プロジェクトに適した大規模言語モデル（LLM）APIを選ぶことは、大きな決断のように感じられます。それもそのはず、実際にそうなのですから。どのAPIを基盤に構築するかは、製品のパフォーマンス、月々の請求額、そしてユーザーの評価に直接影響します。
現在、誰もが注目しているのはOpenAIとAnthropicの2社です。両社とも業界のトップを走っていますが、AIへのアプローチはかなり異なります。それぞれに独自の技術的な強みと哲学を持っています。
このガイドでは、選択肢を整理するお手伝いをします。OpenAI APIとAnthropic APIを、開発者エクスペリエンスからパフォーマンス、そしてもちろん価格設定まで、あらゆる角度から分かりやすく比較します。また、多くの企業、特にカスタマーサービス分野の企業にとって、問題が どのAPIで構築するか から どうすれば最も早くこれを機能させられるか へと移りつつある理由も探っていきます。
OpenAI APIとは？
OpenAIは、生成AIブームの火付け役となった企業です。誰もが注目する強力で多才なモデルを開発したことで有名です。
OpenAIプラットフォームのインターフェース。開発者はここでGPT-4oのようなモデルにアクセスできます。OpenAI APIとAnthropic APIの議論において、各プラットフォームのインターフェースを理解することは重要です。最新のGPT-4oを含むGPTシリーズのようなトップモデルは、優れた万能選手として知られています。一般的な推論や創造的な文章作成に強く、テキスト、画像、音声を一度に扱う能力も向上しています。OpenAI APIは、できるだけ多くの人が手軽に利用できるように設計されており、開発者には簡単なコンテンツツールから、実際にタスクをこなせる複雑なエージェントまで、あらゆるものを構築するためのツールが提供されます。多くの人にとって、柔軟で強力、かつ実績のある基盤として、デフォルトの選択肢となっています。
Anthropic APIとは？
Anthropicは2021年に登場し、元OpenAIの研究者グループによって設立されました。彼らはAIの安全性に重点を置くことを目指していました。その使命は、信頼性が高く、予測可能で、誘導しやすいAIシステムを構築することであり、これは単に生のパワーを追い求めるのとは少し異なる目標です。
彼らの主要なモデルファミリーはClaudeで、現在はClaude 3.5 Sonnetが主力です。非常に長いドキュメントを読み込んで記憶できる巨大なコンテキストウィンドウ、ビジネス指向のタスクでの高いパフォーマンス、そして最初から組み込まれた安全性で知られています。彼らは「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ぶ手法を用いており、モデルが一連の倫理原則に従うように訓練されています。これにより、Anthropic APIは、規制の厳しい分野の企業や、AIが予測通りに振る舞うことが絶対に必要なあらゆる状況において、堅実な選択肢となります。
OpenAI API vs Anthropic API 詳細比較
どちらのプラットフォームも最高レベルのモデルを持っていますが、APIを使った実際の構築体験は全く異なる場合があります。開発者やチームリーダーとして実際に気づくであろう詳細を見ていきましょう。
開発者エクスペリエンスとAPIの機能
開発者フォーラムを少し覗いてみると、はっきりとした状況が見えてきます。どちらのAPIも強力ですが、プロジェクトの成否を分ける可能性のある癖があります。設計の細部が非常に重要なのです。
メッセージの構造
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OpenAI: APIは非常に柔軟であることで知られています。会話のどこにでもシステムメッセージを追加でき、同じ「人物」からの連続したメッセージ（例えば、ユーザーからのメッセージが2回続くなど）も可能です。これは些細なことに聞こえるかもしれませんが、複雑なチャットをシミュレートしたり、AIが最終的な回答を出す前にいくつかのツールを使用する必要があるワークフローを構築したりする際には大きな助けとなります。
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Anthropic: こちらははるかに厳格です。「ユーザー」→「アシスタント」→「ユーザー」というパターンが強制され、システムプロンプトは冒頭に1つしか置けません。これによりAPIは予測可能になりますが、新しい情報で会話を再開する必要があるような、より動的なアプリを構築しようとすると、本当に面倒なことになる可能性があります。
ツールの扱い（関数呼び出し）
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OpenAI: これはOpenAIの真の強みです。APIには堅牢な関数呼び出し機能があり、一度に複数のツールを呼び出すことも可能です。これにより、AIは注文を調べたりヘルプ記事を確認したりといった複数のことを行う必要があると判断し、それらすべてを一度に要求できます。これは単に効率的で、ロボットっぽさが少なくなります。
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Anthropic: ツールの使用は少し不格好で、一度に一つずつという感じです。開発者たちは、モデルに複数のツールを使わせる必要がある場合、厳格なやり取りの会話を通してモデルを誘導しなければならないことに気づいています。これにより遅延が生じ、トークンコストが増加し、開発がより複雑になります。また、この機能をオンにするだけで驚くほどのトークンオーバーヘッドが発生します。
画像と音声の扱い
両社ともビジョン分野で大きな動きを見せており、モデルが画像を理解できるようになっています。とはいえ、現時点ではOpenAIのエコシステムのほうが少し完成度が高いように感じられます。音声テキスト変換のWhisperや画像生成のDALL·Eのようなツールがすべて一つの傘下にあり、より完全なマルチメディアツールキットを標準で提供しています。
開発者にとっての結論
これらのAPIのいずれかで直接構築するということは、それぞれの特有の癖に対処することに同意するということです。カスタマーサービスのようなものでは、これは他の誰もがすでに構築したものを自分がまた作っているように感じられるかもしれません。eesel AIのようなプラットフォームは、そうした厄介なことをすべて代行してくれます。メッセージ構造やツール使用の制限と格闘する必要はありません。ナレッジドキュメントを接続し、エージェントに何をしてほしいかを平易な英語で記述するだけで、プラットフォームが面倒な実装の詳細を解決してくれます。
パフォーマンス、ユースケース、安全性
「最高の」モデルは、結局のところ何をしようとしているかによります。
得意なこと
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OpenAI: その柔軟性と創造性の高さから、広範な消費者向けアプリ、コンテンツ作成、そして最高レベルの一般知能を必要とするあらゆるものに最適です。何か新しいものを構築し、アイデアを迅速にテストしたい場合、OpenAIのAPIは多くの場合、そこに至るためのより速い方法となります。
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Anthropic: Claudeはビジネスの文脈で非常に優れた性能を発揮します。法律契約のレビュー、財務報告書の要約、あるいは間違いが許されない詳細なカスタマーサポートチケットの処理など、長いドキュメントを掘り下げるタスクに最適です。
倫理と制御へのアプローチ
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OpenAI: 同社は人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）という手法に大きく依存しています。これは基本的に、人間のレビュー担当者がモデルの回答を評価し、時間をかけてより役立ち、害の少ないものになるように教えるものです。これは機能しますが、時には人間のトレーナーの微妙なバイアスを拾ってしまうこともあります。
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Anthropic: 彼らの「Constitutional AI（憲法AI）」が他社との違いを生み出しています。モデルは一連の核となる原則（その「憲法」）で訓練され、それらの原則に対して自身の回答を判断することを学びます。その考え方は、常に人間の手助けを必要とせずに、本質的により予測可能で、突拍子もないことを言う可能性が低いモデルを作成することです。
企業にとって、問題はしばしばこれに帰着します：OpenAIの生の、柔軟なパワーが必要か、それともAnthropicの安定した、予測可能な安全性が必要か？
eesel AIのようなプラットフォームは、別の道を提供します。内部で強力なモデルを使用することで、eesel AIは両方の長所を提供します。最高レベルのモデルの賢さを得ながら、シンプルなインターフェースを通じて完全な制御が可能です。カスタムのAIパーソナリティを設定し、その知識を承認されたドキュメントのみに限定し、強力なシミュレーションモードを使用して、顧客が実際に話す前に期待通りに動作することを確認できます。
価格設定とビジネスモデル
OpenAIとAnthropicはどちらも同様の価格設定を持っています。チャットボット（ChatGPT PlusとClaude Pro）には月額サブスクリプションを提供し、APIには従量課金モデルを採用しています。
このAPI価格は「トークン」に基づいています。トークンは単語の小さな断片です（1トークンは約4分の3単語）。送信するトークン（入力）と受け取るトークン（出力）に対して料金を支払います。これは始めるには良いのですが、コストの予測を非常に難しくする可能性があります。ある月、サポートチームにチケットが殺到した場合、APIの請求額が何の警告もなく急騰する可能性があります。
以下は、人気のモデルについてAPI価格がどのようになっているかを簡単にまとめたものです。
| モデル | プロバイダー | 入力価格（100万トークンあたり） | 出力価格（100万トークンあたり） |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | $2.50 | $10.00 |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | $3.00 | $15.00 |
| Claude 3 Opus | Anthropic | $15.00 | $75.00 |
| Claude 3 Haiku | Anthropic | $0.25 | $1.25 |
価格は2024年後半の公開情報に基づいており、変更される可能性があります。
トークンベースの価格設定で最も頭が痛いのは、予算を立てようとすることです。コストが顧客からの問い合わせ数に直接連動している場合、どのように予測すればよいのでしょうか？ここで、異なるアプローチがはるかに理にかなっている場合があります。対照的に、eesel AIの価格設定は明確で予測可能です。プランは月間の固定されたAIとの会話数に基づいており、解決されたチケットごとの追加料金はありません。これにより、月末に予期せぬ請求書を心配することなく、サポートの自動化をスケールアップできます。
解決策：API論争の先を考える
さて、ここからが本題です。もしあなたの目標がカスタマーサポートを自動化することであるなら、エンジニアに何ヶ月もかけて生のAPI上でカスタムソリューションを構築・維持させることは本当に理にかなっているでしょうか？ほとんどの企業にとって、その答えは恐らく「いいえ」です。
AI統合プラットフォームを利用する方が、より賢く、より速い方法です。
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数ヶ月ではなく数分で開始：eesel AIのようなツールを使えば、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクや、Confluence、Google Docs、さらには過去のサポートチケットといったすべてのナレッジソースを、わずか数クリックで接続できます。これは、ゼロから構築する長い開発の苦労とは全く異なる、セルフサービス型のプラットフォームです。
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**すべてのナレッジを一つにまとめる：**一般的なAIから始めるのではなく、eesel AIはあなたの会社の実際の知識から即座に学習します。過去のチケット、社内Wiki、ヘルプセンターのドキュメントを読み込み、正確で、あなたに特化し、あなたのブランドの声に合った回答を提供します。
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**リスクなしでテスト：**これは非常に重要です。eesel AIのシミュレーションエンジンを使えば、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してあなたのAIエージェントをテストできます。実際の顧客向けにオンにする前に、どれだけうまく機能するかの正確な予測を得られるため、多くのリスクを排除できます。
目標に合わせた正しい選択
OpenAIとAnthropicのどちらを選ぶか決める際、正しい選択は本当にあなたがどこを目指しているかによります。
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OpenAI APIを選ぶべきなのは、最大限の柔軟性、最新のマルチメディア機能、そしてあらゆる種類の汎用アプリを構築するための基盤が必要な場合です。
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Anthropic APIを選ぶべきなのは、ビジネスレベルの信頼性、最高レベルの安全性、そして長く複雑なドキュメントの分析に優れたモデルが必要な場合です。
しかし、カスタマーサポートの自動化のような特定の問題を解決しようとしているほとんどの企業にとって、「自社開発か購入か」という問題は、「OpenAIかAnthropicか」という問題よりもはるかに重要です。ゼロから構築するのは、長く、費用がかかり、リスクの高い道です。
eesel AIのようなプラットフォームは、結果への直接的なルートを提供します。これらは、ビジネスの現場で強力なAIを利用するための最も速く、最も信頼性が高く、最も費用対効果の高い方法を提供し、APIインフラの管理ではなく、顧客を満足させることに集中できるようにします。
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よくある質問
OpenAIは、GPT-4oのような強力で多才な汎用モデルの作成に重点を置いており、多様なタスクに対する幅広い適用性と柔軟性を強調しています。一方、AnthropicはClaudeモデルで、AIの安全性、予測可能性、「Constitutional AI」トレーニングによる倫理原則の遵守を優先しています。
OpenAIのAPIはメッセージ構造の柔軟性が高く、複雑なワークフローに対応する堅牢なマルチツール呼び出しを提供します。AnthropicのAPIは「ユーザー」→「アシスタント」のメッセージパターンがより厳格で、ツールの使用はより硬直的でトークンを多消費するように感じられることがあり、しばしば逐次的な誘導が必要になります。
OpenAIは非常に多才ですが、AnthropicのClaudeモデルは特にビジネスの文脈で優れています。広範なドキュメント分析や、予測可能性、大きなコンテキストウィンドウ、組み込みの安全機能が重要となる詳細なカスタマーサポートなどのタスクに最適です。
両プラットフォームは主にトークンベースの従量課金API価格体系を採用しており、入力と出力の両方のトークンに対して課金されます。このモデルは一般的ですが、コストが使用量に応じて直接変動するため、予算編成が難しくなり、月々の請求額が予測不能になる可能性があります。
カスタマーサポートのような特定の機能を自動化することを目指す企業にとって、eesel AIのような統合プラットフォームは、より速く、より費用対効果の高い選択肢となり得ます。APIの複雑さを処理し、さまざまなナレッジソースを統合し、予測可能な価格設定を提供するため、インフラではなくビジネスの成果に集中することができます。
OpenAIは人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）を利用してモデルを人間の価値観に合わせますが、これは人間のトレーナーの微妙なバイアスを反映することがあります。一方、Anthropicは「Constitutional AI」を採用し、モデルを明確な倫理原則で訓練することで、継続的な人間の介入なしで、より予測可能で本質的に安全な振る舞いを実現します。
