比較
GPT-5.4 vs Gemini 3.1 Pro（2026年）：コーディング、エージェント、1Mコンテキスト
EvoLink Team
Product Team
2026年3月27日
9 分
GPT-5.4 と Gemini 3.1 Pro のどちらかを選ぶ場合、この記事の表面的なバージョンではどちらのモデルが「優れている」かを問います。より本質的なバージョンでは、こう問いかけます：あなたの具体的な本番ワークロード——コーディングの深さ、エージェントのツール使用、コンピュータ操作、マルチモーダル分析、長コンテキストのコスト——に対して、どちらのモデルがより適切か？
2026年3月27日時点で、OpenAIとGoogleの公式資料は以下のような詳細な回答を裏付けています：
- コーディングに加えてツールやコンピュータ操作環境全体でのエージェント実行を最も重視するなら、GPT-5.4 がより適しています。
- より低い直接APIコスト、より幅広いマルチモーダル入力サポート、より多くの公開された長コンテキストの実証が必要なら、Gemini 3.1 Pro がより適しています。
要約
- コーディング中心のエージェント、コンピュータ操作ワークフロー、プレミアムなツールオーケストレーションには GPT-5.4 を選択。
- より低コスト、マルチモーダル入力の幅広さ、長コンテキスト動作に関するより明確な公開証拠には Gemini 3.1 Pro を選択。
- 万能の勝者を決めないこと。公式の数値は異なる強みを示しています。
検証済みスナップショット
| モデル | 明確に文書化されている内容 | 公式料金 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | OpenAIはこれをプロフェッショナルワーク、コーディング、ツール使用、コンピュータ操作のためのフラッグシップフロンティアモデルと位置付け、1Mコンテキストと128K最大出力を備える | 入力$2.50/MTok、出力$15/MTok | コーディングエージェント、ツール検索、コンピュータ操作、プロフェッショナルなタスク自動化 |
| Gemini 3.1 Pro | Googleはマルチモーダル入力サポート、ベンチマークテーブル、長コンテキスト評価シグナルを含むモデルカードを公開、1Mコンテキストと64K最大出力 | 200Kまで：入力$2/MTok、出力$12/MTok；200K超はより高額 | コスト重視の本番ワークフロー、マルチモーダル分析、公開された長コンテキスト評価 |
コーディングとエージェントのベンチマーク：強力だが、完全な同条件比較ではない
ここでは厳密さが重要です。公式に発表され、合理的に整合するベンチマークのみを比較すべきです。
| ベンチマーク | GPT-5.4 | Gemini 3.1 Pro | ポイント |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Pro (Public) | 57.7% | 54.2% | GPT-5.4がこの特定のコーディング評価でリード |
| BrowseComp | 82.7% | 85.9% | Geminiが公開ブラウジング評価でリード |
| OSWorld-Verified | 75.0% | レビュー対象のGoogleモデルカードに記載なし | GPT-5.4がコンピュータ操作の公開データでより明確 |
| MCP Atlas | レビュー対象のOpenAI記事に記載なし | 69.2% | GeminiがMCPワークフローの公開証拠でより明確 |
正しい結論は、一方のモデルがすべてに勝つということではありません。証拠はワークロードごとに集約されるということです。
GPT-5.4の最も明確な強み
OpenAIの2026年3月5日のリリース資料は、3つの強みを際立って明確にしています：
- ネイティブなコンピュータ操作
- より強力なツール選択とツール検索
1Mコンテキストと128K出力を備えたコーディングとエージェントのフラッグシップポジショニング
ワークフローが以下を含む場合：
- スクリーンショットやUIツールを通じてソフトウェアを操作する
- 複数のツールやコネクタを連鎖させる
- エージェントループでコードを書き、検証し、反復する
GPT-5.4がより適した選択です。
Gemini 3.1 Proの最も明確な強み
Googleの現在のモデルカードは、Gemini 3.1 Proに対してより明確な公開サポートを提供しています：
- テキスト、画像、音声、動画、大規模リポジトリを含むマルチモーダル入力
- より低い直接API料金
- 明確な長コンテキスト評価データ
- Terminal-Bench 2.0 と MCP Atlas での公開された強み
そのため、以下の場合にGemini 3.1 Proが推奨しやすくなります：
- マルチモーダル開発ワークフローが重要
- コスト感度が重要
- コミットする前に長コンテキスト動作に関するより多くの公開証拠を求めている
料金とコンテキスト：Geminiのほうがコスト構造がシンプル
| モデル | 標準料金 | 備考 |
|---|---|---|
| GPT-5.4 | 入力$2.50/MTok、出力$15/MTok | OpenAIのフラッグシップフロンティア料金 |
Gemini 3.1 Pro 200Kまで | 入力$2/MTok、出力$12/MTok | 標準コンテキストでのコストが低い |
Gemini 3.1 Pro 200K超 | 入力$4/MTok、出力$18/MTok | 同じフロンティア価格帯ではあるが、コスト差は縮まる |
コンテキストも重要です：
- GPT-5.4 は
1Mコンテキストと128K出力を文書化。 - Gemini 3.1 Pro は
1Mコンテキストと64K出力を文書化し、GoogleはMRCR v2の長コンテキストデータを公開。
これはGeminiが長コンテキスト作業で普遍的に優れていることを意味するものではありません。ただし、レビュー対象のソースにおいて、Googleがより多くの直接的な長コンテキスト証拠を公開していることは事実です。
より安全な意思決定フレームワーク
| 主な優先事項が... | まず検討すべきモデル | 理由 |
|---|---|---|
| ツールとソフトウェア環境を使用するコーディングエージェント | GPT-5.4 | OpenAIの公式資料がこれを最も明確な強みとしている |
| ネイティブなコンピュータ操作ワークフロー | GPT-5.4 | OpenAIが直接的なコンピュータ操作ベンチマーク証拠を公開 |
| より低い直接API料金 | Gemini 3.1 Pro | Googleの表示料金が標準コンテキストで低い |
| マルチモーダル入力の幅広さ | Gemini 3.1 Pro | Googleのモデルカードがより広いモダリティカバレッジを記載 |
| 公開された長コンテキスト証拠 | Gemini 3.1 Pro | GoogleがMRCR v2シグナルを直接公開 |
| プロフェッショナルなコーディング＋エージェント作業のためのプレミアムモデル | GPT-5.4 | フラッグシップポジショニングがここで最も強い |
よくある質問
コーディングにはどちらのモデルが優れていますか？
より安全な回答はワークロードによります。GPT-5.4 はエージェント型コーディングとコンピュータ操作ワークフローで強く見えます。Gemini 3.1 Pro は低コストコーディングとマルチモーダルリポジトリ分析で強く見えます。
どちらのモデルが安いですか？
現在公表されている直接API料金では、Gemini 3.1 Pro が安いです。
長コンテキストの公開証拠が充実しているのはどちらですか？
Gemini 3.1 Pro です。Googleのモデルカードに直接的な長コンテキスト評価シグナルが含まれています。
ツール多用型エージェントにはどちらが適していますか？
GPT-5.4 がより安全な答えです。OpenAIのリリース資料がツール検索、エージェントワークフロー、コンピュータ操作を強調しているためです。
GPT-5.4は1Mコンテキストに対応していますか？
はい。OpenAIの現在のモデル資料で
1Mコンテキストが文書化されています。最適な本番構成は何ですか？
多くのチームはジョブタイプ別にルーティングすべきです：ツール多用型コーディングエージェントにはGPT-5.4、低コストのマルチモーダル分析と長コンテキスト実行にはGemini 3.1 Pro。
EvoLinkで両モデルを比較
GPT-5.4とGemini 3.1 Proを1つのAPIレイヤーの背後でテストしたい場合、EvoLinkは個別のプロバイダー統合を維持することなく、ルーティング動作と実際のワークロードコストを比較する実用的な方法です。
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