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【Dify】OpenAIの各LLMの違いと選び方｜GPT-5系やoシリーズ等の使い分け【2026年版】

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生成AIアプリを作っていると、最初にぶつかるのが「結局どのモデルを選べばいいの？」問題です。

とくにDifyのように、モデルを差し替えながら改善できる環境だと選択肢が多くて迷いやすいですよね。

モデル選びで遠回りしないコツは、いきなり細かい型番を覚えるのではなく、まず「モデルのタイプ」を理解することです。

ここを押さえるだけで、用途に合わせた候補がスッと絞れるようになります。

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まず押さえる：OpenAIのLLMは「GPT系」と「推論（Reasoning）系」で考える

OpenAIのLLMは、ざっくり言うと「汎用的に速く使いやすいGPT系」と、「複雑な問題をじっくり解く推論（Reasoning）系」に分けて考えると理解がラクになります。

公式ドキュメントでも、推論モデルとGPTモデルは性格が違うことが明確に説明されています。

この章では、まずそれぞれがどんな得意分野を持っているのかを、アプリ開発目線で整理します。

比較表：GPT系・推論（Reasoning）系・調査特化（Deep research）

アプリ開発の判断に使いやすい形で表にまとめます。

モデル名や提供形態は更新されることがあるため、詳細は公式のModels一覧もあわせて確認しておくと安心です。

区分代表例（モデルの呼び方）得意なこと向いている用途例注意点Difyでの使い分けのコツ
GPT系
（非推論・汎用）		GPT-5系、GPT-4.1系 など会話、要約、文章生成、定型処理、指示に沿ったアウトプットFAQ/チャット、RAGの回答生成、文章整形、メール文作成、軽めの分類条件が多い判断や多段推論は「それっぽい結論」に寄ることがあるまずはGPT系で作って、難所だけ推論系に切り替える設計が安定
推論系
（Reasoning）		o3、o4-mini、o1 など制約の整理、多段の推論、計画立案、矛盾チェック、複雑な意思決定要件定義の壁打ち、エージェント的ワークフロー、手順・計画の生成、難しめのデバッグ/設計単純作業にはオーバースペックになりやすく、速度・コスト面で不利な場合がある「重要な判断」「失敗コストが高い部分」だけ推論系に任せるとコスパが良い
調査特化
（Deep research）		o3-deep-research、
o4-mini-deep-research		Web/ファイル等の情報源を使った収集・統合・分析、引用付きレポート作成競合調査、仕様比較、市場調査、根拠付きまとめ、社内資料＋外部情報の統合情報源の品質に依存し、用途によっては「RAG＋GPT系」の方がシンプル“調査そのもの”が目的なら採用価値大。チャット応答だけならGPT系で十分なことも多い

各タイプの詳細を以下にまとめます。

GPT系とは｜汎用・速い・コスパ重視の基本線

GPT系は、いわば「まずはこれを使うと失敗しにくい」タイプです。

質問に対して自然な文章で答えるのが得意で、要約・言い換え・FAQ対応・文章生成・指示に沿った定型処理など、日常的なタスクを幅広くこなします。

モデル一覧でも、GPT-5系やGPT-4.1系は “GPTモデル” として整理されており、用途の広さが前提になっています。

速度とコストのバランスも取りやすいので、まずはGPT系を基準にして、必要が出たら推論系に切り替える、という順番が扱いやすいでしょう。

注意点として、GPT系は万能に見える一方で、条件が多い意思決定や、多段の推論が必要な問題だと “それっぽい答え” に寄ってしまうことがあります。

ここで活躍するのが次の推論系です。

推論（reasoning）系とは｜複雑な問題を“考えて解く”

推論系（oシリーズなど）は、複雑な制約のある問題や、複数ステップの計画、矛盾チェックのような「ちゃんと考える必要があるタスク」を得意とするモデル群です。

OpenAIのガイドでも、推論モデルとGPTモデルは挙動が異なり、推論モデルを使うべきケースがあることが示されています。

Difyでは次のようなケースで推論系が効きやすいです。

  • 要件が曖昧なままでも、質問を整理して条件を詰め、最終的に一貫した結論に持っていく必要があるとき。
  • ツール呼び出し（検索・API・DB）を挟みながら、途中結果を踏まえて次の手を考えるような “エージェント的な動き” が必要なときです。

ただし、推論系は「いつでも最強」ではありません。

体感の速さやコスト、そしてタスクの単純さによっては、GPT系のほうがスッキリ・安定・安価に動くことも多いです。

なので、推論系は「難しいところだけ投入する切り札」として考えると、全体の設計が破綻しにくくなります。

「Deep research」「Web search」など“調査・ツール特化”モデルもある

もうひとつ押さえておきたいのが、「調査」や「検索」に特化したモデルです。

たとえばDeep Research系は、ウェブ検索やファイル検索などのツールを使って情報を集め、分析してまとめることに最適化されています。

公式ガイドでも、Deep Researchモデルは検索・分析を想定した設計で、対応ツールの範囲が整理されています。

ここが重要なのは、調査特化モデルは「文章がうまいモデル」というより、「根拠を集めて統合する仕事が得意なモデル」だという点です。

競合調査、仕様比較、最新情報の整理など、“外部の情報を取りにいくこと自体が目的” なら検討価値が高いですが、社内FAQのように情報源が自社ナレッジに閉じている場合は、RAG＋GPT系のほうがシンプルに作れることもあります。

2026年時点の主要ラインナップ紹介

ここからは「じゃあ具体的にどんなモデルがあるの？」を整理していきます。

ポイントはモデル名を丸暗記することではなく、各ファミリーの立ち位置をつかんで「自分の用途ならどれが候補か」を素早く決められる状態にすることです。

  • GPT-5.2系：まず候補に入れる“本命ライン” ⇒ 詳しく見る
  • GPT-4.1系：非推論でも長文と指示追従が強い“安定枠” ⇒ 詳しく見る
  • oシリーズ：複雑な推論を任せたいときの切り札 ⇒ 詳しく見る
  • deep researchモデル：検索・統合が必要な“調査役” ⇒ 詳しく見る

GPT-5.2系：まず候補に入れる“本命ライン”

GPT-5.2系は、OpenAIのモデル一覧でも上位に置かれていて、コーディングやエージェント的なタスクまで幅広く担当できる位置づけです。

迷ったら、まずこのファミリーから検討すると判断が早くなります。

GPT-5.2系の中でも、ざっくり使い分けるなら「品質重視」「速度・コスト重視」の2つに分けて考えるのが簡単です。

たとえば、標準のGPT-5.2は汎用の本命、miniやnanoは “タスクが明確で、速さとコストを優先したい場面” で活きます。

また、アプリ開発目線で地味に効くのが「ツール連携のしやすさ」です。

GPT-5.2のガイドでは、カスタムツール（ツール呼び出しの入力を自由にしつつ、必要なら出力を制約できる考え方）が紹介されていて、ワークフロー型アプリとの相性がよいことがわかります。

GPT-4.1系：非推論でも長文と指示追従が強い“安定枠”

GPT-4.1系は「推論モデルではないけれど、賢くて扱いやすい」立ち位置です。

OpenAIの発表では、GPT-4.1／mini／nanoがAPIに投入され、指示追従やコーディング面で改善があること、そして最大100万トークン級の長いコンテキストに対応することが説明されています。

長文コンテキストが効くのは、たとえば次のようなケースです。

会話履歴が長くなりやすい業務チャット、複数ドキュメントを一度に参照して回答するRAG、仕様書をまとめながら回答するような場面ですね。

GPT-4.1 nanoのモデル説明でも、ツール呼び出しや指示追従、長いコンテキストが特徴として明記されています。

一方で、長文を“そのまま全部入れる”ほどコストも上がりやすいので、Difyで運用するなら「必要な情報だけを検索して渡す」「会話履歴は要約して圧縮する」といった設計とセットで考えるのがおすすめです（このあたりは次章の比較軸で詳しく触れます）。

oシリーズ：複雑な推論を任せたいときの切り札

oシリーズは、ややこしい条件整理や多段の推論が絡むタスクで頼りになる推論モデル群です。

モデル一覧にもo3やo4-miniが「reasoning model」として整理され、用途の違いが示されています。

とくにo4-miniは「速くてコスト効率のよい推論」を狙ったモデルとして紹介されていて、数学・コーディングなどで強い、という説明があります。

つまり、“推論は必要だけど重すぎるのは困る”という場面で選択肢になりやすいです。

アプリ開発では、oシリーズは「常に使う主役」というより、「難所だけ投入する」ほうが上手くいきがちです。

たとえば、まずGPT系で回答案を作り、矛盾チェックや計画立案だけoシリーズに回す、といった使い方ですね。

deep researchモデル：検索・統合が必要な“調査役”

調査や分析そのものが目的なら、deep research系が候補になります。

ガイドでは、o3-deep-researchやo4-mini-deep-researchが、Web検索やファイル検索などを使いながら多数の情報源を分析・統合して、レポートを作る用途に最適化されていると説明されています。

逆に言うと、「社内FAQに答えたい」など情報源がほぼ社内ナレッジに閉じている場合は、RAG＋GPT系で十分なことも多いです。

どこまで “外の情報を取りにいく必要があるか” で、深掘り系を使うべきかが決まってきます。

用途別おすすめ：生成AIアプリ開発での“選び方テンプレ”

ここからは、OpenAIのLLM（GPT系・推論モデル・deep research）を「用途から逆算して」選ぶためのテンプレを紹介します。

モデル名を細かく覚えるよりも、まずはこの章の型どおりに当てはめてみると、Difyでのモデル選定がかなりスムーズになります。

モデルの最新ラインナップは公式のModels一覧でも確認できます。

  • チャットボット（FAQ・社内ナレッジRAG）⇒ 詳しく見る
  • ワークフロー（抽出・分類・タグ付け・定型レポート）⇒ 詳しく見る
  • コーディング支援（修正提案・レビュー・自動生成）⇒ 詳しく見る
  • 複雑な意思決定（要件整理・多段推論・計画立案）⇒ 詳しく見る
  • リサーチ（競合調査・仕様比較・根拠付きまとめ）⇒ 詳しく見る

チャットボット（FAQ・社内ナレッジRAG）

FAQや社内ナレッジRAGは、体験としては “会話” ですが、裏側では「検索結果を読みやすくまとめる」能力が重要です。

ここでいきなり最上位モデルに寄せるより、まずは速くて安いモデルで回して、難しい問い合わせだけ上位にエスカレーションする設計が安定しやすいです。

おすすめの構成例は次のとおりです。

  • 入口（ユーザー入力の整形・意図の補完）：GPT-5 mini / GPT-5 nano
  • 回答生成（検索結果の要約と文章化）：GPT-5.2（まず迷ったらここ）
  • 難問のみ（矛盾チェック・方針決定が必要なとき）：o3 などの推論モデル

Difyで作るなら、「通常はGPT系で高速に返す → 自信がなさそう/重要な問い合わせだけ推論モデルへ」という“二段構え”が、コストと品質のバランスを取りやすいです。

ワークフロー（抽出・分類・タグ付け・定型レポート）

抽出・分類・タグ付けなどのワークフローは、文章のうまさよりも「決めた形式で、毎回同じように返す」ことが正義です。

ここで効くのが、構造化出力（JSON）を崩さない設計で、OpenAIのStructured Outputsは「指定したJSON Schemaに必ず従わせる」ための仕組みとして公式に案内されています。

おすすめの構成例は次のとおりです。

  • 分類・タグ付け（選択肢が明確で短い出力）：GPT-5 nano / GPT-5 mini
  • 情報抽出（項目が多い・抜け漏れが困る）：Structured Outputs対応のモデルでJSON固定
  • 最終レポート（読みやすさと自然文が必要）：GPT-5.2

ワークフローは「軽量モデルで十分な工程が多い」のが特徴です。

逆に、ここで重いモデルを常用すると、コストが積み上がりやすいので注意が必要です。

コーディング支援（修正提案・レビュー・自動生成）

コーディング支援は、タスクの性質によって “必要な賢さ” が変わります。

たとえば、ちょっとした修正案や短い関数の生成なら軽量モデルでも回りますが、設計判断や複数ファイルの整合性まで見るなら、上位モデルや推論モデルの出番になりやすいです。

モデル一覧では、GPT-5.2が「coding/agentic」用途で推されていることも明記されています。

おすすめの構成例は次のとおりです。

  • 小さな修正・簡単な生成：GPT-5 mini
  • 実装方針から作る（品質優先）：GPT-5.2 / GPT-5.2 pro
  • バグ原因の切り分けや、条件が絡む設計判断：oシリーズ（推論）

Difyで「コード生成→テスト→修正」のループを回すなら、生成はGPT系、検証や難所だけ推論系に寄せると過不足が減ります。

複雑な意思決定（要件整理・多段推論・計画立案）

要件整理や計画立案は、ユーザーの入力が曖昧だったり、制約があとから追加されたりして、会話の途中で前提が変わりがちです。

こういう場面は、推論モデルが得意な領域として公式のベストプラクティスでも整理されています。

おすすめの構成例は次のとおりです。

  • ヒアリング（質問を作って情報を集める）：GPT-5.2
  • 仕様の確定・矛盾チェック・計画案の作成：o3 / o3-pro など
  • 最終の文章化（読みやすい提案書に整える）：GPT-5.2

「最初から最後まで推論モデル」にすると重くなりがちなので、“決めるところだけ推論”　にしておくと運用が楽になります。

リサーチ（競合調査・仕様比較・根拠付きまとめ）

外部情報を集めて統合する “調査” が主目的なら、deep researchモデルが候補になります。

deep researchは、Web検索やファイル検索などを使って多数のソースを分析・統合し、レポートを作る用途として公式に案内されています。

おすすめの構成例は次のとおりです。

  • まず広く集めて整理（スピードと費用優先）：o4-mini-deep-research
  • 重要テーマを深掘りして統合（品質優先）：o3-deep-research
  • 調査結果をユーザー向けに短く整形：GPT-5.2

社内ナレッジだけで足りるケース（社内FAQなど）では、RAG＋GPT系のほうが構成がシンプルなことも多いので、「外を調べる必要があるか」を最初に切り分けるのがコツです。

よくある落とし穴とチェックリスト

モデル選定やルーティングの方針が決まっても、運用を始めると「思っていたよりコストが高い」「ワークフローがたまに落ちる」「いつの間にか回答の質が悪くなった」といった“あるある”に出会いがちです。

ここでは、Difyで生成AIアプリを作るときに特に起きやすい落とし穴と、公開前に確認できるチェックリストをまとめます。

落とし穴1：出力が長くなりすぎて料金が爆増する

一番多いのがこれです。ユーザー体験を良くしようとして丁寧に説明させた結果、出力トークンが膨らみ、気づいたらコストが跳ね上がるパターンですね。

特にRAGで検索結果を多めに渡していると、「引用＋解説＋補足」で文章がどんどん伸びやすくなります。

対策はシンプルで、「出力の上限」と「出し方の型」を先に決めることです。たとえば次のように“短くても伝わる形”にしておくと、品質とコストの両方が安定します。

  • 回答のフォーマットを固定する（結論→理由→手順、など）
  • 最大文字数（または段落数）を明示する
  • 追加説明は「必要なら質問してください」で止める
  • 検索結果は必要最小限だけ渡す（上位3件だけ、など）
  • 長文が必要なときだけ「詳細版」を別ステップに分ける

落とし穴2：JSON/構造化出力が崩れてワークフローが止まる

Workflowで「抽出→分岐→DB登録」のような処理をしていると、JSONが少しでも崩れるだけで次のステップが止まります。

しかも厄介なのは、毎回壊れるわけではなく「たまに壊れる」ことが多い点です。

運用開始後に地味に効いてきます。

ここは、モデルを変えるより先に「プロンプト設計＋失敗時の逃げ道」を整えるほうが効果が出ます。特におすすめなのは、抽出と文章化を分離することです。

つまり、1回目は必要項目をJSONだけで返し、2回目で自然文に整える、という分業ですね。

設計の目安としては、次の対策が効きます。

  • 出力はJSONだけに限定し、説明文を出させない
  • キーと型、必須項目、許可する値（列挙）を明記する
  • 「空欄の場合は null」など欠損ルールを決める
  • パース失敗時のリトライ方針を用意する（同モデル再試行／上位モデルへ切替）
  • 重要工程は軽量モデルにこだわらず、安定するモデルを優先する

落とし穴3：モデル更新で挙動が変わり、品質が劣化したのに気づかない

生成AIはモデルや周辺仕様の更新で、同じプロンプトでも少しずつ挙動が変わることがあります。

いちばん怖いのは「派手に壊れないけど、少しずつ微妙になっている」状態です。ユーザーの不満が溜まってから気づくと、原因の切り分けが大変になります。

ここを防ぐには、“定点観測”が必要です。

難しく考えず、最低限のテストセットだけでも持っておくと、モデル変更やプロンプト修正の影響が見えるようになります。

運用でやっておくと安心なことは次のとおりです。

  • 定番質問と失敗例を10〜30個くらい固定で持つ
  • 合格基準を決める（形式遵守、禁止事項、短さ、根拠の出し方など）
  • 変更時はA/Bで比較し、悪化したら戻せるようにする
  • 重要な回答はログに残し、あとで再現できる状態にしておく

公開前チェックリスト

最後に、公開前にサッと確認できるチェックリストです。

これを一度なぞるだけでも、「公開後に気づくタイプの事故」をかなり減らせます。

  • 目的が明確になっている（何を解決するアプリか、何をしないか）
  • 回答の型が決まっている（結論→理由→手順など）
  • 出力の上限が決まっている（最大文字数／段落数／箇条書き数）
  • RAGで渡す情報量が適切（必要最小限、重複なし、古い情報の混入に注意）
  • JSON出力が壊れない設計になっている（キー・型・必須項目・欠損ルール）
  • パース失敗や検索失敗のときの挙動が決まっている（リトライ／上位モデル／人に引き継ぐ）
  • 例外系のユーザー入力に耐えられる（短すぎる質問、曖昧、怒り口調、長文貼り付け）
  • コストの見積もりができている（平均入出力トークン、ピーク時の想定）
  • レイテンシが許容範囲（体感で遅すぎない、タイムアウトしない）
  • テスト質問セットがある（変更前後で比較できる）

まとめ

OpenAIのLLM選びは、「このモデルが最強だからこれ！」ではなく、用途と運用設計に合わせて“最適化”していくのがいちばん失敗しにくいです。

まずはモデルを大きく分類して捉え、比較軸とテンプレで候補を絞り、Dify上で運用しながら改善できる形に落とすのが王道です。

今回のポイントを短く整理すると、次のとおりです。

  • まずは「GPT系（汎用）」と「推論（Reasoning）系（難所向け）」を分けて考える
  • モデル選定は「品質・速度・コスト・コンテキスト・ツール連携・マルチモーダル・運用」の7軸で見る
  • 迷ったら、軽量モデルやGPT系で回して、必要なところだけ上位／推論モデルに“二段階ルーティング”する
  • 料金と安定性は、モデルよりも「トークン設計」「構造化出力」「評価・ログ」で大きく変わる
  • 公開前にチェックリストで潰しておくと、運用後の事故（コスト爆増／JSON崩れ／品質劣化）を減らせる

この流れで設計しておけば、モデルが増えたり更新されたりしても、ぶれずに選び直せます。

次にやるなら、あなたのアプリの用途（チャット/RAG、Workflow、Agent）に合わせて、二段階ルーティングとテスト質問セットを作るところから始めるのがおすすめです。

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