2026年1月2日
OpenAIモデル一覧と選び方【2026年1月版】
OpenAIモデルを順に解説。GPT-5系/音声/画像/動画/embedding/モデレーションまで一覧でご紹介します。
OpenAIモデルは増減や名称変更があるため、「いま何が使えるか」を追うのが難しくなりがちです。
この記事は OpenAI公式ドキュメントを主な一次情報として、OpenAIモデルを“一覧で順に紹介”します（2026年1月時点）。
OpenAI と ChatGPT のモデル一覧
OpenAI社が提供するモデルには、 OpenAI API から利用できるモデルと、ChatGPTから利用できるモデルの2種類があります。
OpenAI API から利用できるモデルについては、 Models（OpenAI Docs） から最新情報を確認できます。
ChatGPTから利用できるモデルは公式ドキュメントが提供されていないため、適宜画面やニュース情報などから確認する必要があります。
GPT-5.2
フラッグシップのOpenAIモデルです。公式ドキュメント上は「OpenAIの最も強力なモデル」とされ、テキストと画像（vision）対応、ツール呼び出しにも対応します。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | まず迷ったらこれ（品質を優先したい業務全般） |
入力 | テキスト / 画像（vision） |
出力 | テキスト / 構造化出力（Structured Outputs）など |
ツール | tool calling（対応） |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-5.2 pro
「最も強力な推論モデル」として紹介されています。品質重視で、特に難しい推論や品質のブレが許されない局面で候補になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 精度最優先の意思決定支援、難しい調査・分析の下支え |
入力/出力 | 詳細は公式ページ参照（モデル更新が起きやすい） |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-5.1（旧世代）
「GPT-5.2の前世代」のモデルです。既存実装や検証済みの運用がある場合に、互換性や再現性の観点で参照されることがあります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 既存運用との互換性優先、検証済み構成の維持 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-5.1 mini（旧世代）
「高品質で高コスト効率」として紹介されています。応答速度やコストを重視しつつ、品質も落とし過ぎたくない用途で候補になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 日常的な文章作成、要約、軽い分析（コスト重視） |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-5.1 nano（旧世代）
「最速・最安のモデル」です。大量処理や軽量タスク（分類、短文生成、簡易抽出）でコストを最小化したい時に使い分けます。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 大量の短文処理、簡易分類、定型抽出 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
gpt-5.2-chat-latest（ChatGPT向け互換）
公式: gpt-5.2-chat-latest（OpenAI Docs）
Zapierでは「Chat Completions APIや既存のChatGPT互換のニーズ向け」として紹介されています。latest は挙動が更新される可能性があるため、運用上は「いつの挙動を前提にするか」を決めて使うのが安全です。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 既存のチャット互換を優先する移行期の実装 |
注意点 |
|
gpt-5.1-codex-max（コード特化）
公式: gpt-5.1-codex-max（OpenAI Docs）
「コーディング/エージェントタスク向け」のモデルです。設計・実装・テストまでを一気通貫で扱う“開発エージェント”用途で候補になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 実装補助、リファクタ、テスト生成、開発ワークフロー |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
gpt-5.1-codex-mini（コード特化・軽量）
公式: gpt-5.1-codex-mini（OpenAI Docs）
「高速・軽量なコーディングモデル」です。IDE連携や軽い修正提案、レビュー補助などでコストと速度を優先したい場合に候補です。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 軽い修正、レビュー補助、素早いコード生成 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4.1（旧世代）
「GPT-5シリーズ以前のフラッグシップ」です。既存の評価セットや運用がGPT-4.1前提の場合、比較・移行の軸として残ることがあります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 既存運用の比較軸、移行評価 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4.1 mini（旧世代）
「高速・コスト効率の良いモデル」です。日々の業務タスク（要約、下書き、分類）でコストを抑えたい場合に候補になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 要約、下書き、分類（コスト重視） |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4.1 nano（旧世代）
「最速・最安のGPT-4.1系」のモデルです。大量処理や最小コストでの自動化に向きます。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 大量の短文処理、簡易抽出、分類 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4o（旧世代）
「汎用（general-purpose）モデル」です。すでに運用がある場合は、GPT-5系へ移行する前の比較対象として押さえておくと判断が速くなります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 既存運用の継続、比較・移行評価 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4o Audio（preview）
「リアルタイムの会話（音声対話）」用途に特化したモデルです。プレビューは仕様変更が入りやすいので、業務導入では“どこまでを自動化するか”の境界を明確にして検証するのが安全です。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 音声対話のPoC、リアルタイム応対の検証 |
注意点 | previewは変更が入りやすい |
GPT-4o mini（旧世代）
旧世代の「小型モデル」のひとつです。速度とコスト優先で、日常タスクの自動化に向きます。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 日常の自動化、要約、下書き、分類 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4o mini Audio（preview）
公式: GPT-4o mini Audio（OpenAI Docs）
「リアルタイム音声の小型モデル」のひとつです。コストを抑えて音声対話を試したい場合の候補です。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 低コストの音声対話PoC |
注意点 | previewは変更が入りやすい |
GPT-4o mini TTS
公式: GPT-4o mini TTS（OpenAI Docs）
「テキスト読み上げ（TTS）」用途のモデルです。音声出力が必要な業務（読み上げ、アナウンス、ナレーションの自動生成）で候補になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 読み上げ、音声生成、アナウンス |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT-4o Transcribe
公式: GPT-4o Transcribe（OpenAI Docs）
「文字起こし（speech-to-text）」用途に特化したモデルです。会議、面談、コールセンターなどで、音声をまずテキストにしてから要約・分類へ繋げる構成が作りやすくなります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 文字起こし→要約→社内共有の自動化 |
価格 | 公式Pricingでモデル名を確認 |
GPT Image 1.5
公式: GPT Image 1.5（OpenAI Docs）
OpenAIが提供する最新の「画像生成モデル」です。業務利用では、ブランドガイドライン（禁止表現、著作権、商用可否、修正フロー）を先に決めてから使うのが安全です。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 画像生成、クリエイティブ案出し、バナーの叩き台 |
注意点 | ガイドラインとレビュー導線を先に作る |
Sora 2
OpenAIのフラッグシップの「動画生成モデル」です。制作物として扱う場合は、検収基準（ブランド、禁止表現、利用範囲）を業務フローに組み込む必要があります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 動画の案出し、短尺動画の生成 |
注意点 | 検収/承認フローとセットで導入 |
OpenAIのオープンモデル（gpt-oss）
公式: gpt-oss-120b（OpenAI Docs） / gpt-oss-20b（OpenAI Docs） / gpt-oss-safeguard（OpenAI Docs）
「自前ホストが可能なオープンウェイトモデル」がこの gpt-oss シリーズです。自社環境での運用（要件や制約）がある場合に検討対象になります。
観点 | メモ |
|---|---|
向いている用途 | 自前運用要件が強いケース（セキュリティ/コスト/制約） |
注意点 | 運用負荷（推論基盤、監視、更新）が発生 |
Embeddings（ベクトル検索用）
公式: text-embedding-3-large（OpenAI Docs） / text-embedding-3-small（OpenAI Docs）
RAGで「検索品質」を作るのに必要なモデルです。社内検索の精度を上げたい場合、回答モデルより先に embeddings と検索設計を見直す方が効くことが多いです。
Legacy models
現時点ではOpenAI公式から、以下の記事に記載されているモデルがレガシーモデルであると説明されています。
Legacy Model Access for Enterprise and Edu Users
どの ChatGPT モデルを選ぶべきか
ChatGPTから利用するときは、基本的に常に最先端のモデルを利用するべきです。
現時点であれば、GPT-5.2シリーズを利用するべきであり、推論モデルの強度としては、デフォルトではThinking、長期的に実行が求められる研究レベルのインテリジェンスが必要な用途では GPT-5.2 Pro を利用します。また、それらの推論が求められないような簡単な用途であれば、Instantを用いれば良いというようにです。
まとめ
OpenAIのモデル群は、追加・削除・改名が頻繁に起きるため、「どれを選ぶべきか」以前に「いま使える選択肢を正しく把握する」ことが難しくなっています。運用で迷わないためには、情報源と選定基準を先に固定するのが有効です。
- OpenAI APIで使えるモデルは、一次情報として OpenAI公式の Models / Pricing を起点に確認するのが最も確実です。
- ChatGPTで使えるモデルは公式一覧が揃っていないため、画面表示やニュースなどの断片情報を前提に「変わり得るもの」として扱い、運用ポリシーを決めておく必要があります。
ChatGPT利用では基本的に最新の上位モデル（現時点ならGPT-5.2系列）を軸にしつつ、「品質（Pro）」「標準（5.2）」「コスト最適（mini/nano）」「特化（codex/音声/画像/動画/embeddings）」のレイヤーで整理すると、モデル変更があってもブレずに運用できます。モデル選定は“スペック比較”ではなく、用途・リスク・運用ルール（固定/更新の扱い、承認フロー）まで含めて設計するのが実務的な最短ルートです。
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