ChatGPTとClaude比較 2026年版｜GPT-4o vs Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6の選び方
最終更新日: 2026年2月21日
「結局どっちを使うべきか」が決まらない理由は、モデル名の比較だけで判断しようとするからです。2026年時点では、 ChatGPT側はGPT-4oを中心にo3/o4-miniの推論モデルが並び、Claude側はSonnet 4.6とOpus 4.6を使い分ける構成になっています。
本記事では、旧記事GPT-4とClaude比較から比較軸を更新し、GPT-4o vs Claude 4.6系を用途別・料金別で判断できる形に再設計します。
要点まとめ
- 日常業務の主軸はGPT-4o、長文・難問はClaude Sonnet 4.6 / Opus 4.6の分業が実務で安定します。
- API単価の代表値はGPT-4oが低く、頻繁実行の工程ほど差が出やすいです。
- 1Mコンテキストが必要なタスクはClaude 4.6系が優位になりやすいです。
- 高難度推論はo3またはOpus 4.6、反復タスクはo4-miniやGPT-4oへ寄せると費用対効果が出しやすくなります。
情報確認日: 2026-02-21
この記事の結論
2026年2月時点での実務最適は、標準運用をGPT-4oで回し、長文や高難度タスクをClaude Sonnet 4.6 / Opus 4.6へ切り替える分業です。さらに推論専用のo3と低コスト推論のo4-miniを工程単位で使い分けると、品質とコストの両立がしやすくなります。
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GPT-4oとClaude Sonnet 4.6 / Opus 4.6の仕様差は、コンテキスト窓と単価で先に見分けると判断しやすい
乗り換えを検討するときは、体感より先に仕様を確認したほうが失敗が減ります。特にコンテキスト窓、最大出力、API単価は実運用コストに直結します。
| 比較項目 | GPT-4o | Claude Sonnet 4.6 | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|---|
| 比較対象 | GPT-4o（ChatGPT / API） | Claude Sonnet 4.6（Claude / API） | Claude Opus 4.6（Claude / API） |
| 公開時期 | 2024-05-13公開（継続更新） | 2026-02-20公開 | 2026-02-20公開 |
| コンテキストウィンドウ | 128K tokens | 200K tokens（APIで1Mベータ対応） | 200K tokens（APIで1Mベータ対応） |
| 最大出力 | 16,384 tokens | 公開上限は利用チャネル依存 | 最大32K output tokens |
| API単価（代表値） | input $2.50 / 1M, output $10 / 1M | input $3 / 1M, output $15 / 1M | input $5 / 1M, output $25 / 1M |
ChatGPT側のモデル運用の前提は、ChatGPT主要モデルの違い整理記事で併せて確認しておくと、古いモデル情報との混在を防げます。
注記: 価格は各社の公開API価格（2026-02-21確認）に基づきます。
ベンダー公表の性能情報は、定義差を前提に読む
| 指標 | GPT-4o | Claude Sonnet 4.6 | Claude Opus 4.6 | 読み方 |
|---|---|---|---|---|
| ベンダー公式の位置づけ | 「非推論モデルで最も高性能」 | 「Opus級の品質を低コストで」 | 「エージェントコーディングで最高性能」 | 公開主張は各社定義のため、同条件検証が必要 |
| 長文コンテキスト運用 | 標準128Kで多用途に安定 | 1Mベータで長文処理コストを抑えやすい | 1Mベータで複雑な推論タスク向き | 必要長が200K未満なら体感差が小さい場合もある |
公開値は比較の起点として有効ですが、評価条件が異なる以上、「自分の業務で再現できるか」を別に検証する必要があります。
o3・o4-miniは「主役」ではなく工程特化で使う
OpenAIの推論モデルは、GPT-4oを置き換えるより工程ごとに挿すほうが効果が出ます。
| モデル | 向いている用途 | API単価（1M tokens） | 運用メモ |
|---|---|---|---|
| o3 | 高難度推論、複雑な仕様検討、失敗コストが高い判断 | input $2.00 / output $8.00 | 毎回使うより、難問タスクに限定したほうが費用対効果が高い。 |
| o4-mini | 反復推論、テスト生成、下書き改善など母数重視の工程 | input $1.10 / output $4.40 | 高速で回数を稼ぐ工程に向く。最終品質はGPT-4o/Claudeで確認する。 |
出典: OpenAI API Pricing（確認日: 2026-02-21）
用途別おすすめは、文章・コード・分析・翻訳・創作で役割分担を決めると最適化しやすい
「どっちが上か」より、「どの工程を任せるか」を決めると迷いが減ります。特に既に両方使ったことがある人は、乗り換えより分業のほうが効果が出やすいです。
| 用途 | ChatGPT（GPT-4o） | Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6 | 実務での使い分け |
|---|---|---|---|
| 文章（下書き/構造化） | 見出し構造、箇条書き、JSON/表形式など形式指定の追従が安定しやすい。 | Sonnet 4.6は長文推敲、Opus 4.6は論点の深掘りで強みが出やすい。 | 下書きはGPT-4o、最終推敲はSonnet/Opusで分業すると再現性が高い。 |
| コード | 実装速度と反復修正の回転が速く、日常開発の母数を稼ぎやすい。 | Sonnet 4.6はコスト効率、Opus 4.6は高難度タスクでの精度に強み。 | 通常実装はGPT-4o、難所のみOpusへ切替える運用が現実的。 |
| 分析（比較/意思決定） | 比較軸の展開や仮説分解を高速に回しやすい。 | 長文資料の一貫した要約や反対論点の洗い出しで安定しやすい。 | 比較表はGPT-4o、最終メモはClaudeで整えると意思決定しやすい。 |
| 翻訳 | 用語統一・出力形式固定がしやすい。 | 自然な文体の調整がしやすく、説明文章の読み味を整えやすい。 | 契約文や仕様書は両者で差分チェックして確定する。 |
| 創作（企画/コピー） | 発散量を確保しやすく、案数を出しやすい。 | Sonnet/Opusともにトーン統一に強く、長文の一体感を作りやすい。 | 発散はGPT-4o、トーン統一はClaudeで仕上げる。 |
日本語性能の実際の差は「自然さ」と「厳密性」を分けて見る
日本語での同条件・最新公開ベンチは限定的です。公開情報と実利用者の声を統合すると、文体自然さと厳密性で得意が分かれる傾向があります。
| 観点 | ChatGPT（GPT-4o） | Claude Sonnet 4.6 / Opus 4.6 |
|---|---|---|
| 文体の自然さ | 業務文体では明快に整理されやすい。 | Sonnet/Opusともに接続の滑らかさを評価する声が多い。 |
| 用語の厳密性 | 用語集を渡すと安定しやすく、構造化出力との相性が良い。 | 説明は丁寧だが、専門用語は再検証前提で運用が必要。 |
| 長文での整合性 | 章立て指定をすると整合性を維持しやすい。 | 1Mベータ運用を含め、長文の流れ維持で優位が出やすい。 |
[要確認: 同条件の最新公開日本語ベンチマークが更新された場合は本表を差し替え]
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プラン比較で重要なのは金額だけではありません。毎日の利用回数、長文処理、モデル切り替えの必要性まで含めて判断する必要があります。
| 比較軸 | ChatGPT | Claude |
|---|---|---|
| 無料プラン | Freeあり（制限付き） | Freeあり（制限付き） |
| 個人有料プラン | Go $10 / Plus $20 / Pro $200 | Pro $17（年払い時） / Max $100 or $200 |
| 使い分けの目安 | 毎日利用やo3/o4-mini併用まで行うなら有料を検討 | 長文利用やOpus運用を行うならPro/Maxを検討 |
ChatGPTのプラン差を深掘りしたい場合は、ChatGPTプラン比較記事も併読すると、無料継続か有料移行かを決めやすくなります。
価格情報確認日: 2026-02-21
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今すぐ無料で登録する（30秒）どっちを選ぶべきかは、判断チャートで「乗り換え」より「役割分担」を検証すると決めやすい
多くのケースでは、最初から完全移行するより、用途別の役割分担を先に試すほうが精度と納得感が高くなります。
Q1. コード生成と構造化アウトプットを毎日使うか？
Yes: GPT-4o優先で開始
No: Q2へ進む
Q2. 長文執筆や推敲の比率が高いか？
Yes: Claude Sonnet 4.6優先で開始
No: Q3へ進む
Q3. 高難度推論タスクの比率が高いか？
Yes: 難問だけo3またはClaude Opus 4.6へ切替える
No: 標準はGPT-4o/Claude Sonnet 4.6の併用で最適化
失敗しない1週間比較テスト手順
- 同じタスクを5本用意（文章2・コード1・分析1・翻訳1）
- 同一プロンプトで両方に投入し、出力を保存
- 評価軸を固定（正確性、修正追従、読みやすさ、速度）
- 7日後に「時間削減率」と「再編集量」で決定
Claude側の運用の基本を再確認したい場合は、Claude入門ガイドも合わせて参照すると比較の観点が揃います。
AIリブートアカデミーで見直せること
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LINEで無料相談する（登録無料）よくある質問（FAQ）
- Q. ChatGPTとClaude、2026年に1つだけ選ぶならどっちですか？
- A. 標準業務の汎用性とコストのバランスで先に選ぶならGPT-4o、長大コンテキストと高難度推論を重視するならClaude Sonnet 4.6またはOpus 4.6が候補です。最終判断は同一タスクを1週間回した実測で決めるのが安全です。
- Q. GPT-4oとClaude Sonnet 4.6 / Opus 4.6はコード生成でどちらが有利ですか？
- A. 反復実装の速度とコスト効率はGPT-4o、長時間の複雑タスクや大規模コードベースはClaude Opus 4.6が強みを出しやすい構図です。Claude Sonnet 4.6はOpusに近い品質をより低コストで狙えるため、まずSonnetで検証し、難案件だけOpusに上げる運用が現実的です。
- Q. 日本語の文章品質はどちらが高いですか？
- A. 用途で差が出ます。構造化された業務文書やJSON/表形式はGPT-4oが安定しやすく、長文推敲や文脈を跨ぐ整合性はClaude Sonnet 4.6/Opus 4.6が評価されやすい傾向があります。公開の同条件日本語ベンチが少ないため、実タスク比較が必要です。
- Q. 無料プランだけで実用になりますか？
- A. 学習用途や軽い試用なら無料プランで開始できますが、業務運用では上限到達が早く、モデル選択も制約されます。毎日使うなら有料プラン前提で、API利用量の見積もりまで行うほうが安定します。
- Q. API利用ならどちらが安いですか？
- A. 2026-02-21時点の公開価格では、GPT-4oがinput $2.50/1M・output $10/1M、Claude Sonnet 4.6がinput $3/1M・output $15/1M、Claude Opus 4.6がinput $5/1M・output $25/1Mです。実コストは入出力比率で変わるため、業務ログで試算してください。
- Q. o3やo4-miniはこの比較でどう位置づければよいですか？
- A. o3は高難度推論、o4-miniは推論コストを抑えた高速反復向けです。標準運用の主軸をGPT-4oやClaude Sonnet 4.6で回し、難問だけo3へ、量を回す工程はo4-miniへ寄せると費用対効果を出しやすくなります。
- Q. 長文コンテキストを重視するならどちらを選ぶべきですか？
- A. 1Mコンテキストを必要とする大規模タスクなら、Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6が有力です。GPT-4oは128Kで汎用性が高いため、通常業務はGPT-4o、超長文案件はClaude系に切り分ける運用が現実的です。
- Q. チームで導入する際に最初に決めるべき運用ルールは何ですか？
- A. プロンプトテンプレート、出力レビュー基準、入力データ分類、モデル切替条件（例: 標準=GPT-4o、難問=o3、長文=Sonnet/Opus）の4点を先に定義すると品質とコストが安定します。
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