【2025年8月版】OpenAI全モデル徹底比較！GPT-5登場で選択激変

この記事を読むとOpenAIの最新モデルの特性がわかり、自社の目的に合った最適モデルを選定できるようになります。

📖 読了 11分｜🎯 対象：技術戦略担当者・エンジニア・学生｜🛠 難易度：★★★★☆

この記事の結論：OpenAIのモデル選択は、最高性能のGPT-5、個性で選ぶGPT-4o、コスト効率のGPT-4o mini、自由度のGPT-ossという多様な選択肢から、目的に応じて最適解を見つける時代に入りました。

要点1：GPT-5は統合ルーターにより専門的知性を実現したフラッグシップで、特に最高の性能が求められる場面で最適です。
要点2：GPT-4oは人間らしい対話や創造性が求められる場面で独自の価値を持ち、GPT-ossは自社環境で自由にカスタマイズしたい開発者向けの選択肢となります。
要点3：タスクの複雑さに応じて安価なモデルと高性能モデルを動的に使い分ける「インテリジェント・ルーティング」がコスト最適化の鍵です。

Q1. 「Show additional models」はどのプランでONにできますか？

A. Paid（Plus／Team／Pro）でONにでき、Plus／Teamは o3／o4-mini／GPT-4.1、Proはそれらに加えてGPT-4.5が表示されます。GPT-4oはLegacy欄に常時表示されます。

Q2. GPT-ossは“無料”ですか？

A. API料金は不要ですが、GPU・電力・保守といったTCO（総保有コスト）は発生します。自社運用コストや安全対策も含めた比較検討が必須です。

Q3. o3は使える？o3-proは誰が使える？

A. o3はPaid（Plus／Pro／Team／Enterprise）でトグルをONにするとモデルピッカーに表示されます。o3-proはChatGPTのProとTeamで提供されており、APIでも利用可能です。

執筆・根拠

著者：狩野国臣／株式会社ベーネテック代表取締役
公的役職：一般社団法人Society5.0振興協会・AI社会実装推進委員長（公式サイト）
経験：1990年～現在まで：組込み → Web開発 → 機械学習の実務に従事（通算35年以上）。
著書：『リアル・イノベーション・マインド』（2018）／書誌ページ
本記事の根拠：公式ドキュメント・一次情報に基づき、最新技術をわかりやすく解説します。
更新：2025年8月19日｜COI：特定の製品・サービスとの利害関係なし

What is openai-o1-preview？

Toggle

最適モデルが一目でわかる：ユースケース別選定マトリクス

要約：自社の目的に最適なOpenAIモデルが一目でわかるマトリクスです。主要な用途ごとにおすすめモデルとその理由を提示し、迅速な技術選定を支援します。

多忙な方のために、結論から示します。以下のマトリクスで、貴社のニーズに最も合致するモデルのあたりをつけてください。この表は各モデルの特性を考慮し、コストパフォーマンスと性能のバランスから評価したものです。

ユースケース別・最適モデル選定マトリクス ※評価条件：各モデルの公式発表されている性能に基づく／データ源：OpenAI公式ドキュメント
ユースケース	GPT-5	GPT-4o (Legacy)	GPT-4o mini	GPT-oss
対話型AI / チャットボット	○ 最高品質だが高コスト	◎ 人間らしい対話に最適	◎ 速度とコストで圧勝	△ 特定ドメイン特化なら◎
RAG (検索拡張生成)	◎ 最高精度の要約・生成	○ バランス型	○ 高速処理に	○ 自前で最適化可能
コード生成・レビュー	◎ SWE-bench Verifiedで高評価	○ 依然として高水準	△ 単純なスニペットのみ	◎ 自社コード特化で最強
判定根拠	各ユースケースにおける性能要件（精度、速度、コスト、カスタマイズ性）と、各モデルが持つ特徴のマッチングに基づき総合的に判定。

公式提供中の主要モデル徹底比較

要約：OpenAI最新LLM（大規模言語モデル）の徹底比較。SWE-bench Verified結果とハルシネーション率（公式値）、o3-proの提供範囲まで一挙解説します。

OpenAI公式提供モデルスペック比較表 ※比較条件：2025年8月19日時点／データ源：OpenAI公式ドキュメント
モデル	公開日	最大コンテキスト	価格例(In/Out, $/1M tokens)	主な利用形態
GPT-5	2025-08-07	Thinking: 196k / Fast: ～128k	(Enterprise API)	ChatGPT, API
GPT-4o (Legacy)	2024-05-13	128k	$5 / $20	ChatGPT (Paid), API
GPT-4o mini	2025-04-16	200k (API)	$0.60 / $2.40	API
GPT-oss	2025-08-05	128k (131,072)	無料 (セルフホスト)	セルフホスト
判定根拠	価格は頻繁に更新されるためAPI Pricingの最新値を確認。各モデルの主要なスペックを公式情報に基づき記載。

👨‍🏫 Tips：モデルピッカーの「隠しコマンド」 o3やo4-miniを呼び出す方法

ChatGPT有料版のモデル選択画面は、一見するとGPT-5のモード切替と「レガシーモデル」しかなく、選択肢が限られているように見えます。しかし、簡単な設定一つで、o3やo4-miniといった過去の強力なモデルを呼び出すことが可能です。

設定方法：
プロフィール画像 → 設定（Settings） → 一般（General）タブにある「Show additional models（追加のモデルを表示）」のトグルをONにします。

この設定をONにしてページを再読み込みするだけで、あなたのモデルピッカーは以下のように拡張されます。

Plus／Teamプランのユーザー: o3, o4-mini, GPT-4.1 が選択肢に追加されます。
Proプランのユーザー: 上記に加え、GPT-4.5 も選択可能になります。

これにより、「普段の要約は高速・低コストなo4-miniを使い、重要なコード生成の時だけGPT-5に切り替える」といった、プロフェッショナルな使い分けが実現できます。

各モデルの技術的深層と戦略的意味

要約：各モデルがAI開発に何をもたらしたのか、その核心に迫ります。ここでは、公式発表と専門家の分析に基づいて解説します。

3.1. GPT-5：統合ルーターと専門的知性の実現

GPT-5はリアルタイムの**統合ルーター**でChat／Thinking／Pro等を自動切替します。切替は会話種別・複雑度・ツール要否・ユーザーの明示意図などのシグナルを用いて行われます（System Cardに定義と挙動）。

性能面では、SWE-bench Verifiedは74.9%——この数値はOpenAIが社内インフラで実施した評価結果を公式に発表したものです（検証済みサブセット N=477、APIの既定verbosity（medium）で計測）。あわせて事実性（ハルシネーション率）評価では、gpt-5-mainがGPT-4o比で約26%低減、gpt-5-thinkingはo3比で約65%低減と報告されています。

3.2. GPT-4o (Legacy) と GPT-oss：選択肢の多様化

GPT-5の登場は、他のモデルの役割をより明確にしました。

GPT-4o (Legacy)：”個性”という新たな価値

GPT-5登場後、多くのユーザーが求めたのは、GPT-4oが持つ**人間らしい温かみのある対話スタイル**でした。性能だけでは測れない「個性」や「創造性」が評価され、OpenAIは異例の「Legacyモデル」としての提供継続を決定。これにより、最高の性能を求めるならGPT-5、クリエイティブなパートナーを求めるならGPT-4oという、新たな選択軸が生まれました。

GPT-oss：オープンウェイトという選択肢

gpt-oss-120b / 20bをApache-2.0で公開しており、これはオープン“ソース”ではなく“オープンウェイト”モデルです。コンテキストは最大131,072トークン。ダウンロードは無料ですが、運用コスト（GPU/ストレージ/電力/人件費）は利用者負担となります。

👨‍🏫 かみ砕きポイント：GPT-ossって何が違うの？

APIモデルとGPT-ossの違いを、車の利用に例えてみましょう。

🚗 APIモデル (GPT-5, GPT-4o)
「高性能なレンタカー」のようなものです。必要な時にすぐ使え、メンテナンスも不要ですが、料金は利用量に応じて発生し、エンジンを改造することはできません。
🔧 GPT-oss
「プロ向けのエンジンキット」に似ています。エンジンそのものをもらえるので、自社のガレージ（サーバー）で組み立て、自由にチューニング（改造）できます。利用ごとの料金はかかりませんが、高性能なガレージや専門技術者が必要です。

つまり、手軽さのAPIか、自由度のGPT-ossか、という選択肢が新たに生まれたのです。

実践的アップグレード戦略とコスト最適化

要約：モデルの進化に追従し、かつコストを管理するための実践的な設計指針を提案します。モデルの抽象化やインテリジェント・ルーティングを紹介します。

モデル抽象化レイヤーの導入:
アプリケーションコードが特定のモデル名に依存しないよう設計し、モデルの切り替えを設定ファイル変更のみで済むようにします。
インテリジェント・ルーティングの実装:
タスクの複雑さに応じて、安価な`GPT-4o mini`と高性能な`GPT-5`などを動的に振り分け、コストと性能を最適化します。
コスト監視と予測:
`tiktoken`ライブラリ等を使い、APIリクエスト前にトークン数を計算・記録し、予期せぬコスト増大を防ぎます。

Key Takeaways（持ち帰りポイント）

OpenAIのモデル選択は、フラッグシップのGPT-5、個性を持つGPT-4o、コスト効率のGPT-4o mini、自由度のGPT-ossという多様な選択肢から成る。
ChatGPTの設定で「Show additional models」をONにすることで、o3やo4-miniといった過去のモデルも利用可能になる。
モデルの性能だけでなく、コスト、カスタマイズ性、そして「対話の質」という新しい軸を考慮した上で、自社の目的に合ったモデルを選定することが重要。

まとめ

本記事では、GPT-5登場後のOpenAI最新LLM（大規模言語モデル）比較を行いました。重要なのは、各モデルの正確な特性——例えばGPT-5のハルシネーション率（公式値）——を理解し、自社の目的とコストに合わせて最適なものを選択する「目」を養うことです。

特に、GPT-4o miniのようなコストパフォーマンスに優れたモデルや、GPT-ossのような自由度の高いオープンウェイトモデルが登場したことで、開発者の選択肢は大きく広がりました。本記事の比較表を羅針盤とし、常に公式サイトで最新情報を確認しながら、変化の波を乗りこなし、AIがもたらす価値を最大限に引き出してください。