2026年7月時点の現行AIモデル
2026年7月は盛り上がった月だった。1週間のうちにGPT-5.6、Grok 4.5、Muse Spark 1.1がリリースされ、Claude Fable 5も約3週間の休止の後に復帰した。以下は本記事で扱う現行のモデルとエージェントである:
- OpenAI: GPT-5.6 Sol, Terra, Luna; GPT-5.5; ChatGPT Work; ChatGPT Images 2.0; Codex
- Anthropic: Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5; Claude Cowork
- Google: Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash; Gemini Spark; Veo 3.1
- xAI: Grok 4.5
- Meta: Muse Spark 1.1
- ByteDance: Seedream 5.0 Pro
- Alibaba: Qwen 3.7 Max (API); Qwen 3 235B-A22B, Qwen 3.5, Qwen 3.6 (open weights)
- Open-source: Llama 4 Scout and Maverick; DeepSeek V4, R1, V3; Mistral Large 3, Small 4; GLM-5, GLM-4.7; Gemma 3, Gemma 4 26B A4B; Phi-4; Kimi K2.6
フラッグシップモデルの市場はもはや「唯一の勝者」ではない - 各ファミリーに強みがあり、選択はタスク、予算、コンテキスト要件によって決まる。
市場の全体像
2026年半ばまでに、安定した三極構造が形成された:
- OpenAI - GPT-5.6 (Sol, Terra, Luna) と ChatGPT / Codex / ChatGPT Work エコシステム
- Anthropic - Claude Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5 とエージェント Claude Cowork
- Google - Gemini 3.1 Pro, Gemini 3.5 Flash とエージェント Gemini Spark
その傍らで専門プレイヤーが機能している: xAI (Grok 4.5)、Meta (Muse Spark 1.1)、ByteDance (画像向け Seedream 5.0 Pro)、Alibaba (Qwen 3.7 Max)。並行して、成熟したオープンソースセグメントは主要ベンチマークでクローズドフラッグシップとの差を数ポイントまで縮めた - Llama 4、Qwen 3.x、DeepSeek V4、Mistral Large 3、GLM-5はセルフホスティングで本番利用に適している。競争は「誰が賢いか」の次元から「特定タスクで許容可能な価格のもとで誰が効率的か」の次元へ移った。
以下は2026年7月11日時点の主要ラインナップの現状である。
OpenAI: GPT-5.6ファミリー
7月9日、OpenAIはGPT-5.6を全ユーザーに公開した。規制当局の審査を伴う限定プレビューの後、モデルはChatGPTのデフォルトになった。
1世代内の3段階
| モデル | 役割 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Sol | フラッグシップ: コード、エージェント、複雑なタスク | 1.05M | $5.00 | $30.00 |
| Terra | 価格と品質のバランス | 1.05M | $2.50 | $15.00 |
| Luna | 高速かつ低コスト | 1.05M | $1.00 | $6.00 |
| GPT-5.5 | 前世代フラッグシップ、フォールバック | 1M | $5.00 | $30.00 |
GPT-5.6では、inputが272Kトークンを超えるとlong-context料金が適用される: input x2、output x1.5 (Sol: 1Mあたり $10 / $45)。
SolはOpenAI最高のコーディングモデルとして位置づけられている: Artificial Analysis Coding Agent Indexでは、Claude Fable 5を上回り、トークン消費量とコストはより低い。TerraとLunaは日常のチャットからバックグラウンド自動化まで、大量利用シナリオをカバーする。
GPT-5.5は、実績ある安定性が必要な場面での予備選択肢として残る。Solは一部シナリオで「エージェント性」が高いと報告されているため、本番クリティカルなタスクでは両バージョンをテストする価値がある。
ChatGPT Work
GPT-5.6と同時に ChatGPT Work が発表された - ドキュメント、表計算、プレゼンテーション、簡易Webアプリなどのオフィス業務向けエージェントである。ChatGPTとCodexの機能を統合し、Claude Coworkと競合する。Slack、Gmail、Google Drive、カレンダー、CRMとの連携をサポートする。
Anthropic: 休止後のClaude
7月1日、Anthropicは Claude Fable 5 を復帰させた - Mythosクラスのフラッグシップで、6月12日に米国の輸出規制のため提供停止になっていた。モデルの復帰は、コーディングと長時間エージェントシナリオの勢力図を大きく変えた。
ラインナップの主要モデル
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5 | Coding、長時間agentic workflows | 1M | $10.00 | $50.00 |
| Claude Opus 4.8 | 日常業務、enterprise | 1M | $5.00 | $25.00 |
| Claude Sonnet 5 | テキスト、指示 (introは8/31まで) | 1M | $2.00 | $10.00 |
2026年9月1日以降、Claude Sonnet 5: 1Mあたり $3.00 input / $15.00 output。
Claude Cowork - ファイルやアプリと共同作業するエージェントで、ChatGPT WorkへのOpenAIの直接の回答である。すでにClaude Codeを使っているチームにとって、Coworkは開発スタックを自然に補完する。
Google: Gemini 3.x
Googleはラインナップを2つの軸 - reasoningとprice-performance - で維持している。
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 複雑な推論、精度 | 1M | $2.00 | $12.00 |
| Gemini 3.5 Flash | Price-performance、長いコンテキスト | 2M | $1.50 | $9.00 |
Gemini 3.1 Proでは200Kトークン超で高額料金: 1Mあたり $4.00 input / $18.00 output。
Geminiの強みは長いコンテキストとマルチモーダル性である。大規模なドキュメント群、コードベース、混合データ (テキスト + 画像) の分析では、しばしば決定的な要素になる。
Gemini Spark - Googleのエージェントで、2026年夏の最も目立つagentic製品の2つ (もう1つはClaude Cowork) のひとつである。
xAI、Meta、ByteDance、Alibaba
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Grok 4.5 | コード、Xのreal-timeコンテキスト | 1M | $2.00 | $6.00 |
| Meta Muse Spark 1.1 | 手頃なmid-tier API | 256K | $1.25 | $4.25 |
| Qwen 3.7 Max | Mid-tier reasoning (API) | 1M | $2.50 | $7.50 |
| Seedream 5.0 Pro | 画像生成 | - | per image | per image |
Grok 4.5 はCursorとの連携や、XとWebからの最新コンテキストが必要なタスクで強い。Qwen 3.7 Max - Alibaba Cloud経由のクローズドウェイト; オープンソースのQwenラインナップは後述。Seedream 5.0 Pro はトークンではなく画像単位で課金される。
オープンソースモデル
Open weightsは、2026年にはもはや「実験用の予備選択肢」ではない独立した市場層である。複数のモデルがコードと推論でGPT-4クラスに接近し、DeepSeek V4とGLM-5.1はSWE-Benchでクローズドフラッグシップと競合する。オープンソースを選ぶ主な理由: セルフホスティング、データ管理、高トラフィック時の予測可能なコスト、vendor lock-inの回避。
オープンソースモデルの価格は以下 - 2026年7月11日時点のOpenRouter (自前ハードウェアを展開しないhosted inference)。セルフホスティングは引き続き可能 - その場合per-token billingは適用されない。
Meta: Llama 4
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Llama 4 Scout | RAG、大規模アーカイブ | 10M | $0.10 | $0.30 |
| Llama 4 Maverick | General-purpose | 1M | $0.15 | $0.60 |
価格はOpenRouter。セルフホスティングではトークン課金はなく、コストはハードウェアと電力のみ。
Llama 4 Communityライセンスは、MAU 700M超のプロダクトに制限を課す - 大多数のB2Bプロジェクトでは問題にならないが、大規模consumerプラットフォームでは別途確認が必要。
Alibaba: Qwen (open weights)
クラウドの Qwen 3.7 Max とオープンソースラインナップは別プロダクトである。セルフホスティング向けの現行モデル:
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 3 235B-A22B | Reasoning + coding | 131K | $0.46 | $1.82 |
| Qwen 3.5-397B-A17B | 多言語、科学 | 256K | $0.39 | $2.45 |
| Qwen 3.6-35B-A3B | 1台サーバー、量子化 | 262K | $0.14 | $1.00 |
Qwenは、品質、Apache 2.0ライセンス、vLLM / Ollama / llama.cppでのサポートのバランスが必要な場合に最も選ばれる。
DeepSeek
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash | Coding、agents、予算重視 | 1M | $0.08 | $0.17 |
| DeepSeek V4 Pro | 複雑なreasoning | 1M | $0.44 | $0.87 |
| DeepSeek R1 | Math、deep reasoning | 164K | $0.70 | $2.50 |
| DeepSeek V3.2 | General-purpose fallback | 131K | $0.21 | $0.32 |
OpenRouterではDeepSeek V4 FlashがDeepSeek直接APIより安い。直接APIは2026年7月中旬以降、ピーク時間帯 (9:00-12:00、14:00-18:00 CST) に料金が2倍になる。
Mistral AI
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Mistral Large 3 | Multilingual、enterprise | 262K | $0.50 | $1.50 |
| Mistral Small 4 | Production chat + tools | 262K | $0.15 | $0.60 |
Mistralは、MAU-capのないpermissiveライセンス、欧州のdata residency、成熟したデプロイエコシステムが重要な場面で優位である。
Zhipu AI: GLM
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| GLM-5.1 | Agentic coding | 203K | $0.97 | $3.04 |
| GLM-4.7 | Coding workflows | 203K | $0.40 | $1.75 |
GoogleとMicrosoft: コンパクトモデル
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Gemma 3 27B | 1 GPU | 131K | $0.08 | $0.16 |
| Gemma 4 26B A4B | Math + coding | 262K | $0.06 | $0.33 |
| Phi-4 | Edge、laptop | 16K | $0.07 | $0.14 |
Kimi K2.6
| モデル | 用途 | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K2.6 | Agentic coding | 262K | $0.66 | $3.41 |
Kimi K2.6 (Moonshot AI) - agentic codingと長時間開発セッションに重点を置いたopen-weightモデル。自律型コーディングエージェント向けtop-tierとして、DeepSeek V4やGLM-5と並んで言及されることが多い。
オープンソースフラッグシップの比較
| モデル | 強み | コンテキスト | Input / 1M | Output / 1M | ライセンス |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen 3 235B-A22B | Reasoning + coding | 131K | $0.46 | $1.82 | Apache 2.0 |
| DeepSeek V4 Flash | Coding + agents | 1M | $0.08 | $0.17 | MIT |
| DeepSeek V4 Pro | 複雑なreasoning | 1M | $0.44 | $0.87 | MIT |
| DeepSeek R1 | Math + deep reasoning | 164K | $0.70 | $2.50 | MIT |
| Llama 4 Scout | Long context | 10M | $0.10 | $0.30 | Llama 4 Community |
| Mistral Large 3 | Multilingual + enterprise | 262K | $0.50 | $1.50 | Apache 2.0 |
| Mistral Small 4 | Production chat + tools | 262K | $0.15 | $0.60 | Apache 2.0 |
| GLM-5.1 | Agentic coding | 203K | $0.97 | $3.04 | MIT |
| Qwen 3.6-35B-A3B | Single-server deploy | 262K | $0.14 | $1.00 | Apache 2.0 |
| Gemma 3 27B | Single GPU | 131K | $0.08 | $0.16 | Gemma |
| Gemma 4 26B A4B | Math + coding | 262K | $0.06 | $0.33 | Apache 2.0 |
| Phi-4 | Edge / laptop | 16K | $0.07 | $0.14 | MIT |
| Kimi K2.6 | Agentic coding | 262K | $0.66 | $3.41 | Open weights |
すべての価格はOpenRouter、2026年7月。セルフホスティングではper-token billingの代わりにGPUと電力コストを考慮する。
オープンソースを選ぶタイミング
次の場合にオープンソースが合理的:
- データが社内 (on-premise、private cloud) を出てはならない
- 月数百万リクエスト規模で予測可能なcost at scaleが必要
- API制限なしのドメイン向けfine-tuningが重要
- チームがすでにGPUインフラを持つ、またはvLLM / TGIを利用している
クローズドAPI (GPT-5.6、Claude、Gemini) は、すぐ使えるエージェント (ChatGPT Work、Cowork、Spark)、DevOpsなしの最小time-to-market、デプロイなしで最新のmultimodal機能にアクセスしたい場合に引き続き優先される。
マルチモーダル: 画像と動画
テキストLLMはエコシステムの一部にすぎない:
- ChatGPT Images 2.0 - 画像内のテキストが読める画像生成
- Google Veo 3.1 - OpenAIがconsumer向けSora 2アプリを終了した後のvideoモデル首位
- Seedream 5.0 Pro - デザインとマーケティング素材向けの代替
選択は、統一スタック (OpenAI / Google) が必要か、特定モダリティで最高品質が必要かによる。
タスク別のモデル選び
万能の「最高のAI」は存在しない。実用的な指針:
| タスク | まず検討すべき点 |
|---|---|
| 日常チャットとドキュメント | GPT-5.6 TerraまたはLuna、Claude Opus 4.8 |
| プログラミングとエージェント | GPT-5.6 Sol、Claude Fable 5 |
| 長いコンテキスト (コード、アーカイブ) | Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro |
| テキストと編集 | Claude Sonnet 5 |
| 予算とAPI自動化 | GPT-5.6 Luna、Grok 4.5、Qwen 3.7 Max |
| セルフホスティングとon-premise | Qwen 3 235B-A22B、DeepSeek V4、Mistral Small 4、Llama 4 Scout |
| 自前ハードでのコーディング | DeepSeek V4、GLM-5.1、Qwen 3.6-35B-A3B |
| 1 GPU / edge | Gemma 3 27B、Phi-4、Qwen 3.6-35B-A3B (OpenRouter) |
| 長いコンテキスト (ローカル) | Llama 4 Scout、Qwen 3.6 |
| Real-timeニュースとX | Grok 4.5 |
| オフィス自動化 | ChatGPT Work、Claude Cowork、Gemini Spark |
| 画像 / 動画 | ChatGPT Images 2.0、Veo 3.1、Seedream 5.0 Pro |
本番ではプロバイダー抽象化を持つのが合理的: タスク種別によるルーティング、障害時のGPT-5.5またはOpus 4.8へのフォールバック、トークンコストの個別モニタリング。
直近1か月の変化
- GPT-5.6がGA - OpenAIがコーディングベンチマークで首位を取り戻し、競合比でフラッグシップコストを下げた
- Claude Fable 5が復帰 - AnthropicがSWEとagenticシナリオでの地位を回復
- エージェントが主流に - ChatGPT Work、Claude Cowork、Gemini SparkがLLMをチャットから実務ツールへ
- 価格競争が激化 - Luna、Grok 4.5、Muse Spark 1.1がmid-tierを圧迫しAPI連携市場を分割
- 規制が要因に - Fable 5の休止は、トップモデルへのアクセスが急速に変わりうることを示した
- オープンソースがクローズド最前線に追いついた - DeepSeek V4、GLM-5.1、Qwen 3.6がGPT-5.5やOpus 4.8に匹敵するSWE-Bench水準に到達
まとめ
2026年7月のAI市場は成熟し、分断されている。GPT-5.6 SolとClaude Fable 5がクローズドAPIのコーディング首位を分け合い、Gemini 3.5 Flashは長いコンテキストとprice-performance、Claude Sonnet 5はテキスト作業で強い。オープンソースではQwen 3 235B-A22B、DeepSeek V4、Llama 4 Scoutが各専門分野でリードする。エージェント製品 (ChatGPT Work、Cowork、Spark) はモデルの上の次の層である。
ビジネスにとって最適な戦略は、1ベンダーに固定しないこと: 実タスクで2-3モデルをテストし、100万トークン単価だけでなくcost per taskを計算し、フォールバック (前世代API: GPT-5.5、Opus 4.8、またはデータ・予算要件に応じたセルフホストopen-source: DeepSeek V4、Mistral Small 4) を組み込むこと。
よくある質問
2026年7月、プログラミング向けに最適なモデルは?
クローズドAPIでは GPT-5.6 Sol と Claude Fable 5 が首位 - どちらもコーディングとagenticシナリオに強い。Solはoutputトークンコストで優位、Fable 5はSWE-Bench Pro (~80.3%) で優位。予算重視のAPIなら Grok 4.5 ($2 / $6) または GPT-5.6 Luna ($1 / $6)。オープンソースならOpenRouterの DeepSeek V4 Flash ($0.08 / $0.17) と GLM-5.1。
オープンソースとクローズドAPI - どちらを選ぶ?
オープンソース (OpenRouterまたはセルフホスティング) - データ管理、大規模時の予測可能なcost at scale、vendor lock-in回避が重要な場合。クローズドAPI (GPT-5.6、Claude、Gemini) - すぐ使えるエージェント (ChatGPT Work、Cowork、Spark)、DevOpsなしのマルチモーダル、最小time-to-marketが必要な場合。多くのチームにはハイブリッドが最適: プロダクト機能はクローズドAPI、バックグラウンド自動化はオープンソース。
GPT-5.6 Sol、Terra、Lunaの違いは?
3つとも1.05Mトークンコンテキストの同一世代だが、capabilityと価格が異なる。Sol ($5 / $30) - 複雑なコードとエージェント向けフラッグシップ。Terra ($2.50 / $15) - 日常業務のバランス。Luna ($1 / $6) - 分類、データ抽出、ルーティンなやり取りなど大量タスク。ChatGPT FreeとGoのデフォルトはTerra。
Claude Fable 5はなぜ利用不可になり、復帰したのか?
2026年6月12日、Anthropicはfrontierモデルへの米国輸出規制のためFable 5を提供停止した。6月30日に制限が解除され、7月1日にモデルはAPIとChatGPT競合サービスで従来価格 ($10 / $50) で復帰した。休止は、トップモデルへのアクセスが規制理由で変わりうることを示した - フォールバック (Opus 4.8、GPT-5.6 Sol) を用意すべき。
品質を落とさずAPIコストを抑えるには?
3つの実用的な方法: タスク別ルーティング - 単純なリクエストはLunaまたはDeepSeek V4 Flash、複雑なものだけSolまたはFable 5; OpenRouter でオープンソース - 直接APIより安いことが多い (例: DeepSeek V4 Flash $0.08 vs $0.14); prompt cachingとbatch API - 繰り返しコンテキストで最大50-90%節約。100万トークン単価だけでなくcost per taskを計算する - 安いモデルでも長いoutputで総コストは高くなりうる。