3つの異なるAI「哲学」——まず理解してから選ぶ
GPT-5.2、Claude Opus 4.6/Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Proの間で迷っているなら、その気持ちはよくわかります。実際にそれぞれを比較し、さまざまなプロジェクトで試してきました。最もはっきりした結論：「絶対的に最良」なモデルは存在しません。正しい問いは「このタスクに最適なモデルはどれか？」です。
各社はそれぞれ独自の方向性で開発しており、その違いは思っている以上に明確です：
- GPT-5.2 (OpenAI)：汎用性を重視して設計——Azure、Microsoft 365、さらにはGitHub Copilotとの深い統合
- Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6 (Anthropic)：安全性と推論を最優先——その代わりに、3つの中で最高の文章品質とreasoningを実現
- Gemini 3.1 Pro (Google)：Googleエコシステムから生まれた——ネイティブマルチモーダル、リアルタイムSearch、エンタープライズ向けVertex AI
各モデルの長所・短所分析
GPT-5.2——汎用性と広いエコシステム
GPT-5.2はGPT-5シリーズを継承し、reasoningとレスポンス速度において大幅な改善が加えられています。特に以下のケースで威力を発揮します：
- AzureへのデプロイやMicrosoft 365との統合が必要なプロジェクト
- 安定したfunction callingと構造化JSON出力が必要な場合
- 多言語コード生成（TypeScript、Go、Rust——GPTが得意とする領域）
- GitHub Copilotを使用しているチームで、一貫したモデルを維持したい場合
最大の弱点はコストです。最上位ティアでは、使用量を注意深く管理しないと、スタートアップや個人プロジェクトの月末請求が予算を超えてしまうことがあります。
Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6——深い推論と高品質な文章
AnthropicはClaudeをまったく異なる哲学で構築しています：安全性と誠実さを何よりも優先するというものです。一見小さなことのように思えますが、実際にはこれが意味するのは、Claudeはもっともらしい回答を作り上げるのではなく、「確信が持てない」とはっきり言うということです——これはproductionで使う際にはるかに重要なことです。
Claudeが際立つ点：
- 自然な文章生成：ブログ、技術ドキュメント、メール——ほとんど編集不要な文体
- 大きなcontext window：200K+トークン、コードベースや長いドキュメントの処理が競合より優れている
- Extended thinking：Opus 4.6は回答する前に「内部で思考」することができ、複雑な問題に特に有効
- 一貫性：APIを複数回呼び出しても出力フォーマットが安定している
2つのバージョンについて：Opus 4.6はフラグシップモデル——遅くて高価ですが、reasoningのレベルが別格です。Sonnet 4.6はコスト/パフォーマンスの最良バランスポイントです。コンテンツ生成タスクでSonnet 4.6をproductionで使ってきました。latencyは安定しており、コストはOpusと比べて約60%削減——そして最も重要なのは、出力品質がそのままproductionに投入できるレベルで、ほとんど修正が不要だということです。
弱点：マルチモーダル能力はGeminiに劣り、リアルタイムWebサーチも制限が多い。
Gemini 3.1 Pro——マルチモーダルとGoogleエコシステム
Geminiは、プロジェクトが複数のメディアタイプを同時に扱う場合や、GCP上で動作している場合には、ほぼ自明の選択肢です：
- ネイティブマルチモーダル：テキスト、画像、音声、動画を同一のAPI呼び出しで処理
- Google Search grounding：リアルタイム検索結果に基づいた回答で、最新情報に関するhallucinationを削減
- Vertex AI：明確なSLAを持つGCP上でのエンタープライズデプロイ
- 競争力のある価格：下位ティア（Flash）は非常に安価で、プロトタイピングに最適
弱点：純粋なテキスト品質はClaudeに劣ります。また、複雑なプロンプトの際にAPIが一貫性のないフォーマットを返すことがあります——これは実際に何度か経験しており、クライアント側での追加処理が必要でした。
シーン別モデル選択ガイド
チームのjunior devにアドバイスする際によく使っている表です：
| タスク | 推奨 | 理由 |
|---|---|---|
| ブログ・技術ドキュメント執筆 | Claude Sonnet 4.6 | 自然な文体で編集がほぼ不要 |
| 複雑なコード生成 | Claude Opus 4.6またはGPT-5.2 | 深い推論でエッジケースにも対応 |
| 画像・動画分析 | Gemini 3.1 Pro | ネイティブマルチモーダルでworkaround不要 |
| リアルタイムデータが必要なチャットボット | Gemini 3.1 Pro | Google Search built-in |
| エンタープライズAzure | GPT-5.2 | 標準統合済み、明確なSLA |
| スタートアップ・低予算の個人プロジェクト | Claude Sonnet 4.6 + Gemini Flash | 低コストで十分な品質 |
実践的な実装ガイド
理論はこれで十分です——コードに入りましょう。3つのAPIをPythonで呼び出す方法と、後からモデルを切り替えてもbusiness logicを変更しなくて済む共通インターフェースのwrapperを紹介します。
依存関係のインストール
pip install anthropic openai google-generativeaiClaude Sonnet 4.6の呼び出し
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="sk-ant-...")
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=2048,
messages=[
{"role": "user", "content": "Giải thích Docker volumes cho người mới bắt đầu"}
]
)
print(response.content[0].text)GPT-5.2の呼び出し
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-...")
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5.2",
messages=[
{"role": "user", "content": "Giải thích Docker volumes cho người mới bắt đầu"}
],
max_tokens=2048
)
print(response.choices[0].message.content)Gemini 3.1 Proの呼び出し
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="AIza...")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro")
response = model.generate_content(
"Giải thích Docker volumes cho người mới bắt đầu"
)
print(response.text)マルチモデルWrapper——3つに対して1つのインターフェースを使う
productionでは、モデルを切り替えてもコード全体を書き直さなくて済むよう、常にwrapperを書くようにしています。現在使っているpatternはこちらです：
from enum import Enum
import anthropic
from openai import OpenAI
import google.generativeai as genai
class AIProvider(Enum):
CLAUDE = "claude"
GPT = "gpt"
GEMINI = "gemini"
class AIClient:
def __init__(self, provider: AIProvider, api_key: str, model: str = None):
self.provider = provider
if provider == AIProvider.CLAUDE:
self.client = anthropic.Anthropic(api_key=api_key)
self.model = model or "claude-sonnet-4-6"
elif provider == AIProvider.GPT:
self.client = OpenAI(api_key=api_key)
self.model = model or "gpt-5.2"
elif provider == AIProvider.GEMINI:
genai.configure(api_key=api_key)
self.client = genai.GenerativeModel(model or "gemini-3.1-pro")
self.model = model or "gemini-3.1-pro"
def chat(self, message: str, max_tokens: int = 2048) -> str:
if self.provider == AIProvider.CLAUDE:
resp = self.client.messages.create(
model=self.model,
max_tokens=max_tokens,
messages=[{"role": "user", "content": message}]
)
return resp.content[0].text
elif self.provider == AIProvider.GPT:
resp = self.client.chat.completions.create(
model=self.model,
messages=[{"role": "user", "content": message}],
max_tokens=max_tokens
)
return resp.choices[0].message.content
elif self.provider == AIProvider.GEMINI:
resp = self.client.generate_content(message)
return resp.text
# Sử dụng
claude = AIClient(AIProvider.CLAUDE, api_key="sk-ant-...")
gpt = AIClient(AIProvider.GPT, api_key="sk-...")
gemini = AIClient(AIProvider.GEMINI, api_key="AIza...")
question = "Viết function Python đọc file CSV và trả về list of dict"
for name, client in [("Claude", claude), ("GPT", gpt), ("Gemini", gemini)]:
print(f"\n=== {name} ===")
print(client.chat(question))このpatternは、あるモデルがrate limitやoutagになった場合に特に有効です——AIProvider.CLAUDEをAIProvider.GEMINIに1行変えるだけで完了し、business logicには触れる必要がありません。
実際のコストに関する注意点
価格は頻繁に変わりますが、観察してきた全体的なpatternは以下の通りです：
- Claude Sonnet 4.6：中程度のコスト、テキストタスクに対して最高のパフォーマンス/価格比
- Claude Opus 4.6：3つの中で最も高価——本当に深いreasoningが必要な場合のみ使用
- GPT-5.2：上位ティアは高価ですが、複数の価格帯とボリューム割引があります
- Gemini 3.1 Pro：競争力があり、特にテストやプロトタイピング向けの無料ティアが充実
実践的なアドバイス：決定する前に、あなたの実際のタスクで3つすべてをテストしてください。GPT-5.2でprompt-engineeringに約2週間費やしたことがあります。結果は？Claude Sonnet 4.6が同じ作業をより良く、より安くこなしました。高い代償で学んだ教訓：インターネット上のベンチマークとproductionでのベンチマークは全く別の話です。
まとめ：Junior Devのためのモデル選択の公式
3つすべてを約1年間使ってきた経験から、かなりシンプルな公式を導き出しました：
- Claude Sonnet 4.6から始める——最良のバランスポイント、安定したAPI、使いやすい
- 複雑なreasoningや高度なコード生成が必要な場合はOpus 4.6またはGPT-5.2にアップグレード
- プロジェクトにマルチモーダルが必要な場合や、Google Searchのライブデータが必要な場合はGemini 3.1 Proを追加
- 常にwrapperを書く——あるモデルに問題が生じた場合、business logicを変更せずに別のモデルにfallbackできる
これからキャリアを始めるjunior devへ：3つを同時にマスターしようとしないでください。1つのモデルを選び、そのAPIを深く理解してから徐々に広げていきましょう。上記のwrapperが、準備ができたときにスムーズに移行する助けになるはずです。
