2025年に開発者が選ぶオープンAI APIの代替案トップ10

OpenAIのAPIは素晴らしいですが、選択肢はそれだけではありません。より手頃な価格で、オープンソースで、カスタマイズが簡単なものを探している場合でも、他に何が可能かを知りたい場合でも、検討する価値のある確かな代替手段がたくさんあります。

この記事では、次の 10 種類の OpenAI API の代替手段について説明します。 開発者、それらが提供するものと、次のプロジェクトにより適している理由。

OpenAI API の代替ツールトップ 10

1。アンソロピック・クロード API

Anthropicが開発したClaudeは、市場で最も高性能で安全性に重点を置いた大規模言語モデルの1つです。操作性、透明性、有害な出力の最小化に重点を置いて構築されているため、顧客向けアプリケーションやコンプライアンス重視のアプリケーションを開発する企業にとって魅力的です。

クロードは会話が上手で、自然な指示で誘導しやすく、他のモデルに比べて事実を「幻覚」させることが少ないことで知られています。また、多くの開発者は、Claude が指示に従うのが得意で、対話ベースのユースケースではより微妙なニュアンスがあると感じています。

価格：2025年現在、Anthropicは独自のプラットフォームを通じて、またAmazon BedrockやGoogle Cloudなどのパートナーを通じてクロードへのアクセスを提供しています。料金はプロバイダーによって若干異なりますが、大まかな内訳は次のとおりです (Anthropic の API への直接アクセスによる)。

• クロード 3 オーパス (最もパワフル):
  
  • インプット:トークン100万個あたり15ドル
    
  • 出力：100万トークンあたり75ドル
    
• クロード3ソネット（バランス）：
  
  • インプット:トークン100万個あたり3ドル
    
  • 出力：100万トークンあたり15ドル
    
• クロード 3 俳句 (軽くて速い):
  
  • インプット:100万トークンあたり0.25ドル
    
  • 出力:100万トークンあたり1.25ドル

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

ユースケース:

• AI チャットボットとアシスタント
  
• 要約とコンテンツ生成
  
• 安全なエンタープライズアプリケーション
  
• リサーチツールとアイディエーションツール
  

ティル; ドライ:
GPT-4と直接競合する、強力で信頼性が高く、より安全な会話型AIを探しているなら、Claude 3、特にSonnetまたはOpusモデルが最適です。

2。グーグルクラウド AI API

Googleのジェミニモデル（旧バード）は、Vertex AIを通じて開発者が利用できます。これらのモデルは、特にマルチモーダルタスク（テキスト、画像、コード）に強力で、Google Cloud エコシステムに緊密に統合されているため、すでに GCP に取り組んでいる開発者にとって理想的です。Gemini は、確かな推理力、高パフォーマンス、柔軟なデプロイで知られています。

主な機能:

• ジェミニ1.5モデルへのアクセス
  
• 非常に長いコンテキスト（Gemini 1.5 Proでは100万トークン以上）をサポート
  
• 他の Google クラウドサービスとのシームレスな統合
  
• 組み込みのデータガバナンスとエンタープライズグレードのセキュリティ
  

価格 (ジェミニ 1.5 プロ):

• 入力:100 万文字あたり 3.50 ドル (最大 875,000 トークン)
  
• 出力:100 万文字あたり 10.50 ドル

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• マルチモーダルアプリ (テキスト+画像)
  
• エンタープライズグレードのLLM導入
  
• すでに Google クラウド環境を利用しているデベロッパー

3。AI21 ラボ

AI21 Labs ジュラシック-2 モデルは、コンテンツ生成、要約、質問回答などのタスクの強力な代替手段となります。これらのモデルは、自然言語タスクでのパフォーマンスが高く、特定のビジネスユースケースに合わせて微調整しやすいことで知られています。この API は使いやすく、強力な多言語機能を備えています。

主な機能:

• 事前トレーニング済みの大規模言語モデル
  
• 微調整とカスタムモデルのサポート
  
• 要約、書き換えなどのための組み込みツール
  

価格:現在、AI21は使用状況に応じて無料利用枠と有料プランを提供しています。特定の価格は常に公開されているわけではありませんが、コストは GPT-4 層モデルと同等かそれよりわずかに低く、階層は文字数とモデルサイズに基づきます。

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• ニュースの要約と書き換え
  
• 高速コンテンツ生成
  
• カスタマイズ可能な NLP パイプライン

4。コヒーア

Cohereは、企業や開発者が使いやすいアプリケーション向けに構築された、高速でカスタマイズ可能な大規模言語モデルを提供します。同社の「Command」シリーズは命令に従うように最適化されており、API は分類、要約、検索拡張生成 (RAG)、埋め込みなどのタスクに最適です。

Cohereは、検索、セマンティック検索、文書理解のための強力なツールも提供しているため、ナレッジベースのアプリに最適なOpenAI代替ツールとなっています。

主な機能:

• 高速で信頼性の高い言語モデル (コマンド R+)
  
• テキスト生成、分類、要約、埋め込み
  
• 多言語サポート
  
• 微調整とカスタムモデルのデプロイ
  

価格 (コマンド R+):

• 無料利用枠あり
  
• 有料の料金は使用状況によって異なります。埋め込みと生成は、トークンごとの競争力のある料金で開始されます（通常、同様のワークロードではOpenAIよりも安価です）

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• ナレッジアシスタント
  
• 文書検索機能付き内部ツール
  
• 言語理解パイプライン

5。アマゾン AI サービス

Amazon Bedrock では、開発者は 1 つの一貫した API を介して複数の基盤モデル (クロード、タイタン、ミストラルなど) にアクセスできます。そのため、アプリを再設計せずにさまざまなモデルをテストまたはデプロイしたいチームにとって理想的です。AWS ネイティブインテグレーションは、スケーリング、モニタリング、セキュリティにも役立ちます。

主な機能:

• クロード、タイタン（アマゾン専用）、ミストラル、メタのラマなどへのアクセス
  
• モデル間の切り替え用の統合SDK
  
• AWS エコシステムとの緊密な統合
  
• インフラ管理なし
  

価格設定:

• モデルプロバイダーによって異なります
  
• Amazon Titanモデルは一般的に低コストです（100万トークンあたり約1.50ドルから6ドルから）
  
• AWS 従量課金制による従量課金

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• AWS で開発している開発者
  
• API を切り替えずに実験をモデル化
  
• 完全なオブザーバビリティを備えたエンタープライズレベルのデプロイ

6。ハグフェイス

Hugging Faceは、柔軟性、透明性、制御性を求める開発者にとって頼りになるプラットフォームです。何千ものオープンソースモデル (LlLama、Mistral、Falcon など) に API を提供しており、ホストされた推論エンドポイントを介して実行したり、独自のインフラストラクチャにデプロイしたりすることができます。プロプライエタリな API と比較して、より多くのカスタマイズや低コストのスケーリングを希望する場合に理想的です。

主な機能:

• 100,000以上のモデル（NLP、ビジョン、スピーチ）へのアクセス
  
• 微調整、ホスティング、プライベートエンドポイント
  
• オープンソースの基盤モデル
  
• ハグ・フェイス推論APIとスペースによる迅速なデプロイメント
  

価格 (推論エンドポイント):

• モデル+インスタンスタイプに依存
  
• 例:Lama 2 の 13B エンドポイントは 1 時間あたり約 0.60 ドルで起動 (T4 GPU)
  
• 従量課金制、無料利用枠には制限付きの API 呼び出しが含まれます

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• オープンソースで微調整されたモデルを求める開発者
  
• 迅速なプロトタイピングとカスタムデプロイ
  
• モデルとコストの完全管理
  

7。スタビリティー AI

安定性AIは安定拡散で最もよく知られていますが、テキスト生成用のオープンソースの大規模言語モデルであるStable LMも提供しています。その API は、画像生成、クリエイティブなアプリケーション、オープンで透明な ML ツールに最適です。フルモデルにアクセスできる視覚的な生成モデルが必要な場合の強力な代替手段です。

主な機能:

• 安定拡散API (テキストから画像へ)
  
• テキスト生成用の安定した LM
  
• 微調整と導入をサポート
  
• オープンソースとデバイス上の互換性に重点を置く
  

価格設定 (ステーブル・ディフュージョン API):

• SDXLベースモデルの場合、画像1枚あたり約0.002ドル
  
• エンタープライズ向けボリュームディスカウント
  
• Clipdropなどのプラットフォームから利用できる無料のアクセス階層

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• クリエイティブツール (イメージ、アート、コンセプトデザイン)
  
• 軽量なオープンソース言語生成
  
• イメージ AI を必要とする予算重視の開発者
  

8。ミッドジャーニー API (近日公開予定)

Midjourneyの優れた画像生成機能をプログラマティックアクセスにもたらすことが期待され、AI開発環境への期待が高まっています。このプラットフォームは、何世代にもわたって一貫性を保つ、高度に様式化された芸術的な画像を生成することで知られています。

具体的な価格の詳細は未定ですが、APIはさまざまなアプリケーションタイプに適した柔軟な統合オプションを提供することが期待されています。初期のプレビューでは、スタイルコントロールとイテレーションのための堅牢な機能が提案されており、クリエイティブなアプリケーションやデザインに重点を置いたプロジェクトには特に有用です。

このプラットフォームの強みは、独自の芸術的解釈能力と美的細部へのこだわりにあります。

9。複製

Replicate を使用すると、インフラストラクチャを設定しなくても、最先端の機械学習モデルを API として実行できます。モデルのマーケットプレイス (SDXL、LlAMA、Whisper、ControlNet など) から選択し、シンプルな REST API を使用して統合することができます。Replicate は使いやすく、モデルパラメーターやレイテンシーがわかりやすいため、デベロッパーに好評です。

主な機能:

• ビジョン、言語、オーディオ、ビデオ用のホストモデル API
  
• すべてのリクエストのオープン価格設定とログ
  
• Web UIまたはコードによるテストと統合が容易
  
• コミュニティが開発したモデルとフォーク
  

価格設定:

• コンピューティングの 1 秒あたりの支払い (モデルによって異なります)
  
• 例:SDXL イメージ生成のコストは、1 回の呼び出しあたり約 0.01 USD
  
• 透明性の高い価格設定と米ドルでの請求

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• 高度なモデルにすばやくアクセスしたい開発者
  
• 最小限のセットアップでプロトタイピング
  
• マルチモーダル実験
  

10。マイクロソフトアズールコグニティブサービス

Azure は OpenAI モデル (GPT-4、Codex、DALL·E) へのエンタープライズグレードのアクセスを提供しますが、マイクロソフトのインフラストラクチャ、ガバナンス、コンプライアンスコントロールも利用できます。Azure では、チューリング、ウィスパーなどの他の AI モデルや、ビジョンと検索用のカスタムサービスも提供しています。規制上の必要があり、スケーラブルで安全なデプロイを必要とする組織に最適です。

主な機能:

• GPT-4、GPT3.5、コーデックス、ウィスパー、ダル・イーへのアクセス
  
• モデルのテスト、モニタリング、チューニングのための AI Studio
  
• Azure クラウドスタック (キーボールト、CosmosDB など) との緊密な統合
  
• コンプライアンスのための地域固有の展開
  

価格 (アズール経由の GPT-4):

• GPT-4 (8K):
  
  • インプット:1Kトークンあたり0.03ドル
    
  • 出力:1K トークンあたり 0.06 ドル
    
• GPT-4 ターボ:
  
  • インプット:1K トークンあたり 0.01 ドル
    
  • 出力:1K トークンあたり 0.03 ドル

注記: 最新情報については、公式ウェブサイトをご覧ください。

最適な用途:

• 大規模プロダクションアプリ
  
• コンプライアンスを必要とする組織 (HIPAA、ISOなど)
  
• チームは既に Azure を利用しています

適切な OpenAI API の代替手段を選択する方法

適切なOpenAIの代替案は、価格設定、パフォーマンス、微調整オプション、モデルのオープン性など、特定のニーズに応じて決まります。 エンタープライズコンプライアンス。安全でしっかりとした指示に従いたいなら、クロードが一番です。画像生成には、ミッドジャーニーまたはスタビリティAIが最適です。Hugging Face と Replicate はオープンモデルで柔軟性を提供し、Azure と Google Cloud はスケーリングのための堅牢なインフラストラクチャを提供します。

ユースケース、予算、モデルをどの程度制御したいかに基づいて評価すれば、適切なモデルが見つかります。