Claude 4 vs GPT-4.1 vs Gemini 2.5 Pro：コーディング性能比較 (2026)
コーディングタスクにおける主要AIモデルの直接対決ベンチマーク比較
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Claude 4 vs GPT-4.1 vs Gemini 2.5 Pro：コーディング比較 (2026年版)
2026年において最も有能なAIコーディングアシスタントは、Anthropicの Claude 4 (Opus および Sonnet)、OpenAIの GPT-4.1、そしてGoogleの Gemini 2.5 Pro の3つです。それぞれに特有の強みがあり、特定のコーディングタスクによって向き不向きがあります。単一の勝者を決めるのではなく、このガイドでは具体的なベンチマーク、実世界でのテスト結果、および各モデルをいつ使用すべきかの実践的な指針を提供します。
ベンチマーク概要
2026年初頭時点での最新の公開ベンチマークスコアは以下の通りです。
| ベンチマーク | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 72.5% | 65.4% | 54.6% | 63.8% |
| HumanEval | 92.0% | 88.5% | 90.2% | 89.4% |
| MBPP+ | 88.7% | 85.2% | 87.1% | 86.3% |
| LiveCodeBench | 70.3% | 64.1% | 61.4% | 66.2% |
| Aider Polyglot | 81.7% | 72.3% | 68.5% | 71.8% |
| Terminal-Bench | 43.2% | 38.5% | 36.1% | 39.8% |
| GPQA (Science) | 74.9% | 67.8% | 71.2% | 73.5% |
ベンチマークからの主な洞察:
- Claude Opus 4 は、実世界のコーディングベンチマーク（SWE-bench、Aider、Terminal-Bench）でリードしています。
- GPT-4.1 は、独立したコーディングタスク（HumanEval）において競争力があります。
- Gemini 2.5 Pro は、推論能力が重視されるタスク（GPQA）で強力なパフォーマンスを発揮します。
- Claude Sonnet 4 は、より低い価格帯で強力なパフォーマンスを提供します。
実世界のコーディングテスト
ベンチマークは物語の一部に過ぎません。より重要なのは実世界でのパフォーマンスです。以下は、実践的なコーディングタスクにおける直接比較です。
テスト1：複雑な状態を持つ React コンポーネント
プロンプト: 「バリデーション、useReducer を使用した状態管理、およびステップ間のアニメーション遷移を備えたマルチステップのチェックアウトフォーム用の React コンポーネントを作成してください。」
| 評価基準 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| コードの正確性 | 非常に優れている | 良い | 良い |
| TypeScript の型 | 完全 | ほぼ完全 | 部分的 |
| エラー処理 | 徹底している | 適切 | 適切 |
| アクセシビリティ (a11y) | 指示なしで含まれる | 欠落 | 部分的 |
| アニメーション実装 | CSS transitions | Framer Motion | CSS transitions |
| 状態管理パターン | 型が定義された綺麗な reducer | 動作するが冗長 | 綺麗な reducer |
| 修正なしで動作するか | はい | 軽微な修正が必要 | 軽微な修正が必要 |
勝者: Claude Opus 4 -- 指示しなくてもアクセシビリティ機能が含まれており、最も完成度が高く、本番環境レベルのコードを生成しました。
テスト2：データベースを備えたバックエンド API
プロンプト: 「SQLAlchemy を使用した Python FastAPI で、タスク管理システム用の REST API を作成してください。CRUD エンドポイント、ペジネーション、フィルタリング、および適切なエラー処理を含めてください。」
| 評価基準 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| API 設計 | RESTful で一貫している | RESTful で一貫している | RESTful で一貫している |
| SQLAlchemy の使用 | モダン (2.0 スタイル) | 混在 (1.x と 2.0) | モダン (2.0 スタイル) |
| ペジネーション | カーソルベース | オフセットベース | オフセットベース |
| 入力バリデーション | Pydantic v2 | Pydantic v2 | Pydantic v2 |
| エラー処理 | カスタム例外 + ハンドラー | 基本的な HTTPException | カスタム例外 |
| テストの有無 | あり (pytest) | なし | 部分的 |
| ドキュメント | 詳細な docstrings | 最小限 | インラインコメント |
勝者: Claude Opus 4 と Gemini 2.5 Pro の引き分け -- 両者ともモダンで構造の良いコードを生成しました。Claude はテストを含み、Gemini はより綺麗なインラインドキュメントを備えていました。
テスト3：アルゴリズムの実装
プロンプト: 「Python で、スレッドセーフであり、エントリの TTL (time-to-live) をサポートする Least Recently Used (LRU) キャッシュを実装してください。」
| 評価基準 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| 正確性 | 完全に正確 | 完全に正確 | 完全に正確 |
| スレッドセーフ | 適切なスコープの threading.Lock | threading.RLock | threading.Lock |
| TTL 実装 | クリーンアップを含め正確 | 正確 | 遅延クリーンアップで正確 |
| 時間計算量 | O(1) get/put | O(1) get/put | O(1) get/put |
| エッジケース処理 | 空のキャッシュ、期限切れ | 空のキャッシュ | 空のキャッシュ、競合する TTL |
| コードの明瞭さ | 非常に読みやすい | 読みやすい | 読みやすい |
| テストの有無 | あり | なし | あり |
勝者: 引き分け (3モデルすべて) -- アルゴリズムタスクについては、3つのモデルすべてが同等のレベルで動作します。
テスト4：複雑なコードのデバッグ
プロンプト: 意図的に3つのバグ（オフバイワンエラー、レースコンディション、不適切な例外処理）を導入した200行の Python スクリプトを与え、すべてのバグを特定して修正してください。
| 評価基準 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| 発見されたバグ (3つ中) | 3/3 | 2/3 | 3/3 |
| 説明の質 | 根本原因を含め詳細 | 適切 | 詳細 |
| 修正の正確性 | すべて正確 | 両方正確 | すべて正確 |
| 追加の指摘事項 | コード品質の改善2点 | なし | パフォーマンスの問題1点 |
| 回答形式 | バグごとに整理 | インラインコメント | 重要度順に整理 |
勝者: Claude Opus 4 と Gemini 2.5 Pro (引き分け) -- 両者ともすべてのバグを発見しました。GPT-4.1 はレースコンディションを見逃しました。
テスト5：複数ファイルのリファクタリング
プロンプト: 「（5つのファイルとして提供された）この Express.js モノリスを、依存性の注入、適切なエラーミドルウェア、およびリクエストバリデーションを備えたクリーンなモジュール式アーキテクチャにリファクタリングしてください。」
| 評価基準 | Claude Opus 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| アーキテクチャの質 | 卓越（クリーンな分離） | 良い（一部結合あり） | 良い |
| 依存性の注入 | 適切な DI コンテナ | コンストラクタ注入 | コンストラクタ注入 |
| エラー処理 | 中央集権型ミドルウェア | ルートごとの処理 | 中央集権型ミドルウェア |
| 後方互換性 | 維持 | 軽微な破損 | 維持 |
| ファイル構成 | 論理的で一貫している | 論理的 | 論理的で一貫している |
| 移行パスの説明 | あり（段階的） | 簡潔 | 部分的 |
勝者: Claude Opus 4 -- 既存のコードベース構造を理解し、明確な移行パスを提供することにおいて最も優れていました。
コーディング特化型の強み
Claude 4 (Opus および Sonnet)
最も得意なこと:
- 複数ファイルのリファクタリングとアーキテクチャの決定
- 既存のコードベースの理解とコーディング規約の維持
- エラー処理やエッジケースを含めた本番環境レベルのコード生成
- 複雑でマルチステップの指示への正確な追従
- 推論プロセスとトレードオフの説明
- エージェント型コーディングワークフロー (Claude Code CLI)
苦手な点:
- 時に慎重すぎることがある（必要以上にコードを追加する）
- 説明が冗長になる場合がある
GPT-4.1
最も得意なこと:
- 単一機能に対する迅速で簡潔なコード生成
- 正確なフォーマット指示への追従
- より少ないトークンでのコード生成（コスト効率が高い）
- 特定の出力形式に対する強力な指示追従
- Copilot スタイルのワークフローにおける強力なコード補完
苦手な点:
- 複数ファイルにまたがる推論や相互依存関係の把握
- エラー処理やエッジケースの自発的な追加
- 時に古いパターンやライブラリのバージョンを使用することがある
Gemini 2.5 Pro
最も得意なこと:
- 大規模なコードベースに対応する非常に長いコンテキストウィンドウ（100万トークン以上）
- 科学計算や数学重視のコーディングタスク
- マルチモーダル入力（スクリーンショットや図の分析）
- 複雑なアルゴリズムに関する強力な推論
- コメントが充実したコードの生成
苦手な点:
- コード出力に不要な説明が含まれることがある
- Python 2 と 3 のパターンが混ざることがある
- ターンをまたいでプロジェクト規約を維持する一貫性がやや低い
料金比較
| モデル | 入力 (100万トークンあたり) | 出力 (100万トークンあたり) | 相対コスト |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | $15.00 | $75.00 | 最高 |
| Claude Sonnet 4 | $3.00 | $15.00 | 中程度 |
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | 低い |
| GPT-4.1 mini | $0.40 | $1.60 | 非常に低い |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 | $10.00 | 低い |
| Gemini 2.5 Flash | $0.15 | $0.60 | 最低 |
コーディングにおけるコストパフォーマンス
一般的なコーディングタスク（入力2,000トークン、出力3,000トークン）の場合：
| モデル | タスクあたりのコスト | 品質 (1-10) | コスト/品質 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | $0.255 | 9.5 | $0.027 |
| Claude Sonnet 4 | $0.051 | 8.5 | $0.006 |
| GPT-4.1 | $0.028 | 8.0 | $0.004 |
| GPT-4.1 mini | $0.006 | 7.0 | $0.001 |
| Gemini 2.5 Pro | $0.033 | 8.5 | $0.004 |
| Gemini 2.5 Flash | $0.002 | 7.5 | $0.000 |
コーディングにおけるベストバリュー: Claude Sonnet 4 と Gemini 2.5 Pro が品質とコストのバランスが最も優れています。GPT-4.1 mini と Gemini Flash は、大量かつ低難易度のタスクに最適です。
どのモデルを使うべきか：決定ガイド
| コーディングタスク | 最適なモデル | 次点 | 理由 |
|---|---|---|---|
| 複数ファイルのリファクタリング | Claude Opus 4 | Gemini 2.5 Pro | ファイルを跨ぐ推論に最も優れている |
| 迅速な関数生成 | GPT-4.1 | Claude Sonnet 4 | 高速で簡潔な出力 |
| 複雑な問題のデバッグ | Claude Opus 4 | Gemini 2.5 Pro | 微細なバグの発見能力が高い |
| アルゴリズム実装 | すべて (どれも強力) | - | パフォーマンスは同等 |
| コードレビュー | Claude Opus 4 | Gemini 2.5 Pro | 最も徹底したフィードバック |
| フルスタックの雛形作成 | Claude Sonnet 4 | GPT-4.1 | 品質と速度のバランスが良い |
| 大規模コードベースの分析 | Gemini 2.5 Pro | Claude Opus 4 | 最大のコンテキストウィンドウ |
| テストコードの作成 | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | テストカバレッジが最も優れている |
| DevOps/インフラ | GPT-4.1 | Claude Sonnet 4 | Terraform, Docker, CI/CD に強い |
| CLIツールの開発 | Claude Opus 4 | Claude Sonnet 4 | ターミナル/CLI の理解が強力 |
| 低予算での開発 | Gemini 2.5 Flash | GPT-4.1 mini | タスクあたりのコストが最低 |
IDE およびツールとの統合
| 機能 | Claude 4 | GPT-4.1 | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|---|
| VS Code 拡張機能 | Copilot (Sonnet 4) | GitHub Copilot | Gemini Code Assist |
| CLI コーディングエージェント | Claude Code | Codex CLI | Jules (beta) |
| JetBrains サポート | Copilot 経由 | GitHub Copilot | Gemini プラグイン |
| Cursor IDE | 対応 (デフォルト) | 対応 | 対応 |
| Windsurf IDE | 対応 | 対応 | 対応 |
| Aider | 対応 | 対応 | 対応 |
| API アクセス | Anthropic API | OpenAI API | Google AI Studio / Vertex AI |
コンテキストウィンドウの比較
| モデル | コンテキストウィンドウ | コーディングへの有効性 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4 | 200K トークン | 一般的なコード約500ファイル分 |
| Claude Sonnet 4 | 200K トークン | 一般的なコード約500ファイル分 |
| GPT-4.1 | 1M トークン | 一般的なコード約2,500ファイル分 |
| Gemini 2.5 Pro | 1M トークン | 一般的なコード約2,500ファイル分 |
大規模なコードベース分析において、GPT-4.1 と Gemini 2.5 Pro は100万トークンのウィンドウにより優位性があります。しかし、Claude の200Kウィンドウでも、ほとんどの実践的なコーディングタスクには十分です。
実践的な推奨事項
モデルを1つだけ選ぶ場合:
- プロフェッショナルな開発: Claude Sonnet 4 -- 実世界のコーディングパフォーマンスが強力で、品質対価格比が最高です。
- 低予算での開発: Gemini 2.5 Flash -- 最小限のコストで優れた価値を提供します。
- 最高品質を求める場合 (コスト度外視): Claude Opus 4 -- 実世界のコーディングベンチマークで最高スコアを記録しています。
複数のモデルを使い分ける場合:
- アーキテクチャの決定、コードレビュー、複雑なデバッグには Claude Opus 4 を使用。
- 日々のコード生成には Claude Sonnet 4 または GPT-4.1 を使用。
- 大規模なコードベースや長いドキュメントの分析には Gemini 2.5 Pro を使用。
- 単純で大量のタスク（フォーマット調整、単純な補完）には GPT-4.1 mini または Gemini Flash を使用。
結論
2026年において、単一の「最高」のAIコーディングモデルは存在しません。Claude Opus 4 は実世界のソフトウェアエンジニアリングベンチマークでリードしており、複雑な複数ファイルのタスクに長けています。GPT-4.1 は単純なコード生成において最もコスト効率が高いです。Gemini 2.5 Pro は、長いコンテキストと強力な推論の最適な組み合わせを提供します。最も生産性の高い開発者は、これら3つすべてを使い分け、各モデルを適切なタスクに割り当てています。
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