一騎打ち

Claude Opus 4.6 のロゴvsGPT-5.2 のロゴ

Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2:2026年に勝つAIモデルはどっち?

Claude Opus 4.6($25/1M out)と GPT-5.2($14/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 2件のコミュニティ票のうち、Claude Opus 4.6 が支持率50%でリードしています。

即断の評決

推論では、Claude Opus 4.6 と GPT-5.2 は4/5で互角です。 予算重視なら GPT-5.2 の勝ち:$14/1M outから始められるのに対し、Claude Opus 4.6 は$25/1M outからです。

項目別比較

最低価格
$25/1M out標準ティアは$5/$25 per 1M tokens。1Mコンテキスト全体が現在は標準料金です(発売時の200K tokens超に対する$10/$37.50の割増は後に撤廃)。バッチAPIは50%オフ($2.50/$12.50)、米国限定推論(inference_geo)は1.1x倍率です。
$14/1M outベースのgpt-5.2(Thinking)は$1.75/$14 per 1M、gpt-5.2-proティアは$21/$168、キャッシュ済み入力は$0.175(90%割引)です。
プロバイダー
Anthropic
OpenAI
コンテキストウィンドウ
1M tokens (128K max output)
400K tokens (128K max output)
入力料金
$5/1M in
$1.75/1M in
出力料金
$25/1M out
$14/1M out
モダリティ
text, vision (image input), text output
text, vision (text output only)
オープンウェイト
なし
なし
観客スコア
50%(0)
50%(2)
アリーナ評価(1-5)
推論
4.0
4.0
コーディング
4.0
4.0
ライティング
4.0
3.5
速度
2.5
2.5
コスパ
3.0
3.5

強みと弱み

Claude Opus 4.6

  • 発売時にSWE-bench Verified 80.8%(25回試行平均)とTerminal-Bench 2.0首位を記録した、その世代(2026年2月)を代表するエージェント型コーディングモデルです
  • 1M tokensコンテキストウィンドウを備えた初のOpus:1M tokensでのMRCR v2 8-needleが76%、Sonnet 4.5は18.5%です
  • Opus 4.5から推論力が大幅に向上:ARC-AGI-2は68.8% vs 37.6%、経済価値タスクGDPval-AAで+190 Elo(GPT-5.2に約144 Eloの差)です
  • 性能向上にもかかわらずOpus 4.5の価格($5/$25 per 1M tokens)を維持。1Mコンテキスト全体が標準料金で課金され、50%のバッチ割引もあります
  • 適応思考に加えてeffortパラメータ(low/medium/high/max)で、リクエストごとに知能・レイテンシ・コストを調整できます
  • 自律エージェントとしての挙動が優秀:作業を並列化し、Opus 4.5より手助けが少なくて済みます(Every.to Vibe Check)
  • Opus 4.5より遅く冗長で、長いエージェント実行では「負荷でペースが揺らぐ」とレビュアーが報告しています(Every.to)
  • 文章力は後退:ブラインドテストでEvery.toのチームはOpus 4.5の文章を好み、4.6は「XではなくY」構文のようなAI臭さが増えています
  • 予期しない変更を加えることがあり、「自分のスキルを常に把握しているわけではない」ため、レビュアーによればGPT-5.x Codexより綿密な監督が必要です
  • 数か月で同じ$5/$25のOpus 4.7と4.8に抜かれ、2026年6月以降4.6ではfastモードが利用できません(リクエストは標準速度で実行されます)
  • ベンチマーク疲れを指摘する開発者もいます:日常のコーディングでの4.5からの向上はスコアほど体感しにくく、SWE-bench自体は4.5と横ばいでした(80.8% vs 80.9%)

GPT-5.2

  • 発売時にSWE-bench Verified 80.0%とSWE-Bench Pro 55.6%を記録、Claude Opus 4.5(80.9%)とほぼ互角です
  • GDPval:比較の70.9%で人間のプロフェッショナルと同等以上、GPT-5.1の38.8%のほぼ2倍です
  • 科学と数学に強い:GPQA Diamond 92.4%(Thinking、Proは93.2%)とFrontierMath 40.3%で、リリース時点のstate of the artでした
  • 400Kコンテキストで、256K tokensまでMRCR v2の長文検索がほぼ完璧です
  • GPT-5.1比でハルシネーションが30%減(実際のChatGPTクエリでのエラー率が8.8%から6.2%に低下)
  • 後継より安価:$1.75/$14 per 1Mで、GPT-5.4の$2.50/$15、GPT-5.5の$5/$30に対して割安です
  • 速度がコミュニティ最大の不満:ChatGPTでの拡張思考は約4 tokens/sまで落ちるとの報告があり、Proは非常に長く考えた末に失敗することもあります
  • 看板のベンチマークスコアはxhigh推論エフォートで取得されたもので、デフォルト設定よりはるかに多くのトークンと時間を消費します
  • GPT-5.1からの人格の後退が広く批判されました:Redditユーザーは「企業的すぎ、安全すぎ」「チャットとライティングでは一歩後退」と評しています
  • コーディングは直接対決のElo比較でAnthropic系に後れます(後のOpus 4.7分析では144 Eloの差)。音声モダリティなし、ファインチューニング不可です
  • 2026年半ば時点で既に旧世代:OpenAIはGPT-5.5を推奨し、GPT-5.2はメインのAPI価格ページに載っていません

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Claude Opus 4.6$25/1M out
50%観客スコア · 0
GPT-5.2$14/1M out
50%観客スコア · 2

Claude Opus 4.6 へのアリーナの評決

エージェント型コーディングと長文コンテキスト作業において、同一価格でOpus 4.5から明確にアップグレードされたモデルであり、発売時はエージェント型コーディングのベンチマーク首位を守っていました。しかし2026年半ばの時点で、新規プロジェクトをこれで始める理由はほとんどありません。Opus 4.8が同じ$5/$25で全面的に上回るため、4.6を選ぶのは主に検証済みの挙動を固定したい場合です。ブラインドテストでOpus 4.5の文章が好まれた以上、ライターは避けるべきですし、レイテンシ重視のユーザーは4.5より遅くfastモードの選択肢がない点に注意してください。

GPT-5.2 へのアリーナの評決

重い推論、長文コンテキスト、エージェント作業ならGPT-5.1よりGPT-5.2を選んでください。GDPvalの勝率はGPT-5.1のほぼ2倍、ハルシネーションは30%減、400Kコンテキストも安定して扱えます。2026年半ばでは主にコスパ狙いの選択肢で、GPT-5.5の$5/$30に対し$1.75/$14でほとんどの業務タスクをこなせます。レイテンシ重視のチャットやクリエイティブライティングには不向きで、ユーザーはGPT-5.1より遅く平板だと感じています。OpenAIの現行フロンティアが欲しいチームは、素直にGPT-5.5に投資すべきです。

観客の声

Claude Opus 4.6 について

まだ審判はありません。最初の声を上げてください。

GPT-5.2 について

返金なしウス

The thinking speed is brutal, I clocked something like 4 tok/s in ChatGPT on extended thinking. Pro will grind for ages and still whiff. Great scores, painful to actually use.

聖デプロイウス

GDPval numbers are wild, it ties or beats human pros in 71% of comparisons. For science and math work (92.4 GPQA Diamond) it earned a spot in my stack.

よくある質問

Claude Opus 4.6 は GPT-5.2 より優れていますか?

最適な選択は用途次第です。このページの項目別比較で、料金、主要スペック、アリーナ評価を分解しています。

Claude Opus 4.6 と GPT-5.2、安いのはどちらですか?

GPT-5.2 の方が安く、$14/1M outから始められます。Claude Opus 4.6 は$25/1M outからです。

Claude Opus 4.6 と GPT-5.2 の100万トークンあたりの料金は?

Claude Opus 4.6:入力100万トークンあたり$5/1M in、出力100万トークンあたり$25/1M out。GPT-5.2:入力100万トークンあたり$1.75/1M in、出力100万トークンあたり$14/1M out。