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title: "AI モデル コスパマトリクス｜価格×知能スコア散布図【2026年10月】 - ai-garage"
description: "Claude Opus 5.5・Claude Sonnet 5.5・Claude Haiku 5.5・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna・Grok 4.7・Gemini 3.1 Pro・Muse Spark 1.3・DeepSeek V4.1-Flash など主要 AI モデルを「料金」×「知能スコア」の2軸散布図でビジュアル化。コスパ最強象限が一目で分かる、ai-garage 編集部独自集計。"
source: https://ai-garage.jp/matrix/
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COST × PERFORMANCE MATRIX

# AI モデルコスパマトリクス

主要 AI モデル 20 個を「料金」×「知能スコア」の2軸でビジュアル化。 左上に近いほど「安くて賢い」コスパ最強、右下に近いほど「高くて賢くない」要再検討モデル。 ai-garage 編集部が公開されている実力テストの数値から独自集計した、2026年10月時点の「その瞬間の記録」です。

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📊 SCATTER PLOT

## 価格 × 知能スコアの散布図

※ 縦軸は第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index v4.3.2（AA Index）。中央の点線は「平均料金 $3」「AA Index 35」のコスパ判定基準ライン。左上ほど効率が高い。2026年9月5日に AA の指標が v4.1.1 から v4.2 に上がり、全モデルの点数がまとめて下がったため、判定ラインを 45 から 40 に、9月8日の v4.3 でさらに 40 から 35 に引き下げています（どちらも、切り分けられるモデルの顔ぶれを変えない値にしました）。

📋 DATA TABLE

## 計算過程の元データ

| モデル | SWE | MMLU | GPQA | AIME | 知能(AA) | 入力 $/MTok | 出力 $/MTok | 平均 $ | AIコスパ指数 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Claude Haiku 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) Anthropic | - | - | - | - | 43 | $0.1 | $0.5 | $0.30 | 84 |
| [GLM-5.3-Flash](https://ai-garage.jp/models/glm/) Z.ai | - | - | - | - | 42 | $0.15 | $0.5 | $0.33 | 82 |
| [Qwen3.8-Flash](https://ai-garage.jp/models/qwen/) Alibaba | - | - | - | - | 40 | $0.15 | $0.47 | $0.31 | 80 |
| [GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) OpenAI | - | - | - | - | 38 | $0.1 | $0.5 | $0.30 | 79 |
| [DeepSeek V4.1-Flash](https://ai-garage.jp/models/deepseek/) DeepSeek | - | - | 90.9 | - | 39 | $0.15 | $0.6 | $0.38 | 78 |
| [Claude Sonnet 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) Anthropic | - | - | - | - | 56 | $2 | $10 | $6.00 | 72 |
| [Muse Spark 1.3](https://ai-garage.jp/models/muse-spark/) Meta | - | - | - | - | 48 | $1.25 | $4.25 | $2.75 | 70 |
| [GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) OpenAI | - | - | - | - | 52 | $2 | $10 | $6.00 | 68 |
| [Claude Opus 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) Anthropic | - | - | - | - | 58 | $4 | $20 | $12.00 | 68 |
| [GLM-5.3](https://ai-garage.jp/models/glm/) Z.ai | - | - | - | - | 45 | $1.4 | $4.4 | $2.90 | 66 |
| [Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/models/gemini/) Google | - | - | - | - | 41 | $0.75 | $3.75 | $2.25 | 65 |
| [Grok 4.7](https://ai-garage.jp/models/grok/) SpaceXAI（旧xAI） | - | - | - | - | 46 | $2 | $6 | $4.00 | 64 |
| [Qwen3.8-Max](https://ai-garage.jp/models/qwen/) Alibaba | - | - | 92.6 | - | 45 | $2 | $6 | $4.00 | 63 |
| [Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/models/mistral/) Mistral AI | - | - | - | - | 38 | $1.36 | $4.18 | $2.77 | 59 |
| [Kimi K3](https://ai-garage.jp/models/kimi/) Moonshot AI | - | - | 93.5 | - | 44 | $3 | $15 | $9.00 | 56 |
| [GPT-5.6 Terra](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) OpenAI | - | - | - | - | 42 | $2 | $12 | $7.00 | 56 |
| [GPT-6 Astra](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) OpenAI | - | - | 96 | - | 53 | $10 | $50 | $30.00 | 55 |
| [Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/models/claude/) Anthropic | - | - | - | - | 53 | $10 | $50 | $30.00 | 55 |
| [Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/models/gemini/) Google | - | - | - | - | 22 | $0.3 | $2.5 | $1.40 | 50 |
| [Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/models/gemini/) Google | 80.6 | 91 | 94.3 | 95 | 30 | $2 | $12 | $7.00 | 44 |

※「知能(AA)」＝第三者機関 Artificial Analysis の Intelligence Index v4.3.2（散布図の縦軸）。「平均 $」＝入力・出力料金の単純平均（散布図の横軸）。 「AIコスパ指数」＝ざっくり言うと**賢さ6割・安さ4割で点数化したもの**。細かくは、知能(AA) と料金の安さ（入力と出力の料金を3:1で混ぜた平均額を、桁の違いをならす対数目盛りで換算）を 6:4 の重みづけで合成した ai-garage 編集部の独自指標です（算出式は [比較表](https://ai-garage.jp/compare/)・[用語集](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) を参照）。 SWE / MMLU / GPQA / AIME は参考掲載で、「-」は各社が数値を未公表なもの（AA Index は独立測定のため掲載可能）。

🧭 EDITORIAL VIEW

## 4 象限ごとの選び方ガイド

🏆 左上：コスパ最強象限

### Claude Haiku 5.5 / GPT-6 Luna / Qwen3.8-Flash / GLM-5.3-Flash / DeepSeek V4.1-Flash / Muse Spark 1.3 / GLM-5.3 / Gemini 3.8 Flash / Mistral Large 4

高スコア × 低価格の理想ゾーン。大量処理・自社サービスの裏側での組み込み（API 連携）・社内自動化に最適。 ただし日本語性能・サポート品質は別途確認が必要（特に中国系オープンモデル）。 Claude Haiku 5.5 は10万トークンを超える長い依頼だと単価が5倍（入力 $0.50／出力 $2.50）になる点、Mistral Large 4 はまだ公開プレビュー版（正式版の前のお試し公開）で、表の料金は定価（公開から2週間は半額）である点にも注意。

💎 右上：高性能・高価格象限

### Claude Opus 5.5 / Claude Sonnet 5.5 / Claude Fable 5.1 / GPT-6 Astra / GPT-6.1 Sol

最高性能ゾーン。重要判断・高品質コード生成・専門レポート作成など、料金より品質を重視する場面で。 「最後の砦」として要所で使う運用が現実解。 ほかに Grok 4.7・Qwen3.8-Max・Kimi K3・GPT-5.6 Terra もこの象限（平均 $3 以上・知能35以上）に入ります。

🪙 左下：軽量・低コスト象限

### Gemini 3.5 Flash-Lite

知能スコアは22と控えめで、平均 $1.40 と安い軽量モデル。最上位モデルではオーバースペックな定型作業を大量に流す用途向きで、Gemini API には無料枠もある。 ただしいまは左上に、もっと安くて賢いモデル（Claude Haiku 5.5・GPT-6 Luna など、平均 $0.30〜$0.38 で知能38〜43）が並んでいるので、新しく選ぶなら先にそちらと比べよう。

⚠️ 右下：要再検討象限

### Gemini 3.1 Pro

高価格なのにスコアが低い「コスパ悪い」象限。知能スコアが v4.3 になって、Gemini 3.1 Pro（知能30・平均 $7.00）がここに落ちてきました。 ただしこのモデルは一度に読める量が約105万トークンと本表で最大級で、公式の SWE-bench Verified も 80.6% あるので、長い資料をまるごと読ませる用途やコードを直す用途なら知能スコアだけでは判断できません。 Google の次の世代の Gemini 4 Argon（2026年9月30日発表・知能53）は、いまはサイバー防御の組織だけへの限定提供で一般の人は使えないため、本表には載せていません。 2026年10月9日の更新までこの象限にいた Mistral は、行を Medium 3.5（知能14）から Large 4（知能38）に替えたので左上に移りました。 「特定の実力テストに弱い割に高い」モデルは要警戒で、用途ごとのテスト結果を必ず確認しよう。

## この集計について

**知能スコアと AIコスパ指数の算出：** 縦軸の知能スコアは、第三者機関 Artificial Analysis の [Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/) v4.3.2（第三者測定）をそのまま採用しています。 データ表の [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) は、この知能スコア（最高知能を100とした相対値）を0.6、料金の安さ（入力と出力の料金を3:1で混ぜた平均額を、桁の違いをならす対数目盛りで換算）を0.4の重みで合成した ai-garage 編集部の独自統合スコアです（算出式の詳細は [AIモデル比較表](https://ai-garage.jp/compare/)）。

**掲載対象について：** 知能スコアは Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 を採用（第三者測定）。Llama 4 Maverick は API 料金未公表のため散布図対象外。

**より厳密な指標を見たい方：** 独立分析サイト [Artificial Analysis](https://artificialanalysis.ai/) が、 より多くのベンチマーク（AIの実力テスト。エージェント・一般知識・コーディング・科学的推論の4分野10評価で、Terminal-Bench 4.0 や HLE を含む）に重みをつけて平均した [Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/) を公開しています。 人間評価ベースなら [LMArena](https://ai-garage.jp/glossary/lmarena/) を併用するとさらに精度が上がります。

**注意点：** 知能スコアは複数評価を1つに束ねた合成指標のため、得意分野（コーディング偏重 vs 数学偏重 vs 汎用）の違いは1つの数値では表現できません。 実務用途では [AIモデル比較表](https://ai-garage.jp/compare/) の個別指標、 [指標源ガイド](https://ai-garage.jp/data-sources/) の使い分けと合わせて参照してください。

**更新頻度：** 月次でモデル追加・スコア再集計。

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