GPT, Claude, Geminiの料金・機能を比較

はじめに

この記事ではOpenAIのGPTシリーズや、AnthropicのClaudeシリーズ、GoogleのGeminiシリーズなどの主要モデルについて比較表にまとめています。

提供団体

各モデルの提供団体は以下の通りです。

料金

機能要件

API仕様

メッセージの並び

• Anthropic Claude: 会話メッセージのroleの並びがuser → assistant順になる必要がある
• Meta Llama: 先行しない画像入力（non-leading vision input）ができないため、メッセージ内でtypeの並びがimage_url → textの順になる必要がある

{
    "role": "user",
    "content": [
      {"type": "image_url", "image_url": "https://test.com/img/test.png"},
      {"type": "text", "text": "hogehoge"}
    ]
}

空文字入力

• Meta Llama: システムメッセージを空文字にすることができない(system message to be non-empty)
• Anthropic Claude: 空文字の送信ができない: all messages must have non-empty content except for the optional final assistant message)

複数画像

• Meta Llama: 一度に複数の画像ファイルをリクエストすることができない( Unable to submit request because it has 2 image files but the model only suppor)

画像サイズ

• Anthropic Claude: 画像の最大許容サイズ（8000ピクセル）At least one of the image dimensions exceed max allowed size: 8000 pixels

非機能要件

※ OpenAIモデルのTPMはAzureに準拠した値を設定

参考

料金

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: OpenAI APIの料金
• Azure公式ドキュメント: Azure OpenAIの料金

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: Anthropic APIの料金
• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金
• Google Cloud公式ドキュメント: Google Cloud Vertex AIの料金

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Google Cloud Vertex AIの料金

Meta系モデル

• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockの料金
• Google Cloud公式ドキュメント: Google Cloud Vertex AIの料金

クォーター制限(TPMなど)

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: OpenAI APIのクォータ制限
• Azure公式ドキュメント: Azure OpenAIのクォータ制限

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: Anthropic APIのクォータ制限
• ※AWS Bedrock, Veterx AIの場合はプロジェクトの設定による
• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockクォーター制限
• Google Cloud Console: クォーター制限
  • 以下の項目から確認が可能。割り当てられてるクォーターはプロジェクトによる
  • Online prediction input tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Online prediction output tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction input tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction output tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）
• Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AI クォータ制限

Google系モデル

• Google Cloud Console: クォーター制限
  • 以下の項目から確認が可能。割り当てられてるクォーターはプロジェクトによる
  • Online prediction input tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Online prediction output tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction input tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction output tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）
• Google公式ドキュメント: Gemini API クォータ制限
• Google Cloud公式ドキュメント: Gemini for Google Cloud クォータ制限
• Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AI クォータ制限

入出力トークン数(Context Window, Max Tokens)

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: モデル一覧
• Azure公式ドキュメント: モデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Context Windowおよび、Max Tokensから確認可能

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: モデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Context Windowおよび、Max Tokensから確認可能

• AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Context Windowおよび、Max Tokensから確認可能

• Google Cloud公式ドキュメント: モデルガーデン ※各モデルの紹介ページ移動後、Max TokensのInputとOutputから確認可能

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Googleモデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Max input tokens, Max output tokensから確認可能

• Google公式ドキュメント: Gemini モデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Input token limit, Output token limitから確認可能

Meta系モデル

• Hugging Face公式ドキュメント: Meta Llamaモデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Context Lengthから確認可能

• Meta公式ドキュメント: モデル比較表 ※プルダウンメニューで対象モデルを選択後、Input Context Windowまたは、Maximun Output Tokensから確認可能

ナレッジカットオフ

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: モデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Knowledge cutoffから確認可能

• Azure公式ドキュメント: モデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Training Dataから確認可能

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: モデル一覧 ※Training data cut-offから確認可能

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Googleモデル一覧 ※各モデルの紹介ページ移動後、Training dataから確認可能

Meta系モデル

• Hugging Face公式ドキュメント: Meta Llamaモデル一覧
• Google Cloud公式ドキュメント: モデルガーデン ※各モデルの紹介ページ移動後、Knowledge cutoffから確認可能

サポートリージョン

OpenAI系モデル

• Azure公式ドキュメント: モデル一覧 ※Model summary table and region availabilityから確認可能

Anthropic系モデル

• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrock モデル別サポートリージョン

• Google Cloud Console: クォーター制限

  • 以下の項目から確認が可能。Regionからサポートリージョンが分かる
  • Online prediction input tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Online prediction output tokens per minute per base model per minute per region per base_model → Regionごとのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction input tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測入力トークン数（分あたり）
  • Global online prediction output tokens per minute per base model per minute per base_model → Globalのベースモデル別オンライン予測出力トークン数（分あたり）

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Google Geminiサポートロケーション

Meta系モデル

• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrock モデル別サポートリージョン

• Google Cloud公式ドキュメント: Vetex AI Llamaリージョン可能性

マルチモーダル

OpenAIモデル

• Azure公式ドキュメント: GPT-4 Turbo with Vision の概念
  • 最大入力画像サイズ: 入力画像の最大サイズは 20 MB

Anthropicモデル

• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrock Anthropic Claude Messages API

  • リクエストボディのmdeia_typeの説明欄にサポート対象の画像ファイルの種類の記載あり
  • リクエストボディのdataの説明欄に画像ファイルサイズの上限値の記載あり

• Anthropic公式ドキュメント: Visionの仕様 　- F&Qに画像ファイルサイズの上限値の記載あり

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIでの画像リクエストの仕様

• Google公式ドキュメント: Gemini APIでの画像リクエストの仕様

Meta系モデル

• 非公式ドキュメント: サポート対象画像ファイル種類

• Claude: 画像ファイル数

Model ID

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: モデル一覧
• Azure公式ドキュメント: モデル一覧

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: モデル一覧
• AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧
• Google Cloud公式ドキュメント: モデルガーデン

Google系モデル

• Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧

Meta系モデル

• AWS公式ドキュメント: AWS BedrockのAnthropicモデルID覧
• Google公式ドキュメント: Vertex AIのモデル一覧

APIリファレンス

OpenAI系モデル

• OpenAI APIリファレンス
• AzureOpenAI APIリファレンス

Anthropic系モデル

• Anthropic APIリファレンス https://docs.anthropic.com/claude/docs/content-moderation)
• Claude: エラーコード

Google系モデル

• Google公式ドキュメント: Gemini APIリファレンス
• Google公式ドキュメント: Gemini API Pythonコード例

Meta系モデル

• Mea社公式

リリースノート

OpenAI系モデル

• OpenAI公式ドキュメント: OpenAI リリースノート
• OpenAI Pythonパッケージリリースノート
• Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI リリースノート
• Azure公式ドキュメント: Azure OpenAI リリースノート(Github)
• Azure OpenAI API Previewバージョン
• Azure OpenAI APIバージョン

Anthropic系モデル

• Anthropic公式ドキュメント: Claude API リリースノート
• Anthropic公式ドキュメント: Claudeアプリ リリースノート
• Anthropic公式ドキュメント: APIバージョン一覧
• AWS公式ドキュメント: AWS Bedrockリリースノート
• Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート

Google系モデル

• Google Cloud公式ドキュメント: Gemini APIリリースノート
• Google Cloud公式ドキュメント: Gemini APIバージョン一覧
• Google Cloud公式ドキュメント: Vertex AIリリースノート

おわりに

この記事では、主要LLMについて、比較しました。
この記事がAIを学習されている方の参考になれば、幸いです。