生成AI API・プラットフォーム注目10選！LLM・画像生成AIなど主要サービスの特徴と選び方を解説【2026年最新版】

自社で生成AIを使いたい、既存システムに生成AIを組み込みたいと思ったことはないでしょうか？生成AIを導入したほうが利便性が上がる、サービス質が向上することはわかっていても、AIシステムをスクラッチからを開発するにはコストも時間もかかりすぎるため、あきらめたという方も少なくないでしょう。

生成AIとはなにかをこちらの記事で、AIシステム開発の基本的な流れと検討開始時の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

そんな方におすすめなのが、生成AIをAPIで組み込む方法です。これにより簡単に自社に生成AIを導入することができます。

この記事では、生成AIのAPIを一覧化し、それぞれの詳細を解説しています。 生成AIのAPIのメリットやデメリット、代表的な生成AIのAPIサービスとその特徴 を詳しく紹介していきます。AIを自社に導入したい、AI機能をもつシステムを開発したい方はぜひ最後までご覧ください。

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生成AIのAPIとは？

生成AIのAPIとは、生成AIの機能を独自のアプリケーションやサービスに組み込むための仕組みです。APIとは、アプリケーション間で情報や機能のやり取りを可能にするインターフェースのことです。

つまり、生成AIのAPIは、AIとアプリケーション間でやり取りしアプリケーション上でAIの機能を活用する、アプリケーションの情報を使ってAIが答えを導き出すというイメージです。

生成AIのAPIで実現できる代表的な機能は以下の通りです。

• テキスト生成・要約・分類・情報抽出
• 画像生成・画像編集
• 音声認識・音声合成・リアルタイム音声対話
• 画像・動画・音声を含むマルチモーダル処理
• Web検索やコード実行などのツール利用
• RAGによる社内データ・独自データの参照
• AIエージェントによる複数ステップのタスク実行
• 構造化データやJSON形式での出力

このような生成AIの機能を、APIにより既に自社で開発・利用しているアプリケーションにAIを組み込むことができます。これにより、効率化や自動化、予測といったAIの得意とすることを様々なアプリケーションで実現することが可能となるのです。

生成AIのAPIの活用例

AIを活用したチャットボットやQ&Aシステムを導入することで、ユーザーからの問い合わせに24時間365日対応できるようになります。自然言語処理や感情分析などのAPIを組み合わせることで、より人間らしく、状況に応じた適切な応対が可能になり、ユーザー満足度の向上につながります。

さらに、AIのAPIを活用することで、ユーザーの行動や嗜好を分析し、一人一人に最適化されたレコメンデーションやコンテンツ配信が可能になります。

これにより、ユーザーのエンゲージメントを高め、ロイヤルティの向上を図ることができます。

APIとAIエージェントの関係

生成AIのAPIは、AIエージェントが外部の多様な生成AI機能を柔軟に組み込み、その能力を大幅に拡張するための重要な「接続口」となります。AIエージェントは自律的にタスクを計画・実行しますが、その過程で文章作成、要約、翻訳、アイデア創出、さらには画像や音声の生成といった特定の「創造的処理」が必要になる場面が多々あります。

このような時、AIエージェントはプログラムを通じて生成AI APIを呼び出し、必要な生成AIサービス（例：テキスト生成API、画像生成API）に処理を依頼します。

APIからの応答（生成されたコンテンツ）を受け取ったエージェントは、それを自身のタスク遂行に活用します。例えば、ユーザーからの問い合わせ内容を要約APIで短縮し、それに基づいて回答文案をテキスト生成APIで作成、といった連携が可能です。

複数のモデルやAPIを利用できるようにシステムを設計すれば、タスクの内容、性能、コスト、レスポンス速度などに応じて利用するモデルやサービスを切り替えることも可能です。

ただし、どのモデルを利用するかを動的に選択するには、モデルルーティングやオーケストレーションの仕組みを別途設計する必要があります。

関連記事：「AIエージェントの開発手順を解説！必要な技術やフレームワーク、注意点徹底ナビ」

企業で生成AIのAPIを活用する際の注意点

AIのAPIの大きなデメリットは、取り扱うデータ量に応じてランニングコストが高くなる可能性があるということです。AIのAPIは、そのAIを提供するベンダーに対して使用料を支払う必要があります。

生成AI APIの料金体系はサービスによって異なります。LLMでは入力・出力トークン数による課金が中心ですが、画像・動画・音声生成、Web検索、ツール実行、ストレージ、RAG、エージェント実行などでは別途料金が発生する場合があります。

そのため、モデル単価だけでなく、実際のワークフロー全体で発生するコストを試算することが重要です。

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生成AIのAPIを活用するメリット

生成AIのAPIを活用するメリットは以下のようなことが挙げられます。

開発期間の短縮

生成AIのAPIを利用することで、AIモデルの設計、開発、テストに要する時間を大幅に削減できます。APIが提供する既存のAIモデルを活用することで、ゼロからAIを開発する必要がなくなり、プロジェクトの開発期間を短縮できます。

コストの削減

自社で生成AIを一から開発する場合、専門知識を持つ開発者の確保や計算リソースの準備など、膨大な投資が必要となります。生成AIのAPIを利用することで、これらの初期投資を抑えることができ、コスト面でも大きなメリットがあります。

最新技術を導入しやすい

生成AIのAPIでは、提供事業者が継続的に新しいモデルや機能を追加するため、自社でモデルを開発・学習する場合と比べて最新技術を導入しやすい点がメリットです。

一方で、モデルにはバージョンや提供終了時期が設定される場合があり、新モデルへの移行やAPI仕様の変更への対応が必要になることもあります。

データ解析の自動化

システムに蓄積されたデータを分析し、インサイトを得ることは、ビジネスの意思決定に欠かせません。AIのAPIを活用することで、これまで人手で行っていたデータの前処理、解析、予測などのタスクを自動化できます。これにより、業務の効率化と迅速な意思決定が可能になります。

セキュリティの強化

生成AIのAPIを提供している企業は、セキュリティ対策に多くのリソースを投じています。最新の脅威に対応するためのアップデートや脆弱性の修正など、継続的なセキュリティ対策が行われています。

APIを利用することで、モデル基盤や推論インフラのセキュリティ対策の一部をAPI提供事業者に任せることができます。もちろん、APIキーの管理、アクセス権限、入力データの取り扱い、ログ管理、個人情報・機密情報の送信ルールなどは利用企業側で適切に設計する必要があります。

メンテナンスの簡素化

生成AIモデルを自社で運用する場合、モデルの更新やインフラの保守など、継続的なメンテナンスが必要です。AIのAPIを利用することで、これらのメンテナンス作業の多くを開発元に任せることができます。APIの提供者が安定したサービスを維持し、定期的なアップデートを行ってくれるため、自社でのメンテナンス負担が大幅に軽減されます。

スケーラビリティの確保

ビジネスの成長に伴い、AIシステムに対する需要が高まることがあります。自社でインフラを用意する場合、需要に合わせてスケールすることが難しい場合があります。AIのAPIを利用することで、提供元のクラウドインフラを活用できるため、急激な需要の変化にも柔軟に対応できます。

生成AI APIを選ぶ際のポイント

生成AI APIは、モデルの性能だけでなく、料金体系や処理速度、セキュリティ、外部ツールとの連携などにも違いがあるため、この観点も選定に考慮する必要があります。

特に、現在は単にテキストを生成するだけでなく、RAGやWeb検索、AIエージェント、画像・音声処理など、APIを利用して実現できる範囲も大きく広がっています。

そのため、「最も高性能なモデルはどれか」だけで判断するのではなく、自社で実現したい用途やシステム要件に合わせて選ぶことが重要です。

用途に合ったモデル・機能があるか

まず確認したいのが、自社で実現したい用途に必要なモデルや機能が提供されているかです。

生成AI APIによって得意分野は異なり、文章生成や要約だけでなく、以下のような用途があります。

• 高度な推論・データ分析
• プログラミング・コード生成
• 画像・動画・音声の処理
• リアルタイム音声対話
• Web検索
• RAGによる社内データの参照
• AIエージェントによるタスク実行

例えば、大量の問い合わせを分類する用途では最高性能のモデルよりも高速・低コストなモデルが適している場合があります。一方、複雑な分析やコーディングでは、高度な推論能力を持つモデルが適しています。

料金と処理量

APIの活用において、モデルの性能だけでなく、実際の利用量を想定したコスト比較が重要です。

LLMでは主に入力・出力トークン数に応じて料金が発生しますが、キャッシュの利用、Web検索、画像・動画生成、音声処理、ツール実行などに別途料金が設定されている場合もあります。

大量のデータを継続的に処理するシステムでは、1回あたりの価格差が最終的な運用コストに大きく影響します。そのため、モデル単価だけでなく、想定するリクエスト数やデータ量をもとに月間コストを試算することが重要です。

レスポンス速度・処理能力

チャットボットや音声対話などユーザーがリアルタイムで利用するサービスでは、回答精度だけでなくレスポンス速度も重要です。

高性能なモデルほど処理に時間がかかるとは限りませんが、モデルごとにレイテンシや大量リクエストへの処理能力は異なります。

例えば音声を活用したボイスボット系のシステムのようなリアルタイム性が必要な処理には高速モデルを利用し、複雑な分析だけ高性能モデルへ振り分けるなど、複数モデルを使い分ける方法もあります。

RAG・外部ツール・AIエージェントとの連携

現在の生成AI開発では、LLM単体ではなく、社内データや外部サービスと組み合わせて利用するケースが増えています。

例えば、以下のような機能への対応状況を確認します。

• RAG・ベクトル検索
• Web検索
• コード実行
• Function Calling・Tool Calling
• MCP（Model Context Protocol）
• 外部API・SaaSとの連携
• AIエージェントの構築・実行

将来的にAIエージェントへ発展させる予定がある場合には、モデル単体の性能だけでなく、こうした周辺機能や開発基盤まで含めて比較することが重要です。

セキュリティ・データガバナンス

企業が生成AI APIを利用する場合は、入力したデータがどのように保存・利用されるかを確認する必要があります。

特に以下の項目は事前に確認しておきましょう。

• 入力データがモデルの学習に利用されるか
• データの保存期間
• データを処理・保存する地域
• 通信・保存データの暗号化
• アクセス権限やAPIキーの管理方法
• 監査ログ・ガードレールなどの管理機能

機密情報や個人情報を扱う場合には、モデル性能よりもセキュリティやコンプライアンス要件がAPI選定の重要な判断基準になる場合があります。

モデルの切り替えや拡張がしやすいか

生成AIモデルは更新のスピードが速く、現在利用しているモデルよりも高性能・低コストなモデルが短期間で登場することもあります。

そのため、特定のモデルにシステムを強く依存させすぎない設計も重要です。

Amazon Bedrock、Microsoft Foundry、Vertex AIなどのように複数ベンダーのモデルを利用できるプラットフォームを選択したり、アプリケーション側でモデルを切り替えやすい構成にしたりすることで、将来的なモデル変更にも対応しやすくなります。

実際の業務データで評価する

公開されているベンチマークだけでは、自社業務で最も適したモデルを判断できない場合があります。

例えば、契約書の要約、問い合わせ分類、コード生成、社内文書検索など、実際に利用するデータとタスクを使って複数モデルを比較することが重要です。

精度だけでなく、回答速度、コスト、ハルシネーションの発生率、出力形式の安定性なども含めて評価し、用途に適したAPI・モデルを選定するとよいでしょう。

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生成AIモデル・API

OpenAI API

OpenAI社のAPIでは、用途に応じて以下のような代表的なモデルを利用できます。

• GPT-5.6 Sol
• GPT-5.6 Terra
• GPT-5.6 Luna
• GPT-5.4 mini / GPT-5.4 nano
• GPT Image 2
• GPT-Realtimeシリーズ
• GPT Transcribe / GPT-4o Transcribe
• text-embedding-3シリーズ

OpenAI社のAPIは、自然言語処理や画像生成、音声認識などの機能を自社に組み込むことができます。特定のユースケースに合わせてAIモデルを自社でカスタマイズすることも可能です。

GPT-5.6シリーズ

GPT-5.6シリーズは、OpenAIが提供する最新世代のフロンティアモデルです。用途やコストに応じて、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra、GPT-5.6 Lunaを使い分けることができます。

• GPT-5.6 Sol：複雑な専門業務や高度なエージェントタスクに適した高性能モデル
• GPT-5.6 Terra：性能とコストのバランスに優れた汎用モデル
• GPT-5.6 Luna：大量処理やコスト重視の用途に適した軽量モデル

GPT-5.6シリーズでは、高性能なSol、性能とコストのバランスを重視したTerra、大量処理向けのLunaが用意されており、用途や処理量に応じてモデルを使い分けることができます。

※上記はStandard処理・短いコンテキストでの料金です。処理方式や入力コンテキスト長によって料金が異なります。

GPT Image

OpenAIでは、画像生成・画像編集向けにGPT Imageシリーズを提供しています。現在はGPT Image 2が最新世代の画像生成モデルとして提供されており、テキストからの画像生成だけでなく、既存画像を入力した編集にも対応しています。

DALL·E 2やDALL·E 3は旧世代の画像生成モデルです。

音声認識API

OpenAIでは、Whisperに加えてGPT Transcribe、GPT-4o Transcribe、GPT-4o Transcribe Diarize、GPT Live Transcribeなど、用途に応じた音声認識モデルを提供しています。

• 音声ファイルからの文字起こし
• 多言語の音声認識
• リアルタイム文字起こし
• 発話者識別（対応モデル）

TTS（Text-to-Speech）

OpenAIでは、TTS-1、TTS-1 HD、GPT-4o mini TTSなど、テキストを音声へ変換するモデルを提供しています。

• テキストから自然な音声を生成
• 複数の音声から用途に適した声を選択
• モデルに応じて話し方やトーンを調整
• 生成した音声をストリーミング出力

OpenAI Platform Overview

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Anthropic API（Claude）

Claudeは、Anthropicが開発する大規模言語モデルです。長文処理、コーディング、高度な推論、ツール利用、AIエージェントなどに強みがあり、Anthropic APIを通じて自社システムやアプリケーションに組み込むことができます。

2026年8月時点では、以下のような主要モデルが提供されています。

• Claude Opus 5：長時間のAIエージェント処理、コーディング、専門的なナレッジワークに適した高性能モデル
• Claude Sonnet 5：高い性能とコスト効率を両立した汎用モデル。コーディングやツール利用、エージェント用途にも適する
• Claude Fable 5：Opusクラスを上回る高度な能力を持つ「Mythosクラス」のモデル。長時間・高難度のタスク向け

特にClaudeは、複数ステップにわたるコーディングやAIエージェント型の処理に強みがあります。Sonnet 5では、ブラウザやターミナルなどのツールを利用しながら計画を立て、自律的にタスクを進める能力が強化されています。

また、Opus 5は、長時間実行するAIエージェントや複雑なソフトウェア開発、専門業務向けの最上位モデルとして提供されています。Claude APIでは、こうしたモデルを用途に応じて使い分けることができます。

Anthropicは、外部ツールやデータソースとAIを接続するためのMCP（Model Context Protocol）を開発しており、Claudeと社内データ、SaaS、開発ツールなどを連携したAIエージェントを構築しやすい点も特徴です。

また、Claudeは安全性を重視した設計思想を持ち、企業利用を想定したAPIとして、文章生成、要約、情報抽出、コード生成、ツール実行、AIエージェントなど幅広い用途に活用できます。

Google Gemini API

Geminiは、Googleが開発する高性能なマルチモーダル基盤モデルです。Gemini APIを利用することで、Google AI StudioなどからGeminiを自社のアプリケーションやサービスに組み込むことができます。

2026年8月時点では、Gemini 3.7 Flash、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、Gemini 3.1 Pro Previewなど、用途に応じたモデルを利用できます。

Geminiでは、Geminiの高度な推論機能と高度な生成機能を使用して、以下のようなことが可能です。

• 画像からのテキスト抽出
• 画像テキストのJSONへの変換
• アップロードされた画像に関する回答の生成

テキストや画像、動画をプロンプトで入力し、Geminiの高度な推論機能と生成機能を使用した回答するAIをアプリケーションに組み込むことができます。

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DeepSeek API

DeepSeekは、高性能な推論モデルや汎用LLMを低コストで提供する中国のAI企業です。公式APIを通じて、自社のアプリケーションやサービスにDeepSeekのモデルを組み込むことができます。

2026年8月時点では、DeepSeek-V4が最新世代のモデルとして公開されています。DeepSeek-V4は2026年4月に発表され、推論、コーディング、エージェント型タスクなどを幅広く処理する高性能モデルとして位置づけられています。

その前世代となるDeepSeek-V3.2では、推論能力とツール利用能力が強化され、思考モード中でも外部ツールを呼び出せるようになるなど、AIエージェント用途への対応が進みました。

また、DeepSeek-R1は、強化学習を活用した推論特化モデルとして注目を集めたモデルです。現在では旧世代となっていますが、DeepSeekが高度な推論モデルで注目されるきっかけとなった代表的なモデルの一つです。

DeepSeekのモデルは公式APIだけでなく、クラウドサービスや推論プラットフォームを通じて利用できる場合もあります。また、一部モデルはモデルウェイトも公開されているため、自社環境での運用やカスタマイズを検討できる点も特徴です。

Stability AI API

Stability AIは、Stable Diffusionシリーズをはじめとする画像生成・画像編集モデルをAPIとして提供しています。APIを利用することで、テキストからの画像生成や既存画像の編集、アップスケールなどの機能を自社のアプリケーションやサービスに組み込むことができます。

2026年8月時点では、Stability AI APIで以下のような代表的なモデル・機能が提供されています。

• Stable Diffusion 3.5 Large：高品質な画像生成向けの高性能モデル
• Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：高速生成に適したモデル
• Stable Diffusion 3.5 Medium：性能と計算コストのバランスを重視したモデル
• Stable Image Ultra：高品質な画像生成に特化したAPI
• Stable Image Core：高速かつコストを抑えた画像生成向けAPI

また、Stability AI APIでは画像生成だけでなく、背景除去、画像の拡張、部分編集、構図やスタイルの制御、アップスケールなどの画像編集機能も利用できます。

Stable Diffusionシリーズはモデルウェイトが公開されているものもあり、自社環境での運用やカスタマイズを検討できる点も特徴です。一方、Stability AIの公式APIを利用することで、モデルのホスティングや推論インフラを自社で構築せずに画像生成機能を導入できます。

オープンウェイトモデルをAPIで利用

Llama

Llamaは、Metaが開発するオープンウェイトの大規模言語モデルです。2025年にはLlama 4 ScoutやLlama 4 Maverickが登場し、テキストだけでなく画像も扱えるネイティブマルチモーダルモデルへ進化しました。

Llamaはモデルウェイトが公開されており、ライセンス条件の範囲内でモデルを利用・カスタマイズできます。そのため、自社環境での推論や用途に合わせたチューニングなど、商用APIだけに依存しない柔軟な運用が可能です。

Llama 4ではScoutとMaverickが公開され、テキストに加えて画像も扱えるネイティブマルチモーダルモデルへと進化しています。また、多言語処理や長いコンテキストへの対応も強化されています。

LlamaシリーズはAmazon Bedrockをはじめ、複数のクラウド・推論プラットフォームから利用できます。

Mistral AI / Mixtral

Mistral AIは、複数のオープンウェイトモデルを提供するAI企業です。

代表的なモデルの一つであるMixtral 8x7Bは、Mixture-of-Experts（MoE）方式を採用し、8つのエキスパートの一部を入力ごとに利用することで、計算効率と性能の両立を目指したモデルです。

現在はMistral AIからより新しいモデルも多数提供されているため、用途や環境に応じてモデルを選択できます。

生成AI API・AI開発プラットフォーム

Microsoft Foundry・Azure AI

Microsoftは、Microsoft FoundryやAzure AIを通じて、生成AIモデルの利用からRAG、AIエージェント、検索、画像認識などを含むAI開発基盤を提供しています。

• Azure AI Search
• Azure OpenAI Service
• Azure AI Vision

Azure AI Search

Azure AI Search (旧「Azure Cognitive Search」）は、生成AI型の検索サービスです。Azure AI Searchは、様々なデータソースの中の膨大な量の非構造化データから情報を収集し、検索可能なインデックスを生成することができます。

また、Azure AI Searchは作成したインデックスをベースとして、高度で柔軟な検索やデータマイニング、データ分析などを行うことができます。Azure AI Searchの自然言語処理技術によって、検索の意図を理解し、より関連性の高い結果を出すことや、高度なデータマイニングとそれらを分析することが可能となります。

Azure AI SearchをAPIで組み込むことで、社内のシステムのデータベースや様々な文書を横断して検索などを行えるようになります。

Azure OpenAI Service

Azure OpenAI in Microsoft Foundryでは、OpenAIの最新モデルをMicrosoft Azure上で利用できます。代表的なモデルには以下があります。

• GPT-5.6 Sol
• GPT-5.6 Terra
• GPT-5.6 Luna
• GPT-5.5
• GPT-5.4 / GPT-5.4 mini / GPT-5.4 nano
• GPT-Realtime・音声系モデル
• Embeddingモデル

OpenAI の有用な言語モデルにREST APIでアクセスすることができます。 これらのモデルに、REST APIやPython SDK、または Azure OpenAI Studio の Web ベースのインターフェースを介して使用することができるようになります。

Azure AI Vision

Azure AI Visionは、AIを用いた画像処理に特化したサービスで、以下のような機能があります。

• 光学文字認識(OCR)
• 画像分析
• Face（顔認識）
• 空間分析

Azure AI Visionには、印刷されたテキストや手書きのテキスト、写真からの文字の抽出や、画像からさまざまな特徴や情報を認識して分析する機能、画像に含まれている人物の顔の認識などがあります。

APIでAzure AI Visionを組み込むことで、OCR機能や画像分析、画像の中の顔の認識といった機能を自社システムやサービスで使用することができるようになります。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrockでは、Amazon独自モデルに加え、Anthropic、OpenAI、Meta、Mistral AI、AI21 Labsなど複数ベンダーの基盤モデルを共通のAWS環境から利用できます。

2026年時点では、Amazon Novaシリーズ、Claude 5シリーズ、GPT-5.6シリーズなど、多様なモデルから用途に応じて選択できます。

また、単なるモデルAPIの提供基盤にとどまらず、Knowledge BasesによるRAG、Guardrailsによる生成AIの安全性制御、モデル・RAGの評価機能なども提供しています。

AIエージェント開発ではAmazon Bedrock AgentCoreが提供されており、モデル、ツール、外部サービスを組み合わせたエージェントの構築・運用基盤として利用できます。

Amazon Nova・Titanシリーズ

Amazon Bedrockでは、Amazon独自の基盤モデルとしてAmazon NovaシリーズとAmazon Titanシリーズを利用できます。

Amazon Novaには、テキスト・画像・動画を扱うマルチモーダルモデルやリアルタイム音声モデル、画像・動画生成モデルなどが用意されています。

一方、Amazon Titanシリーズでは、テキストや画像のEmbedding、画像生成などに利用できるモデルが提供されています。

AI21 Labs

Amazon BedrockではAI21 Labsのモデルも利用できます。現在はJamba 1.5 LargeやJamba 1.5 Miniなどが提供されており、用途に応じて他社の基盤モデルと使い分けることができます。

Google Vertex AI

Vertex AIは、Google Cloudが提供するAI開発プラットフォームです。GeminiやImagenをはじめとする生成AIモデルを、Google Cloudのセキュリティ、データ基盤、MLOps、RAG、AIエージェントなどの機能と組み合わせて利用できます。

Gemini

Vertex AIではGoogleのGeminiシリーズを利用でき、企業向けシステムや大規模な生成AIアプリケーションに組み込むことができます。

Imagen

Vertex AIではImagenシリーズによる画像生成・編集機能も利用できます。

生成AIのAPIについてよくある質問まとめ

まとめ

生成AI APIを利用することで、自社でAIモデルをゼロから開発することなく、テキスト生成、画像・音声処理、高度な推論などのAI機能を自社システムやサービスに組み込むことができます。

現在では、単に生成AIモデルをAPIで呼び出すだけでなく、RAGによる社内データの活用、Web検索や外部ツールとの連携、AIエージェントによるタスク実行など、APIを活用して構築できるシステムの範囲も大きく広がっています。

また、OpenAIやAnthropic、Googleなどが提供するモデルAPIを直接利用する方法だけでなく、Amazon Bedrock、Microsoft Foundry、Vertex AIのような複数モデルやRAG、AIエージェントなどを統合的に扱えるAI開発プラットフォームも普及しています。

生成AI APIを選定する際は、モデルの性能だけでなく、料金、処理速度、セキュリティ、外部ツールとの連携、モデルの切り替えやすさなどを比較し、自社の用途やシステム要件に適したサービスを選ぶことが重要です。