AIモデル別 性能一覧(テキスト/画像)
update 4.Mar.2026
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、作業の質と効率を大きく向上させることができます。
ここでは、各AIモデルの主要な性能指標(精度、処理速度、推奨用途など)を一覧でご確認いただけます。
AIテキスト生成モデル
モデル名称はMaison AIでの表記名となります。
| モデル名称 | 特徴 | 精度水準(精度) | 処理速度(速度) | 記憶容量(最大文字数) | Web検索(外部サイト) | ファイル(参照) | 画像(参照) | コード実行(Interpreter) | 画像生成(出力) | コスト水準(単価) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 標準: ChatGPT-4o | OpenAIの汎用型モデル。複雑な指示に正確に対応。品質とコストのバランスが良く日常業務に最適。 | 中 | 中速 | 115,200 | ◯ | ◯ | ◯ | ◯ | - | やや高額 |
| 標準: ChatGPT-4o-mini | OpenAIの低コスト軽量モデル。高速処理で長文や多件リクエストに迅速かつ安定して対応。 | 低 | 高速 | 115,200 | ◯ | ◯ | ◯ | ◯ | - | 非常に低額 |
| 高速: GPT-5-mini | OpenAIの高速モデル。主にスピードとコストを重視する日常業務向け。チャットの返信案作成等に最適。 | 中 | 高速 | 360,000 | ◯ | ◯ | ◯ | ◯ | - | 非常に低額 |
| 標準: GPT-5 | OpenAIの汎用モデル。バランスの取れた推論。幅広いタスクで高品質。文章作成や要約など幅広い用途に。 | 高 | 中速 | 360,000 | - | ◯ | ◯ | ◯ | - | やや高額 |
| 推論: GPT-5 | OpenAIの高性能推論モデル。専門的な分析や企画立案など、深い思考が必要な場面で活躍。意思決定支援に。 | 高 | 低速 | 360,000 | - | ◯ | ◯ | ◯ | - | やや高額 |
| 推論: Claude-4.5-sonnet | Anthropicの最先端推論モデル。複雑なエージェント構築やコンピュータ操作に特化。金融分析や予測にも。 | 最高 | 中速 | 180,000 | ◯ | ◯ | ◯ | - | - | 非常に高額 |
| 推論: Gemini-2.5-Pro | Googleの思考と推論の強化モデル。マルチモーダル理解、高度なコーディングなど。 | 最高 | 中速 | 943,718 | ◯ | ◯ | ◯ | - | - | やや高額 |
| 高速: Gemini-3.0-Flash | Gemini-3.0の高速、価格を抑えたモデル。マルチモーダル理解、複雑なデータ分析など。 | 最高 | 高速 | 943,718 | ◯ | ◯ | ◯ | - | - | 高額 |
| 推論: Gemini-3.1-pro | 思考と推論をさらに深めたGoogleの最新モデル。マルチモーダル理解、複雑なデータ分析など。 | 最高 | 高速 | 943,718 | ◯ | ◯ | ◯ | - | - | やや高額 |
| チャット画像生成: Gemini-2.5-Flash | Googleのマルチモーダル生成モデル。優れた速度で高度にテキストや画像を生成できるモデル。 | 最高 | 高速 | 29,491 | - | ◯ | ◯ | - | ◯ | やや高額 |
| チャット画像生成: NanoBanana 3 | Googleのマルチモーダル生成モデル。優れた速度で高度にテキストや画像を生成できるモデル。 | 最高 | 高速 | 58,982 | - | ◯ | ◯ | - | ◯ | 高額 |
💡 ご利用ガイド
- 全モデル共通機能: 上記全てのモデルで、pdf, csv, txt等の「ファイル参照」および「画像参照(画像解析)」が可能です。
- 記憶容量(最大文字数): AIが一度の会話で保持できる「履歴」「資料」「指示」の合計文字数です。AIエージェント/テンプレートに添付したファイル内の文字数もカウントされます。
- コード実行: GPT系のモデルでコードインタープリター(Python実行)を有効にした場合に利用可能な機能です。
- 推論モデル: 高品質な回答を生成するため、時間がかかる場合があります。
AIモデル別 対応ファイル一覧
https://maisonai.io/blogs/guidebook/supported-formats
AIサーチモデル
| モデル名称 | 特徴 | Web検索(外部参照) | 処理速度(速度) | 回答精度(精度) | 記憶容量(最大文字数) | コスト水準(単価) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 高性能: Sonar Pro | Perplexity AIのユーザーの質問を解釈。信頼性の高い情報源を優先した検索結果を基に高精度な回答を生成。 | ◯ | 高速 | 最高 | 300,000 | 高 |
AIデザイン 画像生成モデル
| モデル名称 | サービス名 | 表現力(プロンプト対応) | 一部修正 | 画像アップ(ファイル読込) | コスト水準(消費クレジット) |
|---|---|---|---|---|---|
| 標準: SDXL 1.0 | Stable Diffusion | 標準 | 不可 | 不可 | 非常に低額 |
| 高性能: 3.5 Large | Stable Diffusion | 高精度 | 可能 (塗りつぶし) |
可能 | やや高額 |
| 高性能: Flux-Lora | fal | 高精度 | 不可 (塗りつぶし) |
可能 | やや高額 |
| 着せ付け: Try-On | fal | - | - | 必須 | 非常に高額 |
| 高性能: Seedream-4 | Bytedance | 高精度 |
可能 (プロンプト) |
可能 (10枚まで) |
高額 |
| 高性能: Seedream-4.5 | Bytedance | 高精度 |
可能 (プロンプト) |
可能 (10枚まで) |
高額 |
💡 補足事項
- 一部修正(インペイント): 生成した画像の一部をブラシで指定し、その場所だけをプロンプトで描き変える機能です。
- 全体修正(アウトペイント): 全てのモデルにおいて、生成後のプロンプト調整による全体の再生成が可能です。
- 画像アップロード: 「画像から生成(Image to Image)」機能を利用する際の、元となる画像の読み込み可否を示します。
同じプロンプトで生成した比較

プロンプト
[画像全体:女性モデルにフォーカスした全身画像、動きとドラマを強調したスタイル、シンプルで力強いファッション]
[ジャケット:インディゴブルー、デニム素材、ユニークなデザイン、膨らみのある袖、ウエストに広がるフレア]
[スカート:インディゴブルー、ひざ上の長さの丈、デニム素材、現代的、柔らかい印象]
[髪型:ミディアムボブ、ウェーブ、エレガント]
[背景:暗い、シンプル、ドラマチック]
着せ付け:Try -On
こちらのモデルは、着用させたいモデル画像と、着用させたい衣装の画像の2枚をアップロードするだけで、試着したような画像を生成することができる試着特化型モデルです。

生成結果
プロンプトで調整することはできません。
使い方はこちらから 着せ付け:Try -On
