OpenAIの GPT-5.1 Googleの ジェミニ 3 プロ 汎用マルチモーダルAIの継続的な軍拡競争における漸進的ではあるが意義深い一歩である。GPT-5.1はGPT-5ラインの改良版であり、 適応的推論、単純なタスクの低遅延、およびスタイル/パーソナリティのコントロール より自然な会話トーンを実現します。Google の Gemini 3 Pro は、マルチモーダル性、ディープラーニングモード、そしてエージェントワークフローのための高度なツールの限界を押し広げます。
GPT-5.1 (OpenAI) と Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) は、重複しながらも異なるトレードオフをターゲットにしています。GPT-5.1 は、新しいエージェント/コーディング ツールとトークン/コストの最適化により、適応型推論の高速化、開発者ワークフロー、コーディングの信頼性に重点を置いています。一方、Gemini 3 Pro は、極めてマルチモーダルなスケール (ビデオ/オーディオ/画像 + 非常に大きなコンテキスト ウィンドウ) と、Google の製品および開発者スタックへの緊密な統合に重点を置いています。
どちらが「良い」かは、ユースケースによって異なります。長いドキュメント/マルチモーダルエージェントのワークロード → ジェミニ 3 プロ; コードファースト、ツール中心のエージェントワークフローと開発者によるきめ細かなコントロール → GPT-5.1以下では、数字、ベンチマーク、コスト、実行可能な例を挙げてその根拠を示します。
GPT-5.1 とは何ですか? その主な機能は何ですか?
概要と位置付け
GPT-5.1は、OpenAIのGPT-5ファミリーの段階的アップグレードであり、2025年11月にリリースされました。これは、2つの主要なバリアント（InstantとThinking）と、拡張プロンプトキャッシュ、新しいコーディングツール（apply_patch, shell）、そしてタスクの複雑さに応じて「思考」の労力を動的に調整する、適応型推論の改良が行われました。これらの機能は、エージェントとコーディングのワークフローをより効率的かつ予測可能にするように設計されています。
主な特徴（ベンダーの主張）
- XNUMXつのバリエーション： GPT-5.1 インスタント （より会話的で、通常のプロンプトではより速い） GPT-5.1の思考 (複雑で複数のステップから成るタスクに、より多くの内部的な「思考」時間を割り当てます)。
- 適応的推論: モデルはクエリにどれだけの「思考」を費やすかを動的に決定し、APIは
reasoning_effort（値の例'none','low','medium','high'）なので、開発者はレイテンシと信頼性をトレードオフすることができます。GPT-5.1のデフォルトは'none'（高速）ですが、複雑なタスクでは処理能力を増強するよう求められる場合があります。例：OpenAIの例では、単純なnpm listの回答が約10秒（GPT-5）から約2秒（GPT-5.1）に短縮されました。 - マルチモーダル: GPT-5.1 は、ツールベースのエージェント (ブラウジング、関数呼び出しなど) とのより緊密な統合により、GPT-5 の幅広いマルチモーダル機能 (ChatGPT ワークフローのテキスト + 画像 + オーディオ + ビデオ) を継承しています。
- コーディングの改善 — OpenAIはSWE-benchが検証されたと報告しています: 76.3% （GPT-5.1高）対 72.8% (GPT-5 high)、およびコード編集ベンチマークでのその他の勝利。
- 安全なエージェント業務のための新しいツール -
apply_patch（コード編集のための構造化された差分）とshellツール（コマンドを提案し、統合によって実行され、出力が返されます）。これにより、反復的なプログラムによるコード編集と、モデルによる制御されたシステム照会が可能になります。
Gemini 3 Pro Preview とは何ですか? また、その主な機能は何ですか?
Gemini 3 Pro Previewは、Google/DeepMindの最新フロンティアモデルです（プレビュー版は2025年11月にリリース予定）。Googleは、このモデルを、膨大なコンテキスト容量、製品間の緊密な統合（検索、Geminiアプリ、Google Workspace）、そして「エージェント的」ワークフロー（Antigravity IDE、エージェントアーティファクトなど）を特徴とする、超高性能なマルチモーダル推論モデルと位置付けています。このモデルは、テキスト、画像、音声、動画、そしてコードリポジトリ全体を大規模に処理できるように構築されています。
主な機能
- 超大型コンテキストウィンドウ: Gemini 3 Proは最大 1,000,000トークン 多くの公開されたドキュメントでは、コンテキスト (入力) と最大 64K トークンのテキスト出力がサポートされています。これは、数時間にわたるビデオのトランスクリプト、コードベース、長い法的文書の取り込みなどのユース ケースでは質的な飛躍です。
- マルチモーダル深度: マルチモーダルベンチマーク（画像/動画理解、MMMU-Proなど）における最先端のパフォーマンス 81% MMMUプロ, 87.6% ビデオ-MMMU、高い GPQA および科学的推論スコア)、API ドキュメントで画像/ビデオ フレームのトークン化とビデオ フレーム バジェットの専門的な処理、テキスト、画像、音声、ビデオを 1 つのプロンプトで処理するファーストクラスの入力。
- 開発者ツールとエージェント: Googleは、Antigravity（エージェントファーストIDE）、Gemini CLIのアップデート、そしてVertex AI、GitHub Copilotプレビュー、AI Studioとの統合をリリースしました。これは、エージェントベースの開発ワークフローを強力にサポートすることを示しています。アーティファクト、オーケストレーションされたエージェント、エージェントのログ機能は、この製品独自の追加機能です。
Gemini 3 ProとGPT-5.1の簡単な比較表
| 属性 | GPT-5.1 (オープンAI) | Gemini 3 Pro プレビュー (Google / DeepMind) |
|---|---|---|
| モデルファミリー/バリアント | ジェミニ3ファミリー — gemini-3-pro-preview さらに「Deep Think」モード（高度な推論モード）も搭載。 | GPT-5シリーズ: GPT-5.1 Instant (会話型)、GPT-5.1 Thinking (高度な推論); API名: gpt-5.1-chat-latest および gpt-5.1 |
| コンテキストウィンドウ（入力） | 128,000トークン（APIモデルドキュメント gpt-5.1-chat-latest); (一部の ChatGPT Thinking バリアントでは最大 ~196k と報告されています)。 | 1,048,576トークン（≈1,048,576 / “1M”）入力 |
| 出力 / 最大応答トークン | 最大16834個の出力トークン | 最大65,536トークン出力 |
| マルチモダリティ（入力をサポート） | ChatGPTとAPIでテキスト、画像、音声、ビデオがサポートされ、プログラムによるエージェントワークのためのOpenAIツールエコシステムとの緊密な統合が図られています。（機能の重点：ツール＋適応型推論） | ネイティブ マルチモーダル: テキスト、画像、オーディオ、ビデオ、PDF/大容量ファイルの取り込みを第一級のモダリティとして実現。長いコンテキストでの同時マルチモーダル推論用に設計されています。 |
| APIツール/エージェント機能 | エージェント/ツールサポートを備えたレスポンスAPI（例： apply_patch, shell), reasoning_effort パラメータ、拡張プロンプトキャッシュオプション。コード編集エージェントにとって優れた開発者エルゴノミクス。 | Gemini API / Vertex AI 経由の Gemini: 関数呼び出し、ファイル検索、キャッシュ、コード実行、グラウンディング統合（マップ/検索）、およびロングコンテキストワークフロー向けの Vertex ツール。バッチ API とキャッシュをサポート。 |
| 価格設定 - プロンプト/入力（1万トークンあたり） | $1.25 / 1万入力トークン (gpt-5.1) キャッシュされた入力は割引されます（キャッシュ層を参照）。 | 公開されたプレビュー/価格設定例 約 2.00 ドル / 1 万件 (コンテキスト ≤200 万) および $4.00 / 1万（コンテキスト200万以上） いくつかの公開された表への入力用。 |
| 価格設定 - 出力（1万トークンあたり） | 10.00ドル / 1万出力トークン (gpt-5.1 公式テーブル)。 | 公開された階層の例: 12.00ドル / 1万 (≤200万) および 18.00ドル / 1万（>200万） 一部のプレビュー価格参照。 |
アーキテクチャと機能を比較するとどうでしょうか?
アーキテクチャ: 密な推論 vs 疎な MoE
OpenAI（GPT-5.1）： OpenAIは、トレーニングの変更を強調し、 適応的推論 （難易度に応じてトークンあたりの計算量を増減させる）生のパラメータ数値を公開するのではなく、OpenAIは 推論ポリシー モデルが信頼性の高い方法でエージェント的に動作できるようにするツール。
ジェミニ 3 プロ: まばらなMoE 推論時にスパースな活性化を行いながら非常に大きな容量を実現する技術とモデルエンジニアリング。これは、Gemini 3 Proが実用性を維持しながら1万トークンのコンテキストを処理できるスケール化を実現した理由の一つです。スパースMoEは、多様なタスクに非常に大きな容量が必要でありながら、平均推論コストを削減したい場合に最適です。
モデル哲学と「思考」
OpenAI（GPT-5.1）： 強調する 適応的推論 モデルは、回答を出す前に、より多くの計算サイクルを費やしてより深く考えるタイミングを非公開で決定します。また、このリリースでは、モデルを会話型と思考型の2つのバリアントに分割し、システムがユーザーのニーズを自動的に満たせるようにしています。これは「2トラック」アプローチであり、一般的なタスクは迅速に実行しつつ、複雑なタスクには追加の労力を割り当てます。
Google (Gemini 3 Pro): 強調する 深い推論 + マルチモーダルグラウンディング モデル内部の「思考」プロセスを明示的にサポートし、構造化されたツール出力、検索のグラウンディング、コード実行を含むツールエコシステムを備えています。Googleのメッセージは、モデル自体とツールが、大規模な環境で信頼性の高いステップバイステップのソリューションを生成するように調整されているということです。
持ち帰り： 哲学的には両者は収束しており、どちらも「考える」動作を提供していますが、OpenAI はマルチターンのワークフローのためのバリアント駆動型 UX + キャッシュを重視しているのに対し、Google は緊密に統合されたマルチモーダル + エージェント スタックを重視し、その主張を裏付けるベンチマーク数値を示しています。
コンテキストウィンドウとI/O制限（実際の効果）
- ジェミニ 3 プロ: 1,048,576トークンを入力, 65,536トークンを出力 （Vertex AIモデルカード）。これは、非常に大きなドキュメントを扱う際に最も顕著な利点です。
- **GPT-5.1：**GPT-5.1 考え ChatGPTのコンテキスト制限は 196kトークン (リリースノート) そのバリアントの場合。他の GPT-5 バリアントでは制限が異なる場合があります。OpenAI は現時点では 1 万トークンにプッシュするのではなく、キャッシュと「reasoning_effort」を重視しています。
持ち帰り： 大規模なリポジトリ全体や長編の書籍を単一のプロンプトに読み込む必要がある場合、プレビューではGemini 3 Proの公開済み1MBウィンドウが明らかに有利です。OpenAIの拡張プロンプトキャッシュは、単一の巨大なコンテキストではなく、セッション間の連続性を実現します。
ツール、エージェントフレームワーク、エコシステム
- オープンAI:
apply_patch+shell+ コード編集と安全な反復処理に重点を置いたその他のツール、強力なエコシステム統合 (サードパーティのコーディング アシスタント、VS Code 拡張機能など)。 - グーグル社： Gemini の SDK、構造化された出力、Google 検索との連携による組み込みグラウンディング、コード実行、そして Antigravity（複数エージェント用の IDE およびマネージャー）は、高度なエージェントベースのマルチエージェントオーケストレーションを実現します。Google はまた、エージェントの透明性を確保するために、グラウンデッドサーチと組み込みの検証機能のようなアーティファクトを公開しています。
持ち帰り： どちらも一流のエージェントサポートを備えています。Googleのアプローチは、エージェントオーケストレーションを製品機能（Antigravity、Search grounding）にわかりやすく統合しています。一方、OpenAIは開発者ツールのプリミティブとキャッシュ機能に重点を置き、同様のフローを実現しています。
ベンチマークでは何が言われているのでしょうか? 誰がより速く、より正確でしょうか?
ベンチマークとパフォーマンス
ジェミニ 3 プロ リードする マルチモーダル、視覚、長期文脈推論一方、 GPT-5.1 非常に競争力のある コーディング（SWEベンチ） 単純なテキストタスクに対するより高速で適応的な推論を重視します。
| ベンチマーク（テスト） | ジェミニ3プロ（報道） | GPT-5.1（報告済み） |
|---|---|---|
| 人類最後の試験（道具なし） | 37.5% （検索+実行の場合：45.8％） | 26.5% |
| ARC-AGI-2（視覚的推論、ARC Prize Verified） | 31.1% | 17.6% |
| GPQA ダイヤモンド（科学的 QA） | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025 (数学、ツールなし / コード実行あり) | 95.0% （エグゼクティブ100%） | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro（アルゴリズムコーディングElo） | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench Verified（リポジトリのバグ修正） | 76.2% | 76.3% （GPT-5.1では76.3%と報告） |
| MMMU-Pro (マルチモーダル理解) | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU（多言語Q&A） | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2（ロングコンテキスト検索） — 平均128k | 77.0% | 61.6% |
Gemini 3 Proの利点:
- 大きな利益 マルチモーダル および 視覚的推論 テスト（ARC-AGI-2、MMMU-Pro）。これは、Googleがネイティブマルチモーダル性と非常に大きなコンテキストウィンドウを重視していることと一致しています。
- 強力なロングコンテキスト検索/リコール (MRCR v2 / 128k) と、いくつかのアルゴリズムコーディング Elo ベンチマークで最高スコアを獲得しました。
GPT-5.1の利点「
- コーディング/エンジニアリングワークフローGPT-5.1は、適応型推論と速度向上（単純なタスクではより高速、難しいタスクではより慎重な思考）を謳っており、公表されている数値（76.3%）ではSWE-Bench Verifiedとほぼ同等かわずかに上回っています。OpenAIは、レイテンシ／効率性の向上（適応型推論、迅速なキャッシュ）を重視しています。
- GPT-5.1 は、多くのチャット/コード ワークフローにおいて、低レイテンシ/開発者の人間工学を実現するように位置付けられています (OpenAI のドキュメントでは、拡張プロンプト キャッシュと適応型推論が強調されています)。
レイテンシとスループットのトレードオフ
- GPT-5.1 に最適化されています 待ち時間 単純なタスクには（Instant）予算を割り当て、難しいタスクには思考予算を割り当てます。これにより、多くのアプリでトークンの請求額と認識される遅延を削減できます。
- ジェミニ 3 プロ に最適化されています スループットとマルチモーダルコンテキスト — 極端なコンテキスト サイズで使用する場合の些細なクエリのマイクロ レイテンシの改善にはあまり重点が置かれていないかもしれませんが、大量の入力を一度に処理できるように設計されています。
持ち帰り： ベンダーが発表した数値と初期のサードパーティレポートに基づくと、**Gemini 3 Proは現在、多くの標準化されたマルチモーダルタスクで優れた生のベンチマークスコアを主張しています**が、*GPT-5.1は、洗練された動作、開発者ツール、セッションの継続性に重点を置いています。* — 重複しながらもわずかに異なる開発者ワークフロー向けに最適化されています。
それぞれのマルチモーダル機能を比較するとどうでしょうか?
サポートされている入力タイプ
- GPT-5.1： ChatGPTおよびAPIワークフロー内でテキスト、画像、音声、動画の入力をサポートします。GPT-5.1の革新性は、適応型推論とツールの利用をマルチモーダル入力とどのように組み合わせるかにあります（例：スクリーンショットや動画にリンクされたコードを編集する際の、より優れたパッチ/適用セマンティクスなど）。そのため、推論、ツールの自律性、マルチモーダル性が求められる場面でGPT-5.1は魅力的です。
- ジェミニ 3 プロ: テキスト、画像、動画、音声、PDF、コードリポジトリに対応できるマルチモーダル推論エンジンとして設計されており、その主張を裏付けるVideo-MMMUなどのマルチモーダルベンチマークの数値を公開しています。Googleは動画と画面の理解度向上に重点を置いています（ScreenSpot-Pro）。
実用的な違い
- ビデオの理解: Google は、Video-MMMU の明確な数値を公開し、目立った改善を示しています。製品が推論/エージェント用に長いビデオや画面録画を取り込む場合、Gemini はその機能を重視します。
- エージェントマルチモダリティ（画面 + ツール）: GeminiのScreenSpot-Proの改良とAntigravityエージェントオーケストレーションは、複数のエージェントがライブIDE、ブラウザ、ローカルツールと連携するフロー向けに設計されています。OpenAIは、主にツール（apply_patch、shell）とキャッシュを介してエージェントワークフローに対応していますが、パッケージ化されたマルチエージェントIDEは提供していません。
持ち帰り： どちらも強力なマルチモーダルモデルです。 **Gemini 3 Proの公表された数値は、いくつかのマルチモーダルベンチマークでリーダーであることを示している。**特にビデオと画面の理解に重点を置いています。GPT-5.1は依然として幅広いマルチモーダルモデルであり、開発者の統合、安全性、インタラクティブエージェントフローを重視しています。
API アクセスと価格はどのように比較されますか?
APIモデルと名前
- オープンAI:
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-miniツールと推論パラメータは、レスポンス API で使用できます (ツール配列、reasoning_effort、prompt_cache_retention)。 - Google / ジェミニ: からアクセス可能 ジェミニAPI / Vertex AI (
gemini-3-pro-previewGemini モデル ページ)、新しい Google Gen AI SDK (Python/JS)、Firebase AI Logic 経由で利用できます。
価格
- GPT-5.1（OpenAI公式）: 入力 1.25ドル / 1万トークン キャッシュされた入力 0.125ドル / 1M 出力 1万トークンあたり10.00ドル。（Frontierの価格表）
- Gemini 3 Pro プレビュー (Google): 標準有料プラン 例： 入力 $2.00 / 1万トークン (≤200k) または $4.00 / 1万トークン (>200k) 出力 12.00ドル / 1万トークン（≤200k）または18.00ドル / 1万トークン（>200k）。
CometAPIは、さまざまなベンダーのモデルを集約し、統合されたサードパーティプラットフォームです。 Gemini 3 Pro プレビュー API および GPT-5.1 APIさらに、統合 API の価格は公式価格の 20% です。
| Gemini 3 Pro プレビュー | GPT-5.1 | |
| 入力トークン | $1.60 | $1.00 |
| 出力トークン | $9.60 | $8.00 |
コストへの影響: 大量処理だがコンテキストの小さいトークンワークロード（短いプロンプト、短いレスポンス）の場合、OpenAIのGPT-5.1は、Gemini 3 Pro Previewよりも出力トークンあたりのコストが一般的に安価です。非常に大規模なコンテキストワークロード（多数のトークンを読み込む）の場合、Geminiのバッチ処理、無料利用枠、ロングコンテキストといった経済性と製品統合は理にかなっているかもしれません。ただし、トークン量とグラウンディングコール数を考慮して計算してください。
どのようなユースケースにどちらが適しているでしょうか?
次の場合は GPT-5.1 を選択してください:
- あなたが大切にしている 開発者ツールプリミティブ (apply_patch/shell) および既存の OpenAI エージェントワークフロー (ChatGPT、Atlas ブラウザ、エージェントモード) との緊密な統合。GPT-5.1 のバリアントと適応型推論は、会話型 UX と開発者の生産性に合わせて調整されています。
- 延長したい プロンプトキャッシュ セッション間で実行することで、マルチターンエージェントのコストとレイテンシを削減します。
- あなたは OpenAIエコシステム (既存の微調整されたモデル、ChatGPT 統合、Azure/OpenAI パートナーシップ)。
以下の場合は、Gemini 3 Pro Preview を選択してください:
- あなたが必要です 非常に大きな単一プロンプトコンテキスト コードベース全体、法的文書、または複数ファイルのデータセットを 1 つのセッションにロードするための処理 (100 万トークン)。
- あなたの仕事量は ビデオ + スクリーン + マルチモーダル （ビデオ理解/画面解析/エージェントIDEインタラクション）が重く、 ベンダーテスト 現在、これらのベンチマークをリードしています。
- あなたが好む Google中心の統合 (Vertex AI、Google 検索グラウンディング、Antigravity エージェント IDE)。
結論
GPT-5.1 と Gemini 3 Pro はどちらも最先端ですが、それぞれ異なるトレードオフを重視しています。 GPT-5.1 適応型推論、コーディングの信頼性、開発者ツール、コスト効率の高い出力に重点を置いています。 ジェミニ 3 プロ 焦点を当てる 階段 （1万トークンのコンテキスト）、ネイティブなマルチモーダリティ、そして深い製品基盤。それぞれの強みをワークロードに合わせて判断してください。長時間、マルチモーダル、単発の取り込み → Gemini、反復的なコード/エージェントワークフロー、トークンごとの出力生成のコスト削減 → GPT-5.1。
開発者はアクセスできる Gemini 3 Pro プレビュー API および GPT-5.1 API CometAPIを通じて。まずは、CometAPIのモデル機能を プレイグラウンド 続行を参照してください APIガイド 詳細な手順についてはこちらをご覧ください。アクセスする前に、CometAPIにログインし、APIキーを取得していることを確認してください。 とeタピ 統合を支援するために、公式価格よりもはるかに低い価格を提供します。
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