「結局、どのLLMを使えばいい？」──プロダクト開発の現場で、いま最も頻出する問いだ。
ベンチマークスコアだけを見れば、GPT-5、Claude Opus、Gemini、Llamaのどれもが「世界トップクラス」を名乗っている。だが、現場で本当に効くのは**「自社のユースケースで安定して結果を出せるモデル」**だ。コード生成に強いモデル、日本語の機微に強いモデル、長文要約が得意なモデル、ツール呼び出しの精度が高いモデル──それぞれ得意領域は分かれている。
このトピックで読める情報
- モデル別の実力比較：コード生成、推論、日本語、長文、マルチモーダルの各軸
- 価格と運用コスト：入力/出力トークン単価、レート制限、キャッシュ機能
- API仕様の違い：ストリーミング、関数呼び出し、Vision、Computer Use対応
- オンプレ・専用環境：Llama、Mistral、国産LLMをどう運用するか
- ユースケース別の選定例：RAG、エージェント、コードレビュー、コンテンツ生成
価格 × 性能 × 運用、どこで折り合いをつけるか
最高性能モデルを常用すれば、API料金は青天井になる。逆に安価な小型モデルだけで組むと、品質がブレてユーザー体験を毀損する。多くの現場では、タスクごとにモデルを使い分ける「マルチモデル戦略」が現実解になってきている。
このトピックでは、ベンダー横断の比較表、実運用での失敗談、コスト試算の具体例まで、意思決定者がそのまま稟議に使える情報を継続してまとめていく。新モデルが出るたびに、評価軸を更新しながら整理を続ける。
