、100+言語対応のEmbed v3、Rerankモデル、エンタープライズ向け
弱み: 汎用的な生成タスクではOpenAI/Claudeに劣る、知名度が低め
おすすめ: RAGシステム構築、企業内検索、多言語対応、ナレッジベース

3. ユースケース別おすすめ

4. 実装サンプルコード

OpenAI（Python）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")

# Chat Completionの作成
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.5-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは優秀なアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": "Pythonでクイックソートを実装してください"}
    ],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

Claude（Python）

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-...")

# Messageの作成
message = client.messages.create(
    model="claude-4-sonnet-20260215",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Pythonでクイックソートを実装してください"}
    ]
)

print(message.content[0].text)

5. まとめ：選び方フローチャート

エコシステムと統合数を重視？ → Yes: OpenAI
長文処理・コード生成が中心？ → Yes: Claude
コスパ・大量処理・マルチモーダル？ → Yes: Gemini
オープンソース・オンプレ運用？ → Yes: Hugging Face
RAG・企業内検索を構築？ → Yes: Cohere

迷ったらOpenAI（エコシステム重視）またはClaude（品質・安全性重視）から始めるのがおすすめです。いずれも無料クレジットやトライアルが用意されており、すぐに試すことができます。用途に応じて複数のAPIを組み合わせるマルチLLM戦略も有効です。

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