GPT-4.5 vs Claude 3.7 Sonnet：エンジニア視点で徹底解説

概要

GPT-4.5（OpenAI社）とClaude 3.7 Sonnet（Anthropic社）は、2025年に登場した最新の大規模言語モデルで、エンジニアから大きな注目を集めています。GPT-4.5はChatGPTで知られるGPT-4の中間アップデート版で、開発元はOpenAIです。一方のClaude 3.7 SonnetはAnthropicが開発したモデルで、「ハイブリッド推論モデル」と称されます (参考: [2])。まず、それぞれの基本情報を押さえておきましょう。

OpenAI GPT-4.5: 2025年2月に公開されたGPT-4の強化版です (参考: [1])。大きなブレイクスルーというよりは「モデル世代の中間リフレッシュ」と位置づけられ、主な改良点は幻覚（誤情報）の減少と会話文の自然さ向上です (参考: [1])。実際、応答が人間らしくなり、より洗練された対話が可能になったとの評価があります。一部のユーザーからは「AGI（汎用人工知能）のような知性を感じる」という声も上がりました (参考: [1])。開発元のOpenAIは引き続きモデルの性能改善に注力しており、GPT-4.5はその一環と言えます。
Anthropic Claude 3.7 Sonnet: 2025年2月末にリリースされたAnthropic社の最新モデルです (参考: [2])。Claudeシリーズは「Constitutional AI（憲法AI）」と呼ばれる安全指針に基づいた設計で知られますが、Claude 3.7 Sonnetでは特に推論能力が強化されています (参考: [2])。最大の特徴はハイブリッド推論機能で、質問に対して即座に回答する標準モードと、手順を踏んで深く考える拡張モードを単一のモデルで切り替えられる点です (参考: [3]) (参考: [3])。拡張モードではモデルが回答前に段階的な思考プロセス（いわゆる「スクラッチパッド」）を実行し、その過程をユーザーに可視化できます (参考: [2])。また、Claude 3.7は前モデル（Claude 3.5）比で知能面が大幅に向上しており、特にコーディングや高度な推論課題で強みを発揮します。AnthropicはClaude 3.7 Sonnetを「これまでで最も高性能なモデル」と位置づけており (参考: [2])、OpenAIに対抗し得る存在感を示しています。

以上が両モデルの概要です。次に、エンジニアにとって重要な各側面について詳細に比較していきます。

コーディング能力の比較

コード生成の正確性やデバッグ支援といった観点で、GPT-4.5とClaude 3.7 Sonnetには顕著な違いが見られます。

コード生成の正確性

GPT-4シリーズはもともとコード生成能力が高く、GPT-4.5もその流れを汲んでいます。しかし最新のベンチマークでは、Claude 3.7 Sonnetがコード関連タスクでGPT-4.5を大きく上回る結果が報告されています。例えば、現実のソフトウェア課題に対する解決能力を測るSWE-Bench Verifiedベンチマークでは、GPT-4.5の正解率が38%にとどまったのに対し、Claude 3.7 Sonnetは70.3%という高スコアを達成しました (参考: [1])。Anthropicによれば、このスコアは現行モデル中最高水準（state-of-the-art）とのことです (参考: [3])。つまりコード生成力ではClaude 3.7が一歩リードしていると言えます。

Claude 3.7 Sonnetの優れたコーディング能力は、複数の開発者ツール企業による検証でも裏付けられています。AIペアプログラミング環境を提供するCursor社は「Claude 3.7は実用的なコーディング課題で再びベスト・イン・クラスとなった」と評価し、複雑なコードベースの取り扱いやツール使用の面でも大きな改善が見られたと報告しています (参考: [2])。またReplit社のテストでは、Claudeが他モデルでは行き詰まるようなウェブアプリやダッシュボードの構築を一からやり遂げたとされています (参考: [2])。Canva社の評価でも、Claude 3.7はデザイン上優れた意図を持った実用レベルのコードを安定して生成し、バグの大幅な減少につながったとのことです (参考: [2])。こうした事例から、Claude 3.7 Sonnetのコード出力は正確性・完成度ともに高いことが伺えます。

一方のGPT-4.5も依然として強力なコード生成者ではあります。GPT-4は既に多くのプログラミング課題（Competitive ProgrammingやLeetCode等）で高得点を収めており、GPT-4.5でも若干の改良が図られているはずです。しかし前述の通り現時点ではClaudeに軍配が上がる場面が多いようです (参考: [1])。特に大規模なコードベースや複雑なAPI呼び出しを伴う出力では、Claudeの方が要求を正確に満たすケースが報告されています。実際ある分析では「ベンチマークを見ると、Claude 3.7はコーディングでGPT-4.5より明らかに優秀」と結論づけています (参考: [1])。

デバッグ支援とツール活用

両モデルとも、自然言語でバグの説明を与えて修正コードを提案させたり、コードのリファクタリング案を出させたりする用途に使えます。デバッグ支援の面でもClaude 3.7の評価は高く、Anthropic自身「Claude 3.7 Sonnetは我々の最高のコーディングモデルであり、バグ修正や機能開発において強力なパートナーになる」と述べています (参考: [2])。Claudeはユーザーのコードベース全体を理解し、問題箇所を見つけて修正提案を行う能力に優れます。これはClaudeの持つ大きなコンテキストウィンドウ（後述）により、プロジェクト全体を一度に読み込んで分析できる強みがあるためです。例えば複数ファイルにまたがるバグでも、Claudeなら20万トークンに及ぶコードを一度に検証し、関連する部分を踏まえた上で修正案を提示できるでしょう。さらにClaude 3.7は拡張思考モードで問題の原因をステップごとに推論しながら検討できるため、複雑な不具合の原因追跡にも役立ちます。

OpenAI GPT-4.5もデバッグには有用で、誤りの指摘やユニットテストの生成などを高い水準でこなせます。OpenAIモデルは指示への忠実さにも定評があり、「このフォーマットで出力して」といった指定に対して期待通りの形式で回答してくれる傾向があります。実際、ある分析では「Claude 3.7はコード生成力は高いが、開発者によれば指示の厳密な遵守にやや難がある」と指摘されています (参考: [1])。それに対しGPT-4.5は厳密なフォーマット要求を満たしやすいとの声もあります。エンジニアリングでは、ただ正しいコードを生成するだけでなく、求められた仕様やスタイルに沿うことも重要です。その点でGPT-4.5はRLHF（人間フィードバックによる強化学習）による調整が行き届いており、一貫した振る舞いを示す場面が多いでしょう。例えばJSON形式での出力や関数のスケルトン出力など、OpenAIの関数呼び出し機能（後述）と相まってGPT-4.5は開発ツールとの統合のしやすさが光ります。

開発支援ツールとしての活用

Claude 3.7 Sonnetは、AIを開発者の相棒（コーディングパートナー）として活用するための機能が充実しています。AnthropicはClaude 3.7のリリースに合わせ、ターミナル上で動作する「Claude Code」というエージェント機能をプレビュー公開しました (参考: [2])。Claude Codeを使うと、コマンドラインから直接Claudeに指示してコードの検索・編集・テスト実行・GitHubへのコミットなど一連の作業を任せることができます (参考: [2])。Anthropicチームによれば、このエージェントを用いることで45分以上かかるコーディング作業を一回の操作で完了できたケースもあるとのことです (参考: [2])。Claude Codeはまだ研究段階のツールですが、将来的にはエンジニアの生産性を飛躍的に高める可能性が示されています。

一方、OpenAIのエコシステムでもChatGPTプラグインやツール拡張が存在します。例えばChatGPTのCode Interpreter（現在は「高度なデータ分析」機能として提供）では、プログラミング環境を組み込んだ形でGPT-4がコードを書いて実行し、その結果を解析できます。こちらは主にデータ分析用途ですが、エンジニアがコードスニペットを試すのにも利用できます。ただし現時点でOpenAI公式のコーディング専用CLIエージェントは存在せず、同様の機能を実現するにはサードパーティー製ツールや自作のラッパーが必要でしょう。例えばIDE統合（VS Code拡張など）でGPT APIを呼び出す例は多数ありますが、それらの多くはコスト面からGPT-3.5系を使用するか、GPT-4でも短いコンテキストに限られる場合があります。

総括すると、コード生成・デバッグ用途ではClaude 3.7 Sonnetが現状有利です。高い正確性と大容量コンテキストにより、大規模プロジェクトでも的確なコード提案が期待できます。GPT-4.5も依然強力な選択肢ですが、特にコストを払ってでも安定したフォーマット出力やOpenAI製品との親和性を重視する場合に検討すると良いでしょう。

推論能力の比較

次に、論理的思考能力や複雑な問題への対応力といった「推論」面で両モデルを比べます。また、Claude 3.7 Sonnetが特徴的な思考プロセスの透明性（スクラッチパッド機能）についても解説します。

論理的思考力と複雑問題への対応

GPT-4.5とClaude 3.7はどちらも高度な推論力を備えており、複雑な質問やパズル、数学問題に取り組めます。標準的な評価では総合的な推論性能は拮抗しているとの結果もあります (参考: [1])。例えば多ステップの常識推論を問うGPQAベンチマークでは、GPT-4.5が約71.4%の正答率、Claude 3.7が77%とわずかに上回りました (参考: [1])。この程度の差は誤差範囲とも言え、一般的な論理問題への対応力はほぼ同等と言えます。

しかし特定の分野では差も見られます。数学の難問については、Claude 3.7 Sonnetの拡張思考モードが奏功しているのか、GPT-4.5よりも高成果を出しています。例えば数学コンテストの問題であるAIME’24では、GPT-4.5の正答率36.7%に対しClaude 3.7は49%と上回りました (参考: [1])。一方で画像を含む複合タスクなどマルチモーダルな課題では両者とも僅差ですが、GPT-4.5が若干高スコアを出した報告もあります (参考: [1])。もっともClaude 3.7もマルチモーダル能力を備えており（Vision入力は非対応ですがテキストで画像内容を説明するような間接的タスクには対応）、この領域でも大差はありません (参考: [1])。

より興味深いのは新規状況への適応力です。ある評価実験では、有名な論理パズル問題の前提を少しだけ変えて出題し、純粋な思考力を試しました。その結果、多くのモデルが訓練データにある定型パターンから外れると苦戦する中で、Claude 3.7 Sonnetだけが新しい文脈でも問題を解決できたと報告されています (参考: [1])。例えばモンティ・ホール問題の設定を変えて出題したところ、Claude 3.7は変更に適切に対応して解を導いたのに対し、他のモデルは従来のパターンに引きずられて誤答したそうです (参考: [1])。このことはClaude 3.7の推論が訓練データへの依存度が低く、指示を真に理解して論理的に考えている可能性を示唆します (参考: [1])。ただし前述の通り、Claudeはコーディング文脈では指示遵守が弱いという指摘もあり、あくまで特定の推論課題での強みと見るべきでしょう。

思考プロセスの透明性（Claudeのスクラッチパッド機能）

Claude 3.7 Sonnet最大の特徴である「スクラッチパッド」について触れます。これは拡張思考モードにおいて、Claudeが回答を出す前に内部で行っている推論ステップをユーザーに見える形で表示できるという機能です (参考: [2])。たとえば複雑な問題に対してClaudeに拡張モードで答えさせると、まず「考え中…」といった前置きのもとステップバイステップの推論内容を列挙し、最後にそれらを踏まえた回答を出す、といった挙動をします。人間で言えば、メモ用紙（スクラッチパッド）に途中計算を書き出しながら最終解答に至るイメージです。

この透明性はモデルの思考過程をトレースできる点で画期的です。ユーザーはClaudeがどのような論理で結論に達したかを確認できるため、もし誤りがあれば途中で気づくこともできます。また「なぜその回答に至ったのか」を説明する責任あるAIとしての振る舞いにもつながります。Anthropicは「Claude 3.7 Sonnetは人間が素早い思考と深い熟考を使い分けるように、一つの脳で両方を実現する」という哲学でこの機能を導入したと述べています (参考: [2])。実際、難問に対して時間をかけて多角的に検討することで回答品質が向上するケースが確認されています (参考: [3])。

一方、OpenAI GPT-4.5にはこのような内部思考の可視化機能はありません。GPT-4.5も複雑な推論を内部では行っているはずですが、それはユーザーからは直接見えないブラックボックスです。ユーザーが希望すれば「ステップ・バイ・ステップで考えて」とプロンプトを与えて中間推論を出力させることも可能ですが、それはモデル自身の解答の一部として出力されるものであり、Claudeのように公式に用意された「思考メモ表示」機能とは異なります。

スクラッチパッドの利点として、開発者がモデルの推論をデバッグできる点も挙げられます。たとえば、ある質問でClaudeが見当違いの回答をした場合、スクラッチパッドを読むことで「途中のこの仮定が間違っている」と分析できます。これをプロンプトで訂正して再度回答させれば、より正しい結果を得られるでしょう。GPT-4.5ではこのプロセスが見えないため、回答が間違っていた場合は追加で「なぜそう思ったの？」と質問し、モデル自身に理由を説明させる必要があります。しかしモデルは一度間違った前提で答えてしまうと、その理由説明も誤りを含む可能性があります。したがって透明な思考プロセスを持つClaudeは、特に推論重視の応用（研究や複雑な意思決定支援システムなど）において信頼性を高めるメリットがあります。

応答速度と使用感

AIモデルをツールとして使う際、応答の速さやインタラクションのしやすさも重要なポイントです。GPT-4.5とClaude 3.7 Sonnetは高性能モデルゆえ計算負荷が大きいものの、工夫によりリアルタイム用途にも対応できるよう最適化されています。

応答速度（レイテンシとスループット）

レイテンシ（初回応答までの遅延）に関して、GPT-4.5とClaude 3.7 Sonnetの間に大きな差はないようです。両モデルともAPI経由でリクエストを送ると、数秒以内には返答を開始します。実際の評価でも標準モードのClaude 3.7とGPT-4.5のレイテンシはほぼ同等であり、どちらも十分リアルタイムアプリで使える速さとされています (参考: [1])。したがって「応答が遅すぎて会話にならない」という心配は両者ともありません。

一方でスループット（トークン出力速度）には違いが報告されています。Claude 3.7 SonnetはGPT-4.5の約2倍の速度でトークンを生成できるとされ、長文の回答を得る際にその差が顕著になります (参考: [1])。具体的には、同程度の長さの回答であればClaudeの方が約半分の時間で最後まで出力を完了するということです (参考: [1])。この高速生成は、チャットボットなどユーザーが逐次回答を読む状況で大きな利点となります。特にコード生成や詳しい説明文の生成では、1回答あたりのトークン数が多くなる傾向がありますが、Claudeなら待ち時間を短縮できるため開発者体験が向上します。

GPT-4.5は出力が若干ゆっくりめですが、それでも従来のGPT-4に比べて内部最適化が進んでいる可能性があります。ただOpenAIは高性能モデルに対して厳しいAPI利用制限（スループット制限やレート制限）を設けることがあり、例えば一ユーザーあたりのリクエスト数やトークン毎秒数に上限があります。Claude 3.7もFreeプランでは一定の制限がありますが、有料プランやAPI利用では比較的寛容で、スケーラビリティ（並列リクエスト処理能力）の面でも優れているとの指摘があります (参考: [1])。実運用で多数のリクエストを捌く必要がある場合、Claudeの効率の良さがコストと合わせて武器になるでしょう。

対話の使用感

実際に対話システムやアシスタントとして使う際の使用感にもいくつか違いがあります。GPT-4.5はOpenAIの強みである自然な会話スタイルがさらに洗練されており、人間らしい応答やユーモア、文脈に応じたトーンの調整が得意です (参考: [1])。一方Claude 3.7 Sonnetもフレンドリーで丁寧な文体を基本としますが、時に説明が冗長になりがちな傾向が指摘されています（特に拡張思考モード時）。もっとも、これはプロンプトで回答の簡潔さを指示すれば改善可能です。

長時間の対話に関しては、Claude 3.7の大きなコンテキストが威力を発揮します。後述の通りClaudeは数十万トークンという非常に長い対話履歴を保持できるため、セッションが長引いても前の発言を保持した応答が期待できます。GPT-4.5（標準）ではコンテキスト上限がそれより狭いため、対話が長く続くと初期の方の発言を要約したり切り捨てたりする必要が出るかもしれません。したがって、ドキュメントを読み込みつつ何度もQAを繰り返すようなケースでは、Claudeの方が自然で一貫性のある応答を維持しやすいでしょう。

全体として、応答速度と対話のスムーズさではClaude 3.7 Sonnetがやや有利と言えます。とはいえGPT-4.5も極端に遅いわけではなく、システム設計次第で十分リアルタイム性の高いアプリケーションに組み込めます。ユーザー体験の観点では、細かな文体調整や返答の丁寧さでGPT-4.5が勝る一方、レスポンス全体の機敏さと文脈保持力でClaudeが上回るという住み分けになるでしょう。

コストパフォーマンス

エンジニアにとってモデル選定の現実的な要素となるのがコストです。ここではAPI利用時の料金体系と、その価格に見合う性能（コストパフォーマンス）について比較します。

価格設定の比較

OpenAI GPT-4.5のAPI利用料金は、公開情報によれば入力トークンあたり約0.0075ドル（1000トークンで7.5セント）、出力トークンあたり0.015ドル（1000トークンで15セント）程度です (参考: [4])。これは100万トークン換算では入力75ドル・出力150ドルに相当し、前身のGPT-4 API（入力1Mあたり約30ドル）から大幅に値上げされています (参考: [4])。一方、Anthropic Claude 3.7 Sonnetの料金は入力1000トークンあたり0.003ドル、出力1000トークンあたり0.015ドルとアナウンスされています (参考: [2])（100万トークンでは入力3ドル・出力15ドル）。両者を比較すると、GPT-4.5はClaude 3.7の約25倍の入力単価と10倍の出力単価という非常に高価な設定になっています (参考: [1])。

この価格差は驚くほど大きく、コミュニティでも「GPT-4.5の性能向上は僅かなのに価格が釣り合わないのでは」との指摘が出ています (参考: [1])。実際、とある分析では「GPT-4.5はコストに見合うだけの成果を示せておらず、価格正当化が難しい」という辛辣な評価もありました (参考: [1])。対してClaude 3.7 Sonnetは大幅な性能向上にも関わらず前モデルと同じ低価格を維持しており (参考: [2])、ユーザーにとって極めて魅力的なコストパフォーマンスを実現しています。特にコード生成などClaudeが得意な分野では、無料プランのClaude（0ドル）で有料のGPT-4.5（サブスクリプションや高額API料）を凌駕するとの報告すらあります (参考: [5])。

パフォーマンスとのバランス

前述した各能力比較から明らかなように、Claude 3.7 Sonnetは多くの重要分野でGPT-4.5同等かそれ以上の性能を示しています。それでいてコストは桁違いに安いため、コストパフォーマンスではClaudeが圧倒的に優位です。例えば1ドルあたり処理できるトークン数で比較すると、ClaudeはGPT-4.5の25倍以上の入力をさばける計算になります。これは、大量のデータを処理するプロジェクトや長時間の対話ログを扱うサービスでコスト削減効果が極めて大きいことを意味します。

もっとも、Claude 3.7の拡張思考モードを多用する場合は注意が必要です。拡張モードでは推論過程の「思考トークン」も出力としてカウントされ課金対象になります (参考: [3])。複雑な問題で長い推論チェーンを出力させると、その分出力トークン数が増えてコストも増大します。極端な例では、Claudeが1つの質問に対して1万トークン以上の考え過程を表示した場合、実質的に通常モードより10倍以上のコストがかかる可能性があります。ただし開発者はAPIパラメータで思考に使うトークン数の上限（予算）を設定可能であり (参考: [2])、費用と精度のバランスを調整できます。適切に制御すれば、Claudeのコスト優位は依然揺らぎません。

また提供プランの違いも考慮しましょう。OpenAIのGPT-4.5を使うには基本的にAPIの利用料を払う必要があります（ChatGPTでGPT-4相当を使うには有料のPlusプランが必要でした）。一方Anthropic Claude 3.7 Sonnetは無償版（Claude Free）でも利用可能で、制限こそあるものの小規模な実験なら料金なしで試せます (参考: [2])。商用利用するにしてもClaudeの安価さは魅力で、予算が限られるスタートアップや個人プロジェクトでも手の届く高性能モデルと言えるでしょう。

結論として、費用対効果を重視するならClaude 3.7 Sonnetが断然有利です。GPT-4.5は性能面で突出したアドバンテージが少ない割に費用負担が大きく、大企業の限られた用途（予算を惜しまない重要プロジェクトや研究目的など）以外では採用コストを正当化しにくいでしょう。

APIと開発者向け機能

エンジニアがこれらモデルを扱う際に重要となるAPIの使い勝手や開発者向けの機能について比較します。両モデルとも商用APIが提供されており、開発者は自分のアプリケーションに組み込んで利用できますが、仕様や機能面でいくつか違いがあります。

API提供状況と基本仕様

OpenAI GPT-4.5 API: OpenAIの既存のエンドポイント（Chat Completions API）経由で利用可能です。GPT-4.5はGPT-4のアップデート版ですが、API上は別のモデル指定子として提供されているようです。OpenAIのAPIは高い安定性と広範なサポートが魅力で、公式ドキュメントやSDKも充実しています。リクエストはシンプルなJSON形式で、messages配列にシステム・ユーザー・アシスタントのメッセージを渡す形式です。多くの言語向けライブラリ（Pythonのopenaiパッケージなど）で簡単に呼び出せ、エラー処理やレート制限対応なども整っています。
Anthropic Claude 3.7 API: Anthropicも独自のAPIを公開しており、Claude 3.7 Sonnetはそのエンドポイントで利用できます。Anthropic APIではプロンプトをHuman:とAssistant:の区切りで渡す形式になっており、OpenAIと似ていますが若干異なる点に注意が必要です。Claude 3.7はAWSのBedrockやGoogle Cloud Vertex AI経由でも利用可能で、主要クラウドプラットフォームに統合されています (参考: [2])。これにより、大規模サービスにも組み込みやすくなっています。Anthropic APIのドキュメントはOpenAIほど豊富ではないものの、基本的な使用方法や注意点がまとめられており、コミュニティでも徐々にノウハウが蓄積しています。

コンテキストウィンドウ（入力容量）

コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に読み取れる入力＋出力トークンの最大長のことです。この値が大きいほど長大な文章や対話履歴を一度に処理できます。Claude 3.7 Sonnetは業界最大級のコンテキスト長を誇り、最大約200,000トークンもの入力を与えることができます (参考: [5])。さらに拡張思考モード時には最大128,000トークンの出力が可能で (参考: [5])、合計すると30万トークンを超える文脈を一度に扱える計算です。これは数百ページの本の内容を一度に保持して会話できるような規模であり、他の追随を許さない強みです。

GPT-4.5の正確なコンテキスト長は公開情報が限られていますが、従来のGPT-4が8kトークン（標準版）と32kトークン（長文版）の2種類だったことから、大きくは変わっていないと推測されます。仮に32kトークンだとしても、Claude 3.7の20万トークンには遠く及びません。実質、ClaudeはGPT-4.5の6倍以上のコンテキスト容量を持つことになります。この差は、開発において長大なドキュメントやログを丸ごとモデルに渡して要約・分析させるといったユースケースで決定的です。GPT-4.5では32kを超えるデータは分割する前処理が必要ですが、Claudeなら一括投入できるため実装が簡素化され、精度面でも有利になります。

開発者向けの拡張機能

OpenAIとAnthropicはいずれも、言語モデルを外部ツールや関数と組み合わせるための機能を提供しています。関数呼び出し（Function Calling）はその代表例で、モデルが特定のJSONフォーマットで回答を出すことでプログラム側で関数実行をトリガーできる仕組みです。OpenAIは2023年にGPT-4/3.5向けにこの機能を導入し、APIで関数のシグネチャを事前定義することで、モデルが必要に応じてその関数を呼ぶ形で応答を返せるようにしました。AnthropicのClaudeもバージョン3以降で同様のツール使用（function calling）をサポートしており (参考: [5]) (参考: [5])、例えば「ウェブ検索ツール」や「電卓機能」を定義しておけばClaudeがユーザーの質問に応じてそれらを自発的に利用できます。これは高度なAIエージェントを構築する上で不可欠な機能であり、両モデルとも外部システムとの連携性は確保されていると言えます。

また、Anthropic Claude 3.7では思考時間の制御というユニークな機能があります。APIパラメータで「拡張思考モード時に最大Nトークンまで思考せよ」と指定できるものです (参考: [2])。これにより、例えば「この質問には深く考えさせたいから長めに推論して」とか「高速応答が必要だから簡潔に考えて」といった回答クオリティと速度のトレードオフをプログラム側から動的に調整できます。OpenAI GPT-4.5にはこのような直接的パラメータはありません（温度やトップPといった出力ランダム性の制御は可能ですが、思考プロセスの長さ制御ではありません）。したがってモデルの振る舞いを細かくチューニングする点ではClaude APIに一日の長があります。

さらに実際のソフトウェア開発でこれらモデルを利用するケースも増えています。GitHub CopilotのようにIDEでリアルタイムコード提案を行うサービスでは、従来OpenAIのCodexやGPT-4が使われてきました。しかし前述のようにCursorなど一部のツールではClaude系モデルの優位性が認められ、Claude 3.7をエンジンに採用する動きもあります (参考: [2])。Anthropicは公式にGitHub連携機能をClaudeに実装しており (参考: [2])、Claudeにリポジトリを読み込ませて質問できるようになっています。これはドキュメント生成やコードレビューの自動化に役立つでしょう。

OpenAI側も、ChatGPTプラグインを使って外部の開発者ツールと連携する試みが進んでいます。例えばデプロイ管理やDBクエリをChatGPT経由で実行するプラグインを自作するエンジニアもいます。ただ、それらはChatGPT UI上での話であり、純粋なAPIレベルでは開発者自身がワークフローを組む必要があります。とはいえOpenAIはユーザーコミュニティが非常に大きく、Stack OverflowやGitHubにはGPT-APIを活用した無数のサンプルコードやライブラリが存在します。そのため情報を調べながら実装するといった際には、OpenAIモデルの方が参考資料を見つけやすい利点があります。

カスタマイズ性とFine-tuningについては、現状どちらも一般開放は限定的です。OpenAIはGPT-4シリーズのファインチューニングをまだ提供しておらず、カスタムスタイルの実現にはプロンプト工夫やシステムメッセージの利用で対処する必要があります（GPT-3.5 TurboについてはFine-tuningが可能）。AnthropicもClaudeのFine-tuningを公には提供していませんが、企業向けに個別相談で対応しているとの情報があります (参考: [5]) (参考: [5])。ただしどちらのモデルも、プロンプトデザイン次第で多様な応答スタイルや専門知識への特化はある程度可能です。例えばシステムメッセージで「あなたは熟練のセキュリティ専門家です…」と設定すれば、その文脈に沿った回答を得やすくなります。大規模な追加訓練なしでも柔軟に使えるのが大規模言語モデルの長所であり、GPT-4.5もClaude 3.7もその点は共通しています。

結論と選び方のポイント

ここまでGPT-4.5とClaude 3.7 Sonnetをエンジニア目線で比較検討してきました。両モデルとも非常に強力ですが、その特徴と強み・弱みを踏まえると、用途に応じた使い分けや選定基準が見えてきます。

総合評価としては、コーディング用途や論理的なタスクではClaude 3.7 Sonnetが現時点で優位です。性能・コスト両面でメリットが大きく、特にコード生成支援や大量データの分析といったケースではClaudeを選ぶことで高い生産性と経済性が得られるでしょう。一方、GPT-4.5はその洗練された会話能力やOpenAIエコシステムとの親和性から、特定の状況で依然有力な選択肢となります。以下にエンジニアがモデルを選ぶ際のポイントをまとめます。

コーディング用途: 新機能の実装やバグ修正支援など開発アシスタントが目的なら、Claude 3.7 Sonnetが最適です。特に大規模コードベースを扱う場合や、高品質なコード提案が欲しい場合に効果的です。GPT-4.5も高性能ですが、コストとフォーマット遵守以外に大きな利点は少なく、現状ではClaudeの方が総合力で勝ります (参考: [1])。
論理推論・難問解決: 数学パズルや論理クイズなど思考力勝負のタスクでも、Claude 3.7が一歩リードしています。拡張思考モードにより確実性の高い回答を得やすく、推論過程の検証も可能です。GPT-4.5も高い推論力を持ちますが、Claudeのような透明性はないため、回答の妥当性検証まで含めてサポートが欲しい場合はClaudeが適しています。
創造的な文章生成や対話: ブログ記事の下書き作成やチャットボット対話など、自然で洗練された文章生成が重視される場合はGPT-4.5も依然魅力的です。GPT-4.5は人間らしい文体や文脈理解に優れ、ユーザーとの対話で心地よいレスポンスを返します (参考: [1])。Claude 3.7も十分自然ですが、長大な説明になりやすい傾向があり、必要に応じてプロンプトで調整する必要があります。文章のトーンやスタイルに細かな要望がある場合、OpenAIモデルの方が経験豊富なユーザーコミュニティによるテンプレートが多く存在するため扱いやすい場面もあるでしょう。
リアルタイム性とインタラクティブ性: ユーザーとテンポ良くやり取りするインタラクティブシステムでは、Claude 3.7の高速なトークン生成と長い対話記憶がプラスになります (参考: [1])。一方、GPT-4.5は出力がやや遅めとはいえ安定しており、ChatGPTなどの実績からインタラクション設計のノウハウが豊富です。したがって既存のChatGPTベースのソリューションを延長する場合はGPT-4.5を選ぶのも合理的です。新規に高速応答システムを作るならClaudeを検討すると良いでしょう。
コストとスケーラビリティ: 予算が限られていたり多数のリクエストを処理する必要がある場合、Claude 3.7 Sonnet以外の選択肢はほぼ無いと言ってよいほどコスト面で優秀です。GPT-4.5を大規模に使うと莫大なランニングコストになります (参考: [1])。一方で費用を気にせず最高性能を追求するようなケース（例えば研究開発で両方試す等）では、併用や比較検討する価値があります。まずはClaudeで実装し、必要に応じて要所のみGPT-4.5で再チェックするといったハイブリッド運用も選択肢でしょう。
エコシステムとサポート: OpenAIはドキュメントやサンプルが豊富で、初学者でも扱いやすい環境が整っています。Anthropicは新興勢力ですが、AWSやGoogle Cloudとの連携もあり企業サポートも手厚いです。既にOpenAI APIを組み込んだシステムであればGPT-4.5へのアップグレードはスムーズですが、Anthropic APIへの乗り換えには多少の実装変更が要ります。しかしその労を払ってもコストメリットがあるため、長期的にはClaude採用が有利かもしれません。

最後に、今後の展望としてOpenAIも黙っていないでしょう。GPT-4.5が「中間点」に過ぎないなら、次のGPT-5や大型アップデートで巻き返す可能性は十分あります (参考: [1])。とはいえ現時点（2025年春）では、Claude 3.7 Sonnetがエンジニアにとって極めて魅力的な選択肢となっています。用途に応じて適切なモデルを選び、必要なら両者を使い分けることで、開発効率と成果を最大化できるでしょう。

※本記事はAIモデル（ChatGPT）による生成内容をもとに作成しています。

参考文献

Vellum AIブログ: GPT-4.5 vs Claude 3.7 Sonnet – モデルの価格・速度・ベンチマーク比較 (2025年)
https://www.vellum.ai/blog/gpt-4-5-vs-claude-3-7-sonnet
Anthropic公式発表: Claude 3.7 Sonnet and Claude Code (2025年2月24日)
https://www.anthropic.com/news/claude-3-7-sonnet
AWS News Blog: Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet hybrid reasoning model is now available in Amazon Bedrock (2025年2月24日)
https://aws.amazon.com/blogs/aws/anthropics-claude-3-7-sonnet-the-first-hybrid-reasoning-model-is-now-available-in-amazon-bedrock/
Reddit投稿: Gpt4.5 is dogshit compared to 3.7 sonnet – モデルのトークン当たりコスト比較

Bonkers pricing for GPT 4.5 , o3-mini costs way less and has higher accuracy, this is even more expensive than 1, I doubt Cursor would even add this with this pricing lmao.
byu/Ehsan1238 incursor
PromptHub: Claude 3.7 Sonnet Model Card
https://www.prompthub.us/models/claude-3-7-sonnet