はじめに
Chat GPTのモデルの種類ありすぎ！
違いは？何を使えばいいの？
✓ Chat GPTの各モデルのリリース全体像
✓ Chat GPTの各モデルの特徴
✓ 有料版と無料版の違い
✓ 結局どれ使えばいいか
この記事読めば解消します！
この記事を書いた人
またココナラもやっているので直接会話する場合はこちらから連絡ください！
モリフミブログの記事について解説します ブログで伝えきれなかった細かい話はこちらから。さぁそれではよろしくお願いします！
生成AI事情
この記事を更新したのは 2025年7月4日 です。
AI関連の話はアップデートが早すぎて、記事を作ってもすぐに廃れてしまいます。
記事を書くのも気が引けます、、
いつ時点の情報かというのが重要です！
おそらくChat GPTも数ヶ月後に新しいモデルが出ているはずです。
それまでに今時点のChat GPT事情を整理しておきましょう！
AIビッグウェーブに乗り遅れるな
前提
Chat GPTには3つのプランがあります。
| 項目 | 無料 | Plus | Pro | Team |
|---|---|---|---|---|
| 料金 | 0円 | $20/月 | $200/月 | $30/月 |
| 特徴 | ・GPT-3.5 のみ ・使用制限あり ・基本機能のみ | ・GPT-4o など複数モデル ・高速な応答 ・優先アクセス | ・全モデル無制限 ・o1-pro 独占 ・Operator 機能・高度な分析 | ・複数ユーザー ・共同作業 ・管理機能 ・セキュリティ |
20ドルは3,000円弱です！
実際の画面で見るとこのような感じです。
わたしはPlusプランを使っています。
Proプラン、Teamプランのことはこちらの記事では詳しい話はできませんのでご了承ください！
Chat GPTのモデルの全体像
パワポでまとめました。
・Chat GPTにはおおきく「GPTシリーズ」と「oシリーズ」がある
・無料プランは2種類、Plusプランは7種類、Plusプランは8種類が使える
・それぞれ用途はあれど、GPT-4o使っておけば間違いない
4oは、「ジーピーティーフォーオムニ」、あるいは「ジーピーティーフォーオー」と呼びます。
オムニって呼んでる人は聞いたことない。
それぞれのシリーズの違い
| シリーズ | 説明 | 用途 |
|---|---|---|
| GPTシリーズ | 幅広い知識と自然な会話に強い、万能型AI | 日常対話、文章生成、創作、一般知識、スピード重視に最適。 |
| oシリーズ | 論理的に深く考える、思考特化型AI | 数学・プログラミング・分析・推論など、じっくり考える問題に最適。 |
「素早く広くこなすならGPT、深く正確に解くならo」と考えておけばOK
oシリーズは推論モデルとも言われてます！
モデルの比較
より理解を深めたい方ように各モデルを表にしてまとめます。
ここまで知る必要ない人はスキップで！
Plusだとこの通り選べます。
Plusプランで表示されるモデル
Proプランで表示されるモデル
正直ほとんど変わりありません。
Proの人もGPT-4oに変更して使うのでは？
表の見方はこの通りです。
GPTシリーズ
| モデル | リリース時期 | 概要 | 用途 | 無料 | Plus | Pro | Team |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-3.5 | 2022年11月 | 初期のChatGPTモデル。簡単な会話や質問に強い。最新情報や難しい問題は苦手。画像は扱えない。 | ・日常的な質問応答 ・基本的な文章作成 ・簡単なコード修正 | ◯ | ✕ | ✕ | ✕ |
| GPT-4 | 2023年3月 | GPT-3.5の進化版。画像を理解できる。長い文章も処理できる。創造力と考える力が向上。 | ・画像内容の分析 ・複雑な文書作成 ・高度なプログラミング支援 | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| GPT-4o | 2024年5月 | テキスト、画像、音声すべてを理解できる万能モデル。応答も速く、多言語対応も強化。 | ・音声による自然会話 ・画像やグラフの詳細解説 ・多言語翻訳 | △ | ◯ | ◯ | ◯ |
| GPT-4.5 | 2025年2月 | 知識量が増え、創造的なアイデアが出せる。会話が自然で、気持ちを理解する能力が向上。間違いも少ない。 | ・クリエイティブな文章生成 ・感情を考慮した対話 ・複雑な専門質問への回答 | ✕ | ◯ | ◯ | ◯ |
| GPT-4.1-mini | 2025年4月 | GPT-4.1の小型版。速い。2025年5月からChatGPTの標準AIに。 | ・日常会話の高速応答 ・文書要約や整理 ・基本的なコーディング支援 | ◯ | ◯ | ◯ | ◯ |
| GPT-4.1 | 2025年4月 | 最新の高性能モデル。超長文対応。プログラミング能力が大幅向上。指示通りに動く精度が高い。 | ・大規模プロジェクトのコード生成 ・高度な文書作成 ・複雑な指示の正確な実行 | ✕ | ◯ | ◯ | ◯ |
oシリーズ
| モデル | リリース時期 | 特徴 | 用途 | 無料 | Plus | Pro | Team |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| o1 | 2024年9月 | 答える前によく考えるAI。難しい数学や科学の問題を解くのが得意。GPT-4oより計算が正確だが、世間話は苦手。 | ・数学の証明問題を解く ・プログラムのバグを直す ・難しい科学の内容を理解する | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| o1-mini | 2024年9月 | o1の兄弟。速い。プログラミングが得意だけど、難しい問題は苦手。 | ・簡単なプログラミングの手伝い ・短いコードを作る ・基本的な計算問題の解決 | ✕ | ✕ | ✕ | ✕ |
| o1-pro | 2024年12月 | o1のパワーアップ版。もっとじっくり考えて正確な答えを出す。時間はかかるけど信頼性が高い。 | ・データ分析 ・複雑なプログラミング ・法律文書の詳細調査 | ✕ | ✕ | × | ✕ |
| o3 | 2025年4月 | 最も頭の良い推論AI。数学、科学、プログラミングが超得意。画像も理解できる。複雑な問題も素早く解ける。 | ・ビジネス戦略を考える ・難しい科学の問題を解く ・画像を使った研究レポートを作る | ✕ | △ | ◯ | △ |
| o3-pro | 2025年4月 | o3のパワーアップ版。もっとじっくり考えて正確な答えを出す。時間はかかるけど信頼性が高い。 | ・データ分析 ・複雑なプログラミング ・法律文書の詳細調査 | ✕ | ✕ | ◯ | ✕ |
| o4-mini | 2025年4月 | 速い。サイコロの割に数学やプログラミングが得意。たくさん使いたい人向け。 | ・お客様からの質問に素早く答える ・簡単なデータ分析 ・コードを素早く作る | ✕ | △ | ◯ | △ |
| o4-mini-high | 2025年4月 （o3と同時） | o4-miniより少し遅いけど、もっと詳しく考えるモード。特に難しいプログラミングと画像分析が得意。 | ・難しいプログラムのバグを直す ・複雑な画像の詳しい分析 ・数理モデルの最適化 | ✕ | △ | ◯ | △ |
上記の通り、ややこしいです。
そのため以下の通り覚えておけばひとまず良いです。
迷ったらこれ選ぶ
・無料の人：GPT-4.1-mini
・PlusまたはProの人：GPT-4o
デフォルトの設定を使えばOK！
DeepResearchとOperator
モデルとは別に、2つ重要な機能があるのでこちらも整理します。
機能として選択できるイメージです。
機能まとめ
| 機能 | 説明 | 用途 | 無料 | Plus | Pro | Team |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Operator | Webブラウザを操作してGUIを自動化できる | 航空券・ホテル予約、フォーム入力など | ✕ | ✕ | ◯ | ✕ |
| Deep Research | 情報収集 → 構造化 → 出典付きレポートに最適 | 市場調査、製品比較、文献要約など | 月5回まで （軽量版のみ） | 月25回まで （うち15回が軽量版） | 月250回まで （うち150回が軽量版） | 月25回まで （うち15回が軽量版） |
OperatorはProでのみ使える機能です。
かなり有能らしいのですが、わたしは使ったことがありません。
イメージとしてはここに表示されます。
200ドルの課金はハードルが高かったです。。。
また、Deep Researchも「軽量版」はo4-miniベース、標準版はo3ベースで構成されていて、Proユーザーだけがフル性能で深掘りリサーチ可能とのことです。
Deep ResearchはPlusでも十分役立つ、最高。
大AI時代に乗り遅れないために
結局何をどうすればいいのか、今時点（2025/7/4）での個人的な意見がこちらです。
・迷わず20ドルにPlusプランを契約しよう
・モデルは、デフォルトのGPT-4oを使っておけばOK。他のモデルは気にする必要なし
・ここぞというときはDeep Researchを使おう
上記で書いた通りですが、PlusとProの違いは以下の通りです。
◾️Proプランの主な特典
・Operator機能がつかる
・Deep Researchがほぼ無制限で使える
・o3-Proのモデルが使える
モデルに関してはほぼ違いはないですし、上で書いた通り普段はGPT-4oを使うとおもいます。
| モデル名 | Plusプラン （20ドル） | Proプラン （30ドル） | 備考 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | ◯ | ◯ | 速度・回答の質ともに高い万能型 |
| GPT-4.5 | ◯ | ◯ | 研究プレビュー |
| GPT-4.1 | ◯ | ◯ | 高精度モデル |
| GPT-4.1-mini | ◯ | ◯ | 軽量＆標準モデル （無料枠でも使用可） |
| o3 | ◯ | ◯ | 推論特化型 |
| o3-pro | ✕ | ◯ | 深い推論モード |
| o4-mini | ◯ | ◯ | 軽量推論モデル |
| o4-mini-high | ◯ | ◯ | o4-miniより粘り強く考える |
モデルだけ見るとほとんど違いませんね。
しっかりリサーチをしたい時はDeep Resarchを使うのでo3-Proが使える魅力があまり感じません。
3万払うなら他のLLMであるClaudeやGimini、Gensparkあたりに課金した方が有意義かと個人的に思ってます。
Operatorを使ったことなしで言ってますすみません。
さいごに
この記事を作成するために、Chat GPTの各モデルの違いをにDeep Researchを使いってまとめました。
Deep Researchがなければ不可能です。
Deep Researchを使わずに出力した結果はだいぶ間違いがあったので、上記のレベルのまとめであればDeep Researchが必要かと思います。
また、今回の記事もですが、AIの情報については進化も早ければ自由度が高いため、使う人によって意見もさまざまです。
今回の記事も一意見であること、細かな間違いが含まれている可能性があること、この辺りを十分理解していただければと思います。
似たような情報をまとめている人も多数いるといますが、多少のミスは目をつぶってください。
現場からは以上です！
おまけ
ちなみに、今回の記事は以下のような流れで土台を作っています。
①Deep Researchで結果を出力する
②Notionに貼り付ける
③NotionAIで体裁整え＆補足情報の肉付けや要約を実施
NotionAIも超絶便利です。
「Chat GPTで出力、NotionAIで加工」この組み合わせでだいぶ作業が捗ります。
大AI時代、もはや課金は致し方なし
サブスクしまくりです。
もっと詳しく知りたいという方はココナラで直接レクチャー可能ですのでご興味があれば連絡ください！
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