01
現行推論モデル
Anthropic - Claude Fable - 5
このスナップショットで最上位の推論モデル。大きなコンテキストに対応します。
適した用途: 深いリポジトリ分析、複雑な計画、高価値のエージェントタスク向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 60
- ブレンド価格
- $7.70/1M
- 速度
- 71 tok/s
- 最初のチャンク
- 149.84s
- 総応答
- 156.91s
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スナップショット: 2026-07-08
Top 20 モデル
02
現行推論モデル
Anthropic - Claude Opus - 4.8 (max)
1M コンテキスト対応の高性能 Claude Opus。Fable より応答時間が扱いやすい候補です。
適した用途: 大規模移行、複数ファイル編集、強い推論が必要な coding agent 向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 56
- ブレンド価格
- $3.85/1M
- 速度
- 66 tok/s
- 最初のチャンク
- 41.75s
- 総応答
- 49.32s
03
現行推論モデル
OpenAI - GPT - 5.5 (xhigh)
OpenAI の高推論ティア。高い Intelligence Index と広いコンテキストが特徴です。
適した用途: OpenAI 中心の coding agent、design-to-code、レビュー、ツール利用の多い作業向け。
- コンテキスト
- 922k
- AA Index
- 55
- ブレンド価格
- $4.35/1M
- 速度
- 85 tok/s
- 最初のチャンク
- 94.38s
- 総応答
- 100.28s
04
現行推論モデル
Anthropic - Claude Opus - 4.7 (max)
1M コンテキストの強力な Opus。上位の Opus/Fable より低レイテンシです。
適した用途: 長いコンテキストと強い推論を保ちつつ、対話性も欲しい開発向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 54
- ブレンド価格
- $3.85/1M
- 速度
- 56 tok/s
- 最初のチャンク
- 19.51s
- 総応答
- 28.37s
05
現行推論モデル
Anthropic - Claude Sonnet - 5 (max)
Sonnet 価格帯で高い知能と 1M コンテキスト。ただし初回応答は長めです。
適した用途: 品質とコンテキストを優先する長めのバッチ作業向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 53
- ブレンド価格
- $1.54/1M
- 速度
- 89 tok/s
- 最初のチャンク
- 191.31s
- 総応答
- 196.94s
06
現行推論モデル
OpenAI - GPT - 5.5 (high)
GPT-5.5 の高推論モード。広いコンテキストを保ちつつ xhigh より低レイテンシです。
適した用途: 日常の agent coding、レビュー、リファクタ、プロダクト開発ループ向け。
- コンテキスト
- 922k
- AA Index
- 53
- ブレンド価格
- $4.35/1M
- 速度
- 83 tok/s
- 最初のチャンク
- 26.89s
- 総応答
- 32.90s
07
現行推論モデル
Z AI - GLM - 5.2 (max)
1M コンテキスト、低いブレンド価格、高速出力を兼ね備えた上位モデルです。
適した用途: コスト重視のコード支援、長文脈分析、低レイテンシ作業向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 51
- ブレンド価格
- $0.90/1M
- 速度
- 220 tok/s
- 最初のチャンク
- 1.41s
- 総応答
- 12.79s
08
現行推論モデル
OpenAI - GPT - 5.5 (medium)
GPT-5.5 のバランス型。広いコンテキストと high/xhigh より速い応答が特徴です。
適した用途: 品質、速度、文脈のバランスが重要な対話型開発向け。
- コンテキスト
- 922k
- AA Index
- 50
- ブレンド価格
- $4.35/1M
- 速度
- 73 tok/s
- 最初のチャンク
- 11.17s
- 総応答
- 18.05s
09
現行汎用モデル
Google - Gemini - 3.5 Flash
高速な長文脈 Gemini。Google エコシステムとの相性も良い候補です。
適した用途: 長いファイル分析、マルチモーダル開発、Google Cloud 系スタック向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 50
- ブレンド価格
- $1.31/1M
- 速度
- 192 tok/s
- 最初のチャンク
- 25.21s
- 総応答
- 27.81s
10
現行推論モデル
Google - Gemini - 3.1 Pro Preview
1M コンテキスト対応の Pro preview。長文脈品質を重視する場面向けです。
適した用途: アーキテクチャレビュー、大きなドキュメントからの実装、マルチモーダル作業向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 46
- ブレンド価格
- $1.74/1M
- 速度
- 145 tok/s
- 最初のチャンク
- 27.42s
- 総応答
- 30.87s
11
現行推論モデル
Alibaba - Qwen - 3.7 Max
高スループットの Qwen。1M コンテキストと競争力ある価格が特徴です。
適した用途: 多言語 coding、中国圏のモデルルーティング、高速な長文脈処理向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 46
- ブレンド価格
- $1.43/1M
- 速度
- 205 tok/s
- 最初のチャンク
- 2.55s
- 総応答
- 16.71s
12
現行推論モデル
Google - Gemini - 3.5 Flash (medium)
より速い Gemini Flash 構成。1M コンテキスト、推定マーク付きの指標です。
適した用途: 応答性の高い coding 支援、長文脈プロンプト、低遅延 Gemini ワークフロー向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 45*
- ブレンド価格
- $1.31/1M
- 速度
- 191 tok/s
- 最初のチャンク
- 19.51s
- 総応答
- 22.12s
13
現行推論モデル
MiniMax - MiniMax - M3
コスト効率の良い 1M コンテキスト候補。価格に対して順位が強いモデルです。
適した用途: 予算重視の長文脈 coding、要約、バッチ分析向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 44
- ブレンド価格
- $0.22/1M
- 速度
- 102 tok/s
- 最初のチャンク
- 1.87s
- 総応答
- 26.31s
14
現行推論モデル
DeepSeek - DeepSeek V4 Pro - max
非常に低いブレンド価格、1M コンテキスト、Top 20 の知能スコアが特徴です。
適した用途: コスト重視のモデルスタック、代替 coding agent、長文脈実験向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 44
- ブレンド価格
- $0.18/1M
- 速度
- 72 tok/s
- 最初のチャンク
- 1.73s
- 総応答
- 69.47s
15
現行推論モデル
OpenAI - GPT Codex - 5.3 (xhigh)
OpenAI のコード向けモデル。400k コンテキストと高推論構成です。
適した用途: Codex 型のソフトウェア生成、リポジトリ編集、テスト修正、コードレビュー向け。
- コンテキスト
- 400k
- AA Index
- 44*
- ブレンド価格
- $1.87/1M
- 速度
- 99 tok/s
- 最初のチャンク
- 98.73s
- 総応答
- 103.78s
16
現行推論モデル
Kimi - Kimi - K2.6
競争力ある知能、中程度のコンテキスト、低い初回レイテンシが特徴です。
適した用途: 地域エコシステム向け coding、プロンプト反復、中規模コンテキストの agent 作業向け。
- コンテキスト
- 256k
- AA Index
- 44
- ブレンド価格
- $0.70/1M
- 速度
- 76 tok/s
- 最初のチャンク
- 2.37s
- 総応答
- 67.37s
17
現行推論モデル
OpenAI - GPT - 5.5 (low)
低レイテンシの GPT-5.5 ティア。広い文脈を保ちつつ対話が速い候補です。
適した用途: 対話型ペアプログラミング、クイック修正、高速な計画ループ向け。
- コンテキスト
- 922k
- AA Index
- 43
- ブレンド価格
- $4.35/1M
- 速度
- 80 tok/s
- 最初のチャンク
- 1.79s
- 総応答
- 8.07s
18
現行モデル、一部指標のみ
Meta - Muse - Spark
Top 20 の知能スコア。ただし公開運用指標は一部のみです。
適した用途: 評価ウォッチリスト、Meta モデルの利用可能性比較向け。
- コンテキスト
- 262k
- AA Index
- 43
- ブレンド価格
- --/1M
- 速度
- -- tok/s
- 最初のチャンク
- --
- 総応答
- --
19
現行汎用モデル
Anthropic - Claude Opus - 4.7 (Non-reasoning, high)
高速な非推論 Claude Opus。1M コンテキストと低い初回レイテンシです。
適した用途: 応答性重視の Claude 作業、コード説明、重い推論を不要とする長文脈編集向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 43*
- ブレンド価格
- $3.85/1M
- 速度
- 50 tok/s
- 最初のチャンク
- 1.52s
- 総応答
- 11.42s
20
現行推論モデル
Xiaomi - MiMo - V2.5-Pro
低い表示価格、1M コンテキスト、Top 20 の知能順位が特徴です。
適した用途: コスト重視の実験、長文脈比較、代替モデルルーティング向け。
- コンテキスト
- 1M
- AA Index
- 42
- ブレンド価格
- $0.18/1M
- 速度
- 52 tok/s
- 最初のチャンク
- 2.77s
- 総応答
- 50.60s