AIモデル別 性能一覧(テキスト/画像)

最終更新日: 2026年4月9日

Maison AIでは、用途に応じて複数のAIモデルを使い分けることで、業務の質と効率を最大化できます。本ページでは、テキスト、検索、画像、動画の各カテゴリーにおけるAIモデルの性能を比較いただけます。

AIテキスト生成モデル

日常業務から高度な分析、画像生成を伴う対話まで、幅広いラインナップを提供しています。

モデル名称 特徴 精度 速度 最大文字数
(記憶容量)
Web検索 コード実行 画像生成 価格帯(消費クレジット)
高速: GPT-5.4-nano GPT-5.4最軽量モデル。超高速処理と低コストを両立。 高速 360,000 対応 対応 低額
標準: GPT-5.4-mini GPT-5.4シリーズのバランス型モデル。速度とコストを両立。 高速 360,000 対応 対応
低額
標準: GPT-5.4 汎用モデルの決定版。精度・応答品質がバランスよく向上。 中速 950,000 対応 対応 やや高額
推論: GPT-5.4 推論能力を強化した最新版。複雑な分析・論理思考に最適。 最高 低速 950,000 対応 対応 やや高額
推論: Claude-4.5-sonnet 最先端モデル。複雑な分析、金融、高度な予測に。 最高 中速 180,000 対応 高額
高速: Gemini-3.0-Flash 高速・低コスト。複雑なデータ分析に。 最高 高速 943,718 対応 低額
推論: Gemini-3.1-pro 思考をさらに深めたGoogleの最新モデル。 最高 高速 943,718 対応 やや高額
チャット画像生成: Nano Banana 2 Gemini 3.1 Flash基盤。対話しながら高速・高画質な画像生成。 最高 高速 117,964 対応 低額
チャット画像生成: NanoBanana Pro 最高品質モデル。Gemini 3 Pro基盤。人物の同一性保持や複雑なタイポグラフィに最強。 最高 低速 58,982 対応 高額
チャット画像生成: NanoBanana 2 高速・万能モデル。Gemini 3.1 Flash基盤。Proに迫る画質で3〜5倍高速。 最高 高速 117,964 対応 低額
💡 テキストモデルの補足
  • ファイル参照: 全モデル共通で PDF / CSV / TXT 等の参照が可能です。
  • コード実行: GPT系モデルで「コードインタープリター」を有効にした場合のみ利用可能です。
  • 価格帯: 本ページでは具体的な消費クレジット数は非表示にし、相対的な価格帯ラベルで表示しています。

AIサーチモデル

外部サイトをリアルタイムで参照し、情報の引用元を明示しながら回答する検索特化モデルです。

モデル名称 特徴 Web検索(外部参照) 回答精度 記憶容量 価格帯(消費クレジット)
高性能: Sonar Pro Perplexity AIベース。信頼性の高い情報源を優先し、最新リサーチに最適。 対応 最高 300,000 やや高額

AIデザイン 画像生成モデル

テキストからの画像生成だけでなく、アップロードした画像をもとにした編集や着せ替えに対応しています。

モデル名称 基盤サービス 表現力 一部修正 画像読込(i2i) 価格帯(消費クレジット)
標準: SDXL 1.0 Stable Diffusion 標準 不可 不可 低額
高性能: 3.5 Large Stable Diffusion 高精度 可能 可能 やや高額
高性能: Flux-Lora Fal 高精度 可能 可能 やや高額
高性能: Seedream-4.0 ByteDance 高精度 プロンプトで可能 可能 やや高額
高性能: Seedream-4.5 ByteDance 高精度 プロンプトで可能 可能 高額
着せ付け: Try-On Fal 特化 - 必須 高額

画像生成の比較例

モデル別生成比較
「女性モデルにフォーカスした全身画像、デニム素材のインディゴブルージャケット(フレア袖)、ミディアムボブ、ドラマチックな背景」

AIムービー

画像から短尺の動画を生成する機能です。用途に合わせて、速度重視か品質重視かを選択いただけます。

モデル名 画像枚数(入力条件) 動画の長さ 音声設定 生成速度
高性能(音声あり) 1〜2枚 4〜12秒 ON固定 標準〜低速
高性能(音声なし) 1〜2枚 4〜12秒 OFF固定 標準〜低速
高速(既定) 1枚のみ 2〜12秒 OFF固定 高速
💡 ご利用のポイント
  • AIサーチ: 常に最新のWeb情報を元にした回答が必要な際に推奨します。
  • Try-On: モデル画像と衣装画像の2枚をアップロードして使用します。
  • AIムービー: 高性能モデルは動きの滑らかさを重視する場合に最適です。
  • 価格帯: 本ページでは具体的な消費クレジット数は非表示にし、相対的な価格帯ラベルで表示しています。

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