Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.6 徹底比較：2026年コスパ最強はどちらの手に

title: Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6：2026年最強のコスパモデル決定戦
description: 2026年2月にリリースされたGemini 3.1 ProとClaude Sonnet 4.6を徹底比較。コーディング、推論、マルチモーダル、価格の5つの観点から、どちらが「真のコスパ王」かを検証します。

著者注：コーディング、推論、マルチモーダル、ナレッジワーク、価格設定の5つの次元からGemini 3.1 ProとClaude Sonnet 4.6を比較し、最もコストパフォーマンスの高い最先端モデル選びをサポートします。

2026年2月、AIモデルの勢力図において興味深い局面を迎えています。真の競争はもはや「誰が最強か」ではなく、「誰がコスパ（費用対効果）の王様か」という点にあります。GoogleのGemini 3.1 Pro（2月19日リリース）とAnthropicのClaude Sonnet 4.6（2月17日リリース）は、ほぼ同時期に登場し、価格帯も近く、共にフラッグシップ級の性能を謳っています。開発者にとって、これほど悩ましい選択はありません。

核心的な価値: この記事を読み終える頃には、コーディング、推論、マルチモーダル、ナレッジワークにおける両モデルの真の格差と、あなたの具体的なユースケースにおいてどちらを選ぶべきかが明確になっているはずです。

Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.6 基本パラメータ比較

両モデルのポジショニングは非常に似ています。どちらも「フラッグシップ級の性能を持ちながら、価格はフラッグシップを大幅に下回る」実力派ですが、技術的なアプローチは全く異なります。

🎯 価格設定の重要な詳細: 200K以内の一般的なシナリオでは、Gemini 3.1 Proの方が安価です（$2/$12 vs $3/$15）。しかし、コンテキストが200Kを超えると、Geminiの価格は$4/$18に跳ね上がり、逆にSonnet 4.6の$3/$15の方が割安になります。あなたの平均的なコンテキスト長が、どちらがよりお得かを直接左右します。

Gemini 3.1 Pro と Sonnet 4.6 ベンチマーク全面比較

コーディング能力の比較

分析: Gemini 3.1 Pro は3つのコーディングテストすべてでリードしています。特に、より複雑な実務コードタスクである SWE-Bench Pro では11.5ポイント、ターミナル環境でのコーディングを評価する Terminal-Bench では9.4ポイントの差をつけています。一方で、Sonnet 4.6 は Replit の本番コード編集テストでエラー率0%を達成し、GitHub Copilot のコーディングエージェントの基盤モデルに採用されるなど、実際の開発現場での体験はベンチマーク以上に優れている可能性があります。

推論能力の比較

分析: 推論能力は、両者の差が最も顕著に現れた項目です。Gemini 3.1 Pro は ARC-AGI-2、GPQA Diamond、HLE の3つの推論テストで、18〜25ポイントという大差をつけてリードしています。補足として、Gemini 3.1 Pro の推論スコアは3段階の思考システムの「High」モードで測定されたものであり、Sonnet 4.6 の適応型思考（Adaptive Thinking）は推論の深さにおいて Opus 4.6 には及びません。純粋な推論能力を重視する場合、Gemini 3.1 Pro が圧倒的に有利です。

ナレッジワークとエージェント能力の比較

分析: ここで最大の逆転劇が起こりました。実社会の専門家レベルのナレッジワークをシミュレートする GDPval-AA において、Sonnet 4.6 は 1,633 Elo という驚異的なスコアを記録しました。これは Gemini 3.1 Pro の 1,317 を大きく引き離すだけでなく、自社のフラッグシップモデルである Opus 4.6 の 1,559 さえも上回っています。つまり、調査分析、レポート作成、ビジネス戦略といった高付加価値なナレッジワークのシーンにおいて、Sonnet 4.6 は現在、5倍高価な Opus 4.6 を含めた全モデルの中で最高のパフォーマンスを発揮することを意味しています。

Gemini 3.1 Pro と Sonnet 4.6 の利用シーン選択アドバイス

これら2つのモデルの長所と短所は非常に相補的です。そのため、「どちらが優れているか」よりも「どのシーンで使うか」を選択することの方が重要です。

Gemini 3.1 Pro を選ぶべきシーン

• アルゴリズムと競技プログラミング: LiveCodeBench Elo 2,887を記録し、アルゴリズム系のコーディングにおいて圧倒的なリードを保っています。
• 複雑な推論と科学研究: ARC-AGI-2 で77.1%、GPQA Diamond で94.3%を達成。純粋な推論能力は Sonnet 4.6 とは別次元のレベルにあります。
• マルチモーダル処理: 動画（1時間）、音声（8.4時間）をネイティブでサポート。Sonnet 4.6 はこれらをサポートしていません。
• MCP Agent ワークフロー: MCP Atlas で69.2%（7.9ポイントのリード）を記録。多段階の Agent システムを構築する際、より高い信頼性を発揮します。
• 短いコンテキストでの高頻度呼び出し: 200K 以内であれば $2/$12 という価格設定で、両者の中でより安価な選択肢となります。

Claude Sonnet 4.6 を選ぶべきシーン

• 専門家レベルのナレッジワーク: GDPval-AA で 1,633 Elo という全モデル中最高スコアを記録。調査レポート、金融分析、ビジネス戦略などのシーンで右に出るものはいません。
• プロダクション環境でのコード編集: Replit の本番環境テストでエラー率 0% を達成。GitHub Copilot のコーディング Agent 基盤としても選ばれています。
• ツール呼び出しと Computer Use: tau2-bench 91.7%、OSWorld 72.5% を記録。自動操作や関数呼び出しにおいて極めて高い精度を誇ります。
• 長いコンテキストのシーン: 200K を超えるコンテキストでは、Sonnet 4.6 の $3/$15 という価格は Gemini の $4/$18 よりも安価です。
• エンタープライズ級アプリケーション: より成熟した安全性のガードレール（セーフティ・アライメント）、プロンプトキャッシュ（読み取りわずか $0.30/百万トークン、90% 削減）、バッチ処理半額などの機能が充実しています。

Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.6 API クイックスタート

シンプルな実装例

APIYIプラットフォームを利用すれば、2つのモデルを統一されたインターフェースで呼び出すことができます：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Gemini 3.1 Pro - 推論とマルチモーダル性能に強み
# このコードの時間複雑度を分析し、最適化してください
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并优化"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# Claude Sonnet 4.6 - ナレッジワークとツール呼び出し（Tool Use）に強み
# 競合比較と成長提案を含む、第1四半期の市場分析レポートを作成してください
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "撰写 Q1 市场分析报告，包含竞品对比和增长建议"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# シーンに応じた自動ルーティング
def route_model(prompt, task_type="general"):
    model_map = {
        "reasoning": "gemini-3.1-pro",
        "multimodal": "gemini-3.1-pro",
        "algorithm": "gemini-3.1-pro",
        "knowledge": "claude-sonnet-4-6",
        "production_code": "claude-sonnet-4-6",
        "tool_call": "claude-sonnet-4-6",
        "general": "gemini-3.1-pro",
    }
    return client.chat.completions.create(
        model=model_map.get(task_type, "gemini-3.1-pro"),
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

アドバイス: APIYI（apiyi.com）プラットフォームを経由することで、1つのAPIキーで両方のモデルにアクセスし、簡単に切り替えることができます。プラットフォームでは無料のテストクレジットも提供されているため、実際の利用シーンで効果を比較してみることをお勧めします。

Gemini 3.1 Pro と Sonnet 4.6 のコスト詳細比較

3つの典型的な利用シーンにおける月間コストを試算しました：

🎯 コストに関する結論: 通常の使用範囲内では、Gemini 3.1 Proの方が約26%〜27%安価です。しかし、200Kを超える長文コンテキスト（コードベース全体の分析、長大なドキュメント処理など）を頻繁に使用する場合、Sonnet 4.6の方が安くなります。これは、Geminiの長文コンテキスト料金が$4/$18（100万トークンあたり）に跳ね上がるのに対し、Sonnetは$3/$15を維持しているためです。さらに、Sonnetのプロンプトキャッシュ（読み取りはわずか$0.30/100万トークン）を活用すれば、実際のコストはさらに30%〜50%低くなる可能性があります。

APIYI（apiyi.com）プラットフォームを通じて導入することで、さらなる割引価格が適用され、両モデルの利用コストをさらに抑えることができます。

よくある質問

まとめ

Gemini 3.1 Pro と Claude Sonnet 4.6 の比較における主な結論は以下の通りです：

1. 推論とマルチモーダルなら Gemini 3.1 Pro: ARC-AGI-2 で 18.8 ポイント、GPQA Diamond で 20.2 ポイントリード。ネイティブなビデオ/オーディオ対応、短文コンテキストではより低価格。
2. ナレッジワークとプロダクション・コーディングなら Claude Sonnet 4.6: GDPval-AA 1,633 Elo は全モデルの中で最高スコア（Opus 4.6 を含む）。Replit でのエラー率 0%、GitHub Copilot の第一候補。
3. 長文コンテキストのシナリオでは Sonnet の方がお得: 200K コンテキストを超える場合、Sonnet は $3/$15 に対し、Gemini は $4/$18。プロンプトキャッシュを併用すれば、さらに 30%〜50% 節約可能。

これら 2 つのモデルは 2026 年 2 月時点で最もコスパ（費用対効果）の高い最先端モデルです。最適な戦略は、利用シーンに応じてこれらを併用することです。APIYI（apiyi.com）から同時に接続し、同じ API キーで必要に応じて切り替えて使用することをお勧めします。

📚 参考文献

1. Claude Sonnet 4.6 リリース発表: Anthropic 公式ブログ

   • リンク: anthropic.com/news/claude-sonnet-4-6
   • 説明: Sonnet 4.6 の全機能紹介、ベンチマークデータ、およびアダプティブ・シンキング機能の詳細

2. Gemini 3.1 Pro 公式ブログ: Google DeepMind リリース発表

   • リンク: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
   • 説明: Gemini 3.1 Pro の3段階思考システムと詳細なパフォーマンスデータ

3. Tom's Guide 実機検証比較: 7つの難題で Gemini 3.1 Pro と Sonnet 4.6 を徹底比較

   • リンク: tomsguide.com/ai/i-tested-gemini-3-1-pro-vs-claude-sonnet-4-6-in-7-tough-challenges-and-there-was-one-clear-winner
   • 説明: 実際のタスクシナリオにおける実効パフォーマンスの比較

4. Artificial Analysis ランキング: 第三方独立モデル評価プラットフォーム

   • リンク: artificialanalysis.ai/leaderboards/models
   • 説明: パフォーマンス、速度、価格の客観的な横断比較データ

著者: 技術チーム
技術交流: コメント欄で使用体験をぜひ共有してください。さらなる AI モデルの情報については、APIYI apiyi.com をご覧ください。