2026年版 AI5サービス無料プラン比較
| サービス | 無料枠 | 使用モデル | コンテキスト | 強み |
|---|
| ChatGPT | 制限あり | GPT-4o mini | 128K | 汎用・画像生成 |
| Claude | 制限あり | Sonnet系 | 200K | 長文・コード |
| Gemini | 制限あり | Gemini系 | 1M | Google統合・超長文 |
| GitHub Copilot Free | 月2,000補完 | GPT-4o/Claude | 64K | IDE統合 |
| Cursor Free | 月200回 | 選択可 | 128K | AIコーディング |
API料金比較(2026年8月時点)
| モデル | 入力 $/1M | 出力 $/1M | コンテキスト |
|---|
| Gemini 2.0 Flash | $0.075 | $0.30 | 1M |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.60 | 128K |
| Claude Haiku 4.5 | $0.80 | $4.00 | 200K |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 | $15.00 | 200K |
| GPT-5 | ~$10.00 | ~$30.00 | 128K |
LiteLLMで5サービスを並行比較する
# compare_5_ai_services.py
# LiteLLMで同じプロンプトを5サービスに送って結果を比較する
from litellm import completion
MODELS = {
"Claude Haiku": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001",
"Claude Sonnet": "anthropic/claude-sonnet-4-5",
"GPT-4o mini": "openai/gpt-4o-mini",
"Gemini 2.0 Flash": "gemini/gemini-2.0-flash",
}
def compare_responses(prompt: str, max_tokens: int = 300) -> dict:
"""同じプロンプトを複数モデルで比較する"""
results = {}
for name, model in MODELS.items():
try:
response = completion(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
max_tokens=max_tokens
)
results[name] = {
"response": response.choices[0].message.content,
"tokens": response.usage.total_tokens,
}
except Exception as e:
results[name] = {"response": f"エラー: {e}", "tokens": 0}
return results
# テスト: コード生成の品質比較
results = compare_responses("Pythonでクイックソートを実装してください")
for model, data in results.items():
print(f"\n=== {model} ({data['tokens']}トークン) ===")
print(data["response"][:300])
用途別おすすめサービス
個人チャット利用:
→ ChatGPT無料(GPT-4o mini)または Claude無料
コード補完(毎日):
→ GitHub Copilot Free(月2,000補完)
→ 上限超えたら Cursor Pro ($20) か Claude Code Pro ($20)
大規模文書処理(100K文字超):
→ Gemini(1Mコンテキスト)または Claude(200K)
API開発(コスト最優先):
→ Gemini 2.0 Flash ($0.075/1M) または GPT-4o mini ($0.15/1M)
API開発(品質重視):
→ Claude Sonnet 4.5 ($3/1M・コード精度高い)
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