生成AIモデルをコスパで比較：成功率×総コストの最強モデルはこれ

このグラフは「Performance vs Total cost（性能と総コスト）」を示していて、縦軸が成功率（%）、横軸が総コスト（$）です。

• 左上ほど理想的（高精度・低コスト）
• 右下ほど非効率（低精度・高コスト）

1. 最も優秀な位置（左上）
   • gpt 5 for real（ほぼ100%成功率で低コスト）
   • o3 pro（高成功率・低コスト）
   • o3（同じく高精度・低コスト）
2. 高コスト高精度
   • grok 4（精度は高いがコストがかなり高い）
3. コスパ中間層
   • gemini 2.5 pro（精度は中程度、コストは2ドル程度）
   • gpt 5 mini / claude 4 opus / o4 mini（成功率50%前後で低コスト）
4. 低精度ゾーン
   • kimi k2 / gpt 4.1 / claude 4 sonnet（成功率ほぼ0〜10%台）
   • gpt 5 nano / glm 4.5（成功率20%台）

この図から見ると、「gpt 5 for real」や「o3 pro」は圧倒的なコスパで、逆にgrok 4は性能は良いがコストがネックという傾向がはっきり出ています。