Claude Fable 5・GPT-5.5・Gemini 3.1 Proはどれを選ぶべき？性能・料金・使い分けを徹底比較【2026年7月版】
2026年前半に出揃った三強の最新フラッグシップモデル、Claude Fable 5・GPT-5.5・Gemini 3.1 Proを徹底比較。ベンチマーク性能、API料金、コンテキストウィンドウ、マルチモーダル対応、ChatGPT Plus/Claude Pro/Google AI Proなど消費者向けプランでの使い方まで、公式データを中心に用途別のおすすめを解説します。
2026年前半、AI業界の「三強」が最新フラッグシップモデルを出揃えました。Anthropicの Claude Fable 5（6月9日GA）、OpenAIの GPT-5.5（4月23日リリース）、Googleの Gemini 3.1 Pro（2月19日プレビュー公開）です。
いずれも「過去最高性能」を掲げていますが、価格は最大5倍の開きがあり、得意分野もはっきり分かれています。本記事では、3モデルの性能・料金・使える製品を公式発表のデータを中心に比較し、用途別にどれを選ぶべきかを整理します。
本記事の情報は2026年7月時点のものです。ベンチマークスコアは「公式発表値」と「第三者計測値」を区別して記載しています。料金・仕様は変動が早いため、契約前に必ず各公式ページをご確認ください。
まず前提：2026年7月時点の「最新モデル」の現在地
比較の前に、各社のモデルラインナップの現在地を整理します。この半年はリリースが立て込んでおり、名前の混同が起きやすいためです。
- Anthropic: 最新は Claude Fable 5（
claude-fable-5）。同一スペックの姉妹モデル Claude Mythos 5 は認可組織限定です。6月12日に米国輸出規制関連の審査で一時提供停止となりましたが、商務省の審査完了を経て7月1日に復旧しています（公式発表）。 - OpenAI: 4月リリースの GPT-5.5 に加えて、7月9日に後継のGPT-5.6シリーズ（Sol / Terra / Luna）が一般提供を開始しました。ただしChatGPT製品内では GPT-5.5 Instant が引き続き標準モデルとして併存しており、本記事では情報の揃っているGPT-5.5を主軸に、GPT-5.6を補足として扱います。
- Google: Pro系統の最新は Gemini 3.1 Pro（
gemini-3.1-pro-preview）で、2026年7月時点でもPreviewステータスです。Flash系統は3.5 / 3.6まで進んでおり世代がずれている点、「Ultra」はモデル名ではなくサブスクリプションプラン名（Google AI Ultra）である点に注意してください。拡張推論モードは「Gemini 3.1 Deep Think」としてUltraプラン向けに提供されています。
基本スペック比較表
| 項目 | Claude Fable 5 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI | Google DeepMind |
| リリース | 2026年6月9日 | 2026年4月23日 | 2026年2月19日（Preview） |
| モデルID | claude-fable-5 | gpt-5.5 | gemini-3.1-pro-preview |
| コンテキストウィンドウ | 100万トークン | 約105万トークン | 最大100万トークン |
| 最大出力トークン | 12.8万 | 12.8万 | 6.4万 |
| 知識カットオフ | 2026年1月 | 2025年12月 | 非公開（未確認） |
| マルチモーダル入力 | テキスト+画像 | テキスト+画像 | テキスト+画像+音声+動画 |
| API価格（入力/100万tok） | $10.00 | $5.00 | $2.00（20万tok超は$4.00） |
| API価格（出力/100万tok） | $50.00 | $30.00 | $12.00（20万tok超は$18.00） |
出典: Anthropic公式モデル一覧、OpenAI公式モデルページ、Gemini API公式料金、Gemini 3.1 Pro公式モデルカード
スペック表から読み取れる大きな違いは3つです。
- 価格差が最大5倍: 出力100万トークンあたり、Gemini 3.1 Proの$12に対してFable 5は$50。ヘビーに使うほど差が効いてきます。
- 音声・動画入力はGeminiだけ: 3モデル中、音声・動画をネイティブ入力として公式サポートするのはGemini 3.1 Proのみです。会議録画やYouTube動画をそのまま解析させる用途では実質一択です。
- 長い出力はClaude / GPT: Gemini 3.1 Proの最大出力は6.4万トークンと他の半分。長大なコードやドキュメントを一度に出力させる用途では不利です。
コーディング・エージェント性能の比較
エンジニアが最も気にするコーディング性能です。ここは計測条件による差が大きいため、出典を分けて記載します。
| ベンチマーク | Claude Fable 5 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| SWE-bench Verified | 95.0%（第三者計測） | 未公表（前世代GPT-5は74.9%） | 80.6%（公式） |
| SWE-bench Pro | 80.3%（公式・独自環境） | 58.6%（公式発表の報道値） | 54.2%（公式） |
| Terminal-Bench | 88.0%（v2.1・第三者集計） | 82.7%（v2.0・報道値） | 未公表 |
注意点も含めて読み解くと、次のようになります。
- Fable 5のコーディング性能は頭一つ抜けているというのが公式・第三者の双方でおおむね一致した評価です。ただしSWE-bench Proの80.3%はAnthropic独自のスキャフォールディング（足場コード）での自己計測であり、中立環境での再現値ではない点は割り引いて見る必要があります。SWE-bench Verifiedの95.0%も独立系リーダーボード vals.ai の計測値です。
- Gemini 3.1 Proは公式値の透明性が高いのが特徴で、SWE-bench Verified 80.6%はモデルカードに明記された公式値です。
- エージェント的なPC操作を測るOSWorld系ベンチマークでは、第三者計測でFable 5が85.0%、GPT-5.5が78.7%、Gemini 3.1 Proが64.7%と報告されていますが、いずれも単一ソースのため参考値に留めてください。
実務での使い勝手は、後述する「どの開発ツールから使えるか」も含めて判断するのが現実的です。
推論・知識・マルチモーダル性能の比較
| ベンチマーク | Claude Fable 5 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond（院試レベル科学） | 約92.6%（第三者集計） | 93.5%前後（第三者集計） | 94.3%（公式） |
| ARC-AGI-2（抽象推論） | 未公表 | 未公表 | 77.1%（公式・ARC Prize検証済み） |
| MMMU / MMMU-Pro（マルチモーダル理解） | MMMU 約74.3%（第三者） | MMMU 88.3%（第三者） | MMMU-Pro 80.5%（公式） |
| LMArena（ユーザー投票） | 1位（2026/7/10時点） | 8位（GPT-5.6系） | 10位 |
- 科学・抽象推論の公式値ではGemini 3.1 Proが最強クラスです。特にARC-AGI-2の77.1%は前世代（31.1%）から劇的に伸びており、ARC Prizeの第三者検証も通っています。
- 一方、実際のユーザー評価（LMArena）ではFable 5が首位に立っており、ベンチマークと体感評価が一致しない典型例になっています。総合的な文章品質・指示追従の面でFable 5を推す声が多い状況です。
- Anthropicはベンチマーク数値の公表が少なく「ほぼ全分野でSOTA」という定性表現が中心のため、GPQAなどは第三者集計に頼らざるを得ない点は留意してください。
API料金とコストパフォーマンス
100万トークンあたりのAPI価格を再掲し、割引オプションも含めて比較します。
| Claude Fable 5 | GPT-5.5 | Gemini 3.1 Pro | |
|---|---|---|---|
| 入力 | $10.00 | $5.00 | $2.00〜4.00 |
| 出力 | $50.00 | $30.00 | $12.00〜18.00 |
| キャッシュ入力 | あり | $0.50（1/10） | $0.20〜0.40/読み取り |
| バッチ割引 | あり | あり | 約50%オフ |
| 上位/廉価版 | Mythos 5（招待制・同価格） | GPT-5.5 Pro（$30/$180） | Flash-Lite（$0.25/$1.50） |
ざっくり言えば、同じワークロードのAPIコストは Gemini : GPT : Claude ≒ 1 : 2.5 : 4 です（入出力比率により変動）。
- 大量処理・コスト重視なら Gemini 3.1 Pro（またはFlash系）が圧倒的に有利
- Fable 5は3社中最も高価ですが、「数日規模の自律エージェント作業を任せて人件費を置き換える」タイプの使い方では、単価より完遂能力が効くという評価です
- GPT-5.5はキャッシュ入力$0.50が強力で、同じコンテキストを繰り返し使うエージェント用途ではGeminiとの実効価格差が縮まります
なお、7月9日リリースのGPT-5.6は Sol（$5/$30）・Terra（$2.5/$15）・Luna（$1/$6）の3階層で、中位のTerraがGemini 3.1 Proとほぼ同価格帯に投入されています。価格競争は今後さらに激しくなりそうです。
消費者向けプランでの使い方と料金
APIではなくチャットアプリとして使う場合の比較です。
| Claude | ChatGPT | Gemini | |
|---|---|---|---|
| 無料プラン | あり（Fable 5は不可） | あり（GPT-5.5 Instant） | あり |
| 標準有料プラン | Pro $20/月 | Plus $20/月 | Google AI Pro $19.99/月 |
| 標準プランでの最新モデル | 従量クレジットでのみ利用可 | GPT-5.5 / 5.6 利用可 | Gemini 3.1 Pro 利用可 |
| 上位プラン | Max $100/月〜（利用枠の50%までFable 5） | Pro $100〜200/月 | AI Ultra $99.99/月〜 |
ここは意外な落とし穴があります。
- Claude Pro（$20）ではFable 5は「使い放題」にならない点に注意してください。プラン利用枠の対象外で、API同等レートの従量課金クレジットでの利用になります。定額内でFable 5を使いたい場合はMax（$100/月〜、週次利用枠の50%まで）が必要です（公式FAQ）。
- ChatGPT Plus（$20）とGoogle AI Pro（$19.99）は、標準プランで最新モデルにそのままアクセス可能で、コスパは良好です。
- Gemini 3.1 Deep Think（拡張推論）はGoogle AI Ultra限定です。
※消費者向けプランの構成・価格は改定が頻繁なため、上表は2026年7月時点の情報として参考程度に見てください。
開発ツール・エージェント製品との関係
モデル単体ではなく「どの開発ツールから使えるか」は、実務での選定に直結します。
- Claude Fable 5 → Claude Code の最上位モデルとして利用できます（Opus 4.8 / Sonnet 5 / Haiku 4.5との4階層構成）。長時間の自律エージェント作業に最適化されています。
- GPT-5.5 / 5.6 → Codex とChatGPTのAgent Modeで利用できます。APIとCodexへの同時提供が標準になっています。
- Gemini 3.1 Pro → Gemini CLI、Google Antigravity、Vertex AIで利用可能。なおGoogleはGemini CLIをAntigravity CLIへ統合中で、今後は「エージェントファーストIDE」のAntigravityが主軸になります。
結局どれを選ぶべきか（用途別まとめ）
- 本格的なコーディング・自律エージェント開発 → Claude Fable 5。SWE-bench系の圧倒的スコアとClaude Codeとの統合が強み。コストは最も高いため、日常のコーディングはOpus 4.8やSonnet 5と使い分けるのが現実的です。
- コスパ重視のAPI大量処理・マルチモーダル解析 → Gemini 3.1 Pro。3社最安の価格帯で、音声・動画入力は唯一対応。動画・会議録画の解析パイプラインなら一択です。
- バランス型・ChatGPTエコシステム重視 → GPT-5.5（/ 5.6）。性能・価格とも中間で、Plus $20で最新モデルに触れる手軽さ、キャッシュ割引の実効コスパが魅力です。
- 月$20で最新フラッグシップを試したい → ChatGPT Plus か Google AI Pro。Claude Proは標準ではFable 5が定額対象外である点だけ把握しておきましょう。
3モデルの詳細は、各プロダクトページでも解説しています。
まとめ
2026年7月時点の三強比較をまとめると、**「コーディングと自律エージェントのClaude、コスパとマルチモーダルのGemini、バランスとエコシステムのGPT」**という構図です。どのモデルも数か月単位で世代交代が進むため（現にGPT-5.6が7月に登場済み）、特定モデルへの固定ではなく、用途ごとに使い分ける・乗り換えられる構成にしておくことが、この時代の最適解と言えそうです。
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