GPT vs Gemini vs Llama

GPT（3.0）：料金は中〜やや高めですが、4o-miniのコスパは極めて優秀（$0.15/100万入力）。o3の推論コストは高めです。

Gemini（4.0）：Flashに無料枠があり、Flash-Liteは極めて安価です。全体的に料金に競争力があります。

Llama（5.0）：モデルは完全無料ですが、自前のインフラ構築が必要です。大量呼び出しのシーンではTCOが最も低くなります。

GPT（4.8）：エコシステムが最も充実しており、サードパーティツールとドキュメントが最も多い。API設計が成熟・安定しており、初心者が最も始めやすいです。

Gemini（4.0）：Google AI Studioの体験は良好ですが、APIの使用複雑度はOpenAIよりやや高いです。

Llama（3.0）：自前のデプロイが必要で、技術的ハードルが最も高い。ただしvLLM、llama.cppなどのツールが難易度を下げています。

GPT（4.3）：英語のライティング能力は一流で、中国語のライティングも良好です。フォーマットの制御や文体の切り替え能力が優れています。

Gemini（3.8）：英語のライティング品質は良好ですが、中国語のライティングは中国産モデルに明らかに劣ります。

Llama（3.5）：英語のライティング能力は良好で、中国語のライティングは弱めです。ファインチューニングで改善可能です。

GPT（4.5）：o3推論モデルは数学と論理的推論において現時点で最強で、IMOレベルの数学問題で画期的なパフォーマンスを示しています。

Gemini（4.3）：Gemini 2.5 Proの推論能力は明確に向上し、特に大量のコンテキスト情報を処理する推論タスクで力を発揮します。

Llama（3.8）：推論能力は中程度からやや高めで、オープンソースモデルの中で最もパフォーマンスが高い。ただしクローズドソースのトップモデルとはまだ差があります。

GPT（4.3）：コーディング能力は主要モデルの中でトップ3に入ります。GPT-4oは日常的なコーディングタスクで安定したパフォーマンスを発揮し、o3はアルゴリズム設計でより強力です。エコシステムが最も充実しています。

Gemini（4.2）：コーディング能力は主要モデルの中で中〜上位。コードの理解力は良好ですが、コード生成の品質は安定しないことがあります。

Llama（3.8）：コーディング能力は良好で、Llama 4 MaverickはGPT-4oに近い水準に達しています。ただし自前でのデプロイが必要です。