すべてのAIチャットモデルを一箇所で利用 | EssayDone
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EssayDone で利用可能な 32 件のAIチャットモデル
GPT-5.2は、GPT-5シリーズの一環として2025年12月11日にリリースされ、要求の厳しい長時間ワークロード向けのフラッグシップモデルとしてGPT-5と並びます。
GPT-5.1 は 2025年11月12日に GPT-5 ラインナップの一部として公開され、GPT-5 および GPT-5 mini と並ぶ、最も会話性と適応性に優れたモデルです。コーディングやエージェントワークフローにおいて万能な選択肢です。
GPT-5 mini は 2025年8月7日に GPT-5 ラインナップの一部として公開され、GPT-5 および GPT-5 nano と並ぶ、効率性を重視したスリムなモデルです。
GPT-5 nano は 2025年8月7日に GPT-5 と GPT-5 mini とともに公開され、速度と低コスト運用に最適化された軽量モデルとして位置づけられています。
GPT-5 pro は 2025年10月6日に GPT-5 ラインナップの一部として公開され、GPT-5.1 や GPT-5 と並ぶ高計算リソース・高精度志向モデルです。
GPT-5 は 2025 年 8 月 7 日に GPT-5 ラインナップの一部として公開され、GPT-5 mini・GPT-5 nano と並ぶ、推論重視の中核モデルです。
GPT-4o は 2024年5月13日に GPT-4o ラインナップとして公開され、GPT-4o mini とともに高知能で汎用性の高いフラッグシップモデルです。
OpenAI o1-mini は 2024 年 9 月 12 日に OpenAI o1 ラインナップの一部として公開され、OpenAI o1 と並ぶ軽量で効率的な推論モデルです。
OpenAI o4-mini は 2025年4月16日に oシリーズの一部として公開され、OpenAI o3 と並ぶ効率的な推論特化モデルです。
GPT-4o mini は 2024 年 7 月 18 日に GPT-4o ラインナップの一部として公開され、GPT-4o と並ぶコンパクトでコスト効率の高いモデルです。
OpenAI o3 は 2025年4月16日に oシリーズとして公開され、OpenAI o4-mini や GPT-4.1 と並ぶ堅牢で柔軟な推論モデルであり、GPT-5 の前身となるモデルです。
OpenAI o3-mini は 2025 年 1 月 31 日に OpenAI o3 ラインナップの一部として公開され、OpenAI o3 と並び、o1-mini と同等の効率目標のままより高い知能を提供するコスト効果の高いモデルとして位置づけられています。
OpenAI o1 は 2024年12月17日に o1 ラインナップとして公開され、OpenAI o1 mini と並ぶ「応答前に意図的に時間をかけて考える」モデルとして位置づけられています。
GPT-4 は 2023 年 5 月 28 日に GPT-4 ラインナップの一部として公開され、GPT-4o mini と並ぶ大規模マルチモーダルモデルで、安全で有用な応答を重視しています。
GPT-4.1 は 2025年4月14日に GPT-4 ラインナップの一部として公開され、OpenAI o3-mini や OpenAI o3 と並び、より強力なコーディング性能・信頼性の高い指示追従・拡張文脈処理に重点を置いたアップグレードモデルです。
DeepSeek-V3.2 は 2025 年 12 月 1 日に DeepSeek シリーズの一部として公開され、DeepSeek-V3 と並ぶ、より効率的なトランスフォーマー構造の探究に特化した研究モデルです。
2025年5月28日に DeepSeek シリーズの一部として公開された DeepSeek-R1 は、Rシリーズの中でも推論に特化した強化モデルで、分析力と推測能力が向上しています。
2024年12月26日に公開された DeepSeek-V3 は、後続モデル DeepSeek-V3.2 と並ぶ同シリーズの一部として設計されています。
2025年11月18日に Gemini シリーズの一部として公開された Gemini 3 Pro は、Gemini 2.5 Pro と並ぶ位置付けで、複雑な課題を処理しつつ創造的発想も可能なモデルです。
2025年2月5日に Gemini シリーズとして公開された Gemini 2.0 Flash は、Gemini 2.0 Flash-Lite、Gemini 2.0 Pro と並ぶ位置付けで、エージェント時代のために設計された次世代低レイテンシーモデルです。
2025年6月17日に Gemini シリーズとして公開された Gemini 2.5 Flash は、Gemini 2.5 Pro と並ぶ位置付けで、総合的なコストパフォーマンスに最も優れたモデルです。
2025年6月17日に Gemini シリーズとして公開された Gemini 2.5 Pro は、Gemini 2.5 Flash と並ぶ位置付けで、膨大なデータセットを理解し、さまざまな情報源にまたがる難問を処理できるモデルです。
2025年8月5日に Claude Opus ラインナップとして公開された Claude Opus 4.1 は、Claude Haiku 4.5 と並ぶ上位モデルで、コーディング・推論・エージェントタスク全般で性能が強化されています。
2025年9月29日に Claude Sonnet シリーズとして公開された Claude Sonnet 4.5 は、Claude Opus 4.1 と Claude Haiku 4.5 と並び、長時間の自律的作業やタスク継続、事実ベースの進行管理を目的に設計されたモデルです。
2025年10月15日に Claude Haiku ラインナップとして公開された Claude Haiku 4.5 は、Claude Opus 4.1 と並ぶシリーズ最効率モデルとして、低コスト・低レイテンシでネアフロンティア級の知能を提供します。
Claude Sonnet 4 は 2025 年 5 月 22 日に Claude Sonnet ラインナップの一部として公開され、Claude Opus 4 と並ぶ精度・制御性に優れたコーディングと推論モデルとして位置づけられています。
Claude 3.5 Sonnet は 2024年10月22日に Claude Sonnet ラインナップとして公開され、Claude 3.5 Haiku と並び、前バージョンより高い能力を同価格帯でより高速に提供するモデルとして位置づけられています。
Claude 3 Haiku は 2024 年 3 月 19 日に Claude Haiku ラインナップの一部として公開され、Claude 3 Opus と並ぶ Anthropic の最速・最小モデルとして、即時応答性に優れています。
Claude Opus 4 は 2025 年 5 月 22 日に Claude Opus ラインナップの一部として公開され、Claude Sonnet 4 と並ぶ、コーディング・エージェント検索・創造的作業で最前線を押し進めるモデルとして位置づけられています。
Claude 3.5 Haiku は 2024 年 11 月 4 日に Claude Haiku ラインナップの一部として公開され、Claude 3.5 Sonnet と並び、コーディング精度とツール操作能力が向上した高速重視モデルとして位置づけられています。
Claude 3.7 Sonnet は 2025 年 2 月 24 日に Claude Sonnet ラインナップの一部として公開され、Claude 3.5 Sonnet や Claude Sonnet 4 と並ぶ高度な大規模言語モデルで、推論、コーディング、問題解決能力が強化されています。
Claude 3 Opus は 2024年3月5日に Claude Opus ラインナップとして公開され、Claude 3 Haiku と並ぶ「高度で複雑なタスクに最適化された最上位モデル」として位置づけられています。
よくある質問
AIチャットモデルに関するよくある質問です。
A: 各モデルファミリーには異なる強みがあります。
ChatGPT はバランスのよい汎用性能とコーディング能力、Claude は安全性と長文推論、DeepSeek は高いコスト効率と大容量モデル、Gemini は Google エコシステムとの深い統合が特徴です。
モデルページで主要スペックと最適な用途を確認できます。
A: 速度、コスト、推論性能、またはコーディング・ライティング・データ分析などの特定用途から選ぶのが最適です。このページでモデルカテゴリを絞り込み、詳細ページでコンテキスト長、価格、強みを比較してください。
A: はい。このリストから任意のモデルページを開き、必要に応じて簡単に切り替えできます。さまざまなプロバイダーを試して、最適なモデルを見つけることができます。
A: いいえ。EssayDone AIチャットは EssayDone のサブスクリプションに含まれており、全ユーザーが1日300メッセージまで追加料金なしで利用できます。
A: はい。チャット履歴は強力に暗号化され、運営チームが内容にアクセスすることはできません。AIチャット履歴はいつでも削除してプライバシーを保護できます。
A: はい。EssayDone AIチャットは ChatGPT、Claude、DeepSeek、Gemini の公式APIに接続しており、各プラットフォームと同じ基盤モデルを使用しています。
独自の再学習や改変は行っていないため、応答品質は公式サービスと同等で、インターフェースが補助機能を追加しているだけです。