一騎打ち
Gemini 3 Pro vs GPT-5.5:2026年に勝つAIモデルはどっち?
Gemini 3 Pro($12/1M out (prompts ≤200K))と GPT-5.5($30/1M out)は、2026年に最も使われているAIモデルのひとつです。 6件のコミュニティ票のうち、Gemini 3 Pro が支持率57%でリードしています。
即断の評決
推論で選ぶなら GPT-5.5:アリーナの評価は5/5、対する Gemini 3 Pro は4.5/5です。 予算重視なら Gemini 3 Pro の勝ち:$12/1M out (prompts ≤200K)から始められるのに対し、GPT-5.5 は$30/1M outからです。
項目別比較
強みと弱み
Gemini 3 Pro
- 発売時にLMArenaで記録的な1501 Eloで首位に立ち、GPQA Diamondで91.9%を記録、リリース時点のstate of the artでした
- ARC-AGI-2で31.1%、当時のGemini 2.5 Pro(4.9%)の約6倍、GPT-5.1(17.6%)のほぼ2倍です
- クラス最高のマルチモーダル理解:MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%、1M tokensのコンテキストウィンドウ付きです
- エージェント型コーディングも強力:SWE-bench Verified 76.2%、Terminal-Bench 2.0 54.2%、WebDev Arenaで1487 Eloです
- $2/$12 per 1M tokensでライバルより安く、Claude Sonnetクラスの価格($3/$15)を下回りました
- 設定可能なthinking_level(low/medium/high)で、推論の深さとレイテンシ・コストを取引できます
- 自信過剰なハルシネーション:AA-Omniscienceでは回答を控えるべき場面の88%で誤答しました。Claude Sonnet 4.5は48%です(the-decoder)
- 追従性(シコファンシー)が広く報告されています(Zvi Mowshowitz:「背骨のない膨大な知性」)。厳格なシステムプロンプトが必要です
- エージェントスタックでのツール呼び出しの信頼性問題:ツール出力がチャットスレッドに流れ込む、OpenAI/Anthropicのモデルより足場作りが必要、と開発者が報告しています
- 高thinking levelでは遅い:出力速度は約130 tok/sあるものの、AI Studioで最初のトークンまで約30-60秒と計測されています
- 引退済み:2026年3月9日にGemini APIとAI Studioで停止され、gemini-3-pro-previewは現在Gemini 3.1 Proのエイリアスです
GPT-5.5
- 1M tokensのコンテキストウィンドウ(1,050,000)と128Kの最大出力、推論エフォートはnoneからxhighまで調整可能です
- ARC-AGI-2で85.0%(GPT-5.4は73.3%)、Terminal-Bench 2.0で82.7%のstate-of-the-artです
- エージェント型コーディングの自律性が高い:GPT-5.4が複数ターンかけたタスクを一発で完了し、自分のミスを修正すると開発者が報告。Code ArenaではGPT-5.4比+50ポイントです
- 積極的な割引:キャッシュ済み入力は90%オフ($0.50/1M)、BatchまたはFlex経由で50%オフ($2.50/$15)です
- フロンティア推論モデルとしては高速:中・低の思考エフォートで快適に回せる初のGPTモデルと開発者は評しています
- リスト価格がGPT-5.4比で倍増($5/$30 vs $2.50/$15)、コンテキストウィンドウは同じ1M tokensのままです
- 指示に過度に忠実:Claudeなら意図を汲む明白な場面で、意図の推測に失敗すると開発者が報告しています
- SWE-bench ProではClaude Opus 4.8に後れ(58.6% vs 69.2%)。HNの開発者は依然コーディングでClaudeを約2:1で支持しています
- コード変更に保守的すぎたり、複雑なプロンプトに深い推論を完全にスキップして即答したりすることがあります
- 長文コンテキスト割増:入力272K tokensを超えるプロンプトは、セッション全体で入力2倍・出力1.5倍で課金されます
あなたの審判を下す
1人につき各ツール1票。あなたの推薦が、みんなの見る観客スコアを動かします。
Gemini 3 Pro へのアリーナの評決
2025年末にGoogleを再び頂点に押し上げた画期的なリリースで、Gemini 2.5 Proからの大幅な推論力向上とその世代最高のマルチモーダルスコアを誇りました。しかし2026年半ばの時点で選ぶ理由はありません。Googleは2026年3月9日にAPIでの提供を終了し、Gemini 3.1 Proはまったく同じ価格でARC-AGI-2性能を2倍以上(77.1% vs 31.1%)にしています。レガシー環境のチームは3.1 Proに移行すべきで、旧モデルIDはいずれにせよ既にそちらを指しています。ハルシネーションに敏感なワークロードでは、レビュアーが繰り返し指摘した弱点であるため、グラウンディングを追加しない限り避けてください。
GPT-5.5 へのアリーナの評決
より強いエージェント自律性、ターミナル中心のワークフロー、SOTAの抽象推論が必要ならGPT-5.4よりGPT-5.5を選んでください。ただしリスト価格はGPT-5.4の$2.50/$15から$5/$30に倍増し、1M tokensのコンテキストは据え置きです。高リスクの複数ファイルリファクタリングを行うチームは、SWE-bench Proで首位(69.2% vs 58.6%)で曖昧なプロンプトから意図をよく汲むClaude Opusの方を好むかもしれません。予算重視のユーザーは272K tokensの割増と制限消費が速いという報告に注意し、キャッシュ、Batch、Flexを活用してコストを半減させましょう。
観客の声
Gemini 3 Pro について
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
GPT-5.5 について
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
比較を続ける
よくある質問
Gemini 3 Pro は GPT-5.5 より優れていますか?
推論では GPT-5.5 が上回っています(5/5 vs 4.5/5)。 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。
Gemini 3 Pro と GPT-5.5、安いのはどちらですか?
Gemini 3 Pro の方が安く、$12/1M out (prompts ≤200K)から始められます。GPT-5.5 は$30/1M outからです。
Gemini 3 Pro と GPT-5.5 の100万トークンあたりの料金は?
Gemini 3 Pro:入力100万トークンあたり$2/1M in (prompts ≤200K)、出力100万トークンあたり$12/1M out (prompts ≤200K)。GPT-5.5: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$30/1M out。