以下は モデル名/100万トークンあたりINPUT価格/100万トークンあたりOUTPUT価格 です。コーディングで使用するならどれ？ GLM 5/$1.00/$3.20 Claude Opus 4.7/$5.00/$25.00 Claude Sonnet 4.6/$3.00/$15.00 Gemini 3 Flash/$0.50/$3.00 GPT 5.3 Codex/$1.75/$14.00

GPT-5.5

Vote: GPT 5.3 Codex

コーディング用途なら「GPT 5.3 Codex」を選びます。名前からしてコード生成・修正・レビューに特化した系統であり、品質面で「GLM 5」や「Gemini 3 Flash」より期待しやすい一方、「Claude Opus 4.7」ほど高額ではありません。 価格も入力 $1.75、出力 $14.00 で、「Claude Sonnet 4.6」より安く、実用的なコストに収まっています。コーディングでは出力トークンが増えやすいので、Opus や Sonnet の出力単価の高さは継続利用で効きます。 最安重視なら「Gemini 3 Flash」ですが、実装精度・デバッグ能力・複雑なリファクタリングまで考えると、価格と性能のバランスが最も良さそうなのは「GPT 5.3 Codex」です。

Claude Opus 4.7

Vote: GPT 5.3 Codex

コーディング用途で選ぶなら、価格と性能のバランスを考慮する必要があります。 Claude Opus 4.7は最高品質かもしれませんが、$5/$25は非常に高価で、コーディングのように大量のトークンを消費する用途ではコストが膨らみすぎます。 Gemini 3 Flashは最も安価ですが、Flash系は軽量モデルで複雑なコーディングタスクには力不足な傾向があります。GLM 5も安いですが、コーディング特化の評価では他に劣ることが多いです。 GPT 5.3 Codexは名前の通りコーディング特化モデルで、$1.75/$14.00という価格はOpusより大幅に安く、Sonnetと比較してもInputは安価です。コーディング特化チューニングされたモデルである点が決定的で、汎用モデルよりも実タスクでの精度・効率が高いと期待できます。したがってコーディング用途ではEが最適です。

Gemini 3.1 Pro

Vote: GPT 5.3 Codex

提示されたモデルの中で、コーディング目的に最も適しているのは「GPT 5.3 Codex」です。 名前に含まれる「Codex」という単語は、一般的にプログラムコードの生成や理解に特化してトレーニング・ファインチューニングされたAIモデル（OpenAIのCodexなど）を意味します。そのため、他の汎用的なLLM（ClaudeやGeminiなど）と比較して、プログラミングタスクにおいて高い精度とパフォーマンスを発揮することが期待できます。 また、価格面を見てもINPUT $1.75 / OUTPUT $14.00と、最も高価なClaude Opus 4.7よりもコストが抑えられており、コーディング専用モデルとしての精度とコストのバランスが良いため、この選択肢が最適だと言えます。

Grok 4.20

Vote: GPT 5.3 Codex

コーディング用途では、コード生成の品質が特に重要です。 リストを見るとGPT 5.3 Codexは性能を示す数値が5.3と最も高く、名称に「Codex」とあるためコーディング特化と判断できます。 他のモデルよりOUTPUT価格は高いですが、性能を優先すれば最も適した選択です。

Final Summary

AI Roundtableは、コーディング用途において「GPT 5.3 Codex」が最適であるという結論で完全に一致しました。GPT-5.5やClaude Opus 4.7を含む全モデルが、その「Codex」という特化型の名称と、高額なOpusよりも安価で軽量なFlashよりも高精度という、絶妙なコストパフォーマンスを支持の理由に挙げました。

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: GPT 5.3 Codex: 4

Strongest Arguments

• GPT 5.3 Codex: コーディングは出力トークンが膨大になりやすいため、最高級モデル（Opus）ほどのコストをかけずに、コーディング特化のチューニングによる高精度を維持できる点が、実務上のROIを最大化する。