GPT API ファミリー
EvoLink API ひとつであらゆる GPT-5 モデルにアクセス。GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.2、GPT-5.1 を料金・context window・推論品質・機能で比較し、ワークロードに最適なモデルを選びましょう。
4 モデル
強みとコスト帯の異なる 4 モデルをカバー
統一 API アクセス
OpenAI 互換、すぐに導入可能
ワークフローで選ぶ
統合前にタスクとモデルをマッチング
GPT モデルを比較する
推論の深さ、コンテキスト長、コストのうち、最も重要な条件で選びましょう。
| モデル | 最適な用途 | 入力 / MTok | 出力 / MTok | コンテキスト | キャッシュ入力 |
|---|---|---|---|---|---|
GPT-5.5 フラッグシップ | 最先端の推論、最も難しいタスク、プレミアムな出力品質。 | $4.00 | $24.00 | 1M | $0.40 |
GPT-5.4 前世代フラッグシップ | 高度な推論、1M+ コンテキスト分析、コンピュータ操作、エージェントオーケストレーション。 | $2.00 | $12.00 | 1.05M | $0.20 |
GPT-5.2 コスパ最優秀 | 本番環境のコーディング、推論、マルチターン会話。400K context。 | $1.75 | $14.00 | 400K | $0.175 |
GPT-5.1 バジェット | コスト重視の大量タスク：要約、分類、テキスト生成。 | $1.25 | $10.00 | 400K | $0.125 |
GPTモデルの選び方：4つの判断基準
以下の4つのポイントで、最適なモデルを見つけましょう。
まずタスクの複雑さを確認
高度な推論、コード生成、マルチターンのツール活用、高精度な出力が必要なら、GPT-5.5 から始めましょう。
次にコンテキスト長を確認
長文ドキュメント、コードベース、ログ、研究論文、マルチターン履歴の処理が必要なら、GPT-5.4 を検討してください。
次に呼び出し頻度を確認
サポート対応、要約、分類、タグ付け、バッチテキスト処理が中心なら、GPT-5.2 または GPT-5.1 を比較しましょう。
最後にモデル固定が必要か検討
同じワークフローに軽いタスクと重いタスクが混在する場合、1つのモデルに固定する代わりに EvoLink Smart Router の活用も検討してください。
Smart Router →タスクの種類が分かっている場合は、以下の表で推奨モデルを確認しましょう。
ワークフロー別GPTモデルの選び方：推論・コーディング・要約・大量処理
メインのタスクに合った GPT モデルを見つけましょう。
| タスク内容 | 推奨モデル | こんなとき最適 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 高度な推論とコーディング | GPT-5.5 | 高精度のマルチステップ推論、コード生成、ツール活用、複雑な問題分解が必要な場合 | コスト高め — シンプルな高頻度タスクには非推奨 |
| 長文ドキュメント・コードベース分析 | GPT-5.4 | 契約書、論文、ログ、コードベース、マルチターンコンテキストなど長い入力がある場合 | 入力トークンコストに注意 — 事前にコンテキストサイズを見積もりましょう |
| 日常の Q&A・要約・分類 | GPT-5.2 | コストを抑えながら安定した品質を維持したい場合 | 多くの本番タスクに最適なデフォルトの出発点 |
| 高頻度の軽量タスク | GPT-5.1 | タスクがシンプルで、呼び出し量が多く、コスト感度が高い場合 | 複雑な推論や高価値の出力には不向き |
| 複雑さが混在するテキストタスク | EvoLink Smart Router | 同じワークフロー内にシンプルなタスクと複雑なタスクが混在する場合 | 手動のモデルルーティングロジックを維持したくない場合に最適 |
GPT API ワークフロー：エージェント・チャット・要約・コンテンツ処理
GPT モデルが実際のプロダクト、エージェント、コンテンツ処理パイプラインにどう適合するかをご覧ください。
推論とコーディング
コード生成、バグ修正、テストケース生成、複雑なロジック分析、ツール呼び出しエージェントに。出力がプロダクト品質や開発効率に直接影響するなら、GPT-5.5 でテストを開始しましょう。コンテキストが特に長い場合は GPT-5.4 と比較してください。
大量チャットとサポート
サポートボット、アプリ内アシスタント、ナレッジベース Q&A、高頻度のマルチターン会話に。リクエスト単価は低いが呼び出し量が多い場合、まず GPT-5.2 でテストし、GPT-5.1 でコストを検証しましょう。
要約と分類
長文要約、タグ分類、構造化抽出、レビュー分類、バッチコンテンツ処理に。これらのタスクは通常最強モデルを必要としません — GPT-5.2 が品質とコストのバランスに優れることが多いです。
エージェントルーティングと混合テキストタスク
分類、検索、推論、生成が同じパイプラインに共存するワークフローに。各ステップにモデルをハードコードしたくない場合、EvoLink Smart Router で evolink/auto 経由のルーティングをご活用ください。
各 GPT モデルを詳しく見る
このページでモデルを比較した後、各モデルのページで料金詳細、プレイグラウンド、統合ガイドをご覧ください。
EvoLink の統一 API で全 GPT モデルにアクセス
すべての GPT モデルは、1 つの EvoLink API キーと OpenAI 互換エンドポイントで利用できます。model パラメータを変更するだけで GPT-5.5、GPT-5.4、GPT-5.2、GPT-5.1 を切り替え可能 — 別アカウントや別キーは不要です。
model="gpt-5.5" を model="gpt-5.2" に変えるだけ。再構築は不要です。GPT API コストの考え方：高度推論・長文コンテキスト・大量処理
高度な推論は出力コストを増大させる
複雑な推論、コード生成、マルチターンのツール活用は出力が長くなりやすく、高性能モデルとの相性が良いです。タスクの価値が高い場合、GPT-5.5 の品質がコストより重要になることも。シンプルなタスクに最高性能モデルを使う必要はありません。
長文コンテキストは入力コストを増大させる
ドキュメント分析、コードベース理解、ログ処理、リサーチ要約は大量の入力トークンを消費します。ボトルネックが推論の深さではなく入力長にある場合、GPT-5.4 の方が適切かもしれません。
高頻度タスクには低い単価が不可欠
大量のサポート対応、要約、分類、タグ付けでは単価を最優先に。まず GPT-5.2 で品質を確認し、次に GPT-5.1 でさらにコスト削減できるか検証しましょう。
料金まとめ
GPT-5 モデルはすべて token 単位の課金で、キャッシュ入力割引あり。EvoLink では GPT-5.5 および GPT-5.4 ルートを含む最新料金を各モデルページに掲載しています。
GPT-5.5
$4.00 input
$24.00 output
Context: 1M
EvoLink で最新の GPT オプション。1M context、128K 最大出力、ツール対応。EvoLink 料金：$4.00/$24.00（1M tokens あたり、OpenAI 直接より 20% 低価格）。
GPT-5.4
$2.00 input
$12.00 output
Context: 1.05M
前世代フラッグシップ。1.05M context、コンピュータ操作対応、EvoLink 20% 割引（$2.00/$12.00）。
GPT-5.2
$1.75 input
$14.00 output
Context: 400K
本番環境の推論・コーディングワークロードに最適なコスパ。400K context。
GPT-5.1
$1.25 input
$10.00 output
Context: 400K
コスト重視の大量処理向けバジェットティア。
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ファミリーページでモデルを比較した後、ガイドで料金詳細、クロスモデル比較、統合方法をご確認ください。
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GPT API ファミリー よくある質問
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