--- title: "Claude Opus 5.5 vs Kimi K3 どっちがいい？料金・性能を比較【2026年10月】- ai-garage" description: "総合知能（AA Index）は Claude Opus 5.5 58 対 Kimi K3 44。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位。料金・ベンチマーク・コンテキスト長を横並び比較、FAQ・一次ソース付き【2026年10月】。" source: https://ai-garage.jp/vs/claude-vs-kimi/ --- VS COMPARISON # Claude Opus 5.5 vs Kimi K3 Anthropic ## Claude Opus 5.5 Opus 5.5 ／ 2026-09-22 「Fable 5.1 並みの力で、お値段は Opus 5 より2割安。迷ったらまずこれ」 VS Moonshot AI ## Kimi K3 K3 (2.8T, MoE 896/16 active) ／ 2026-07-16 「オープンなのにフロンティア級。デカくて賢い自由派だよ」 編集部の総合判定 総合知能（AA Index）は Claude Opus 5.5 58 対 Kimi K3 44。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位 ベンチ勝ち：Claude Opus 5.5 2 / Kimi K3 0 料金で安い項目：Claude Opus 5.5 0 / Kimi K3 2 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計） 同じシリーズの別グレードで比べる [Kimi K3 vs Claude Sonnet 5.5 →](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-claude-sonnet/)[Kimi K3 vs Claude Fable 5.1 →](https://ai-garage.jp/vs/kimi-vs-fable-5/) WHICH ONE ## こんな人はどっち？ ### こんな人は Claude Opus 5.5 - ✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 68 対 56） - ✓ AI をはじめて使う人 ### こんな人は Kimi K3 - ✓ API 料金を抑えたい人（入力$3/出力$15） - ✓ 「K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級」を重視する人 SPECS ## 仕様の比較 | 項目 | Claude Opus 5.5 | Kimi K3 | | --- | --- | --- | | バージョン | Opus 5.5 | K3 (2.8T, MoE 896/16 active) | | 公開日 | 2026-09-22 | 2026-07-16 | | コンテキスト長 | 1000K | 1000K | | 入力料金 $/1M | $4 | $3 安い | | 出力料金 $/1M | $20 | $15 安い | | 推論モデル | ✓ あり | ✓ あり | | マルチモーダル | ✓ あり | ✓ あり | | [AIコスパ指数](https://ai-garage.jp/glossary/ai-cospa-index/) 独自指標 | 68 勝ち | 56 | BENCHMARKS ## ベンチマーク差分 バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。 総合知能（AA Intelligence Index） Claude Opus 5.5 58 勝ち Kimi K3 44 専門知識（GPQA） Claude Opus 5.5 — Kimi K3 93.5% 最難関試験（HLE） Claude Opus 5.5 64.4% 勝ち Kimi K3 43.5% ※ [AA Intelligence Index](https://ai-garage.jp/glossary/intelligence-index/)（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ [HLE](https://ai-garage.jp/glossary/hle/)（Humanity's Last Exam・最難関試験） ※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。 X VOICE ## Xの評判はどう？ ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。[てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)調べ。 ### Claude Opus 5.5 X評判スコア 96 ／100（n=29） ポジ 26 ／ ネガ 1 ／ 中立 2 👍 精度・体感が良い 👍 動画・演出作成優秀 👎 AI特有のミス ### Kimi K3 X評判スコア 56 ／100（n=9） ポジ 5 ／ ネガ 4 ／ 中立 0 👍 コーディングに強い 👍 業務自動化で採用 👎 性能不足 👎 無料API消失 ※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。 全モデルの一覧と推移は [てんびん丸総研](https://ai-garage.jp/x-sentiment/)へ。 EDITOR'S NOTE ## 編集部メモ 数値の背景と、いまの提供状況・注意点 ### Claude Opus 5.5 2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル（API は claude-opus-5-5）。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4／出力$20で、前世代 Opus 5（$5／$25）より20%安く、最上位 Fable 5.1（$10／$50）の4割。読み込んだ内容の使い回し（キャッシュ読み込み）は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2／$10、速さ重視の Fast モード（Claude API 限定の試験提供）は$8／$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量（effort）は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58（v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定／2026-09-23 確認）で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高（2026-09-23 時点）。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており（中央値は8800万）、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%（ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値）。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」（前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません）。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%（Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%）。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%（xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%）、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%（部分点あり。厳しめ判定は 48.7%）、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化（Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%）と業務自動化（AutomationBench で 40.0% 対 41.4%）は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%（max）。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り（蒸留）対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代（Legacy）扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない（Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない）。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され（$2／$10・AA 56）、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された（10万トークン以下の依頼で入力$0.10／出力$0.50、超える依頼は$0.50／$2.50。2026-10-09 確認）。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window（会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる）。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う（2026-09-23 に公式ドキュメントで確認）。 ### Kimi K3 総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16を活性化）の MoE で、オープンウェイトとしては最大級。新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）＋Attention Residuals で1Mコンテキストのデコードを高速化し、ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画）に対応。GPQA-Diamond 93.5、Humanity's Last Exam（HLE-Full）43.5、MMMU-Pro 81.6、Terminal-Bench 2.1 88.3、Artificial Analysis Intelligence Index は v4.3.2・max 設定で 44（168モデル中34位・2026-09-23 確認）と frontier 級で、Arena の Frontend Code では首位級。総合では 2026-09-22 公開の Claude Opus 5.5（58）を筆頭に、Claude Fable 5.1 と GPT-6 Astra（53）、GPT-6 Sol と Muse Spark 1.3（48）、Grok 4.7（46）、GLM-5.3 と Qwen3.8-Max（45）に届かない（この比較は 2026-09-23 に v4.3.2 で確認した本表の値。v4.2 のころは Kimi K3 が 50 で Grok 4.6・GPT-5.6 Sol の 51 に迫る位置だった）。重みが配られているモデルとしては、本表では 2026-08-28 に重みが公開された GLM-5.3（45）に次ぐ位置で、各種リーダーボードでも上位級。SWE-bench Verified / MMLU / AIME は Moonshot が数値を公表しておらず（発表は DeepSWE・FrontierSWE・SWE Marathon などエージェント系ベンチ中心）本表では「—」。フルウェイトは予定どおり 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み（ライセンスは Kimi K3 License）。中国製のため業務利用は規約確認を。本表の100万トークンは Moonshot 公式ドキュメントの context window（1M-token context window）で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-08-18 確認）。 PROS & CONS ## 強み・弱み ### Claude Opus 5.5 長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。 ◎ 強み - ◎ 長い文書をまとめるのが得意（1M tokens context） - ◎ コード生成・修正の精度が高い（SWE-Bench で常時トップ争い） - ◎ 安全側に振った穏やかな応答 - ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整 △ 注意点 - △ 画像生成はできない（読み取りのみ） 公式サイト → ### Kimi K3 中国発 Moonshot AI のオープンモデル。K3 で総2.8兆パラメータ・100万トークンに到達し、オープン最大級のフロンティアモデルに。 ◎ 強み - ◎ K3：総2.8兆パラメータ（896エキスパート中16活性・活性約104B）の MoE、オープンウェイト最大級 - ◎ 新アテンション Kimi Delta Attention（KDA）で長文デコードを高速化 - ◎ 100万トークンの長文コンテキスト - ◎ ネイティブ・マルチモーダル（テキスト/画像/動画） - ◎ フルウェイトを 2026-07-27 に Hugging Face（moonshotai/Kimi-K3）で公開済み △ 注意点 - △ 中国製のため業務利用は規約・データ取扱の確認を - △ API 単価は $3/$15 と K2系から値上げ（オープン系では高め） - △ 総2.8兆パラメータ級でローカル運用のハードルは高い - △ ライセンスは Apache 2.0 / MIT ではなく独自の「Kimi K3 License」。商用利用は条文の確認が必要 公式サイト → USE CASES ## 用途別のおすすめ Claude Opus 5.5 か Kimi K3 を取り上げてるタスク 7件 [メール・チャットの返信を書く Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-reply)[会議を要約する Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#meeting-summary)[論文・資料を読み込ませる Claude Opus 5.5](https://ai-garage.jp/picks/#paper-survey)[ブログ記事・レポートを書く Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#long-write)[翻訳する Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#translate)[営業メール・マーケコピーを作る Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#email-marketing)[文章を校正・推敲する Claude Opus 5.5（一押し）](https://ai-garage.jp/picks/#proofread) PRIMARY SOURCES ## 一次ソース Claude Opus 5.5 - [→ Anthropic：Introducing Claude Opus 5.5（2026-09-22・公式ベンチ表・料金・安全装置）](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) - [→ Anthropic：Claude Opus 5.5 システムカード（Table 8.1.A：SWE-bench Pro 89.9%・HLE ツールなし 64.4%／ツールあり 67.7%）](https://anthropic.com/claude-opus-5-5-system-card) - [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Opus 5.5 overview（公開日・料金・仕様・提供終了の目安）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/overview) - [→ Anthropic 公式ドキュメント：What's new in Claude Opus 5.5（既定の effort は medium・そのままだと動かなくなる変更4つ）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5-5/whats-new-opus-5-5) - [→ Anthropic Models Overview（最新ラインナップ。Opus 5 は旧世代扱い）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) - [→ Anthropic API 料金（$4 / $20 per MTok・キャッシュ読み込み $0.20）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) - [→ Artificial Analysis：Claude Opus 5.5（Intelligence Index v4.3.2 で 58・リーダーボード204モデル中1位・max 設定・2026-10-09 確認）](https://artificialanalysis.ai/models/claude-opus-5-5) - [→ ARC Prize：リーダーボード（Claude Opus 5.5 の ARC-AGI-2 91.67%・max）](https://arcprize.org/leaderboard) - [→ Anthropic 公式ドキュメント：Claude Opus 5 overview（旧世代扱い・提供終了は 2027-07-24 より前にはならない）](https://platform.claude.com/docs/en/models/opus-5/overview) - [→ Anthropic：コンテキストウィンドウの仕様（1Mは入力と出力を合わせた枠）](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows) Kimi K3 - [→ Moonshot AI 公式サイト](https://www.moonshot.ai/) - [→ MarkTechPost：Kimi K3 の技術詳細（KDA・2.8兆パラメータ）](https://www.marktechpost.com/2026/07/16/moonshot-ai-releases-kimi-k3-a-2-8-trillion-parameter-open-moe-model-with-kimi-delta-attention-and-1m-context/) - [→ Simon Willison：Kimi K3 レビュー](https://simonwillison.net/2026/Jul/16/kimi-k3/) - [→ Kimi (chatbot) - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Kimi_(chatbot)) - [→ Kimi 開発者ドキュメント：モデル一覧（K3 は 1M-token context window）](https://platform.kimi.ai/docs/models) FAQ ## よくある質問 Q. Claude Opus 5.5 と Kimi K3、結局どっちがいい？ A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 が 58、Kimi K3 が 44 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Opus 5.5 が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。 Q. Claude Opus 5.5 と Kimi K3、料金が安いのはどっち？ A. 入力料金は Claude Opus 5.5 が $4／1M、Kimi K3 が $3／1M。出力料金は Claude Opus 5.5 が $20／1M、Kimi K3 が $15／1M です。入力・出力とも Kimi K3 の方が安く、コスト重視なら Kimi K3 が有利です。 Q. Claude Opus 5.5 と Kimi K3、ベンチマークで強いのはどっち？ A. 両モデルが共通で公表している指標は2項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Claude Opus 5.5 58／Kimi K3 44）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Opus 5.5 の勝ち数が多く（2／0）、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。 Q. Claude Opus 5.5 と Kimi K3、コスパがいいのはどっち？ A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Claude Opus 5.5 が 68、Kimi K3 が 56。「安くて賢い」バランスでは Claude Opus 5.5 が有利です。 Q. Claude Opus 5.5 と Kimi K3、初心者にはどっちがおすすめ？ A. 初心者へのおすすめ度は Claude Opus 5.5 の方が高め（4／5 対 3／5）。まず触ってみるなら Claude Opus 5.5 から始めると迷いにくいです。 LABS ## Claude を実際に動かして計った記事 公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事 [![Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-opus-5-5-gemini-tts-card.webp) 2026-09-26 Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた 話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った 検証メモ 読み間違いテスト（3.8 Flash） 18.3 / 19 約40秒の読み上げにかかった時間 14.5秒 1分のナレーションの料金 約2.7円](https://ai-garage.jp/labs/opus-5-5-gemini-tts/)[![AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-contract-review-card.webp) 2026-09-26 AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか 落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した 検証メモ わかりやすい落とし穴（12回） 120 / 120 気づきにくい落とし穴（12回） 114 / 120 法律の条番号の取り違え 24本中2本](https://ai-garage.jp/labs/contract-review/)[![Claude Fable 5.1 徹底検証](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/labs-fable-5-1-card.webp) 2026-09-13 Claude Fable 5.1 徹底検証 「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか 検証メモ 価格（Fable 5 と同じ） $10 / $50 本人の5段階×11課題（55セル） 満点でないのは 8 low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問） 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍](https://ai-garage.jp/labs/fable-5-1/) [→ LABS の検証記事一覧を見る](https://ai-garage.jp/labs/) RELATED ## もっと深く知る ### 関連ニュース [DeepSeek V4.1 Flash 1017とは？料金そのままで賢く、作業代は半分以下 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/deepseek-v4-1-flash-1017/)[Muse Spark Open 公開！Mac Studio 2台で動く、必要なメモリと注意点 2026-10-17](https://ai-garage.jp/news/meta-muse-spark-open-local/)[Anthropic の上場はいつ？11月説の根拠と、7〜9月期の売上・日本で買えるか 2026-10-15](https://ai-garage.jp/news/anthropic-ipo-when/)[Perplexity の料金はいくら？無料・Pro・Max の違いと円での値段 2026-10-15](https://ai-garage.jp/news/perplexity-pricing-plans/) ### 関連トピック [AIエージェント時代の本格幕開け 「指示するAI」から「自分で動くAI」へ。2026年は、AIがコードを書き、画面を操作し、Slackに常駐して仕事を片づける「エージェント」が本番運用に入った年。](https://ai-garage.jp/topics/ai-agent-era/)[AIブラウザ／Computer Use — 「PCを触るAI」の普及期 Dia・Comet などの AI ブラウザがブラウザのUIを作り変え、ChatGPT agent や Claude の Computer Use はAIにPCを触らせる。](https://ai-garage.jp/topics/ai-browser-era/)[推論モデル革命 「考える時間」を持たせると、AIは数学・コードで人類トップに肉薄する。](https://ai-garage.jp/topics/reasoning-revolution/)[MCP（Model Context Protocol）が業界標準に AnthropicがOSSで公開した「AIに道具を渡す共通規格」が、業界全体に広がっている。](https://ai-garage.jp/topics/mcp-standard/) OTHER COMPARISONS ## 他のペアも見る [GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-chatgpt/)[GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/vs/chatgpt-astra-vs-fable-5/)[Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-llama/)[Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/qwen-vs-mistral/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-llama/)[DeepSeek V4.1-Flash vs Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/vs/deepseek-vs-mistral/) [全ペアを見る →](https://ai-garage.jp/vs/)