素早い回答と短い下書き
高速な汎用モデル
ブレインストーミング、文の書き換え、最初の説明を得るときなど、深い推論より速度を重視する場合に使います。
AIモデル
主要プロバイダーのトップAIモデルがすべてひとつの場所に。個別のサブスクリプションは不要です。
このページの見方
このページは、サインアップ前に各モデルファミリーの役割を理解できるようにするためのものです。ブランド名を並べるだけでなく、各プロバイダーがどこに向いているか、必要な作業からどうモデルを選ぶかを説明しています。
モデルの提供状況は時間とともに変わります
AIプロバイダーはモデル名、機能、価格、レート制限を更新します。このページでは、現在 Deni AI で利用できるモデルファミリーと、プロダクト内で各カテゴリが担う実用的な役割を説明しています。
OpenAI
汎用、推論、コーディングまで幅広く揃っており、ひとつの系統で最も広いタスク範囲をカバーしたいときに役立ちます。
同じワークスペース内で、マルチモーダルや一般的な生産性用途向けの高性能な選択肢をもうひとつ持ちたいときに有用です。
Anthropic
構造化された文章作成、分析、長文の推論で強みを発揮しやすく、トーンや一貫性が重要な場面で有力です。
OpenAI
GPT-6 Astra
3xPro
複雑な推論・コーディング・エージェント作業向けの OpenAI フラッグシップ。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2×
smartestreasoningcodingsmart
GPT-5.6 Sol
2x
複雑な推論・コーディング・エージェント作業向けの OpenAI フラッグシップ。
コンテキストウィンドウ: 1,050,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2× · Fast モード: 利用量 2× · Pro モード: プレミアム利用 3×
smartestreasoningcodingfast
GPT-5.6 Terra
1.5x
Sol の半額で日常作業向けにバランスの取れた GPT-5.6 モデル。
コンテキストウィンドウ: 1,050,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2× · Fast モード: 利用量 2× · Pro モード: プレミアム利用 3×
reasoningsmartcodingfast
GPT-5.6 Luna
大量処理向けの、最速かつ最も手頃な GPT-5.6 モデル。
コンテキストウィンドウ: 1,050,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2× · Fast モード: 利用量 2× · Pro モード: プレミアム利用 3×
reasoningfastfastest
GPT-5.5
1.5x
コーディングとプロフェッショナルワークのための新しい知能クラス。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2×
smartestreasoningcodingfast
GPT-5.4
コーディングとプロフェッショナルワーク向けの、より手頃なモデル。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000 · ロングコンテキスト（入力 >200,000）: 利用量 2×
reasoningsmartfast
GPT-5.4 mini
コーディング、コンピューター操作、サブエージェントに対応した、これまでで最も強力なminiモデル。
コンテキストウィンドウ: 400,000
codingreasoningfast
GPT-5.4 nano
シンプルな大量タスク向けの、最も低コストなGPT-5.4クラスモデル。
コンテキストウィンドウ: 400,000
reasoningfastestfast
GPT-5.3 Codex
現時点で最も高性能なエージェント型コーディングモデル。
codingreasoningfast
GPT-5.2
汎用OpenAIモデル
smartreasoningfast
GPT-5
提供終了 2026年12月11日
コーディング、推論、ドメイン横断のエージェント型タスク向けフラッグシップモデル。
smartreasoningfast
GPT-5 mini
提供終了 2026年12月11日
明確に定義されたタスク向けの、より高速で手頃なGPT-5。
reasoningfast
GPT-5 nano
提供終了 2026年12月11日
最速・最高コスパの GPT-5 モデル。
reasoningfast
GPT-4.1
高速な日常タスク向けの最もスマートなモデル。
fast
GPT-4o
提供終了 2026年10月23日
高速で高知能、柔軟なGPTモデル。
fast
GPT-4o mini
集中したタスク向けの、高速で手頃な小型モデル。
fast
GPT-oss 120b
最も強力なオープンウェイトモデル
reasoningfast
GPT-oss 20b
中規模のオープンウェイトモデル
reasoningfastestfast
Gemini 3.1 Pro
3x
複雑なタスクに最適
smartestsmartreasoning
Gemini 3.7 Flash
Best for coding and agentic tasks
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningfastcoding
Gemini 3.6 Flash
日常的なタスクに最適
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningfast
Gemini 3.5 Flash
日常的なタスクに最適
reasoningfast
Gemini 3 Flash
日常的なタスクに最適
reasoningfast
Gemini 2.5 Flash Lite
大量処理タスクに最適
reasoningfast
Anthropic
Claude Fable 5.1
3xPro
長時間のエージェント型コーディング、知識作業、調査向けの Claude Fable 5 の後継モデル。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
smartestreasoningcodingsmart
Claude Fable 5
3xPro
長時間のエージェント作業向けの、Anthropic の最も高性能なモデル。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
smartestreasoningcodingsmart
Claude Opus 5
3xPro
複雑なエージェント型コーディングとエンタープライズ業務向け。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningsmartcoding
Claude Sonnet 5
Pro
コーディング、執筆、日常的なエージェント作業向けのバランス型 Claude 5 モデル。
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningsmartcodingfast
Claude Opus 4.7
3xPro
幅広い業務に対応するプロフェッショナルモデル
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningsmart
Claude Opus 4.6
3xPro
旧世代の幅広い業務向けプロフェッショナルモデル
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningsmart
Claude Sonnet 4.6
Pro
ハイブリッド推論モデル
コンテキストウィンドウ: 1,000,000
reasoningsmartfast
Claude Sonnet 4.5
Pro
ハイブリッド推論モデル
reasoningsmartfast
Claude Haiku 4.5
日常会話と素早い推論向けの、高速で軽量なClaudeモデル。
reasoningsmartfast
Claude Opus 4.5
3xPro
旧世代のプロフェッショナルモデル
reasoningsmart
タスクの種類で選ぶ
同じモデルがすべての作業に最適とは限りません。実用的には、必要な出力の種類を決め、信頼できる最小の選択肢を選び、回答が実務に影響する場合は別のモデルと比較します。
タスク
最初に試す候補
確認するポイント
計画と分析
推論重視のモデル
トレードオフ、デバッグ計画、プロダクト判断、より慎重な構造がほしいタスクに使います。
実装とリファクタリング
コーディング対応モデル
出力が実際のコードに合い、制約に従い、エラーを説明し、変更計画を作る必要があるときに使います。
翻訳とトーン確認
文章表現に強いモデル
速度やツール利用よりも、言い回し、ニュアンス、読みやすさが重要なときに使います。
適切なモデルを選ぶための実践ガイド
人はプロバイダーを話題性だけで比べがちですが、実際にはタスクの要件から考え、信頼できる結果を出せる最小のモデルを選ぶ方が有効です。これが Deni AI の基本的な考え方です。
ブランドではなくタスクから考える
必要な作業に基づいて選びます。短い下書き、慎重な推論、コーディング、複数回答の比較など、目的から考えるのが有効です。
反復には高速モデルを使う
探索的な作業では速度が重要です。高速モデルでプロンプトを磨いてから、必要に応じて高価な推論モデルへ移るのが効率的です。
重要度が上がったら強い推論に切り替える
計画立案、デバッグ、評価、複雑なトレードオフの判断には、より強い推論性能を持つモデルが向いています。
信頼する前に出力を比較する
どのモデルも常に正しいわけではありません。Deni AI は、プロダクトを切り替えずに複数の回答を確認できるときに最も役立ちます。