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GPT-4とGPT-3.5の比較・特徴・料金を解説

GPT-4とGPT-3.5の比較・特徴・料金を解説

AI技術の進化により、GPTシリーズは自然言語処理の分野で驚異的な進歩を遂げています。特に、GPT-4とGPT-3.5はその性能や特徴の違いから、多くの企業や専門家が注目しています。 

本記事では、GPT-4とGPT-3.5の主な違いと特徴を詳しく解説し、それぞれの活用方法や選択のポイントについて考察します。AIモデルを最大限に活用するための情報を提供しますので、ぜひ参考にしてください。 

1. GPT-4とGPT-3.5とは 

GPT-4とGPT-3.5はAI技術の進化を示しており、さまざまな用途で利用されています。GPT-3.5は、GPT-3の改良版として登場し、より高精度な言語生成が可能になりました。一方で、GPT-4はこれをさらに進化させたモデルで、人間に近い文章生成や高度なタスク処理能力を備えています。 

2. GPT-4とGPT-3.5の比較 

GPT-4は、パラメーター数の増加、マルチモーダル対応、長文処理能力、正確性の向上により、AIの新たな可能性を開拓しました。一方で、計算リソースの消費やコスト、リアルタイム情報への対応など、引き続き課題も存在します。これらの点を考慮しながら、用途に応じて適切に活用することが重要です。 

2.1 パラメーター数 

パラメーター数が増加することで、GPT-4はより精密な文脈理解や回答生成が可能になり、特に長文や複雑な質問において高い性能を発揮します。一方で、パラメーターの増加に伴う計算リソースの消費やコストの上昇も考慮すべき点です。 

GPT-4とGPT-3.5の比較

2.2 マルチモーダル能力 

GPT-4のマルチモーダル機能は、AIがテキスト以外のデータ(画像、将来的には動画など)も扱う方向性を示しています。これにより、AIを活用するユースケースがさらに広がる可能性があります。 GPT-4は、画像を含む質問(例:「このグラフの傾向を説明してください」)に対しても回答が可能です。この能力により、ビジネスのデータ分析や教育分野での活用が拡大しています。 

GPT-4とGPT-3.5の比較

2.3 長文プロンプトの処理能力 

長文対応能力の向上により、ビジネスドキュメントの要約、契約書のレビュー、大規模データセットの分析など、より専門的で実務的な用途に適しています。 GPT-4では、小説や長編記事、技術文書などの大規模なテキストデータを入力しても、文脈を維持した上で正確な回答を生成することが可能です。 

GPT-4とGPT-3.5の比較

2.4 整合性と正確性 

ただし、完全に誤りがなくなったわけではなく、生成された内容の検証は引き続き必要です。特にクリティカルな分野では人間による監督が求められます。 GPT-3.5では医療、法律、エンジニアリングといった分野での正確性に課題がありましたが、GPT-4ではこれらの分野での性能が強化され、より信頼性の高い回答を提供します。 

GPT-4とGPT-3.5の比較

2.5 トレーニングデータと知識の新鮮さ 

最新データへの対応が進んでいるものの、リアルタイム性のある情報(例:最新ニュースやマーケット動向)には依然として制限があります。リアルタイム情報を補完するには、APIとの統合や外部データの活用が鍵となります。 

GPT-4とGPT-3.5の比較

2.6 応用分野の拡大 

GPT-4の拡張された能力は、教育、医療、法律、クリエイティブ分野など、特化型AIソリューションとしての可能性を広げています。

GPT-4とGPT-3.5の比較

AIの概要や強いAI・弱いAI・特化型・汎用型の違いを知りたい方は、以下の記事をご覧ください。

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3. GPT-1からGPT-4までの歴史 

OpenAIが開発したGenerative Pre-trained Transformer(GPT)シリーズは、自然言語処理(NLP)の分野に革命をもたらしました。これらの画期的なモデルの歴史と技術的側面を探ってみましょう。 

GPT-1からGPT-4までの歴史

GPTシリーズはNLPの風景を一変させ、人間のようなテキストを理解し生成するAIの可能性を押し広げました。GPT-1からGPT-4まで、各バージョンは大きな進歩を遂げ、これらのモデルはさまざまなアプリケーションで欠かせないツールとなっています。 

GPTモデルの歴史と技術的側面を理解することで、AIの驚くべき進歩と将来の革新の可能性を評価することができます。 

2025年AIとIT市場の未来像と最新動向 を知りたい方は、以下の記事をご覧ください。 

4. GPT-3.5とGPT-4の特徴 

GPT-3.5とGPT-4の特徴を理解することで、企業は自社のニーズに最適なモデルを選択し、AI技術を最大限に活用することができます。以下に、GPT-3.5とGPT-4の主な特徴を詳しく解説します。 

4.1 GPT-3.5の特徴 

GPT-3.5の特徴

GPT-3.5はGPT-3を基盤にしつつ、いくつかの重要な改良点を備えています。以下に、GPT-3.5の主な特徴を詳しく解説します。  

コスト効率が高い 

GPT-3.5は、APIやChatGPT Plusプラン(月額20ドル)を通じて手頃な料金で利用可能です。そのため、コストが制約となる中小規模のプロジェクトや、実験的なアプリケーションに最適です。企業がAIを導入する際の初期投資を抑える選択肢として広く採用されています。 

応答速度が速い 

GPT-3.5は、比較的軽量化されており、応答速度が速いのが特徴です。リアルタイムでの会話型アプリケーションや、短時間で大量のリクエストを処理する必要があるシステムに適しています。 

基本的なNLPタスクに適している 

  • 文章生成会話形式の応答やブログ記事、基本的なコンテンツ作成に適しています 
  • 言語翻訳複数の言語間での自然な翻訳が可能 
  • 要約長い文章やデータを簡潔にまとめる機能に優れています 

これらの機能は、カジュアルなユースケースや日常的な業務に十分な性能を発揮します 

学習データの活用 

GPT-3.5は、GPT-3の学習データセットを基にしており、トレーニングデータの範囲が広い点が特徴です。しかし、GPT-4に比べるとデータの新鮮さやモデルの複雑性には限界があり、専門的な領域では精度が低下する場合があります。 

実装が容易 

既存のシステムやプラットフォームとの統合が比較的容易であり、アプリケーション開発や業務プロセスの自動化に迅速に利用できます。この手軽さは、多くの企業がGPT-3.5を選ぶ理由の一つです。 

4.2 GPT-4の特徴 

GPT-4の特徴

GPT-4は、OpenAIが蓄積した最新のAI技術を駆使し、さまざまな点で革新的な進化を遂げています。以下にGPT-4の主要な特徴を解説します。 

高精度な自然言語処理能力 

GPT-4は、GPT-3.5よりも大規模なデータセットと高度なトレーニングアルゴリズムを使用しています。その結果、以下の点で精度が大幅に向上しています: 

  • 文脈理解複雑な文脈や曖昧な表現を正確に理解可能 
  • 感情分析テキストに含まれる感情やニュアンスを細かく分析 
  • 専門分野対応医療、法律、技術分野など、専門的な知識を必要とする領域で信頼性の高い結果を生成 

マルチモーダル機能 

GPT-4は、テキストだけでなく画像も処理可能な「マルチモーダル」AIです。この機能により、以下の応用が可能となります。 

  • 画像説明提供された画像の内容を言語化 
  • 画像ベースの質問応答図表や写真を解析し、質問に答える 

この機能は、教育やデザイン、eコマースなど、幅広い業界で活用されています  

知識の幅広さと最新性 

GPT-4は、より新しいデータセットを学習しており、最新の情報やトレンドに対応しています。これにより、時事的なトピックや最新技術に関する正確な回答を提供します。 

カスタマイズ性 

GPT-4は、APIを通じて企業のニーズに合わせた高度なカスタマイズが可能です。トレーニング済みのモデルを基に、特定の業界や用途に適したソリューションを開発することができます。 

精度と引き換えの処理時間 

GPT-4は、GPT-3.5よりも応答に時間がかかる場合がありますが、その分生成されるテキストの精度や内容の一貫性が格段に向上しています。この特性は、重要な意思決定を伴うタスクにおいて特に有用です。 

適用可能なユースケース 

GPT-4は、その精度と柔軟性により、以下のような高度なユースケースに適しています: 

  • 高度なデータ分析膨大なデータから有益なインサイトを抽出 
  • 専門的な文章生成医療報告書、契約書、学術論文の作成 
  • 複雑な問題解決戦略的プランニングやビジネスシミュレーションへの活用 

GPT-3.5とGPT-4の使い分けは、GPT-3.5が低コストで基本的なタスクに適した選択肢であり、初めてAIを導入する企業に最適である一方、GPT-4は高度なタスクや専門分野での応用に向いており、投資対効果を最大化するために最適化されたモデルです。 

5. GPT-4とGPT-3.5の料金 

GPT-3.5とGPT-4の価格設定は、企業がどのモデルを選択するかに大きな影響を与えます。ここでは、GPT-3.5とGPT-4の価格について詳しく解説します。 

以下の表を参考にして、企業のニーズに最適なモデルを選択することができます 

モデル 料金 Batch API を使った料金 
GPT-4o $2.50/1M 入力トークン $1.25/1M 入力トークン 
$1.25/1M キャッシュされた入力トークン  
$10.00/1M 出力トークン $5.00/1M 出力トークン 

モデル 料金 Batch API を使った料金 
GPT-3.5-turbo $3.000/1M 入力トークン $1.500/1M 入力トークン 
$6.000/1M 出力トークン $3.000/1M 出力トークン 
$8.000/1M トレーニングトークン  

出典OpenAI最新モデルの料金 

終わりに 

GPT-4とGPT-3.5は、AI技術の進化を象徴するモデルであり、それぞれ異なる特性を持つことで幅広いニーズに対応しています。GPT-3.5はコストパフォーマンスに優れ、日常的な業務や基本的なタスクに適している一方、GPT-4は高度な分析や専門的な用途でその真価を発揮します。このような技術の進化は、教育、医療、クリエイティブ分野など、多くの産業で新たな価値を生み出しています。 

未来を見据えると、AIはさらに進化し、より広範なマルチモーダル対応やリアルタイム処理能力の向上が期待されます。これにより、ビジネスや社会のあらゆる側面でAIの活用が進むでしょう。