Google：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なGoogle提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
Intelligence Index
モデル合計：60件
最速
出力速度
モデル合計：60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：60件
Googleは60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。
- Googleで知能が上位のモデルはClaude Opus 5 (max)（63）、Claude Opus 5 (xhigh)（63）、Claude Fable 5 (with fallback)（62）です。
- 出力速度が最も速いモデルはGemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)（431 t/s）、Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio（366 t/s）、Gemini 3.7 Flash (medium) AI Studio（365 t/s）です。
- 遅延では、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)（0.28秒）、Gemini 2.5 Flash (AI Studio)（0.43秒）、Gemini 2.5 Flash (Vertex)（0.55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、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)（$0.07）、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)（$0.07）、gpt-oss-20b (high) Vertex（$0.09）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Googleで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはLlama 4 Scout Vertex（1M）、Claude Opus 5 (max)（1M）、Claude Opus 5 (xhigh)（1M）です。
- Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)は出力が最も速く、料金も最も優れているため、スループットと費用を重視するアプリケーションに適しています。最高品質が必要なタスクでは、Claude Opus 5 (max)が知能で首位です。
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
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
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 | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Claude Opus 5 (max) | 1M | 独自 | 63 | $3.31 | 57 | 52.75 | 61.58 | -- | |||
Claude Opus 5 (xhigh) | 1M | 独自 | 63 | $2.51 | 57 | 32.06 | 40.84 | -- | |||
Claude Fable 5 (with fallback) | 1M | 独自 | 62 | $3.32 | 70 | 109.82 | 116.93 | -- | |||
Claude Opus 5 (high) | 1M | 独自 | 61 | $1.67 | 56 | 18.96 | 27.93 | -- | |||
Claude Opus 5 (medium) | 1M | 独自 | 59 | $0.95 | 54 | 4.29 | 13.54 | -- | |||
Claude Opus 4.8 (max) | 1M | 独自 | 57 | $2.58 | 65 | 32.95 | 40.66 | -- | |||
Gemini 3.7 Flash (high) AI Studio | 1M | 独自 | 56 | $0.40 | 348 | 12.29 | 13.73 | -- | |||
Claude Sonnet 5 (max) | 1M | 独自 | 55 | $2.22 | 78 | 177.76 | 184.14 | -- | |||
Claude Opus 4.7 (max) | 1M | 独自 | 55 | $3.86 | 69 | 12.17 | 19.38 | -- | |||
Gemini 3.7 Flash (medium) AI Studio | 1M | 独自 | 53 | $0.26 | 364 | 4.45 | 5.83 | -- | |||
Claude Opus 5 (low) | 1M | 独自 | 52 | $0.55 | 55 | 2.82 | 11.90 | -- | |||
Gemini 3.5 Flash AI Studio | 1M | 独自 | 52 | $0.69 | 205 | 16.93 | 19.37 | -- | |||
Gemini 3.6 Flash AI Studio | 1M | 独自 | 52 | $0.34 | 208 | 14.70 | 17.11 | -- | |||
Gemini 3.7 Flash (low) AI Studio | 1M | 独自 | 51 | $0.16 | 343 | 0.98 | 2.44 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (max) | 200k | 独自 | 48 | $1.61 | 61 | 87.51 | 95.77 | -- | |||
Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio) | 1M | 独自 | 48 | $0.33 | 119 | 28.63 | 32.81 | -- | |||
Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex) | 1M | 独自 | 48 | $0.43 | 132 | 26.25 | 30.03 | -- | |||
Gemini 3.5 Flash (medium) | 1M | 独自 | 47* | -- | 212 | 14.93 | 17.29 | -- | |||
Claude Opus 4.6 (max) | 1M | 独自 | 45* | -- | 49 | 18.93 | 29.14 | -- | |||
Claude Opus 4.5 Vertex | 200k | 独自 | 42* | -- | 53 | 17.79 | 27.17 | -- | |||
Gemini 3 Pro Preview (high) (Vertex) | 1M | 独自 | 41* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 GLM-5 | 200k | オープン | 41* | -- | 89 | 1.26 | 41.79 | 34.91 | |||
Claude Opus 4.6 (high) | 1M | 独自 | 39* | -- | 46 | 1.65 | 12.44 | -- | |||
Gemini 3 Flash (AI Studio) | 1M | 独自 | 39* | -- | 192 | 7.34 | 9.94 | -- | |||
Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio | 1M | 独自 | 37 | $0.10 | 373 | 8.70 | 10.04 | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet Vertex | 1M | 独自 | 37 | $0.44 | 49 | 12.58 | 22.77 | -- | |||
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning) | 200k | 独自 | 37* | -- | 48 | 1.38 | 11.81 | -- | |||
Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio | 1M | 独自 | 36* | -- | 185 | 0.79 | 3.49 | -- | |||
Claude Opus 4.5 Vertex | 200k | 独自 | 36* | -- | 49 | 1.05 | 11.31 | -- | |||
Claude 4.1 Opus Vertex | 200k | 独自 | 35* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
GLM-4.7 | 200k | オープン | 34 | $0.36 | 191 | 0.69 | 13.79 | 10.48 | |||
Gemini 3 Pro Preview (low) (Vertex) | 1M | 独自 | 34* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Kimi K2 Thinking Vertex | 262k | オープン | 33* | -- | 241 | 0.72 | 11.09 | 8.30 | |||
Claude 4 Opus Vertex | 200k | 独自 | 32* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4.5 Sonnet Vertex | 1M | 独自 | 30* | -- | 42 | 1.06 | 13.11 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku Vertex | 200k | 独自 | 30 | $0.25 | 142 | 26.75 | 30.26 | -- | |||
Claude 4 Sonnet Vertex | 1M | 独自 | 30 | $0.45 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 4 31B (AI Studio) | 262k | オープン | 30 | $0.00 | 35 | 1.06 | 64.75 | 49.45 | |||
 MiniMax-M2 Vertex | 197k | オープン | 29* | -- | 142 | 0.69 | 18.35 | 14.12 | |||
Claude 4.1 Opus Vertex | 200k | 独自 | 29* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemini 3 Flash (AI Studio) | 1M | 独自 | 28* | -- | 195 | 0.72 | 3.29 | -- | |||
GLM-4.7 | 200k | オープン | 27* | -- | 182 | 0.73 | 3.48 | -- | |||
Gemma 4 26B A4B AI Studio | 262k | オープン | 26 | $0.00 | 47 | 1.04 | 54.61 | 42.85 | |||
Claude 4 Opus Vertex | 200k | 独自 | 26* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Claude 4 Sonnet Vertex | 1M | 独自 | 26* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemini 2.5 Pro Vertex | 1M | 独自 | 26 | $0.22 | 111 | 26.66 | 31.15 | -- | |||
Gemini 2.5 Pro (AI Studio) | 1M | 独自 | 26 | $0.22 | 137 | 19.75 | 23.41 | -- | |||
Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio) | 1M | 独自 | 26 | $0.04 | 334 | 5.49 | 6.99 | -- | |||
Claude 4.5 Haiku Vertex | 200k | 独自 | 24* | -- | 100 | 0.63 | 5.65 | -- | |||
gpt-oss-120b (high) Vertex | 131k | オープン | 24 | $0.04 | 123 | 0.81 | 21.19 | 16.30 | |||
Claude 3.7 Sonnet Vertex | 200k | 独自 | 24* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemini 2.5 Pro (May) (AI Studio) | 1M | 独自 | 23* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 DeepSeek V3.1 Vertex | 164k | オープン | 21* | -- | 232 | 0.80 | 2.96 | -- | |||
DeepSeek V3.1 Vertex | 164k | オープン | 21* | -- | 225 | 0.81 | 11.93 | 8.90 | |||
DeepSeek R1 0528 Vertex | 164k | オープン | 20* | -- | 161 | 1.09 | 16.65 | 12.45 | |||
Gemini 2.5 Flash (AI Studio) | 1M | 独自 | 20* | -- | 229 | 17.95 | 20.14 | -- | |||
Gemini 2.5 Flash (Vertex) | 1M | 独自 | 20* | -- | 206 | 21.61 | 24.04 | -- | |||
 Qwen3 235B 2507 Vertex | 262k | オープン | 18* | -- | 98 | 0.80 | 5.89 | -- | |||
Qwen3 Coder 480B Vertex | 262k | オープン | 18* | -- | 167 | 0.80 | 3.79 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B Vertex | 262k | オープン | 17 | $0.04 | 165 | 0.70 | 15.87 | 12.14 | |||
gpt-oss-20b (high) Vertex | 131k | オープン | 15 | $0.03 | 145 | 16.98 | 34.28 | 13.83 | |||
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (AI Studio) | 1M | 独自 | 15* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
gpt-oss-120b (low) Vertex | 131k | オープン | 15 | $0.01 | 121 | 0.74 | 21.43 | 16.55 | |||
gpt-oss-20b (low) Vertex | 131k | オープン | 14* | -- | 96 | 32.88 | 58.86 | 20.78 | |||
Gemini 2.5 Flash (Vertex) | 1M | 独自 | 14* | -- | 178 | 0.57 | 3.37 | -- | |||
Gemini 2.5 Flash (AI Studio) | 1M | 独自 | 14* | -- | 217 | 0.43 | 2.74 | -- | |||
Qwen3 Next 80B A3B Vertex | 262k | オープン | 14* | -- | 151 | 0.62 | 3.93 | -- | |||
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (AI Studio) | 1M | 独自 | 13* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio) | 1M | 独自 | 11* | -- | 439 | 21.66 | 22.80 | -- | |||
Gemini 2.0 Flash (exp) (AI Studio) | 1M | 独自 | 11* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
 Llama 4 Scout Vertex | 1.31M | オープン | 10 | $0.01 | 154 | 0.68 | 3.93 | -- | |||
Llama 3.3 70B Vertex | 128k | オープン | 9* | -- | 145 | 0.66 | 4.11 | -- | |||
Gemma 3 27B (AI Studio) | 128k | オープン | 7 | $0.00 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio) | 1M | 独自 | 7* | -- | 341 | 0.29 | 1.75 | -- | |||
Gemma 3 12B (AI Studio) | 128k | オープン | 6 | $0.00 | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 4B (AI Studio) | 128k | オープン | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3n E2B (AI Studio) | 32k | オープン | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
Gemma 3 1B (AI Studio) | 32k | オープン | 1* | -- | -- | -- | -- | -- | |||
主要な定義
よくある質問
Googleに関するよくある質問
Googleが提供し、当社が追跡しているモデルは60モデルです：Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Fable 5 (with fallback)、Claude Opus 5 (high)、Claude Opus 5 (medium)、Claude Opus 4.8 (max)、Gemini 3.7 Flash (high) AI Studio、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Gemini 3.7 Flash (medium) AI Studio、Claude Opus 5 (low)、Gemini 3.5 Flash AI Studio、Gemini 3.6 Flash AI Studio、Gemini 3.7 Flash (low) AI Studio、Claude Sonnet 4.6 (max)、Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio)、Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)、Gemini 3.5 Flash (medium)、Claude Opus 4.6 (max)、Claude Opus 4.5 Vertex、GLM-5、Claude Opus 4.6 (high)、Gemini 3 Flash (AI Studio)、Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio、Claude 4.5 Sonnet Vertex、Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)、Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio、Claude Opus 4.5 Vertex、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking Vertex、Claude 4.5 Sonnet Vertex、Claude 4.5 Haiku Vertex、Gemma 4 31B (AI Studio)、MiniMax-M2 Vertex、Gemini 3 Flash (AI Studio)、GLM-4.7、Gemma 4 26B A4B AI Studio、Gemini 2.5 Pro Vertex、Gemini 2.5 Pro (AI Studio)、Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)、Claude 4.5 Haiku Vertex、gpt-oss-120b (high) Vertex、DeepSeek V3.1 Vertex、DeepSeek V3.1 Vertex、DeepSeek R1 0528 Vertex、Gemini 2.5 Flash (AI Studio)、Gemini 2.5 Flash (Vertex)、Qwen3 235B 2507 Vertex、Qwen3 Coder 480B Vertex、Qwen3 Next 80B A3B Vertex、gpt-oss-20b (high) Vertex、gpt-oss-120b (low) Vertex、gpt-oss-20b (low) Vertex、Gemini 2.5 Flash (Vertex)、Gemini 2.5 Flash (AI Studio)、Qwen3 Next 80B A3B Vertex、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)、Llama 4 Scout Vertex、Llama 3.3 70B Vertex、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)。
Google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63のClaude Opus 5 (max)です。
Googleで出力速度が最も速いモデルは、毎秒430.9トークンのGemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)です。
Googleで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、0.28秒のGemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Google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$0.07のGemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
Googleのモデル間では料金に最大115倍の差があり、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)の100万トークンあたり$0.07から、Claude Fable 5 (with fallback)の$7.70までとなっています。
はい。Google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。
Googleの60モデル中47モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Googleの全60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。Googleは43推論モデルを提供しています：Claude Opus 5 (max)、Claude Opus 5 (xhigh)、Claude Fable 5 (with fallback)、Claude Opus 5 (high)、Claude Opus 5 (medium)、Claude Opus 4.8 (max)、Gemini 3.7 Flash (high) AI Studio、Claude Sonnet 5 (max)、Claude Opus 4.7 (max)、Gemini 3.7 Flash (medium) AI Studio、Claude Opus 5 (low)、Gemini 3.5 Flash AI Studio、Gemini 3.6 Flash AI Studio、Gemini 3.7 Flash (low) AI Studio、Claude Sonnet 4.6 (max)、Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio)、Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)、Gemini 3.5 Flash (medium)、Claude Opus 4.6 (max)、Claude Opus 4.5 Vertex、GLM-5、Gemini 3 Flash (AI Studio)、Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio、Claude 4.5 Sonnet Vertex、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking Vertex、Claude 4.5 Haiku Vertex、Gemma 4 31B (AI Studio)、MiniMax-M2 Vertex、Gemma 4 26B A4B AI Studio、Gemini 2.5 Pro Vertex、Gemini 2.5 Pro (AI Studio)、Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)、gpt-oss-120b (high) Vertex、DeepSeek V3.1 Vertex、DeepSeek R1 0528 Vertex、Gemini 2.5 Flash (AI Studio)、Gemini 2.5 Flash (Vertex)、Qwen3 Next 80B A3B Vertex、gpt-oss-20b (high) Vertex、gpt-oss-120b (low) Vertex、gpt-oss-20b (low) Vertex、Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)。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。Googleの60モデル中20モデルがオープンウェイトです：GLM-5、GLM-4.7、Kimi K2 Thinking Vertex、Gemma 4 31B (AI Studio)、MiniMax-M2 Vertex、GLM-4.7、Gemma 4 26B A4B AI Studio、gpt-oss-120b (high) Vertex、DeepSeek V3.1 Vertex、DeepSeek V3.1 Vertex、DeepSeek R1 0528 Vertex、Qwen3 235B 2507 Vertex、Qwen3 Coder 480B Vertex、Qwen3 Next 80B A3B Vertex、gpt-oss-20b (high) Vertex、gpt-oss-120b (low) Vertex、gpt-oss-20b (low) Vertex、Qwen3 Next 80B A3B Vertex、Llama 4 Scout Vertex、Llama 3.3 70B Vertex。
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。
Google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。