最新GPT（GPT-5.2）をコーディング用途で徹底比較：Claude 4.6・Gemini 3.1 Proと何が違う？

生成AIでのコーディングは、ただ関数を生成して終わりではありません。実務では、既存リポジトリの理解、複数ファイルの整合性、テスト実行→失敗ログからの修正、そして「なぜその変更なのか」をレビューで説明できる形にまとめる力が問われます。ここが強いモデルほど、実装が速くなるだけでなく、手戻りとレビューコストが減りやすいんです。

この記事では、最新GPTとしてOpenAIのGPT-5.2ファミリーを中心に、よく比較対象になるClaude 4.6（Opus/Sonnet）、そして直近で強い存在感を示しているGemini 3.1 Proと、コーディング用途で“どこが違うのか”を機能別に詳しく整理します。結論を急ぐより、選定で迷いやすいポイント（長文文脈、エージェント実行、価格、実行ログの扱い）に寄せて、現場の判断に使える形でまとめますね。:contentReference[oaicite:0]{index=0}

この記事が役に立つ方（具体的に）

まず、CursorやVS CodeなどのAIコーディング環境で「モデル選び」を最適化したい方です。補完だけでなく、バグ修正・リファクタ・テスト修正まで任せ始めると、モデルの“直し切る力”が体感差になります。

次に、TypeScript/Java/Pythonなど複数言語が混ざるプロダクトで、PRレビューやCIの失敗を減らしたいチームです。モデルの出力が綺麗でも、テストが落ちたり、設計意図とズレたりすると、結局人が戻って直すことになります。

そして、コストとスループット（＝トークン単価と速度）を現実的に見ながら、日常業務に生成AIを“常用”したい方です。モデルの性能はもちろんですが、価格・キャッシュ入力・長文課金など、運用のクセが強いので、そこまで含めて比較すると失敗しにくいです。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

最新GPTとは：GPT-5.2ファミリーの位置づけ（コーディング・エージェント中心）

OpenAIはGPT-5.2を「コーディングとエージェント型タスクに強いフラッグシップ」として位置づけ、長文理解、ツール利用、マルチステップの実行力を強化したと説明しています。ChatGPT側ではInstant/Thinking/Proのような提供形態があり、APIでは gpt-5.2 を中心に、チャット向け・プロ向けの系統も並んでいます。:contentReference[oaicite:2]{index=2}

コーディング観点で重要なのは、推論の“思考量”を調整できることです。OpenAIのモデルページでは reasoning.effort に none/low/medium/high/xhigh があり、タスクの重さに応じて「早さ」と「慎重さ」を切り替えられます。さらに、コンテキストは400,000、最大出力は128,000と記載されており、大きめの設計資料や複数ファイルをまとめて扱う用途に寄せた仕様です。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

価格面では、OpenAIの公式料金表で gpt-5.2 は入力と出力が別建て、加えてキャッシュ入力（同一プロンプトの再利用に近い考え方）が明示されています。コーディングで「同じルール＋違う差分」を何度も回すチームには、ここが効いてきます。:contentReference[oaicite:4]{index=4}

比較対象：Claude 4.6とGemini 3.1 Pro（“最新”の強み）

Claude 4.6は、2026年2月にOpus 4.6（2/5）とSonnet 4.6（2/17）が発表され、コーディング、エージェント計画、コンピュータ利用、長文推論のアップグレードが明言されています。特に**1Mトークン文脈（ベータ）**が大きな特徴です。:contentReference[oaicite:5]{index=5}

Gemini 3.1 Proは、公式ブログで「より複雑なタスク向け」として刷新が案内され、モデルカードでコーディング系の評価（SWE-Bench VerifiedやTerminal-Benchなど）が表形式で提示されています。さらに、Gemini APIの料金表では200k超の長文で料金が変わること、コンテキストキャッシュや検索グラウンディング課金が明示されています。:contentReference[oaicite:6]{index=6}

機能別に比較：コーディングで“差が出る場所”を分解する

ここからは、コーディング用途で差が出やすい機能を7つに分けて、GPT-5.2を中心に、Claude 4.6とGemini 3.1 Proを比較していきます。

1) リポジトリ修正力：直して、テストを通して、完了まで運べるか

GPT-5.2

GPT-5.2は「複雑な現実タスクをエンドツーエンドで実行できる」方向を強調していて、単発生成というより、ツール利用や長文理解を含めて“完了”に寄せています。コーディング実務では、テストやビルドログを読み、修正方針を変えながら最小差分で収束させる力が重要なので、reasoning.effort を高めにしてバグ修正に当てる運用が噛み合いやすいです。:contentReference[oaicite:7]{index=7}

Claude 4.6

Claude Opus 4.6は「大きなコードベースでより信頼性高く動く」「コードレビューとデバッグが強い」「長時間のエージェント作業を維持」といった点が発表文で具体的に述べられています。さらに、Opus 4.6は1M文脈のベータを含み、長い仕様や関連資料を抱えた状態で修正を進める思想です。:contentReference[oaicite:8]{index=8}

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 ProはモデルカードでSWE-Bench Verified（Agentic coding）などの項目を掲げ、エージェント的な修正タスクでの指標を明示しています。実務に引き寄せるなら「テスト→ログ→修正」を繰り返すループに強いか、を見やすい構成になっています。:contentReference[oaicite:9]{index=9}

実務的な見立てとしては、

「レビュー文まで整えてPRに載せたい」なら Claude が気持ちよく刺さりやすく、
「推論量を調整しながら、修正タスクの難易度でコストをコントロールしたい」なら GPT-5.2 が扱いやすく、
「実行・検証を前提にした指標と運用（ターミナル/ツール）で回す」なら Gemini 3.1 Pro が噛み合いやすい、という分かれ方になりやすいです。:contentReference[oaicite:10]{index=10}

2) エージェント適性：計画→実行→検証→再実行を回せるか

GPT-5.2：思考量コントロールが「介入設計」に効く

エージェント運用で一番困るのは、簡単な作業に過剰に考えて遅くなるか、難しい作業で考えが足りずに失敗するか、のどちらかです。GPT-5.2は推論量を段階で調整できるため、たとえば「調査はhigh」「単純な置換はlow」「最難関のバグ解析はxhigh」というように、タスクごとに運用しやすいです。:contentReference[oaicite:11]{index=11}

Claude 4.6：長時間タスクと“慎重な計画”を前面に

Opus 4.6は「より慎重に計画し、長いエージェントタスクを維持できる」ことを明言しています。長文文脈と相まって、複雑な改修で「まず計画を作って、段階的に実装し、自己レビューしてから提出」みたいな流れが得意になりやすいです。:contentReference[oaicite:12]{index=12}

Gemini 3.1 Pro：ツール利用やターミナル系の評価が“設計思想”に近い

GeminiはモデルカードにTerminal-Benchのような項目が含まれていて、OS/ターミナルを含む実行タスクを意識しているのが読み取れます。コーディングは結局「動かして確かめる」が最強なので、ここに寄せる思想は実務向きです。:contentReference[oaicite:13]{index=13}

3) 長文文脈：GPT-5.2の400kと、Claudeの1M、Geminiの長文課金

GPT-5.2：400k文脈＋大きな出力上限

OpenAIのモデルページでは、GPT-5.2が400,000のコンテキストウィンドウを持つとされています。設計資料、ログ、関連ファイルをまとめて持たせる運用が可能で、特に「過去の変更履歴やガイドラインを最初に固定して、差分だけ繰り返す」形と相性がいいです。:contentReference[oaicite:14]{index=14}

Claude 4.6：1M文脈（ベータ）を“売り”として明示

Claude Opus 4.6とSonnet 4.6は、どちらも1Mトークン文脈（ベータ）を明言しています。巨大な仕様書や、複数の設計ドキュメント、議事録、過去のインシデントレポートまで抱えた状態で、修正と説明をまとめたいチームにとって魅力になりやすいです。:contentReference[oaicite:15]{index=15}

Gemini 3.1 Pro：200k超で料金が変わり、キャッシュや検索連携も明示

Gemini APIの料金表では、200kトークン超の長文入力で価格帯が変わること、コンテキストキャッシュ、検索グラウンディングの課金が明示されています。長文を常用する場合は、性能だけでなく「どこまでを毎回入れるか」「キャッシュするか」を設計するほどコストが安定します。:contentReference[oaicite:16]{index=16}

運用のコツとしては、どのモデルでも共通で、長文を“全部入れる”より、次の順が失敗しにくいです。

不変のルール（命名、例外、ログ、禁止事項）
変更対象ファイルだけ
テスト失敗ログと再現手順
追加で必要な設計資料（必要なときだけ）

これで、長文のメリットを活かしつつ、コストとノイズを抑えられます。:contentReference[oaicite:17]{index=17}

4) コーディング体験：生成より「編集と収束」が勝負

GPT-5.2：コード生成＋エージェント実行を“同じモデル思想”でまとめる

GPT-5.2は「コーディングとエージェント型タスク」の旗を立てていて、生成したコードを実行・修正して収束させる方向に寄っています。さらにOpenAIの価格表には gpt-5.2-codex や gpt-5.3-codex といったコーディング系の系統も並び、用途に応じてモデルラインを選びやすい構成です。:contentReference[oaicite:18]{index=18}

Claude 4.6：レビューやデバッグの“自己検出”を強調

Opus 4.6は、コードレビューとデバッグが強く、自分のミスを見つけやすい、と明確に述べています。生成よりも、PRで指摘されがちな「影響範囲の説明」「エッジケースの見落とし」まで含めて整える体験に寄りやすいです。:contentReference[oaicite:19]{index=19}

Gemini 3.1 Pro：評価指標の提示が「実務の型」に近い

Gemini 3.1 Proはモデルカードで、エージェント的コーディングやターミナル系の評価を明示します。これ自体が“実行と検証をセットで回すべき”というメッセージにもなっていて、CI駆動の現場で使いやすい設計意図が見えます。:contentReference[oaicite:20]{index=20}

5) マルチモーダル：画像・UI・図表を混ぜた開発フロー

GPT-5.2は入力にテキストだけでなく画像を含められるとされ、視覚情報も扱えることがモデルページに書かれています。UIのスクリーンショット、エラーダイアログ、設計図の画像などを混ぜる運用では、ただコードを出すより「状況理解」が効いてきます。:contentReference[oaicite:21]{index=21}

Claude 4.6は発表文の中で、コンピュータ利用（computer use）やドキュメント/スプレッドシート/プレゼンまで含めた実務タスクを強調し、Coworkのような自律マルチタスク環境にも言及しています。開発の周辺作業（仕様、調査、資料化）をまとめて回したい場合は、この方向性が刺さります。:contentReference[oaicite:22]{index=22}

Geminiは検索グラウンディング課金が明示されており、調査系とコーディングが混ざる現場（API仕様の確認、エラーメッセージの根拠付け）で、検索連携を“制度として”組み込みやすいのが特徴です。:contentReference[oaicite:23]{index=23}

6) 価格とスループット：日常運用で効く「地味だけど強い差」

GPT-5.2：キャッシュ入力がある料金体系

OpenAIの公式価格表では、GPT-5.2は入力・出力に加えてキャッシュ入力の単価が載っています。規約やコーディング規約、アーキテクチャ方針のような“毎回同じ前提”を繰り返すチームでは、キャッシュを前提にプロンプトを設計すると支出が安定しやすいです。:contentReference[oaicite:24]{index=24}

Claude 4.6：Opusの価格提示が明確

AnthropicのOpus 4.6発表文では、価格が入力/出力の形で据え置きであることが書かれています。さらにClaude APIの価格ページでは、チケット処理例のような試算も載せています。高難度作業をOpusに寄せ、日常はSonnetなどに寄せる、という“層”の運用に向きます。:contentReference[oaicite:25]{index=25}

Gemini 3.1 Pro：長文（>200k）で価格が変わる設計

Gemini APIの料金表は、200k超の長文で入力・出力単価が変わることが明示されています。大規模なコードベースやログを毎回まるごと渡す運用はコストが跳ねやすいので、キャッシュや分割設計が特に重要になります。:contentReference[oaicite:26]{index=26}

7) 実務での“使い分け”提案：モデルを一つに決め打ちしない設計

最後に、現場での選び方を「タスクで分ける」形で提案します。モデルの優劣というより、失敗しにくい運用の型です。

パターンA：日常の改修・PR量産（速度とコストを重視）

第一候補：GPT-5.2（effortをlow〜medium）
理由：推論量を抑えながらテンポよく差分を作り、必要ならhighへ切り替えられる
コツ：同じ規約を毎回入れず、キャッシュ前提の“固定前提”を作る :contentReference[oaicite:27]{index=27}

パターンB：大規模改修・長い仕様・説明責任（文脈とレビューを重視）

第一候補：Claude Opus 4.6 / Sonnet 4.6
理由：1M文脈（ベータ）と、計画・レビュー・デバッグの強化を正面から打ち出している
コツ：最初に「計画と受け入れ条件」を作らせ、タスクを段階化して進める :contentReference[oaicite:28]{index=28}

パターンC：実行と検証が中心（CI・ターミナル・ツール駆動）

第一候補：Gemini 3.1 Pro
理由：モデルカードでエージェント的コーディングやターミナル系評価が明示され、検索連携課金も含め“運用設計”がしやすい
コツ：長文は分割＋キャッシュ、必要に応じて検索グラウンディングを組み込む :contentReference[oaicite:29]{index=29}

そのまま使える依頼テンプレ（GPTでも他モデルでも勝率が上がる型）

モデル差より効くことが多いのが依頼文の形です。PRが通りやすくなる“最低限セット”を置いておきますね。

テンプレ

目的：何を満たすか（例：二重送信を防ぐ、N+1を解消する）
範囲：変更してよいファイル名の列挙（ここが最重要です）
受け入れ条件：テスト、型、Lint、互換性、性能（最低1つは数値/条件で）
追加情報：再現手順、ログ、該当テスト名、期待結果の例

短い例

目的：決済の二重送信を防ぐ
範囲：CheckoutForm.tsx と useCheckout.ts のみ
受け入れ：型エラー0、送信中はボタンdisabled、成功時のみ遷移、既存テスト更新
追加：再現手順とエラーログ

この形にしてからモデルを変えると、比較がフェアになって、選定の納得感も増えます。

まとめ：最新GPT（GPT-5.2）は「調整できる推論×エージェント×運用コスト」で強い

最新GPTとしてのGPT-5.2は、コーディングとエージェント型タスクを中心に据え、reasoning.effort の段階調整、400k文脈、キャッシュ入力を含む料金体系など、日常運用で“回しやすい設計”を前に出しています。:contentReference[oaicite:30]{index=30}

一方で、Claude 4.6は1M文脈（ベータ）と、計画・レビュー・デバッグの強化を正面から打ち出していて、長い仕様や大規模改修で“説明可能な変更”を作りたいチームに魅力があります。:contentReference[oaicite:31]{index=31}

Gemini 3.1 Proは、モデルカードでエージェント的コーディングやターミナル系評価を明示し、料金表でも長文・キャッシュ・検索連携の設計が読み取りやすく、「実行して確かめる」を中心にした運用と相性が良いです。:contentReference[oaicite:32]{index=32}

最終的におすすめなのは、モデルを一つに固定するより、日常改修はGPT-5.2（低〜中推論）、難しい局面はClaude 4.6（長文＋計画）、**検証駆動はGemini 3.1 Pro（実行・ツール）**のように、タスクで切り替える設計です。これがいちばん現実に強く、チームの学習コストも抑えやすいと思います。