Databricks：モデルの知能、性能、料金
Databricksのモデルを、品質、料金、出力速度、遅延、コンテキストウィンドウなどの主要指標で分析します。 この分析は、ユースケースに最適なDatabricks提供モデルを選ぶための参考情報です。
(te)
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：19件
最速
出力速度
モデル合計：19件
最安料金
ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：19件
Databricksは19モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Databricksで知能が上位のモデルはKimi K3 (max)（57）、GLM-5.2 (max)（51）、GPT-5.2 (xhigh)（42）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGLM-5.2 (max)（357 t/s）、gpt-oss-120b (high)（325 t/s）、gpt-oss-120b (low)（324 t/s）です。
- 遅延では、Llama 4 Maverick（0.72秒）、Gemma 3 12B（0.85秒）、Llama 3.1 8B（0.87秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、GPT-5 nano (high)（$0.09）、gpt-oss-20b (high)（$0.09）、gpt-oss-20b (low)（$0.09）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。 モデル間で料金に最大2.2倍の差があります。
- Databricksで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはGLM-5.2 (max)（1M）、Claude 4.5 Sonnet（1M）、Claude Sonnet 5 (Non-reasoning)（524k）です。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic tool use
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Scientific reasoning
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Agentic knowledge work, Elo
Agentic SaaS workflows
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Instruction following
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
詳細分析 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Kimi K3 (max) | 205k | オープン | 57 | $0.81 | 186 | 1.07 | 14.53 | 10.77 | |||
GLM-5.2 (max) | 1M | オープン | 51 | -- | 357 | 0.99 | 8.00 | 5.61 | |||
GPT-5.2 (xhigh) | 400k | 独自 | 42* | -- | 78 | 192.88 | 199.29 | -- | |||
Kimi K2.7 Code | 262k | オープン | 42 | $0.20 | 102 | 0.96 | 27.68 | 21.83 | |||
Claude Sonnet 5 (Non-reasoning) | 524k | 独自 | 42 | $0.48 | 65 | 2.10 | 9.80 | -- | |||
Gemini 3 Pro Preview (high) | 1M | 独自 | 40* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5.1 (high) | 272k | 独自 | 37 | -- | 107 | 34.14 | 38.79 | -- | |||
GPT-5 (high) | 400k | 独自 | 35 | -- | 87 | 115.99 | 121.73 | -- | |||
Claude Opus 4.5 | 200k | 独自 | 35* | -- | 47 | 2.21 | 12.89 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet | 1M | 独自 | 29* | -- | 51 | 2.28 | 12.12 | -- | |||
Claude 4.1 Opus | 200k | 独自 | 28* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4 Sonnet | 1M | 独自 | 25* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GPT-5 mini (high) | 400k | 独自 | 25 | $0.07 | 88 | 114.17 | 119.82 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) | 128k | オープン | 24 | $0.08 | 325 | 0.64 | 8.33 | 6.15 | |||
GPT-5 nano (high) | 400k | 独自 | 20* | -- | 142 | 120.55 | 124.09 | -- | |||
gpt-oss-120b (low) | 128k | オープン | 15 | $0.02 | 324 | 0.66 | 8.38 | 6.17 | |||
gpt-oss-20b (high) | 131k | オープン | 15 | $0.03 | 312 | 0.93 | 8.95 | 6.41 | |||
gpt-oss-20b (low) | 131k | オープン | 14* | -- | 291 | 0.89 | 9.49 | 6.88 | |||
Llama 4 Maverick | 131k | オープン | 14 | $0.06 | 85 | 0.72 | 6.58 | -- | |||
Llama 3.3 70B | 128k | オープン | 9 | $0.08 | 67 | 1.22 | 8.71 | -- | |||
Llama 3.1 405B | 128k | オープン | 9* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Llama 3.1 8B | 128k | オープン | 8 | -- | 188 | 0.87 | 3.52 | -- | |||
Gemma 3 12B | 128k | オープン | 6 | $0.26 | 91 | 0.85 | 6.36 | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Databricksに関するよくある質問
Databricksが提供し、当社が追跡しているモデルは19モデルです：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max)、GPT-5.2 (xhigh)、Kimi K2.7 Code、Claude Sonnet 5 (Non-reasoning)、GPT-5.1 (high)、GPT-5 (high)、Claude Opus 4.5、Claude 4.5 Sonnet、GPT-5 mini (high)、gpt-oss-120b (high)、GPT-5 nano (high)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-20b (low)、Llama 4 Maverick、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B、Gemma 3 12B。
Databricksで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア57のKimi K3 (max)です。
Databricksで出力速度が最も速いモデルは、毎秒356.7トークンのGLM-5.2 (max)です。
Databricksで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.72秒のLlama 4 Maverickです。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Databricksでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.09のGPT-5 nano (high)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Databricksのモデル間では料金に最大82倍の差があり、GPT-5 nano (high)の100万トークンあたり$0.09から、Claude Opus 4.5の$7.00までとなっています。
はい。DatabricksはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
Databricksの19モデル中16モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Databricksの全19モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Databricksは12推論モデルを提供しています：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max)、GPT-5.2 (xhigh)、Kimi K2.7 Code、GPT-5.1 (high)、GPT-5 (high)、GPT-5 mini (high)、gpt-oss-120b (high)、GPT-5 nano (high)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-20b (low)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。Databricksの19モデル中11モデルがオープンウェイトです：Kimi K3 (max)、GLM-5.2 (max)、Kimi K2.7 Code、gpt-oss-120b (high)、gpt-oss-120b (low)、gpt-oss-20b (high)、gpt-oss-20b (low)、Llama 4 Maverick、Llama 3.3 70B、Llama 3.1 8B、Gemma 3 12B。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Databricksのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。