大規模言語モデル比較:長文生成におけるGemini 3.1, Claude Sonnet 4.5, OpenAI o4, GPT-5.2の性能、コスト、推論メカニズム
AI要約
Gemini 3.1、Claude Sonnet 4.5、OpenAI o4、GPT-5.2の長文生成性能をコスト・推論メカニズムで比較します。各モデルのコンテキストウィンドウ(1M~40万トークン)、APIコスト(入力$1.10~$21/百万トークン)、強みの違いを整理し、プロジェクト選定の判断軸を提示しています。
AI要約
Gemini 3.1、Claude Sonnet 4.5、OpenAI o4、GPT-5.2の長文生成性能をコスト・推論メカニズムで比較します。各モデルのコンテキストウィンドウ(1M~40万トークン)、APIコスト(入力$1.10~$21/百万トークン)、強みの違いを整理し、プロジェクト選定の判断軸を提示しています。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

