Gemini 3 Pro vs GPT-5.1：どちらが優れている？完全比較

GPT-5.1 は OpenAI による GPT-5 ファミリーの段階的アップグレードで、2025 年 11 月にリリースされた。これは GPT-5 の「より高速で会話的」な進化系として提示され、2 つの顕著なバリアント（Instant と Thinking）と、拡張されたプロンプトキャッシュ、新しいコーディングツール（apply_patch、shell）、およびタスクの複雑さに応じて「思考」努力を動的に調整する改善された適応的推論といった開発者向けの追加を備えている。これらの機能は、エージェント的ワークフローやコーディングワークフローをより効率的で予測可能にすることを目的としている。

主要機能（ベンダーの主張）

二つのバリアント： GPT-5.1 Instant（より会話的で通常のプロンプトに対して高速）と GPT-5.1 Thinking（複雑な多段階タスクに対してより多くの内部「思考」時間を割り当てる）。
適応的推論： モデルがクエリに対してどれだけ「思考」を費やすかを動的に決定する；API は reasoning_effort（'none'、'low'、'medium'、'high' のような値）を公開しており、開発者はレイテンシと信頼性をトレードオフできる。GPT-5.1 はデフォルトで 'none'（速い）だが、複雑なタスクに対しては思考量を増やすよう要求できる。例：OpenAI の例では、単純な npm list の応答が約 10 秒（GPT-5）から約 2 秒（GPT-5.1）に短縮された。
マルチモーダル： GPT-5.1 は GPT-5 の広範なマルチモーダル能力（ChatGPT ワークフロー内でのテキスト＋画像＋音声＋ビデオ）を継続し、ツールベースのエージェントとの統合を強化している（例：ブラウジング、関数呼び出し）。
コーディングの改善： OpenAI は SWE-bench Verified：76.3%（GPT-5.1 high）対 72.8%（GPT-5 high）を報告しており、コード編集ベンチマークでも他に勝利している。
安全なエージェント作業のための新ツール： apply_patch（コード編集のための構造化差分）と shell ツール（コマンドを提案し、統合が実行して出力を返す）。これらは反復的でプログラム的なコード編集と、モデルによる制御されたシステム調査を可能にする。

Gemini 3 Pro Preview とは何か、主要な特徴は何か？

Gemini 3 Pro Preview は Google/DeepMind による最新のフロンティアモデル（プレビューは 2025 年 11 月に開始）である。Google はこれを、膨大なコンテキスト容量、深いプロダクト統合（Search、Gemini アプリ、Google Workspace）、および「エージェント的」ワークフロー（Antigravity IDE、エージェントアーティファクトなど）に焦点を当てた超高性能マルチモーダル推論モデルとして位置付けている。このモデルはテキスト、画像、音声、ビデオ、そして大規模なコードリポジトリ全体をスケールして扱うよう明示的に構築されている。

主要な能力

超大きなコンテキストウィンドウ： Gemini 3 Pro は最大 1,000,000 トークンのコンテキスト（入力）をサポートし、多くの公開文書で最大 64K トークンのテキスト出力をサポートしている — これは数時間分のビデオ転写、コードベース、長大な法務文書の取り込みなどに対して質的飛躍をもたらす。
マルチモーダルの深さ： 画像／ビデオ理解、MMMU-Pro（例：81% MMMU-Pro、87.6% Video-MMMU、高い GPQA と科学的推論スコア）などマルチモーダルベンチマークで最先端の性能を示す。API ドキュメントには画像／ビデオフレームのトークン化やビデオフレーム予算に関する専門的な取り扱いが記されている；ファーストクラス入力としてテキスト、画像、音声、ビデオを一つのプロンプトで扱える。
開発者ツール＆エージェント： Google は Antigravity（エージェント第一の IDE）、Gemini CLI の更新、Vertex AI、GitHub Copilot プレビュー、AI Studio との統合を発表しており、エージェント的開発ワークフローへの強力なサポートを示唆している。アーティファクト、オーケストレーションされたエージェント、エージェントログ機能などはユニークな製品的追加である。

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — クイック比較表

属性	GPT-5.1（OpenAI）	Gemini 3 Pro Preview（Google / DeepMind）
モデルファミリー / バリアント	GPT-5 シリーズ：GPT-5.1 Instant（会話的）、GPT-5.1 Thinking（高度推論）；API 名：gpt-5.1-chat-latest と gpt-5.1	Gemini 3 ファミリー — gemini-3-pro-preview と “Deep Think” モード（より高い推論モード）
コンテキストウィンドウ（入力）	128,000 トークン（gpt-5.1-chat-latest の API モデルドキュメント）；（ChatGPT Thinking の一部バリアントで約 196k と報告あり）	1,048,576 トークン（約 1,048,576 / “1M”）入力
出力 / 最大レスポンストークン	最大 16,834 出力トークン	65,536 トークン出力上限
マルチモーダリティ（サポート入力）	ChatGPT と API でテキスト、画像、音声、ビデオをサポート；プログラム的エージェント作業のために OpenAI ツールエコシステムと緊密に統合（機能の重点：ツール＋適応推論）。	ネイティブマルチモーダル：テキスト、画像、音声、ビデオ、PDF／大規模ファイルの取り込みをファーストクラスのモダリティとしてサポート；長大なコンテキストで同時にマルチモーダル推論を行うよう設計。
API ツーリング / エージェント機能	Responses API とエージェント／ツールサポート（例：apply_patch、shell）、reasoning_effort パラメータ、拡張プロンプトキャッシュオプション。コード編集エージェントのための開発者向けの使い勝手が良い。	Gemini API / Vertex AI：関数呼び出し、ファイル検索、キャッシュ、コード実行、グラウンディング統合（Maps/Search）および長大コンテキストワークフロー向けの Vertex ツール。バッチ API とキャッシングをサポート。
価格 — プロンプト／入力（1M トークン当たり）	$1.25 / 1M 入力トークン（gpt-5.1）。キャッシュされた入力は割引（キャッシング階層参照）。	公開されたプレビュー／価格例では入力 $2.00 / 1M（≤200k コンテキスト）および $4.00 / 1M（>200k コンテキスト）などの例示あり。
価格 — 出力（1M トークン当たり）	$10.00 / 1M 出力トークン（gpt-5.1 公式表）。	例示価格帯：$12.00 / 1M（≤200k）および $18.00 / 1M（>200k）といったプレビュー価格参照あり。

どのように比較されるか — アーキテクチャと能力

アーキテクチャ：密な推論（dense reasoning） vs Sparse MoE

OpenAI（GPT-5.1）： OpenAI は難易度に応じてトークン当たりに使う計算量を調整できる適応的推論を可能にするトレーニング変更を強調しており、生のパラメータ数は公開していない。OpenAI はモデルがエージェント的に信頼性を持って動作するようにする推論方針とツールに注力している。

Gemini 3 Pro： Sparse MoE 技術とモデル工学により、推論時にスパースな活性化を用いて非常に大きな容量を実現している — これが Gemini 3 Pro を 1M トークンのコンテキストを扱えるスケールにしつつ実用的にする一つの説明である。Sparse MoE は多様なタスクに対して非常に大きな容量が必要でありつつ、平均的な推論コストを下げたい場合に優れる。

モデルの哲学と「思考」

OpenAI（GPT-5.1）： モデルが回答する前にどれだけ計算サイクルを費やして「深く考える」かをモデル自身がプライベートに決定する適応的推論を強調している。またリリースは会話向けと思考向けのバリアントに分けられており、システムが自動的にユーザーのニーズに合わせられるようにしている。これは「二本立て」のアプローチであり、一般的なタスクは素早く処理しつつ、複雑なタスクには追加の努力を割く。

Google（Gemini 3 Pro）： モデル内部での「思考」プロセスを明示的にサポートし、構造化されたツール出力、検索グラウンディング、コード実行を含むツールエコシステムと一緒に深い推論とマルチモーダル・グラウンディングを強調している。Google のメッセージは、モデル自体とツール群がスケールで信頼できるステップバイステップの解法を生成するよう調整されているということだ。

総評： 哲学的には収束している — 両者とも「思考」挙動を提供する — が、OpenAI はバリアント駆動の UX とマルチターンワークフロー向けのキャッシングを強調し、Google は緊密に統合されたマルチモーダル＋エージェントスタックを強調し、それを裏付けるベンチマーク数値を示している。

コンテキストウィンドウと I/O 制限（実務的影響）

Gemini 3 Pro： 入力 1,048,576 トークン、出力 65,536 トークン（Vertex AI モデルカード）。非常に大きな文書を扱う場合の最も明白な利点である。
GPT-5.1： ChatGPT における GPT-5.1 Thinking はそのバリアントで 196k トークンのコンテキスト制限（リリースノート）を持つ；他の GPT-5 系のバリアントは異なる制限を持つ可能性がある — OpenAI は 1M トークンへ押し上げるよりもキャッシングと reasoning_effort を重視している。

結論: もし巨大なリポジトリや長文の本全体を単一プロンプトで読み込みたいなら、Gemini 3 Pro の公開された 1M ウィンドウはプレビューにおける明確な利点である。OpenAI の拡張プロンプトキャッシュは同様の目的を「セッションを跨いだ継続性」という形で扱っている。

ツール、エージェントフレームワーク、エコシステム

OpenAI： apply_patch + shell + その他、コード編集と安全な反復作業に焦点を当てたツール；サードパーティのコーディングアシスタント、VS Code 拡張などエコシステムとの強力な統合。
Google： Gemini の SDK、構造化出力、Google Search との組み込みグラウンディング、コード実行、Antigravity（複数エージェントの IDE とマネージャ）は高度にエージェント指向のマルチエージェントオーケストレーションの物語を作る。Google はまたグラウンディング検索と検証者スタイルのアーティファクトをエージェント透明性のために公開している。

結論: 両者ともファーストクラスのエージェントサポートを持つ。Google のアプローチはエージェントオーケストレーションを製品機能（Antigravity、Search グラウンディング）にまとめて目に見える形で提供している；OpenAI は類似のフローを可能にする開発者向けのツールプリミティブとキャッシュに注力している。

ベンチマークは何を示すか — どちらが速く、どちらが正確か？

ベンチマークと性能

Gemini 3 Pro はマルチモーダル、視覚、長コンテキスト推論でリードし、GPT-5.1 はコーディング（SWE-bench）で非常に競争力があり、単純なテキストタスクに対してはより速い／適応的な推論を強調している。

ベンチマーク（テスト）	Gemini 3 Pro（報告）	GPT-5.1（報告）
Humanity’s Last Exam（ツールなし）	37.5%（search+exec で 45.8%）	26.5%
ARC-AGI-2（視覚推論、ARC Prize Verified）	31.1%	17.6%
GPQA Diamond（科学系 QA）	91.9%	88.1%
AIME 2025（数学、ツールなし / コード実行付き）	95.0%（exec で 100%）	94.0%
LiveCodeBench Pro（アルゴリズムコーディング Elo）	2,439	2,243
SWE-Bench Verified（リポジトリバグ修正）	76.2%	76.3%（GPT-5.1 は 76.3% と報告）
MMMU-Pro（マルチモーダル理解）	81.0%	76.0%
MMMLU（多言語 Q&A）	91.8%	91.0%
MRCR v2（長コンテキスト検索）— 128k 平均	77.0%	61.6%

Gemini 3 Pro の利点：

マルチモーダルおよび視覚的推論テストで大きな利得（ARC-AGI-2、MMMU-Pro）。これは Google がネイティブマルチモーダリティと非常に大きなコンテキストウィンドウを強調していることと整合する。
長コンテキスト検索／リコールに強い（MRCR v2 / 128k）および一部のアルゴリズミックコーディング Elo ベンチマークでトップスコア。

GPT-5.1 の利点：

コーディング／エンジニアリングワークフロー： GPT-5.1 は適応的推論と速度改善（単純タスクで速く、難しいタスクではより慎重な思考）を宣伝しており、公開された数値では SWE-Bench Verified ではほぼ同等か若干上回っている（76.3% 報告）。OpenAI はレイテンシ／効率改善（適応推論、プロンプトキャッシュ）を強調している。
GPT-5.1 は多くのチャット／コードワークフローで低レイテンシ／開発者向けの使い勝手に位置付けられる（OpenAI のドキュメントは拡張プロンプトキャッシュと適応推論を強調している）。

レイテンシ／スループットのトレードオフ

GPT-5.1： 単純タスクに対するレイテンシ最適化（Instant）に特化し、困難なタスクには思考バジェットを増やす — これにより多くのアプリでトークンコストと体感レイテンシを低減できる。
Gemini 3 Pro： スループットとマルチモーダルコンテキストに最適化されている — 極端なコンテキストサイズで使うと単純なクエリのミクロレイテンシ改善に焦点を当てない可能性があるが、一度に大量入力を扱う設計である。

結論: ベンダー公開の数値と初期の第三者レポートに基づけば、Gemini 3 Pro は多くの標準化されたマルチモーダルタスクで生のベンチマークスコアが優れていると主張している一方、GPT-5.1 は洗練された振る舞い、開発者ツール、セッション継続性に焦点を当てている — 最適化対象は重なりつつも少し異なる。

マルチモーダル能力はどう比較されるか？

サポート入力タイプ

GPT-5.1： ChatGPT と API ワークフロー内でテキスト、画像、音声、ビデオ入力をサポート；GPT-5.1 のイノベーションは、適応的推論とツール使用をマルチモーダル入力と結び付ける方法（例：スクリーンショットやビデオにリンクされたコードを編集する際のパッチ／apply セマンティクスの改善）にある。これは、推論＋ツール自律＋マルチモーダリティが必要な場面で GPT-5.1 を魅力的にする。
Gemini 3 Pro： テキスト、画像、ビデオ、音声、PDF、コードリポジトリを受け取れるマルチモーダル推論エンジンとして設計されており、Video-MMMU やその他のマルチモーダルベンチマーク数値を公開している。Google はビデオや画面理解の改善（ScreenSpot-Pro）を重視している。

実務的な差異

ビデオ理解： Google は明確な Video-MMMU 数値を公表し、目立った改善を示している；製品が長時間のビデオや画面録画を取り込み、推論／エージェントに利用する場合、Gemini はその能力を強調している。
エージェント的マルチモーダリティ（画面＋ツール）： Gemini の ScreenSpot-Pro 改善および Antigravity エージェントオーケストレーションは、複数のエージェントがライブ IDE、ブラウザ、ローカルツールと相互作用するフローを想定したものだ。OpenAI は主にツール（apply_patch、shell）とキャッシュ経由でエージェントワークフローに対応しており、パッケージ化されたマルチエージェント IDE は提供していない。

結論: 両者とも強力なマルチモーダルモデルである；特にビデオと画面理解に関しては Gemini 3 Pro の公開された数値がリーダーであることを示している。GPT-5.1 は依然として幅広くマルチモーダルであり、開発者統合、安全性、対話的エージェントフローを強調している。

API アクセスと価格はどう比較されるか？

API モデルと名称

OpenAI： gpt-5.1、gpt-5.1-chat-latest、gpt-5.1-codex、gpt-5.1-codex-mini。Responses API にツールや推論パラメータ（tools 配列、reasoning_effort、prompt_cache_retention）あり。
Google / Gemini： Gemini API / Vertex AI 経由でアクセス可能（gemini-3-pro-preview が Gemini モデルページに掲載）、新しい Google Gen AI SDK（Python/JS）や Firebase AI Logic 経由でも利用可能。

価格

GPT-5.1（OpenAI 公式）： 入力 $1.25 / 1M トークン；キャッシュ入力 $0.125 / 1M；出力 $10.00 / 1M トークン。（Frontier 価格表）
Gemini 3 Pro Preview（Google）： 標準有料ティアの例：入力 $2.00 / 1M トークン（≤200k）または $4.00 / 1M トークン（>200k）；出力 $12.00 / 1M（≤200k）または $18.00 / 1M（>200k）といった例示がある。

補足： CometAPI は複数ベンダーのモデルを統合するサードパーティプラットフォームで、現在 Gemini 3 Pro Preview API と GPT-5.1 API を統合しており、統合 API の価格は公式価格の 20% で提供されているとされる：

モデル	Gemini 3 Pro Preview	GPT-5.1
入力トークン単価（CometAPI 例）	$1.60	$1.00
出力トークン単価（CometAPI 例）	$9.60	$8.00

コストの含意： 短いプロンプト・小さなレスポンスの高ボリュームワークロードでは（短いプロンプト、小さな応答）、OpenAI の GPT-5.1 は一般的に出力トークンあたりのコストが Gemini 3 Pro Preview より安い。非常に大きなコンテキストワークロード（多量のトークンを取り込む）では、Gemini のバッチ／長コンテキスト経済性やプロダクト統合が意味を持つ可能性がある — ただしトークン量やグラウンディング呼び出しについては個別に計算する必要がある。

どのユースケースにどちらが適切か？

GPT-5.1 を選ぶべき場合：

apply_patch / shell といった開発者ツールプリミティブや既存の OpenAI エージェントワークフロー（ChatGPT、Atlas ブラウザ、エージェントモード）との緊密な統合を重視する場合。GPT-5.1 のバリアントと適応的推論は対話 UX と開発者生産性に調整されている。
マルチターンエージェントでコスト／レイテンシを下げるための拡張プロンプトキャッシュを望む場合。
OpenAI エコシステム（既存の微調整モデル、ChatGPT 統合、Azure/OpenAI パートナーシップ）が必要な場合。

Gemini 3 Pro Preview を選ぶべき場合：

1 回のプロンプトで 1M トークンという非常に大きなコンテキスト処理が必要で、コードベース全体、法務文書全体、または複数ファイルのデータセットを一度に読み込みたい場合。
ワークロードが動画＋画面＋マルチモーダル中心（動画理解、画面解析、エージェント的 IDE での相互作用）であり、ベンダーのテストがこれらのベンチマークで優位性を示しているモデルを使いたい場合。
Google 中心の統合（Vertex AI、Google Search グラウンディング、Antigravity IDE）を好む場合。

結論

GPT-5.1 と Gemini 3 Pro は両方とも最先端だが、強調するトレードオフは異なる：

GPT-5.1 は適応的推論、コーディング信頼性、開発者ツール、コスト効率の良い出力に焦点を合わせている。
Gemini 3 Pro はスケール（1M トークンコンテキスト）、ネイティブなマルチモーダリティ、深いプロダクトグラウンディングに焦点を合わせている。

ワークロードに強みを合わせて決めること：長大でマルチモーダルな一回投入（single-shot）取り込み → Gemini；反復的なコード／エージェントワークフロー、出力トークン当たりのコストを抑えたい → GPT-5.1。

開発者は Gemini 3 Pro Preview API と GPT-5.1 API に CometAPI 経由でアクセスできる。始めるには、CometAPI の Playground でモデル機能を確認し、Continue API ガイドを参照して詳細な手順を確認するとよい。アクセスする前に、CometAPI にログインし、API キーを取得していることを確認してください。CometAPI は公式価格よりもかなり低い価格を提供しており、統合を支援する。

Ready to Go?→ Sign up for CometAPI today !

If you want to know more tips, guides and news on AI follow us on VK, X and Discord!