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はじめに

「結局どのAIを使えばいいの？」

この記事は2026年2月に公開したものを、2026年9月26日に全面改訂しました。半年で前提が2つ壊れたからです。

① 3社すべてが100万トークン級のコンテキストになった
   → 「長文処理ならGemini」という住み分けが消滅
② ターミナルで動くコーディングエージェントが3社出揃った
   → 「CLIがあるのはClaudeだけ」も過去の話

旧版では「大規模リポジトリの理解は Gemini が1位（100万トークンの圧倒的なコンテキスト）」と書いていました。この結論はもう成立しません。 何がどう変わったかを含めてまとめ直します。

基本スペック（2026年9月26日時点）

各社とも単一モデルではなく、性能とコストの異なるティア制になっています。

	ChatGPT（OpenAI）	Claude（Anthropic）	Gemini（Google）
最上位	GPT-6 Astra	Fable 5.1	Gemini 3.1 Deep Think
主力	GPT-5.6 Sol	Opus 5.5	Gemini 3.1 Pro
中量級	GPT-5.6 Terra	Sonnet 5	Gemini 3.8 Flash
軽量	GPT-5.6 Luna	Haiku 4.5	Gemini 3.5 Flash-Lite
コンテキスト長	105万トークン	100万トークン	100万トークン
ターミナル向けCLI	Codex CLI	Claude Code	Gemini CLI

API料金（100万トークンあたり／入力・出力）

モデル	入力	出力
GPT-6 Astra	$10	$50
Claude Fable 5.1	$10	$50
GPT-5.6 Sol	$4	$20
Claude Opus 5.5	$4	$20
GPT-5.6 Terra	$2	$12
Claude Sonnet 5	$2	$10
Claude Haiku 4.5	$1	$5
GPT-5.6 Luna	$0.20	$1.20

同じ価格帯に各社のモデルが並ぶようになりました。価格で選ぶ理由はほぼなくなったと考えていいです。

半年で変わった3つのこと

更新記事なので、旧版から何がどう変わったかを先に書きます。

① コンテキスト長の差が消えた

	2026年2月（旧版）	2026年9月（現在）
ChatGPT	12.8万	105万
Claude	20万	100万
Gemini	100万	100万

旧版を書いた時点では「Geminiだけが100万トークン」でした。だから「大量のドキュメント処理はGemini」と書けたのですが、半年で他2社が追いつき、差別化要因として死にました。

いま100万トークンは「持っていて当たり前」で、差がつくのは長いコンテキストを実際に使いこなせるかです。入るかどうかではなく、入れた後に精度が落ちないか。ここはカタログスペックでは判断できないので、自分のコードベースで試すしかありません。

② モデルが「1つ」からティア制になった

旧版は「ChatGPT = GPT-4o」のように1社1モデルで比較していました。いまは同じサービス内で最上位から軽量まで4段階あり、同じサービスの中でモデルを選び分けるのが前提になっています。

つまり選ぶ単位が「どのサービスか」から「どの作業にどのティアを当てるか」に変わりました。私の場合、環境整備や調査は主力ティア、繰り返し作業は中量級、後戻りコストの大きい意思決定だけ最上位、という使い分けをしています。

③ ターミナルのコーディングエージェントが出揃った

旧版には「Claude Code はターミナルから直接コードの読み書き・実行ができる唯一の公式ツール」と書いていました。これは現在は誤りです。 3社ともCLIを出しています。

CLI	ベースモデル	特徴
Claude Code	Claude Opus 系	複数ファイル横断の編集・サブエージェント・自律実行
Codex CLI	OpenAI GPT 系	オープンソース、サンドボックスでの自律実行
Gemini CLI	Gemini 系	大きな無料枠、Googleクラウド連携

※Gemini CLI は提供条件の変更が入っているので、最新の対応プランは公式で確認してください。

コーディング能力の比較

ここは公開ベンチマークではなく、私が実務（iOSアプリ8本の個人開発＋本業のSES案件）で使った範囲の主観です。ベンチマーク数値は月単位で入れ替わるので、そちらは公式の発表を見てください。

観点	ChatGPT	Claude	Gemini
複数ファイルにまたがる変更	○	◎	○
指示への忠実さ	○	◎	○
既存コードの規約に合わせる力	○	◎	○
エラー原因の特定	◎	◎	○
実行環境ごと任せる自律性	◎	◎	○
Google系サービスとの連携	△	△	◎

差は縮まっています。旧版では Claude に◎を並べていましたが、いまは「どれを使っても大抵は動く」レンジに入りました。 差が出るのは素の生成能力よりも、エージェントとしての振る舞い（勝手にやりすぎないか、指示の範囲を守るか）です。

場面別：どれを使うべき？

日常のコーディング

1位: Claude Code
2位: Codex CLI

私はこの2つを併用しています。レビューは自前で行い、実装だけCodex CLIに移譲するという分け方です。トークン消費を抑えつつ、品質判断は自分とClaude側に残す狙いです。

大規模リポジトリの理解

2026年2月（旧版）: 1位 Gemini（100万トークン）
2026年9月（現在）: 横並び。CLIの使い勝手で選ぶ

ここが最も大きく変わった項目です。 コンテキスト長で差がつかなくなったので、「リポジトリを読ませる導線があるか」＝CLIやIDE連携の質で選ぶことになります。

なお、巨大なコードベースは全部読ませるより 1本の処理を縦に追う ほうが速いです。コンテキストに入るからといって全部入れるのは、人間が読むときと同じで得策ではありません。

技術の学習・調査

1位: ChatGPT（知識の幅）
2位: Gemini（検索統合で最新情報に強い）
3位: Claude

ドキュメント・記事の作成

1位: Claude（長文の構成力）
2位: ChatGPT
3位: Gemini

Google Workspace を絡めた作業

1位: Gemini（ここは依然として独走）

スプレッドシート・Gmail・ドライブと繋ぐ用途はGeminiが強いままです。ここは半年経っても変わっていません。

料金プラン（個人向け・2026年9月26日時点）

	ChatGPT	Claude	Gemini
無料	あり	あり（Sonnet・Haiku）	あり
下位有料	Go ¥1,400	―	AI Plus ¥725
標準	Plus ¥3,000	Pro $20（年払いで$17）	AI Pro ¥2,900
上位	Pro ¥16,800	Max $100〜	AI Ultra
CLIが使えるか	Plus以上	Pro以上（無料は不可）	プランにより異なる

Claude の無料プランでは Claude Code が使えません。ターミナルでAIに開発させたいなら課金が前提です。逆に、そこに価値を感じないなら無料プランで十分という判断もあります。

筆者の使い方

場面	使うもの
コードを書く・直す	Claude Code（主力ティア）
実装の移譲（トークン節約）	Codex CLI
コードレビュー	Claude Code（自前のレビュー用エージェント）
後戻りコストの大きい判断	最上位ティアをピンポイントで
技術調査・学習	ChatGPT
Google系の作業	Gemini

ひとつだけ運用のコツを書くと、最上位モデルにファイルを読ませないのが効きます。私の実測では、同じ日に同じ最上位モデルへ「ファイルを読ませた場合」と「整理済みの事実だけ渡した場合」で、消費トークンが約4倍違いました（20.3万 vs 5.3万）。

探索と判断を分けて、事実の収集は安いモデルにやらせ、高いモデルには判断だけさせる。これはどのサービスを使っても同じです。

まとめ

AI	一言で	最適な用途
ChatGPT	幅の広い万能型	調査・学習・汎用タスク
Claude	指示に忠実な実装役	AI駆動開発・複数ファイルの改修
Gemini	Google統合型	Workspace連携・検索を絡めた調査

半年前と比べて、スペックで選ぶ意味はかなり薄れました。 コンテキスト長も価格帯も横並びになったので、残る判断軸は「自分のワークフローに刺さる導線があるか」です。

そして1つに絞る必要はありません。私はコーディングをClaude、調査をChatGPT、Google系をGeminiで分けています。合計で月$40前後ですが、本業＋個人開発8本を週20時間で回せているので、時間単価で考えれば回収できている感覚です。

半年でここまで変わる領域なので、この記事も半年後には嘘になっている前提で読んでください。数字の部分は必ず公式で確認をおすすめします。

更新履歴

日付	内容
2026-09-26	全面改訂。3社の現行モデル・コンテキスト長・料金を更新。「長文はGemini」「CLIはClaudeだけ」の記述を訂正
2026-02-14	初版公開

著者: @kotaro_ai_lab
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