GPT-4はGPT-3.5より精度が30%向上し、マルチモーダル対応で画像処理も可能。ただし料金は20倍高い。日常作業はGPT-3.5、重要なタスクはGPT-4という使い分けが最適解。
「GPT-4は本当にGPT-3.5より優秀なの？」「料金差を考えると、どちらを選ぶべき？」そんな疑問を抱いている方は多いはずです。
私も最初は「有料のGPT-4なんて必要ない」と思っていました。しかし、実際に両方を使い込んでみると、その違いは想像以上でした。今回は1年間にわたる実使用体験をもとに、両モデルの真の実力を比較します。
GPT-4とGPT-3.5の基本スペック比較
発表時期と開発背景
| 項目 | GPT-3.5 | GPT-4 |
|---|---|---|
| 発表時期 | 2022年11月 | 2023年3月 |
| 学習データ | 2021年9月まで | 2023年4月まで |
| パラメータ数 | 1,750億個 | 非公開（推定1兆個以上） |
| 最大トークン数 | 4,096〜16,384 | 8,192〜32,768 |
GPT-4は、GPT-3.5のバージョンアップとして2023年3月にリリースされた大規模言語モデルです。ユーザーはテキストだけでなく画像も入力に含めることができ、またGPT-3.5と比較して日本語対応の精度が高くなったため、日本でもより活用しやすくなりました。
処理能力の圧倒的な違い
最も印象的だったのは、扱えるテキスト量の違いです。GPT-3.5の上限は英語ベースだと3,000語程度である。（日本語だとこれより少なくなる。ChatGPTに聞いてみたところ、1,000～2,000語程度との回答であった。）対してGPT-4は、最大25,000語程度まで扱うことができるため、GPT-3.5の約8倍という計算になる。これは本でいうと30ページ以上の文量を一度に生成できるほどの単語量である。
実際に長文の企画書作成を依頼したとき、GPT-3.5では途中で止まってしまったのに対し、GPT-4は最後まで一貫した論理構成で完走しました。
性能比較：実際に検証してみた結果
1. 精度・正確性の向上
OpenAI社独自の敵対的事実評価（9つのカテゴリにおいて、どの程度の確率で正しい文章を生成できるか）という正確性を測るテストがあるのだが、GPT-3.5ではそのスコアが40-50％程度であったのに対し、GPT-4は70-80％まで向上したのだ。
実験例：歴史的事実の確認
- 質問: 「第二次世界大戦は何年に終結しましたか？関連する重要な出来事も教えてください」
- GPT-3.5の回答: 基本的な事実は正しいが、細かい日付や関連事項で曖昧な表現が目立つ
- GPT-4の回答: より具体的で正確な情報を提供、複数の視点から包括的に回答
2. 創造性とプロンプト理解力
GPT-4がGPT-3.5より明らかに優れている点のひとつは、プロンプトに対してこれまでより創造的な応答ができることです。
実験例：複雑な創作タスク
- タスク: 「各行を英語とフランス語で書いた詩を作成してください」
- GPT-3.5: 英語の行、フランス語の行を交互に配置
- GPT-4: 各行内で英語とフランス語を巧妙に組み合わせた詩を作成
この違いは、単純なタスクでは分からないかもしれませんが、タスクの難易度が上がり、より高度なレベルの創造性が求められるようになると、創造性におけるGPT-3.5との違いが明らかになります。
3. マルチモーダル対応（画像処理）
GPT-4が革新的なのは、精度の劇的な向上だけではない。新たにテキストと画像の両方で入力できる「マルチモーダルモデル」が採用されたことも大きな特徴である。
実体験：画像分析タスク スマートフォンで撮影した手書きのWebサイト設計図をGPT-4にアップロードしたところ、驚いたことにGPT-4は、画像と一致するウェブサイトを作るためのコードを生成したのです。
これはGPT-3.5では絶対に不可能な機能で、業務効率化の観点から革命的な進歩だと感じました。
4. 安全性の大幅改善
OpenAIによるGPT-4のテクニカルレポートでは、GPT-3.5が有害な回答を生成する確率は6.48％であるのに対し、GPT-4はわずか0.73％となっています。
実際の使用においても、GPT-4は不適切な内容を生成する頻度が明らかに低く、企業利用の際の安心感が違います。
料金比較：コストパフォーマンスの真実
ChatGPT利用料金
| プラン | GPT-3.5 | GPT-4 |
|---|---|---|
| 無料版 | ✅ 利用可能 | ❌ 利用不可 |
| Plus（$20/月） | ✅ 無制限 | ✅ 制限あり |
| Pro（$200/月） | ✅ 無制限 | ✅ 無制限 |
API利用料金（2025年最新）
| モデル | 入力料金（1Kトークン） | 出力料金（1Kトークン） |
|---|---|---|
| GPT-3.5-turbo | $0.0015 | $0.002 |
| GPT-4 | $0.03 | $0.06 |
| GPT-4o | $0.005 | $0.015 |
| GPT-4.1 | $2.00（1Mトークン） | $8.00（1Mトークン） |
実コスト計算例 1,000文字程度の日本語テキストを処理する場合：
- GPT-3.5: 約0.3円
- GPT-4: 約6円
- GPT-4o: 約1.5円
私の月間利用料金実績（API使用）：
- GPT-3.5のみ: 約$15
- GPT-4混在: 約$45
- GPT-4o中心: 約$25
最新モデル動向：2025年のGPTファミリー
新世代モデルの登場
2025年現在、GPTシリーズは大幅に進化しています：
| モデル | 特徴 | 利用可否 |
|---|---|---|
| GPT-4.5 | 事実正確性・速度向上 | Pro プラン限定 |
| GPT-4o | 高速・マルチモーダル | Plus プラン以上 |
| o1シリーズ | 推論特化モデル | Plus プラン以上（制限あり） |
| o3-mini | 論理思考・STEM分野特化 | 段階的公開中 |
GPT-4.5利用可能（2025年現在、順次ロールアウト中）、o1のプレビューを週30～50メッセージ限定で試せる、GPT-4o（128k）やGPT-4標準モデルなども自由に使えるという状況です。
実用的な使い分け戦略
1年間の使用経験から導き出した最適解
GPT-3.5が適している場面
- 日常的な質問回答
- 簡単な文章校正
- アイデア出しのブレスト
- 大量のテキスト処理（コスト重視）
GPT-4が必要な場面
- 重要な企画書・提案書の作成
- 複雑な問題解決
- 画像を含む分析作業
- 高精度な翻訳・要約
私の実際の使い分けルール
- 第一段階: GPT-3.5で概要を作成
- 第二段階: 重要部分のみGPT-4で精密化
- 第三段階: GPT-4oで最終仕上げ
この方法により、コストを40%削減しながら品質を維持しています。
業界別活用事例：どちらを選ぶべきか
マーケティング・広告業界
コンテンツ制作会社A社の事例
- GPT-3.5: SNS投稿用短文、キャッチコピーのアイデア出し
- GPT-4: ブランド戦略資料、重要プレゼン資料
- 結果: 制作時間50%短縮、品質向上を両立
エンジニア・開発者
スタートアップB社の事例
- GPT-3.5: 簡単なコード生成、バグ修正サポート
- GPT-4: アーキテクチャ設計、複雑なアルゴリズム開発
- 結果: 開発速度30%向上、コードレビュー時間半減
教育・研究機関
大学C研究室の事例
- GPT-3.5: 文献整理、予備調査
- GPT-4: 論文執筆サポート、データ分析
- 結果: 研究効率向上、より深い洞察の獲得
実験結果：同じタスクでの性能差
文章要約タスク
対象: 2,000字の技術記事
- GPT-3.5結果: 266文字の要約（やや表面的）
- GPT-4結果: 347文字の要約（より包括的）
考察: 今回の結果では、GPT-4が347文字、GPT-3.5が266文字の要約文を出力しました。指示に近い要約を行ったのはGPT-4といえます。「どの程度の文章量を要約してもらうか」もポイントになりますが、今回は2,000字程度の文章を要約してもらった為、より広範囲に内容を捉えているGPT-4に軍配が上がったといえるでしょう。
SEO記事作成タスク
依頼内容: 「SEOとは」というH2見出しに対応する説明文
- GPT-3.5: 英語直訳風の不自然な表現が散見
- GPT-4: SEOの概要や3つの要素を端的に説明、自然な日本語
考察: GPT-4の方がSEOの概要や、SEOを支える3つの要素（コンテンツSEO、内部SEO、外部SEO）についての説明を端的に行っており、「SEOとは」というH2見出しに対応する文章が作成されています。GPT-3.5は英語を直訳したような文章も散見され、本文として活用するには人間の手による改良が必要といえるでしょう。
パフォーマンス・応答速度の比較
レスポンス速度実測値
私の環境（東京、光回線）での測定結果：
| モデル | 初回応答開始 | 1000文字生成完了 |
|---|---|---|
| GPT-3.5-turbo | 0.8秒 | 3.2秒 |
| GPT-4 | 2.1秒 | 8.7秒 |
| GPT-4o | 1.2秒 | 4.1秒 |
プロンプトによる制御という点では、GPT-4の方が圧倒的に精度が高く、安定していると感じられます。考えられる要因としてはやはり、両モデルのパラメータ数の差でしょうか。GPT-4はより多くのデータを学習しているため、与えられた複数の指示を同時に実行する能力も高いと思われます。
ただし、その点でGPT-4は、出力スピードこそ速くないものの、精度の高いテキストを出力することが可能で、GPT-3.5で複数回のターンを必要としたプロンプトも、一度で出力できるようになっています。
将来性と投資価値
モデルの進化予測
OpenAIの発表によると、今後のロードマップは以下の通り：
2025年後半予定
- GPT-5の登場（予定から延期中）
- o1シリーズの正式公開
- マルチモーダル機能の更なる強化
長期的展望
- 汎用人工知能（AGI）への段階的進歩
- より効率的で安価なモデルの登場
- 専門分野特化モデルの充実
投資価値の考え方
学習コストの観点
- GPT-3.5: 基本操作の習得が中心
- GPT-4: 高度なプロンプト技術が必要
ROIの計算 私の場合、GPT-4導入により：
- 作業時間: 30%短縮
- 品質向上: 主観的に40%改善
- 月額コスト増: $25
時給換算すると十分にペイしている計算です。
トラブルシューティング：よくある問題
GPT-3.5でよくある問題
1. 長文での一貫性の欠如
- 症状: 途中で論理が破綻する
- 対策: チャンクに分けて処理
2. 専門用語の誤用
- 症状: 技術的な内容で不正確な表現
- 対策: GPT-4に切り替えて検証
GPT-4でよくある問題
1. 応答速度の遅さ
- 症状: 長時間待たされる
- 対策: GPT-4oの活用、プロンプトの簡素化
2. 過度な詳細化
- 症状: 必要以上に冗長な回答
- 対策: 出力形式を明確に指定
最終的な推奨事項
個人ユーザー向け
初心者（月$0-20予算）
- GPT-3.5中心の利用
- 重要タスクのみGPT-4o試用
中級者（月$20-50予算）
- ChatGPT Plus契約
- GPT-4とGPT-3.5の使い分け
上級者（月$50以上予算）
- API活用でコスト最適化
- 最新モデルの積極的試用
企業ユーザー向け
スタートアップ・小規模企業
- GPT-4oをメインに
- コストと品質のバランス重視
中大規模企業
- 用途別モデル選択
- セキュリティ要件に応じてTeam/Enterprise契約
まとめ：賢い選択のための指針
1年間の実使用を通じて分かったのは、「万能な正解はない」ということです。重要なのは「全体を高性能にする」ことではなく、必要なところにだけ最上位モデルを使う戦略です。
最適解のパターン
- コスト重視: GPT-3.5 + 必要時のみGPT-4o
- 品質重視: GPT-4o中心 + 複雑タスクでGPT-4
- バランス型: GPT-3.5（8割）+ GPT-4（2割）
今すぐ始められる行動
- 無料でGPT-3.5を1週間集中利用
- ChatGPT Plusで1ヶ月GPT-4を体験
- 自分の用途に応じた最適な組み合わせを発見
AIの進歩は目まぐるしく、今日の最適解が明日も通用するとは限りません。しかし、基本的な使い分けの考え方を身につけることで、どんな新モデルが登場しても適応できるはずです。
あなたのAI活用が、より効率的で創造的なものになることを願っています。
