AIモデル別 性能一覧(テキスト/画像)

最終更新日: 2026年5月27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・チャットモデル

日常業務から高度な分析、画像生成を伴う対話まで、最新のAIモデルを提供しています。※全モデルでファイル・画像参照が可能です。

モデル名称 特徴 精度 速度 コスト 最大文字数(記憶容量) Web検索 コード実行 画像生成
高速: GPT-5.4-nano 最軽量・高速モデル。シンプルな文章作成やスピード重視の業務に。 高速 360,000
標準: GPT-5.4-mini 精度と速度のバランス型。日常的な業務タスク全般に。 中速 360,000
標準: GPT-5.4 大容量メモリ対応。長文ドキュメント分析や複数ファイルの整理に。 中速 950,000
推論: GPT-5.4 最高精度の推論。戦略立案や複雑なデータ分析、高度なレポート作成に。 最高 低速 950,000
推論: Claude-4.6-sonnet 論理構成力と長文処理に秀でた推論特化。契約書レビュー等に。 最高 低速 500,000
高速: Gemini-3.0-Flash 速度と精度を両立。最新情報の素早い取得と大量処理に。 高速 943,718
推論: Gemini-3.1-pro 精度スコア全モデル中トップ。複雑なタスクや意思決定支援に。 最高 低速 943,718
高速: Gemini-3.1-Flash-Lite 出力速度最速モデル。スピード優先の業務や短時間での大量処理に。 高速 943,718
チャット画像生成: Nano Banana※1 低コストな画像生成エントリーモデル。アイデアスケッチ等に。 中速 29,491
チャット画像生成: NanoBanana 2※1 クオリティを落とさず高速化を実現した最新の画像生成モデル。 中速 117,964
チャット画像生成: NanoBanana Pro※1 最高品質のビジュアル生成。商品イメージや精密な描写に。 低速 58,982
💡 テキスト・チャットモデルの注釈
  • コスト: 消費クレジット量の相対的な目安(低・中・高)を示しています。
  • ファイル・画像参照: 表内の全モデルが PDF / CSV / 画像等のファイル読み込みに対応しています。詳細は AIモデル別 対応ファイル一覧 でご確認いただけます。
  • ※1 NanoBanana系: テキスト生成に加え、画像生成1枚ごとに所定のクレジットを消費します。
  • コード実行: GPT系モデルで「コードインタープリター機能」を有効にした場合に利用できます。

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 コスト 記憶容量
高性能: Sonar Pro Perplexity AIベース。最新リサーチに最適な信頼性の高いモデル。 対応 最高 300,000

AIデザイン 画像生成モデル

高品質な画像生成、インペイント(一部修正)、トライオン(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 コスト(価格帯)
標準: SDXL 1.0 Stable Diffusion 標準 不可 不可
高性能: 3.5 Large Stable Diffusion 高精度 可能 可能
高性能: Flux-Lora Fal 高精度 可能 可能
高性能: Seedream-4.0 ByteDance 高精度 可能 可能
高性能: Seedream-4.5 ByteDance 高精度 プロンプト可 可能
着せ付け: Try-On Fal 特化 必須

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、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します。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: 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: 高品質モデルは動きの滑らかさを重視する場合に最適です。

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