ChatGPTって結局どのモデルを使えばいいの？
最近 Pro にプランを変更したので、いろんなモデルを自由に使えるようになったのは良いのですが、逆にモデルの種類があり過ぎていまいちどれを選べば良いかわかりません。。
一応2025年2月10日現在、メニューではこのようになっています。
GPT-4oの “ほとんどの質問に最適です” を信用して使ってたのですが、改めてちょっと調べてみるか、となりました。
せっかくなので、ChatGPTの4oに自己分析してもらうことにします。
（以下、ChatGPTの出力を元に、一部手直しをしています。）
GPT-4o
メリット
✅ マルチモーダル対応（テキスト・画像・音声） → テキストだけでなく、画像や音声も理解・処理できる
✅ 応答速度が速い → GPT-4よりも高速なレスポンスが可能
✅ 論理的な推論や文章生成が得意 → ビジネス文書や長文の作成に優れる
✅ 翻訳や多言語対応に強い → 高精度な翻訳が可能（特にビジネスや技術文書向け）
✅ 画像生成（DALL·E 連携）やプログラミング支援も可能 → クリエイティブな画像生成やコード補助に対応
✅ コストパフォーマンスが良い → GPT-4より安価な可能性
デメリット
❌ 高度な数理最適化や専門的な計算処理には向かない → STEM分野では o3 系の方が優秀
❌ リアルタイムデータの取得はできない → Web検索機能がないため、最新の情報には対応できない
❌ ハードコアなプログラミングや技術的な議論には o3 系が有利 → 深い数理的理解が求められる場面では適さない
向いているシーン
✔ ビジネス分析・コンサルティング → 論理的な提案、レポート作成が得意
✔ 翻訳・ライティング → 多言語対応、クリエイティブライティングに最適
✔ 画像生成 → DALL·E との連携で高品質な画像を作成可能
✔ 一般的なプログラミングタスク → コード生成、デバッグのサポートが可能
✔ 一般的なデータ分析 → マーケティングや戦略立案に活用できる
向いていないシーン
✗ 数理最適化や機械学習の高度なタスク → o3-mini-high の方が適している
✗ 科学・エンジニアリング分野の高度な計算処理 → o3-mini-high や o1 pro mode が向いている
✗ リアルタイムデータを活用するタスク → Web検索や最新ニュースの分析には不向き
GPT-4o Mini
メリット
✅ 高速な応答速度 → リアルタイム処理が得意で、スピード重視の用途に最適
✅ コストパフォーマンスが良い → 計算負荷が低く、API使用時のコストが抑えられる
✅ 日常会話やシンプルなタスクに最適 → カジュアルなチャットや基本的な質問応答に向いている
✅ ビジネス用途のアシスタントとして活用可能 → メール文の作成、簡単な提案書作成などができる
✅ シンプルなプログラミングタスクにも対応 → 基本的なコーディング支援が可能
✅ 多言語対応 → 翻訳や外国語での簡単な会話にも対応
デメリット
❌ 推論能力が GPT-4o に比べて劣る → 複雑なロジックや高度な分析には向いていない
❌ 長文の処理が苦手 → 長文の要約や詳細なドキュメント作成は GPT-4o に比べて精度が落ちる
❌ 高度なプログラミング・データ分析には不向き → コーディング支援はできるが、複雑なアルゴリズム設計には向いていない
❌ 画像・音声処理の精度が低い可能性 → マルチモーダル対応は GPT-4o に比べて制限がある可能性
❌ クリエイティブなコンテンツ作成（小説・論文）は不向き → 深い文脈を必要とする文章生成では GPT-4o に劣る
向いているシーン
✔ カジュアルな会話やチャットボット用途 → リアルタイムの応答が必要な場面
✔ カスタマーサポートの自動化 → FAQ対応や問い合わせ対応
✔ ビジネスの簡単なアシスタント → メール作成、簡単な報告書の作成
✔ シンプルなデータ分析・レポート生成 → ExcelやGoogle Sheetsのデータ整理
✔ リアルタイム翻訳・言語学習支援 → 外国語での会話や簡単な文章翻訳
✔ 基本的なプログラミングタスク → 初学者向けのコードサポート
向いていないシーン
✗ 高度なデータ分析・数理最適化 → o3-mini-high, o1 pro mode が適している
✗ 長文の論理的なライティング → GPT-4o が適している
✗ クリエイティブなコンテンツ作成 → 小説・ストーリー生成は GPT-4o が優位
✗ 科学・エンジニアリング分野の専門的な解析 → o3-mini-high, o1 pro mode の方が適している
✗ 画像・音声生成の精度を重視する場合 → GPT-4o の方が高性能
GPT-4
※注意: 一部情報が古いと思われます。
メリット
✅ 高精度な知識と推論能力 → 高度な知識と論理的推論能力を発揮できる
✅ 長文の処理が可能 → 最大128kトークンのコンテキストを処理し、大規模なドキュメントの解析・要約が可能
✅ 安定したパフォーマンス → GPT-4 に比べて最適化され、精度と応答速度のバランスが向上
✅ クリエイティブなタスクに強い → 提案書、企画書、ストーリー作成などのライティングに適している
デメリット
❌ 応答速度は GPT-4o に劣る → GPT-4o の方が高速なリアルタイム応答に適している
❌ リアルタイムデータの取得ができない → Web検索機能がなく、最新のニュースや市場調査には向いていない
❌ 最新の AI モデル（GPT-4o）に比べるとやや旧世代 → GPT-4o に比べ、推論力・マルチモーダル対応の面で劣る
向いているシーン
✔ データ分析やビジネス向けレポート作成 → 論理的な議論や詳細なデータ解釈が必要な場面
✔ クリエイティブなライティング → 提案書、企画書、ストーリー作成、コンテンツマーケティングなど
✔ コード生成やデバッグ → 一般的なプログラミングタスクの支援やデバッグに向いている
✔ 長文の要約やドキュメント整理 → 大規模なテキストを扱う業務や研究に適している
向いていないシーン
✗ リアルタイムの会話型AIとしての利用 → GPT-4o の方が高速応答が可能
✗ Web検索を活用した最新情報の取得 → GPT-4o の方が外部データとの連携に優れている
✗ コストを抑えたい場合 → GPT-4o Mini の方が安価でコスト効率が良いo1
メリット
✅ 高度な推論能力 → 多段階の論理的推論が得意で、複雑な問題解決に適している
✅ 数学・科学分野の理解が深い → STEM（科学・技術・数学・工学）分野の高度な分析に対応可能
✅ 精密なデータ分析が可能 → 統計解析や数理最適化の問題に強い
✅ アルゴリズム設計や技術的な議論に適している → コーディング支援や技術的なディスカッションに有用
✅ 深い思考プロセスが可能 → 回答の正確性を重視し、論理的な矛盾が少ない
デメリット
❌ 応答速度が遅め → 深い推論を行うため、リアルタイムのやり取りには不向き
❌ 一般的な文章生成では GPT-4o に劣る → ビジネス文書やクリエイティブライティングには向かない
❌ マルチモーダル対応なし → 画像や音声の解析は不可能
❌ コストパフォーマンスは GPT-4o に劣る → 高度な計算処理を必要としない場合、より安価なモデルの方が適している
向いているシーン
✔ 数理最適化や科学的なデータ解析 → 数式を含む高度な分析に適している
✔ アルゴリズム設計・プログラミング支援 → 高度なコーディングやデバッグのサポートが可能
✔ 技術的な議論・研究 → STEM分野の専門知識を活かした推論が可能
✔ 統計や金融モデリング → 大規模データの解析や数理モデルの設計に適している
向いていないシーン
✗ クリエイティブな文章生成 → ストーリーやビジネスライティングには不向き（GPT-4o の方が適している）
✗ 画像や音声の処理 → マルチモーダル対応がないため、視覚・音声情報の解析には不向き
✗ リアルタイムでの即応性が必要なタスク → 深い推論が求められるため、レスポンスが遅め
o3-mini
メリット
✅ 高度な数理最適化・科学計算が可能 → 数値解析や最適化アルゴリズムの処理に強い
✅ STEM分野の専門知識に強い → 物理、工学、数学などの分野で高精度な回答を提供可能
✅ 大規模なデータ解析や機械学習のサポートが可能 → AIモデルのトレーニングやデータ分析の補助に最適
✅ 計算処理が多い業務に向いている → 統計解析や金融モデリングなどで活用できる
デメリット
❌ 一般的な文章生成や会話には向かない → GPT-4o の方が自然な文章を生成できる
❌ マルチモーダル対応がない → 画像や音声の処理には非対応
❌ クリエイティブなライティングには向いていない → 小説やストーリー作成には適していない
向いているシーン
✔ 科学研究・エンジニアリング → 数理最適化や物理シミュレーションなど
✔ 統計解析・データサイエンス → 大規模データの処理や解析
✔ 機械学習・AI開発の補助 → アルゴリズム設計やデータ処理
向いていないシーン
✗ ビジネス文書や日常会話 → GPT-4o の方が適している
✗ 翻訳やクリエイティブライティング → GPT-4o の方が適している
✗ 画像生成や音声認識 → マルチモーダル対応がなく、非対応
o3-mini-high
メリット
✅ 高速で高度な数理計算が可能 → 計算速度が求められるタスクに最適
✅ 機械学習・AI開発支援が可能 → モデルの学習やアルゴリズムの最適化に対応
✅ 計算処理とコストパフォーマンスのバランスが良い → o3-mini より軽量で、コストを抑えつつ高度な計算が可能
✅ 科学・エンジニアリング分野のコーディングに強い → 高精度な数値解析が求められるプログラミングに対応
デメリット
❌ 一般的な文章生成や日常会話はGPT-4oに劣る → ライティングタスクには向かない
❌ クリエイティブなライティングには不向き → 小説やストーリー作成には適していない
❌ マルチモーダル非対応 → 画像・音声の処理には対応していない
向いているシーン
✔ 数値解析・統計解析 → 数学的な問題解決やデータ処理
✔ エンジニアリング・機械学習 → 高度な計算タスクやAI開発
✔ 高度な数値計算（HPC 含む） → 高速計算が必要な科学技術系の処理
向いていないシーン
✗ ビジネス向け文章や翻訳 → GPT-4o の方が適している
✗ 画像・音声処理 → マルチモーダル対応がなく、非対応
✗ クリエイティブなコンテンツ作成 → GPT-4o の方が適している
o1 pro mode
メリット
✅ STEM分野に特化した高度な推論能力 → 科学・工学・数学の領域で強力なパフォーマンスを発揮
✅ 計算・数学関連のタスクに強い → 最適化問題や数値解析に適している
✅ 科学・工学系の知識が充実している → 物理シミュレーションやエンジニアリングの計算が可能
✅ 高度なコーディング支援が可能 → 特にアルゴリズム設計や数値計算に向いている
デメリット
❌ 一般的な会話やライティングはGPT-4oより劣る → 日常的な文章生成には不向き
❌ マルチモーダル対応なし → 画像・音声処理には対応していない
❌ 一般的な翻訳や要約には向かない → GPT-4o の方が適している
向いているシーン
✔ 数学・数理最適化 → 統計解析や最適化問題の解決
✔ エンジニアリング・シミュレーション → 工学計算や材料科学の研究
✔ アルゴリズム設計・コーディング支援 → 高度なプログラミングや数値計算
向いていないシーン
✗ 文章生成やビジネス向けライティング → GPT-4o の方が適している
✗ クリエイティブコンテンツ作成 → GPT-4o の方が適している
✗ 画像・音声処理 → マルチモーダル対応がなく、非対応
タスクごとに向いているモデル
📝文章関連
1. 一般的なライティング（メール、ブログ記事、技術記事など）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4o Mini, GPT-4
高度な自然言語処理能力を持ち、ブログ記事、技術記事、メール、一般的な文章作成に適している。GPT-4oは長文の構成が得意で、GPT-4o Miniは短文の作成やリアルタイム応答に優れる。
2. クリエイティブライティング（小説、詩、脚本、マーケティングコピー）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
創作向けの文章生成能力が高く、小説や詩、脚本のようなクリエイティブなライティングに適している。特にGPT-4oは、物語の展開を論理的に構築しながら、自然な表現を生成できる。
3. ビジネス文書（報告書、提案書、要約、プレゼン資料）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
論理的な文章構成が得意で、ビジネスレポートや提案書の作成に向いている。GPT-4oは要約やプレゼン資料の作成も効率的に行える。
4. 翻訳
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
高度な自然言語処理能力を持ち、文脈を考慮した正確な翻訳が可能。特にGPT-4oは、多言語対応の精度が高く、技術文書やビジネス文書の翻訳にも適している。GPT-4 も自然な表現の翻訳が可能で、特に長文の翻訳に向いている。
🎨メディア処理
1. 画像生成（DALL·E 連携）
適したモデル：GPT-4o
DALL·Eと連携可能で、高品質な画像生成ができる。クリエイティブなビジュアルコンテンツ作成に向いている。
2. 音声処理（文字起こし、音声認識、音声合成）
適したモデル：GPT-4o
音声のテキスト化や文字起こしが可能。インタビューや講義の記録、音声認識を活用したアシスタント用途に向いている。
3. 動画生成（Sora 連携）
適したモデル：GPT-4o
Soraと連携し、テキストから動画を生成可能。クリエイティブな映像制作やマーケティング向けコンテンツ作成に適している。
🔍リサーチ・データ活用
1. 情報検索（Web検索）
適したモデル：GPT-4o
Web検索機能と組み合わせて、最新ニュースや市場調査を行うのに適している。
2. データリサーチ（論文・記事の要約、データ収集・整理）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
論文や記事の要約、重要なポイントの抽出が得意。ビジネスリサーチやアカデミックな調査に適している。
📊分析・技術系
1. 分析（データ分析・ビジネスインサイト）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4, o1, o3-mini-high
GPT-4oやGPT-4はビジネスインサイトの抽出やデータの可視化に向いている。一方、o1やo3-mini-highは数理的な分析が求められる場合に強い。
2. コード生成（プログラムの自動生成、サンプルコードの作成）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4, o3-mini, o3-mini-high
GPT-4oやGPT-4は一般的なプログラミングタスクに対応。o3-miniやo3-mini-highは、数理最適化や機械学習アルゴリズムの実装に向いている。
3. デバッグ・最適化（コードの修正、パフォーマンス向上、バグ修正）
適したモデル：GPT-4o, GPT-4, o3-mini-high, o1 pro mode
GPT-4oやGPT-4は一般的なデバッグに向いているが、o3-mini-highやo1 pro modeは、高度なコード最適化やパフォーマンスチューニングに強みを持つ。
4. アルゴリズム設計（機械学習モデルの開発、数理アルゴリズム設計）
適したモデル：o1, o3-mini-high, o1 pro mode
機械学習モデルの最適化やアルゴリズム設計に適しており、特にo1 pro modeは、複雑な数理問題の解析に優れる。
🤖 AI・最適化関連
1. 機械学習（MLモデリング・AI開発）
適したモデル：o1, o3-mini-high, o1 pro mode
ニューラルネットワークの設計やハイパーパラメータ調整などの機械学習関連の業務に適している。特にo1 pro modeは、最適化やモデル解析に強みを持つ。
2. 数理最適化（最適化問題の解析・モデリング）
適したモデル：o1, o3-mini-high, o1 pro mode
最適化アルゴリズムの開発や数理モデリングに適しており、特にo1 pro modeは高度な数理解析が必要な場面に強い。
その他の機能
1. 添付した文書ファイルの解読
【一般的なテキスト（レポート、記事、契約書など）】
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
自然言語処理能力が高く、文脈を考慮した解読や要約が可能。
【専門的な文章（数式を含む論文・技術文書）】
適したモデル：o1, o1 pro mode, o3-mini-high
STEM（科学・技術・数学・工学）分野に強く、数式や高度な専門用語を解釈可能。
【手書きの文章・スキャンした文書（OCRが必要）】
適したモデル：GPT-4o（+外部OCRツール）
GPT-4o は OCRツールで抽出されたテキストを解析できるが、OCR機能自体は搭載していないため、Google OCRやTesseract OCRなどの外部ツールと併用する必要がある。
【暗号化・パズル・コード化された文章】
適したモデル：o3-mini, o3-mini-high
数理最適化やパターン解析に強く、統計的手法を用いた暗号の推測や構造解析に適している。ただし、強固な暗号アルゴリズムの解読には向かない。
【異常データや崩れたテキストの復元】
適したモデル：GPT-4o, o3-mini-high, o1 pro mode
GPT-4o はコンテキストに基づいたテキストの復元が可能であり、欠損部分の推測や不完全な文書の再構成に適している。o3-mini-high は数値データの補完や高度な予測に向いており、o1 pro mode は専門的なデータ解析に最適。
2. Web検索
適したモデル：GPT-4o, GPT-4
3. 詳細なリサーチ（Deep Research）
適したモデル：o1, o3-mini, o3-mini-high, o1 pro mode
利用可能プラン・制限
GPT-4o Mini
無料プラン、ChatGPT Plus、ChatGPT Pro すべてで利用可能。
制限なし。
GPT-4o
無料プランで利用可能だが、5時間あたり10回までの制限あり。
ChatGPT Plusでは利用可能で、3時間あたり80回までの制限あり。
ChatGPT Proで利用可能だが制限がある（条件は非公開）。
GPT-4
無料プランでは利用不可。
ChatGPT Plusで利用可能だが、3時間あたり40回までの制限あり。
ChatGPT Proで利用可能だが制限がある（条件は非公開）。
o3-mini
無料プランでは利用不可。
ChatGPT Plusで利用可能だが制限がある（条件は非公開）。
ChatGPT Proでは制限なしで利用可能。
o1, o3-mini-high
無料プランでは利用不可。
ChatGPT Plus、ChatGPT Proで利用可能だが制限がある（条件は非公開）。
o1 pro mode
無料プランおよびChatGPT Plusでは利用不可。
ChatGPT Proでのみ利用可能だが制限がある（条件は非公開）。
まとめ
ChatGPTの自己分析なので完全に正しくはないのですが、そもそもOpenAIのドキュメントも最新化されてなかったり、Webの記事も古かったりで結局
現時点の正しい情報を把握するのがリアルタイムで日々情報収集でもしていない限り実質不可能じゃないかという感じです。。
モデルのアップデートもすごく早いので、いつの間にか使えなくなったりしますしね。。
とりあえず現時点（2025年2月10日）では
ChatGPT Pro を利用しているのであれば基本 GPT-4o
ChatGPT Plus を利用しているのであれば基本 GPT-4o Mini
無料版を利用しているのであれば基本 GPT-4o Mini
って感じで、ChatGPT Plus と 無料版 をご利用の場合は制限内で他のモデルを使う、って感じになるでしょうか。
ChatGPT Pro は確かに高いのですが、GPT-4oを回数を気にすることなく使えるのがやっぱりストレスフリーですね。
あと、動画生成のSoraについて、ChatGPT Plus は 1,000クレジット、ChatGPT Pro は 10,000クレジット分動画を生成することができます。（ChatGPT Pro の場合はクレジットを使い切っても、生成に時間がかかるモードであれば無制限に動画生成が可能らしい）
1 動画でどのくらいクレジットを利用するかは生成する動画の解像度や長さ、アスペクト比によって異なるので一概に言えませんが、体感的には基本的な設定で1動画50~100クレジットくらいだった気がします。
そんなわけで、来月もChatGPT Proを使い続けるのかどうか、ちょっと色々試してみて考えたいと思います。
ではまた〜。