Gemini 3.1 Pro と Claude Opus 4.6 の徹底比較：13のベンチマークテストでどちらを選ぶべきか解説

title: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 徹底比較：2026年最強AIモデルはどっち？
description: 2026年最新のGemini 3.1 ProとClaude Opus 4.6を、推論・コーディング・マルチモーダル・価格など13項目で徹底比較。あなたのニーズに最適なモデル選びをサポートします。

著者注：推論、コーディング、マルチモーダル、価格など 13 の項目で Gemini 3.1 Pro と Claude Opus 4.6 を徹底比較。利用シーン別の推奨事項と API 導入ガイド付き。

2026 年 2 月、AI モデルの競争環境は真の「分断」を迎えました。もはや、一つのモデルが他のすべてのライバルを圧倒することはありません。Google が 2 月 19 日に発表した Gemini 3.1 Pro は推論とマルチモーダルで記録を更新し、一方、Anthropic が 2 月 5 日に発表した Claude Opus 4.6 は専門的なタスクとツール呼び出しにおいてリードを保っています。

核心価値: 本記事を読めば、これら 2 つのトップモデルがそれぞれどのようなシーンに最適なのか、そしてあなたの具体的なニーズに対してどちらを選ぶべきかが明確になります。

Gemini 3.1 Pro と Claude Opus 4.6 の主要パラメータ比較

まずはハードウェアスペックを見てみましょう。両モデルとも現在の AI における最高水準を象徴していますが、設計思想は明らかに異なります。

🎯 スペックのまとめ: Gemini 3.1 Pro はマルチモーダル能力と価格面で明らかな優位性があり、Claude Opus 4.6 は出力の長さ（128K vs 64K）でリードしています。しかし、スペックはあくまで参考であり、真の差はベンチマークデータに現れます。

Gemini 3.1 Pro と Opus 4.6 のベンチマーク詳細比較

本記事の核心部分です。推論、コーディング、エージェント能力、ナレッジワークの4つの次元から、項目ごとに比較していきます。

推論能力の比較

分析: Gemini 3.1 Pro は純粋な推論タスクにおいて全面的にリードしており、特に ARC-AGI-2 の 77.1% というスコアは、前世代の Gemini 3.0 Pro（31.1%）の約 2.5 倍に達しています。しかし、ツールの使用が許可されると Opus 4.6 が逆転します。これは、Opus がツールを推論の延長として活用することに長けていることを示唆しています。

コーディング能力の比較

分析: コーディング分野では両者は互角です。SWE-Bench Verified ではほぼ同等（差はわずか 0.2%）ですが、Gemini 3.1 Pro は Terminal-Bench 2.0（ターミナル環境でのコーディング）で 3.1 ポイントリードしています。注目すべきは、OpenAI の GPT-5.3-Codex が Terminal-Bench で 77.3% を記録し、両者を上回っている点です。

エージェントおよびツール呼び出し能力の比較

分析: MCP Atlas（マルチステップ・エージェント・ワークフロー）において、Gemini 3.1 Pro は 9.7 ポイントのリードを広げており、これは Model Context Protocol を利用する開発者にとって重要なシグナルです。一方、Opus 4.6 は tau2-bench のツール呼び出しや OSWorld の OS操作において、より際立ったデータを示しています。

ナレッジワーク能力の比較

分析: GDPval-AA（実世界の専門家レベルのナレッジワーク・タスクのシミュレーション）において、Opus 4.6 は 1606 Elo を記録し、Gemini 3.1 Pro の 1317 Elo を大きく引き離しています。289 ポイントの差は、プロの棋士とアマチュアほどの開きに相当します。これは、リサーチ分析、レポート作成、金融分析などの高価値なナレッジワークのシナリオにおいて、Opus 4.6 が質的な優位性を持っていることを意味します。

Gemini 3.1 Pro vs Opus 4.6 利用シーン別推奨ガイド

これまでのデータに基づくと、両モデルの得意分野は非常に明確です。

Gemini 3.1 Pro を選ぶべき5つのシーン

1. 複雑な推論と数学: ARC-AGI-2 スコア 77.1%（8.3ポイントリード）。3段階の思考システムにより、必要に応じて推論の深さを調整可能です。
2. マルチモーダル処理: 動画（1時間）、音声（8.4時間）をネイティブサポート。動画分析や音声の文字起こしを含む業務には、Gemini が唯一の選択肢です。
3. MCP マルチステップワークフロー: MCP Atlas 69.2%（9.7ポイントリード）。Model Context Protocol に基づく Agent システムを構築する場合、Gemini の方が信頼性が高いです。
4. コスト重視のシーン: 入力価格 $2 vs $5、出力価格 $12 vs $25。同等の品質で Gemini のコストは Opus のわずか 40%-48% です。
5. 科学および学術研究: GPQA Diamond 94.3%。専門家レベルの科学知識に関する質疑応答で最高のパフォーマンスを発揮します。

Claude Opus 4.6 を選ぶべき5つのシーン

1. エキスパート級のナレッジワーク: GDPval-AA 1606 Elo で圧倒的にリード。調査レポート、金融分析、法的文書などの高価値なアウトプットに適しています。
2. 長文生成: 最大出力 128K トークン（Gemini は 64K）。完全なドキュメントや長編コードを生成する必要がある場合は、Opus がより適しています。
3. ツール強化型推論: HLE ツールありテストで 53.1%（1.7ポイントリード）。外部ツールを推論チェーンの延長として活用することに長けています。
4. 正確なツール呼び出し: tau2-bench Retail 91.9%。OpenClaw のような高精度な関数呼び出しが必要な Agent シーンでより安定しています。
5. セキュリティが重要なシーン: Anthropic の安全アライメント技術は最先端モデルの中で最も成熟しており、機密性の高いコンテンツを扱う際により制御しやすいです。

Gemini 3.1 Pro および Opus 4.6 API へのクイックアクセス

シンプルな実装例

APIYI プラットフォームを通じて、両モデルを統一されたインターフェースで使用できます。model パラメータを切り替えるだけです。

import openai

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

# Gemini 3.1 Pro を使用（推論とマルチモーダルに強い）
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "量子もつれの物理的原理を説明してください"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

# Claude Opus 4.6 を使用（ナレッジワークとツール呼び出しに強い）
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "第1四半期の収益に関する分析レポートを作成してください"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# モデルを動的に選択するラップ関数
def smart_call(prompt, task_type="general"):
    model_map = {
        "reasoning": "gemini-3.1-pro",
        "multimodal": "gemini-3.1-pro",
        "knowledge": "claude-opus-4-6",
        "coding": "claude-opus-4-6",
        "general": "gemini-3.1-pro",  # デフォルトはより安価な方を使用
    }
    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利用すれば、Gemini 3.1 Pro と Claude Opus 4.6 の両方に同時にアクセスでき、1つの APIキーで必要に応じて切り替えが可能です。プラットフォームでは無料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両モデルの効果を比較してから決定することをお勧めします。

Gemini 3.1 Pro と Opus 4.6 のコスト比較分析

価格差は、多くの開発者がモデルを選択する際の決定的な要因となります。月平均 1,000万入力トークン ＋ 200万出力トークンを例に挙げると、以下のようになります：

推論やマルチモーダルが主なユースケースであれば、Gemini 3.1 Pro は品質をほとんど落とさずに費用を半分以上節約できます。しかし、専門家レベルの知識作業（GDPval-AA で 289 点の差）が核心となる場合は、Opus 4.6 に毎月 56 ドル多く支払って得られる品質向上には価値があります。

🎯 節約のアドバイス: APIYI (apiyi.com) プラットフォーム経由で接続すると、お得な価格で利用できます。推奨される戦略は、Gemini 3.1 Pro を日常的なリクエストを処理するデフォルトモデルとし、知識作業や正確なツール呼び出しが必要な場面でのみ Opus 4.6 に切り替える方法です。

よくある質問

まとめ

Gemini 3.1 Pro と Claude Opus 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 8.3 ポイントリードし、動画と音声にネイティブ対応。価格は Opus の 40%〜48% に抑えられています。
2. ナレッジワークとツール呼び出しなら Claude Opus 4.6: GDPval-AA で 289 ポイントリード、tau2-bench でのツール呼び出し成功率は 91.9%、最大 128K の出力が可能です。
3. コーディング能力は互角: SWE-Bench の差はわずか 0.2%。予算を重視するなら Gemini が優先的な選択肢となります。

2026年2月時点の AI モデルの勢力図は、各モデルが独自の強みを持つ「適材適所」の時代に突入しています。最善の戦略はどちらか一方を選ぶことではなく、利用シーンに応じて使い分けることです。APIYI（apiyi.com）を通じて両方のモデルに同時にアクセスし、必要に応じて切り替えることで、最適なコストパフォーマンスを実現することをお勧めします。

📚 参考資料

1. Gemini 3.1 Pro 公式ブログ: Google による発表と技術的な詳細

   • リンク: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
   • 説明: Gemini 3.1 Pro の全機能紹介と 3 段階の思考システムについて確認できます。

2. Claude Opus 4.6 リリース告知: Anthropic 公式技術ブログ

   • リンク: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • 説明: Opus 4.6 の完全なベンチマークデータとアダプティブ思考機能について確認できます。

3. Artificial Analysis モデル比較: 第三者機関による独立評価プラットフォーム

   • リンク: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • 説明: パフォーマンス、速度、価格に関する客観的な横断比較データが掲載されています。

4. Google AI 開発者ドキュメント: Gemini API の価格と導入ガイド

   • リンク: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • 説明: Gemini 3.1 Pro の最新の API 価格設定と無料枠について確認できます。

著者: 技術チーム
技術交流: 2 つのモデルの使用体験について、ぜひコメント欄で共有してください。AI モデルに関するさらなる情報は APIYI（apiyi.com）をご覧ください。