AIモデルディレクトリ

プロバイダー、API料金、コンテキスト長、速度、VRAM要件、ベンチマークで主要AIモデルを検索・フィルタリングして徹底比較。

企業・プロバイダー別AIモデル

330 models · 33 providers
Filters:

330 available

Anthropic2026-10

Claude Haiku 5.5

62
Intel
超高速・低遅延レスポンスConfidential

Anthropic の Claude Haiku 5.5 は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 62/100(1Mトークンあたり入力$1・出力$5)を実現しています。

Google2026-09

Gemini 4 Argon

97
Intel
ネイティブ・マルチモーダルAIConfidential

Google の Gemini 4 Argon は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 115 トークンの生成速度、知能指数 97/100(1Mトークンあたり入力$2・出力$10)を実現しています。

OpenAI2026-09

GPT-6 Astra

96
Intel
音声・スピーチAIモデルConfidential

OpenAI の GPT-6 Astra は、自然な音声合成(TTS)、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。272K のコンテキストウィンドウ、毎秒 100 トークンの生成速度、知能指数 96/100(1Mトークンあたり入力$10・出力$50)を実現しています。

Anthropic2026-09

Claude Opus 5.5

94
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

Anthropic の Claude Opus 5.5 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 78 トークンの生成速度、知能指数 94/100(1Mトークンあたり入力$4・出力$20)を実現しています。

OpenAI2026-09

GPT-6.1 Sol

94
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

OpenAI の GPT-6.1 Sol は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 120 トークンの生成速度、知能指数 94/100(1Mトークンあたり入力$2・出力$10)を実現しています。

OpenAI2026-09

GPT-6 Sol

93
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

OpenAI の GPT-6 Sol は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 116 トークンの生成速度、知能指数 93/100(1Mトークンあたり入力$2・出力$10)を実現しています。

Anthropic2026-09

Claude Mythos 5.1

88
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

Anthropic の Claude Mythos 5.1 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 60 トークンの生成速度、知能指数 88/100(1Mトークンあたり入力$15・出力$75)を実現しています。

Google2026-09

Gemini 3.8 Flash

87
Intel
超高速・低遅延レスポンスConfidential

Google の Gemini 3.8 Flash は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 175 トークンの生成速度、知能指数 87/100(1Mトークンあたり入力$0.75・出力$3.75)を実現しています。

Anthropic2026-09

Claude Fable 5.1

82
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

Anthropic の Claude Fable 5.1 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 65 トークンの生成速度、知能指数 82/100(1Mトークンあたり入力$10・出力$50)を実現しています。

Anthropic2026-09

Claude Sonnet 5.5

78
Intel
フラッグシップ最先端モデルConfidential

Anthropic の Claude Sonnet 5.5 は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 78/100(1Mトークンあたり入力$2・出力$10)を実現しています。

OpenAI2026-09

GPT-6 Luna

67
Intel
軽量・高コスト効率モデルConfidential

OpenAI の GPT-6 Luna は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。272K のコンテキストウィンドウ、毎秒 245 トークンの生成速度、知能指数 67/100(1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.5)を実現しています。

DeepSeek2026-09

DeepSeek V4.1-Flash

58
Intel
オープンウェイト基盤モデル763B total (8B prefill / 16B decode active)

DeepSeek の DeepSeek V4.1-Flash は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 110 トークンの生成速度、知能指数 58/100(1Mトークンあたり入力$0.3・出力$1.2)を実現しています。

AIモデルディレクトリ — A–Z Index (330)

AIモデルディレクトリ — FAQ

よくある質問 (FAQ)

How do you calculate the break-even token volume between self-hosted Ollama and managed APIs?+

Break-even occurs when Monthly GPU Infrastructure Cost (rental/depreciation + power + ops) equals Total Monthly Tokens multiplied by your Blended API Token Price; below 50M tokens/month, managed APIs are almost always cheaper.

Is it cheaper to rent an H100 GPU cluster or use DeepSeek V3 managed API?+

At $0.14 per 1M input tokens, DeepSeek V3 managed API is vastly cheaper than renting dedicated 8x H100 GPU clusters ($15-$25/hour) unless your organization sustains over 500 million tokens per day with 70%+ GPU utilization.

Why does low GPU utilization make self-hosting LLMs more expensive than API pay-as-you-go?+

Dedicated GPUs incur fixed costs 24/7; at 10% utilization during idle hours, your effective cost per processed token becomes 10 times higher than nominal capacity, erasing any theoretical hardware cost advantage.

What is the difference between cache write premium and cache read discount in Anthropic API?+

Anthropic charges a 1.25x (5-min TTL) or 2x (1-hour TTL) write premium on the initial request to compute the KV cache, then provides a 90% discount ($0.30/1M tokens) on all subsequent cache hit reads.

How do reasoning tokens affect total API invoice costs in OpenAI o3-mini?+

Reasoning tokens in o3-mini are billed at the standard output rate ($4.40/1M tokens); because complex reasoning steps can generate thousands of hidden scratchpad tokens, configuring reasoning_effort: low or medium is vital to prevent unexpected invoice inflation.

What is the difference between SWE-bench Verified and SWE-bench Pro leaderboards?+

SWE-bench Verified features 500 human-filtered GitHub issues where top models have reached 70-85%+ saturation, whereas SWE-bench Pro introduces harder multi-repo architectural tasks with strict contamination-proofing to evaluate autonomous engineering.

Can DeepSeek R1 run locally on a 24GB VRAM GPU like RTX 4090?+

The full 671B DeepSeek R1 requires multi-GPU clusters, but distilled versions (such as DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B or 32B with 4-bit quantization) run smoothly on a single 24GB RTX 4090.

Which model has lower latency for real-time voice streaming: Gemini 2.0 Flash or GPT-4o-mini?+

Gemini 2.0 Flash leads with native multimodal audio-to-audio streaming and sub-200ms time-to-first-token (TTFT), making it faster than text-pipelined GPT-4o-mini setups.