1. モデル概要とアーキテクチャの特徴

1.1 GPT-5の設計思想

OpenAIは2025年8月7日、GPT-4から約2年4ヶ月ぶりとなるGPT-5を公開しました。GPT-5の最大の特徴は、従来別々に提供されていた推論モデル（o-series）と非推論モデル（GPT-series）を統合した点にあります。ユーザーの問いかけに応じて、高速な回答が適切か、深い思考が必要かを自動的に判断するルーターシステムを搭載しています。

技術仕様としては、400,000トークンのコンテキストウィンドウと128,000トークンの最大出力を実現しています。これは前世代のGPT-4oと比較して大幅な拡張であり、長文書の分析やコードベース全体の理解において優位性を発揮します。

1.2 Claude 4.5シリーズの構成

Anthropicは2025年後半、3つの新モデルを段階的にリリースしました。9月29日にSonnet 4.5、10月にHaiku 4.5、そして11月24日にフラッグシップのOpus 4.5を公開しています。特筆すべきは、一時期中間モデルのSonnet 4.5が上位モデルのOpus 4.1を性能で上回るという逆転現象が生じ、Opus 4.5でその階層関係を正常化したという経緯です。

Claude 4.5シリーズは200,000トークンのコンテキストと64,000トークンの出力上限を持ちます。GPT-5より小さい数値ですが、Anthropicはトークン効率の向上を重視しており、同等の問題を解く際のトークン消費量が少ないことを強調しています。

2. ベンチマーク比較と性能分析

2.1 コーディング能力の評価

ソフトウェアエンジニアリング能力を測定するSWE-bench Verifiedは、実際のGitHubイシューの解決能力を評価する業界標準のベンチマークです。このベンチマークにおいて、Claude Opus 4.5は80.9%を達成し、GPT-5の74.9%を約6ポイント上回っています。Claude Sonnet 4.5も77.2%（並列計算時82.0%）を記録しており、コーディングタスクではClaude 4.5シリーズが優位に立っています。

MIT Technology ReviewのClémentine Fourrier氏（HuggingFace所属）は、これらのベンチマークが飽和に近づいており、「高校生が中学の問題を解くようなもの」と指摘しています。高得点が必ずしも実用的な優位性を意味しない可能性に留意が必要です。

2.2 推論・数学能力の比較

GPQA Diamond（大学院レベルの推論問題）では、GPT-5が85.7%を達成し、Claude Sonnet 4.5の83.4%をわずかに上回っています。数学オリンピックレベルの問題を含むAIME 2025では、Claude Sonnet 4.5がPythonツール使用時に100%を達成する一方、GPT-5はツールなしで94.6%を記録しています。

これらの結果から、純粋な推論能力ではGPT-5がわずかに優位であり、ツール活用を含めた問題解決ではClaude 4.5が強みを発揮する傾向が読み取れます。ただし、両者の差は数ポイント程度であり、実用上は同等水準と見ることもできます。

2.3 エージェント機能とトークン効率

長時間の自律動作を必要とするエージェントタスクでは、Claude 4.5シリーズが特に強みを発揮しています。Sonnet 4.5は30時間以上の連続タスク実行を実証しており、Opus 4.5はさらに長時間の自律動作に対応しています。GPT-5のChatGPTエージェントも複雑なワークフローで高い性能を示していますが、連続動作時間に関する具体的な数値は公開されていません。

トークン効率の面では、GitHubやReplitなどの企業がOpus 4.5の効率性を高く評価しています。同等の問題を解く際に、競合モデルと比較してトークン消費量が50%削減されるケースも報告されています。APIコストに直結するこの特性は、大規模運用において重要な考慮点となります。

3. 実用面での選択指針

3.1 コスト構造の比較

API利用料金は選択において重要な要素です。GPT-5は100万入力トークンあたり1.25ドル、100万出力トークンあたり10ドルと、フロンティアモデルとしては比較的低価格に設定されています。これに対し、Claude Opus 4.5は入力5ドル、出力25ドルと高めですが、前世代のOpus 4.1（入力15ドル、出力75ドル）から大幅に値下げされています。

3.2 用途別の推奨モデル

調査結果を踏まえ、用途に応じた選択の指針を以下に整理します。これらはベンチマークと各種報道に基づく暫定的な見解であり、実際のユースケースでは異なる結果となる可能性があることにご留意ください。

3.3 結論と今後の展望

2025年末時点において、Claude 4.5シリーズとGPT-5は互いに異なる強みを持つフロンティアモデルとして並び立っています。コーディングとエージェント機能ではClaude 4.5が優位性を示し、推論能力とコスト効率ではGPT-5が競争力を持っています。両社とも急速に改良を続けており、この評価は短期間で変わる可能性があります。

Simon Willison氏が指摘するように、ベンチマークの数ポイント差が実際の作業体験にどれほど影響するかは明確ではありません。同氏はOpus 4.5のプレビューからSonnet 4.5に戻した際、「同じペースで作業を続けられた」と報告しています。最終的には、自身のユースケースで両モデルを試し、タスク固有の要件に基づいて判断することが推奨されます。