【2026年最新版】GPT-5.3 Codex・Claude Opus 4.6・Gemini 3.1 Pro徹底比較

最新のフラッグシップAI（GPT-5.3 Codex／Claude Opus 4.6／Gemini 3.1 Pro）について、公式発表・モデルカード／システムカード等を優先して突き合わせた比較レポートになります。

結論（Executive Summary）

• Gemini 3.1 Pro：複雑推論×マルチモーダル×長文（1M級）を最優先する場合に強い。
• Claude Opus 4.6：長文の業務成果物（資料/表/文書）×エージェント×安定した作業継続を最優先する場合に強い。
• GPT-5.3 Codex：開発現場の実作業（CLI/IDE/GitHub連携）×コーディングエージェント×サイバー対策を含む運用統制を最優先する場合に強い。

意思決定の要点

• 純粋な汎用“推論力”の伸びを象徴する ARC-AGI-2 では Gemini 3.1 Pro が 77.1%（ARC Prize Verified）。このクラスの抽象推論を要件に含むなら、Gemini側が最も説明しやすい優位を持ちます。
• エージェント型ターミナル作業（Terminal-Bench 2.0, Terminus-2）では Gemini 3.1 Pro 68.5%、Claude Opus 4.6 65.4%、GPT-5.3-Codex 64.7%で僅差。体感は“エコシステムと運用設計差”が勝敗を決めやすい領域です。
• Claude Opus 4.6 と Gemini 3.1 Pro は「1Mトークン級」の長文前提が公式に明示され、出力上限も公開されています（Opusは最大出力128K、Geminiは最大出力64K/65,536）。一方で GPT-5.3 Codex の“最大コンテキスト数そのもの”は、API未提供のため公式に1つの表として固定公開されていません（近傍のGPT-5.2-Codexは400K/128Kが公開）。この差は移行・導入時の設計（分割、要約、キャッシュ、RAG）に直結します。
• セーフティ面は三者とも“強化の方向”が異なります。GPT-5.3 Codex は高サイバー能力として分類し、検知・迂回（高リスク時にGPT-5.2へルーティング）と「Trusted Access」等の運用的ガードレールを前面に出しています。
• コストは、Gemini API（3.1 Pro preview）が入力$2/$4・出力$12/$18（1M tokens, 200k境界）、Opus 4.6 は入力$5・出力$25（同、200k/1Mはβと価格差あり）、GPT-5.3 Codex はサブスクリプション（Plus $20/月等）で提供し、APIキー経由は新モデルのアクセスが遅延と整理すると比較しやすいです。

モデル別の主要仕様と特徴

GPT-5.3 Codex

指定記事（Zenn）は、主にシステムカードや関連評価（Cyber Range 等）を踏まえつつ、Codex系の進化と評価軸を整理しています。

公式情報ベースで重要なのは、GPT-5.2-Codex（コーディング性能）と GPT-5.2（推論・専門知識）を統合し、長時間のツール利用・調査・複雑実行を担う“Codexネイティブのエージェント”として位置づけられている点です。さらに 25%高速化が明記されています。

セーフティと運用上の特徴は、他社より“プロダクト実装寄り”です。システムカードでは、（1）会話上の不許可カテゴリに対するベンチ結果、（2）エージェント実行での破壊的操作（rm -rfやgit clean等）を抑制するための学習・評価、（3）サイバー領域での高能力（Cyber RangeのCombined Pass Rate 80%）とそれに伴う準備フレームワーク上の扱いが明確に示されています。

特に現場導入で大きいのは、Codexドキュメントで不審なサイバー活動を分類器で検知し、高リスク時によりサイバー能力の低いモデル（GPT-5.2）にルーティングする運用、および Trusted Access（本人確認等）を用意している点です。これは「能力」ではなく「運用政策」によってリスクを抑える設計であり、SOC/CSIRT連携を含む企業導入では説明材料になりやすい一方、誤検知・迂回時のUX低下が設計課題になります。

提供形態は、CodexはChatGPTサブスクリプション内に組み込まれ、Plus/Pro/Business等で利用可能。APIキー経由は新モデル（GPT-5.3-Codex等）のアクセスが遅延する旨が明記されています。

• 位置づけ：コーディング性能と推論・専門知識を統合し、長時間のツール利用・調査・複雑実行を担う「Codexネイティブのエージェント」として説明される。
• 速度：25%高速化が明記される（詳細TPS等は未公開）。
• セーフティ：高サイバー能力の扱いとして、分類器による検知・迂回（高リスク時に別モデルへルーティング）や、本人確認等を含む運用ガードレール（Trusted Access）が前面に出る。
• 提供形態：ChatGPTサブスクリプション内で利用可能。APIキー経由は新モデルアクセスが遅延する旨が示される。

Claude Opus 4.6

指定記事（Google Cloud公式ブログ）は、Vertex AIでのClaude Opus 4.6提供を軸に、ユースケース（企業ワークフロー、財務分析、コーディング、エージェント、コンピュータ操作）と、Vertex AI側の提供機能（Adaptive Thinking、effort、128k出力、Compaction API、100万トークン文脈のプレビュー等）を具体的に列挙しています。

Anthropic公式発表では、Opus 4.6は 計画・長時間エージェント作業・大規模コードベースでの信頼性・コードレビュー能力の向上が謳われ、Opusクラスとして初の1Mトークン文脈（β）が明示されています。加えてAPI側の運用機能として、context compaction（文脈圧縮）、adaptive thinking、effort制御が紹介され、1M文脈はDeveloper Platform限定のβで、200k超入力にプレミアム価格が適用される点も明記されています。

公式仕様（Claudeのモデル概要）では、Opus 4.6の価格（入力$5/出力$25 per MTok）、文脈（200K＋1Mβ）、最大出力128K、比較レイテンシ“Moderate”などが一覧表で示されます。

性能面の最低限の共通基準として、Anthropicのシステムカード（Sonnet 4.6のカード内の比較表）により、Opus 4.6の代表値（例：Terminal-Bench 2.0 65.4%、ARC-AGI-2 68.8%、OSWorld-Verified 72.7%、GDPval-AA 1606等）が、同一表内で他モデルと比較可能な形で提示されています。

セーフティ・リスクについては、Sabotage Risk Reportで、整合性評価の結果として“危険な一貫したミスアラインド目標の証拠はない”旨などが記述されつつ、同時に「完全なゼロリスクではない」前提で議論が展開されています。

• 位置づけ：計画・長時間エージェント作業・大規模コードベースでの信頼性を強く意識した改善が示される。
• 長文：1Mトークン文脈（β）が明示され、最大出力は128K。
• 運用機能：context compaction（文脈圧縮）、adaptive thinking、effort制御など、長期タスク運用に寄った機能が列挙される。
• 価格：入力/出力の単価が公開され、1M文脈はβで200k超にプレミアム価格が適用される旨が示される。

Gemini 3.1 Pro

Google公式ブログでは、Gemini 3.1 Proを「複雑課題向けのコア知能アップグレード」と位置づけ、開発者（Gemini API/AI Studio/CLI等）、企業（Vertex AI等）、消費者（Gemini app/NotebookLM）への展開を明確にしています。加えて ARC-AGI-2で77.1%（verified）という象徴的な数値を本文で提示しています。

DeepMindのModel Cardでは、Gemini 3.1 Proが ネイティブ・マルチモーダル推論モデルであり、入力（text/image/audio/video）＋1M文脈、出力はテキストで最大64Kと記載されています。また評価表として、主要ベンチ（HLE/ARC-AGI-2/Terminal-Bench/SWE-bench等）を 他社モデルと並列表で数値提示しています。

アーキテクチャと訓練データは、3.1 Proが3 Proに基づくため、Gemini 3 Pro Model Cardが参照先になります。そこでは sparse Mixture-of-Experts（MoE）なTransformerで、テキスト/視覚/音声入力のネイティブ対応、および 学習データは公開Web文書、コード、画像、音声、動画、ライセンスデータ、ユーザーデータ（規約・プライバシーポリシー等に従う）、合成データを含むと記述されています（ただし規模は未公開）。

提供経路として、Vertex AIのドキュメントには プレビュー扱い（Pre-GA条件・限定サポート）が明示され、最大入力1,048,576、最大出力65,536、モデルID、対応入力（PDF含む）など実装に必要な仕様が掲載されています。

価格はGemini APIの公式価格表で、gemini-3.1-pro-previewが入力$2/$4、出力$12/$18（200k境界、1M tokensあたり）と明示されます。加えて“Used to improve our products（製品改善に利用）”が無料/有料で異なる形で提示され、データガバナンスの観点で重要です。

カスタマイズ（ファインチューニング）は、Gemini API/AI Studioでは現時点でfine-tuning対応モデルが無く、Vertex AIではサポートされる旨が公式に明記されています（将来的に復帰予定）。

• 位置づけ：複雑課題向けのコア知能アップグレードとして提示され、ARC-AGI-2で77.1%（verified）を強調する。
• マルチモーダル：ネイティブ・マルチモーダル（text/image/audio/video/PDF等の入力→テキスト出力）。
• 長文：入力は1M文脈、出力は最大64K（65,536）相当が明示される。
• 提供形態：Vertex AIでプレビュー（Pre-GA）条件が明示される。仕様（上限トークン、モデルID、入力形式など）は実装資料として整う。
• 価格：Gemini APIで単価が公開され、200k境界の扱いなど設計上の注意点がある。

比較表と可視化

比較軸テーブル

「未公開」は、記事・公式資料で数値や明確仕様が示されていないことを意味します。「推定」は根拠を併記します。

ベンチマーク抜粋

ベンチは「ハーネス（ツール付与やサンプリング、推論予算）」で値が大きく変動します。Geminiの評価方法は、非Geminiモデルは原則“プロバイダ自己申告値”を参照する旨を明記しており、厳密比較では「条件の揃い方」を必ず確認してください。

性能差の棒グラフ

Terminal-Bench 2.0（Terminus-2 harness）のみ、3モデルで同一行に数値が揃います。

評価と実運用推奨

ここでは、比較表の項目を「実運用で効く観点」にまとめ直し、最後にモデル別の推奨度（高/中/低）を付与します。評価は“公開情報に基づく妥当な運用上の読み”であり、数値ではなく判断補助です。

運用上、最も差が出やすいのは、実は「モデルの賢さ」そのものより (a) 長文（1M級）を前提にできるか、(b) ツール実行の検証ループをどう作るか、(c) ガバナンスと契約が通るかです。

• GPT-5.3 Codex：推奨度＝高（開発者・企業運用）
  利点は「開発現場の導線」。

  Codex CLIがローカルでコードを読み/変更/実行し、画像入力やWeb検索、クラウドタスク、MCP、マルチエージェントなど“作業の道具立て”が揃っています。

  さらに、高サイバー能力としての扱いと、分類器による検知・迂回（GPT-5.2へのルーティング）・Trusted Accessなど、組織導入で説明しやすい“統制の言語”があります。
  欠点は、APIでの新モデル提供が遅延し得る点、検知・迂回がUXに影響する点、最大コンテキスト前提の仕様が固定表として出にくい点です（設計で吸収可能だが要工数）。

  
  

• Claude Opus 4.6：推奨度＝高（長文・業務成果物・高精度ワーク）
  利点は「長文×業務成果物×エージェント運用」のバランス。

  Vertex AI記事と公式発表は、ドキュメント/スプレッドシート/プレゼン生成、金融・法務など精度要求の高い領域、複雑なエージェントとコンピュータ操作までをユースケースとして明示しており、さらに1M文脈（β）・128k出力・compactionなど、長時間稼働を前提にしたAPI機能が揃います。

  欠点は、1M文脈がDeveloper Platformのβで、200k超の価格が上がる設計である点と、エージェント的振る舞いによるリスク（監視・承認設計の不足が事故につながる）を自組織運用で補う必要がある点です。

  
  

• Gemini 3.1 Pro：推奨度＝高（研究・複雑推論・マルチモーダル製品）
  利点は「抽象推論の伸びを示す象徴値（ARC-AGI-2）＋ネイティブマルチモーダル＋公式の比較表が豊富」。

  3.1 Proは、ARC-AGI-2 77.1%（verified）を公式ブログ・モデルカードで明示し、3 Pro比で大幅に伸びたことを説明しています。

  実装面では、Vertex AIドキュメントに上限トークン、対応入力（PDF含む）、thinking、構造化出力、関数呼び出し、キャッシュ/RAG等が列挙され、エンタープライズ向けの設計材料が揃います。
  欠点は、プレビュー扱いで契約条件・制限が変動し得る点、API/AI Studioでfine-tuning対応モデルが現状ない点（Vertex側で補う設計が必要）です。

  
  

考察（実運用で差が出る論点）

• 差が出やすいのは「賢さ」より設計：長文（1M級）を前提にできるか、ツール実行の検証ループをどう作るか、ガバナンスと契約が通るかが支配的。
• Terminal-Benchが僅差：エージェント型の実務では、モデル差よりもハーネス（ツール、検証、サンドボックス、失敗復帰）の差が効く。
• 長文は“入る”と“使える”が別：1M文脈があっても、ノイズ混入や要約設計が弱いと破綻しやすい。compaction／キャッシュ／RAG／マルチエージェント分離がセット。
• セーフティは運用で成立：拒否応答だけでなく、承認フロー、権限境界、監査ログ、危険操作の抑止で設計する必要がある。

用途別選び方と導入・移行の注意点

用途別の選び方ガイド

研究（基礎推論・評価設計）では、Gemini 3.1 Proが“抽象推論の伸び”を公式に強く打ち出しているため、社内説明・論文化しやすい利点があります。
一方で、研究が“ツール使用・長期タスク”に寄るなら、Terminal-Benchの僅差が示す通り、モデル選定より ハーネス設計（ツール、検証、サンドボックス、失敗時の復帰）が支配的になります。

企業導入（ガバナンス・法務・監査）では、（A）契約条件の安定性（プレビューかGAか）、（B）データ取り扱い（学習利用有無、データ処理契約）、（C）監査・ログ・アクセス制御が決定要因です。Vertex AIの3.1 ProはPre-GA条項が明示されるため、厳格な本番では段階導入が無難です。
OpenAI CodexはBusiness/Enterprise向けに“組織用ワークスペース・監査/コンプライアンスAPI等”の方向性が示され、さらにサイバー用途に関するTrusted Accessを含む運用統制が明確です。
Claude Opus 4.6は主要クラウドで選択肢が多く、1M文脈やUS-only inferenceなど“規制条件での選択肢”が比較的明確です。

開発者向け（実装速度・体験）では、Codex（CLI/IDE/クラウドタスク）の摩擦の少なさが強みです。エージェントを“コード生成”ではなく“開発作業”として回す場合、ローカル実行・承認モード・マルチエージェント・MCPなどの設計パーツが揃っていることの価値が大きいです。
Claudeもagent teamsやcompaction等でエージェント運用を支援しますが、現場導線は環境（Claude Code/クラウド）に依存します。

教育・ナレッジワークでは、長文（1M級）の“実効性能”と、資料作成・表計算の一貫性が効きます。Opus 4.6は業務成果物の生成を前面に出し、Vertex AI記事も同方向のユースケースを挙げています。
Gemini 3.1 Proはマルチモーダル理解（音声/動画/PDF）を含めた“素材の取り込み”に強みがあり、教育コンテンツの入力形態が多様な場合に向きます。

クリエイティブ（設計・プロトタイピング）では、モデルそのものというより、周辺エコシステム（IDE、ノート、ドキュメント、実行環境）が勝ちやすい領域です。Google公式は3.1 Proを“複雑課題の視覚的説明やプロジェクト実装”に寄せています。
OpenAI公式もCodexが“ほぼあらゆる業務をコンピュータ上で行うエージェント”へ拡張したと記述しています。

• 研究（基礎推論・評価設計）：ARC-AGI-2等の象徴値を公式に強く打ち出すGemini 3.1 Proが説明しやすい。
• 企業導入（ガバナンス・法務・監査）：契約条件の安定性（プレビューかGAか）、データ取り扱い（学習利用有無等）、監査・ログ・アクセス制御が決定要因。
• 開発者向け（実装速度・体験）：Codex（CLI/IDE/クラウドタスク）による作業導線の太さが強み。エージェントを「開発作業」として回す用途に合う。
• 長文の業務成果物（資料/表/文書）：Claude Opus 4.6は長文前提の運用機能（compaction等）と業務ユースケースの明示が強い。
• マルチモーダル入力が多様（音声/動画/PDF）：Gemini 3.1 Proが要件に素直に適合しやすい。

移行・導入時の注意点

モデル移行で最も破綻しやすいのは「コンテキスト設計」です。1M文脈があるモデルでも、ベンチに示されるように“full 1Mでの点推定性能”は別物で、またproviderにより対応可否が変わります。
従って導入時は、(1) 文脈圧縮（compaction/要約）、(2) キャッシュ（prompt/context caching）、(3) RAG、(4) “ノイズを本スレッドに入れない”マルチエージェント分離、をセットで設計するのが実務的です。

セーフティは“モデルの拒否”だけではなく、ツール実行の承認、サンドボックス、ログ監査、危険領域のガードレールで成立します。GPT-5.3-Codexが破壊的操作の回避学習やサンドボックスを明示しているのは、まさにこの運用論点に直結します。
ClaudeやGeminiも、評価・フレームワーク文書で安全性を論じていますが、最終的には自組織の“実行権限モデル”に落とす必要があります。

• 長文対応モデルでも、実務では「要約・圧縮」「キャッシュ」「RAG」「マルチエージェント分離」をセットで設計する。
• ツール実行は、承認、サンドボックス、ログ監査、危険領域ガードレールで運用に落とし込む。

参考図

flowchart LR

subgraph OpenAI_Codex[OpenAI Codex 実行概念]
    direction LR
    A1[Codex App / CLI / IDE] --> A2[GPT-5.3-Codex]
    A2 --> A3[local shell / apply patch / web search / MCP]
    A4[Cyber safety monitor] --> A2
    A4 --> A5[Fallback GPT-5.2]
end

subgraph Anthropic_Claude[Anthropic Claude 実行概念]
    direction LR
    B1[Claude Code / Claude API / Cowork] --> B2[Claude Opus 4.6]
    B2 --> B3[effort / adaptive thinking / context compaction]
end

subgraph Google_Gemini[Google Gemini 実行概念]
    direction LR
    C1[Gemini API / Vertex AI / AI Studio] --> C2[Gemini 3.1 Pro]
    C2 --> C3[thinking / function calling / structured output / caching / RAG]
end

flowchart TD
  Req["要件定義（用途・SLA・コスト・リスク）"] --> Data["データ分類（個人情報/機密/規制）"]
  Data --> PoC["PoC（固定プロンプト＋実データで計測）"]
  PoC --> Eval["評価設計（正確性・幻覚・ツール実行の検証）"]
  Eval --> Gov["ガバナンス（契約/監査ログ/アクセス制御）"]
  Gov --> Ops["運用（監視・アラート・人手レビュー導線）"]
  Ops --> Roll["段階リリース（限定ユーザー→全体）"]
  Roll --> Improve["継続改善（プロンプト/ツール/キャッシュ/分割戦略）"]

主要出典

以下は本レポートで参照した主要一次資料・指定記事のURL一覧です（URLはコードブロック内に明記）。

# GPT-5.3 Codex 公式
https://openai.com/index/introducing-gpt-5-3-codex/
https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-5-3-codex/
https://cdn.openai.com/pdf/23eca107-a9b1-4d2c-b156-7deb4fbc697c/GPT-5-3-Codex-System-Card-02.pdf
https://developers.openai.com/codex/models/
https://developers.openai.com/codex/cli/
https://developers.openai.com/codex/concepts/multi-agents/
https://developers.openai.com/codex/concepts/cyber-safety/
https://developers.openai.com/codex/pricing/
https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.2-codex

# Claude Opus 4.6 公式
https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-6
https://www.anthropic.com/claude/opus
https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview
https://anthropic.com/claude-opus-4-6-risk-report
https://anthropic.com/claude-sonnet-4-6-system-card

# Gemini 3.1 Pro 公式
https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro/
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-3-Pro-Model-Card.pdf
https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-1-pro
https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-1-pro
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
https://ai.google.dev/gemini-api/docs/model-tuning

まとめ

• 抽象推論とマルチモーダル入力が主戦場なら、Gemini 3.1 Proが最も説明しやすい優位を持つ。
• 長文の業務成果物とエージェント運用の安定性なら、Claude Opus 4.6が設計・機能の揃い方で有利。
• 開発現場の実作業（CLI/IDE/リポジトリ運用）と統制まで含めるなら、GPT-5.3 Codexが導線の強さで有利。
• Terminal-Benchが僅差のため、最終的な勝敗はハーネス（検証、復帰、権限、監査）設計で決まりやすい。
• 導入は「コンテキスト設計（圧縮・キャッシュ・RAG・分離）」と「運用統制（承認・サンドボックス・ログ）」をセットで行う。