- 価格が分かる中で評価がいちばん高い
- GPT-4o (2024-08) ChatGPT ¥690
- 安く済ませるなら
- Gemma 4 26B A4B Gemini オープンウェイト ¥41
点と価格
左上にあるほど、安くて評価が高いモデルです。
OpenAIGoogleAlibabaMetaNVIDIAその他
価格ごとにいちばん評価の高いモデル
1 行目: モデル / 点、2 行目: 価格の目安
| モデル | 開発元 | 点 | 価格 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o (2024-08) | OpenAI | ¥690 (入力 ¥390 / 出力 ¥1,600) | |
| Gemma 4 26B A4B | ¥41 (入力 ¥24 / 出力 ¥94) |
全モデル (点の高い順)
2 行目: 価格 (入力 / 出力) / 一度に読める長さ / 公開 / 対応 ツール 画像 JSON □ 比べる
| おすすめ | 比べる | モデル | 開発元 | 点 | 日英翻訳 (点) | 日本語 (人の評価) | 入力 ¥ /100 万 | 出力 ¥ /100 万 | 一度に 読める長さ | 対応 | 重み | 公開日 | 価格と仕様 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 31B | 26.0 | — | — | — | 約 26.2 万 | 約 26.2 万 2026-04 | |||||||
| GPT-4o (2024-08) | OpenAI | 26.5 | 1292 | ¥390 | ¥1,600 | 12.8 万 | ¥390 / ¥1,600 12.8 万 2024-08 | ||||||
| Gemma 4 26B A4B | 26.1 | — | ¥24 | ¥94 | 約 26.2 万 | ¥24 / ¥94 約 26.2 万 2026-04 | |||||||
| GPT-4.1 | OpenAI | 26.0 | 1347 | ¥310 | ¥1,300 | 約 105 万 | ¥310 / ¥1,300 約 105 万 2025-04 | ||||||
| o3 | OpenAI | 21.6 | 1424 | ¥310 | ¥1,300 | 20 万 | ¥310 / ¥1,300 20 万 2025-04 | ||||||
| Llama 3.3 Swallow 70B (instruct, v0.4) | Swallow (東京科学大学) | 25.1 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-5 | OpenAI | 23.6 | 1431 | ¥200 | ¥1,600 | 40 万 | ¥200 / ¥1,600 40 万 2025-08 | ||||||
| GPT-5.4 | OpenAI | 24.9 | 1480 | ¥390 | ¥2,400 | 105 万 | ¥390 / ¥2,400 105 万 2026-03 | ||||||
| GPT-5 mini | OpenAI | 23.9 | 1364 | ¥39 | ¥310 | 40 万 | ¥39 / ¥310 40 万 2025-08 | ||||||
| GPT-OSS-Swallow-120B-SFT-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.3 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-120B-RL-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3.5 122B A10B | Alibaba | 24.7 | 1361 | ¥63 | ¥500 | 約 26.2 万 | ¥63 / ¥500 約 26.2 万 2026-02 | ||||||
| GPT-OSS 120B | OpenAI | 20.8 | 1325 | — | — | 12.8 万 | 12.8 万 2025-08 | ||||||
| Gemma 4 E4B | 22.8 | — | — | — | 約 13.1 万 | — | — | 約 13.1 万 | |||||
| Qwen3 235B A22B (instruct) | Alibaba | 23.0 | 1392 | — | — | 12.8 万 | 12.8 万 2025-07 | ||||||
| Gemma 4 E2B | 22.7 | — | — | — | 約 13.1 万 | — | — | 約 13.1 万 | |||||
| Qwen3 235B A22B (thinking) | Alibaba | 22.9 | 1376 | — | — | 約 26.2 万 | 約 26.2 万 2025-07 | ||||||
| Qwen3.5 27B | Alibaba | 24.1 | 1339 | ¥47 | ¥380 | 約 26.2 万 | ¥47 / ¥380 約 26.2 万 2026-02 | ||||||
| Gemma 3 27B | 23.8 | 1308 | — | — | 12.8 万 | 12.8 万 2025-03 | |||||||
| Qwen3.5 35B A3B | Alibaba | 23.9 | 1315 | ¥39 | ¥310 | 約 26.2 万 | ¥39 / ¥310 約 26.2 万 2026-02 | ||||||
| Llama 3.1 Swallow 8B (instruct, v0.5) | Swallow (東京科学大学) | 22.2 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-20B-RL-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-32B-RL-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 21.5 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-32B-SFT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS-Swallow-20B-SFT-v0.1 | Swallow (東京科学大学) | 21.6 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B | ELYZA | 22.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Llama 3.3 70B (instruct) | Meta | 24.6 | 1214 | — | — | 約 13.1 万 | 約 13.1 万 2024-12 | ||||||
| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B A12B | NVIDIA | 22.2 | — | — | — | 約 26.2 万 | 約 26.2 万 2026-03 | ||||||
| Qwen3-Swallow-32B-CPT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 22.8 | — | — | — | — | — | — | |||||
| o3-mini | OpenAI | 22.1 | 1315 | ¥170 | ¥690 | 20 万 | ¥170 / ¥690 20 万 2025-01 | ||||||
| Qwen3 Next 80B A3B | Alibaba | 19.5 | 1293 | ¥78 | ¥940 | 約 13.1 万 | ¥78 / ¥940 約 13.1 万 2025-09 | ||||||
| Qwen3 Next 80B A3B (instruct) | Alibaba | 22.8 | 1370 | ¥78 | ¥310 | 約 12.9 万 | ¥78 / ¥310 約 12.9 万 2025-09 | ||||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-CPT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 22.2 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-SFT-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 20.7 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Qwen3-Swallow-30B-A3B-RL-v0.2 | Swallow (東京科学大学) | 20.9 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ABEJA-QwQ32b-Reasoning-Japanese-v1.0 | ABEJA | 21.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| ELYZA-Thinking-1.0-Qwen-32B | ELYZA | 21.6 | — | — | — | — | — | — | |||||
| Llama 4 Scout | Meta | 23.0 | 1259 | — | — | 12.8 万 | 12.8 万 2025-04 | ||||||
| LLM-jp-4 32B A3B | LLM-jp | 19.0 | — | — | — | — | — | — | |||||
| GPT-OSS 20B | OpenAI | 20.5 | 1256 | — | — | 13.1 万 | 13.1 万 2025-08 |
このページの読み方
- 日本語から英語への翻訳の点と、日本語の質問での人の評価も表に載せます (並びには使いません)。測られたモデルは重みが公開された物が中心です。この評価で測られたモデル 68 件だけを載せています (いちばん新しいのは 2026-04 公開)。
- 値は参照訳との近さを 100 点満点に直した点で、上位でも 30 点ほどです。1 点未満の差は、はっきりした差ではありません。棒は 0〜30 の範囲で描いています。
- 人の評価は、人が 2 つの答えを見比べて選んだ結果から出す点です (高いほど良い)。
- 日本語の人の評価があるのは一部のモデルで、主に重みを公開したモデルです。
- それより安いどのモデルよりも評価が高いモデルだけを、評価の高い順に並べています。同じくらいの評価なら、この表の中でいちばん安い行を選べばよいです。払える価格に収まる行のうち、いちばん上の行が、その価格で点のいちばん高いモデルです。
- 「安く済ませるなら」は、100 万トークンあたり約 310 円以下で評価がいちばん高いモデルです (価格の上限をそれより低くした時は、その上限で)。
- 価格ごとのおすすめ
- 価格は、開発者がプログラムから使う時 (API) に払う値段の目安です。アプリの月額とは別です。単位は 100 万トークンあたり。トークンは文章を細かく区切った単位で、日本語では 1 文字が 1〜1.5 トークンくらいです。100 万トークンは文庫本 7〜10 冊分の文章です。読ませる量 (入力) と書かせる量 (出力) で値段が違い、ここでは読ませる量 3 : 書かせる量 1 の割合で計算しています。たとえば約 690 円のモデルなら、ふだんの質問 1 回 (質問と答えで 1,000 トークンほど) は約 0.69 円です。価格の分からないモデルは入れていません。円は 1 ドル 157 円 (2026 年 10 月 23 日の欧州中央銀行の参考レート) で換算し、上 2 桁に丸めた目安です。
- 対応の列の絵は左から、ツールを使える / 画像を読める / 決まった形 (JSON) で答えられる、です (薄い印は非対応か不明)。
- オープンウェイトは、モデルの中身 (重み) が公開されていて、自分のパソコンやサーバーでも動かせるモデルです。オープンウェイトの印の無いモデルは、開発元のサービス (アプリや API) で使うのが基本です (重みの情報が無いモデルもあります)。
- モデル名の横の ChatGPT などは、その開発元が一般向けに出しているサービスの名です。そのモデルがそのサービスで選べるかは、サービスの側で確かめてください。
- 縦が点、横が価格です (横は右へ行くほど目盛が粗くなります)。階段の線で結んだ点が、価格ごとにいちばん評価の高いモデルです。点に触れるとモデルの名が出ます。
データ: Arena / Epoch AI / Swallow LLM team (CC BY 4.0) / Models.dev (MIT)、更新 2026-10-24、データの出典