生成AI API・プラットフォーム注目11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

生成AIのAPIを利用すると、AIモデルを自社でゼロから開発することなく、文章生成や要約、画像生成、音声認識などの機能を既存のシステムやサービスに組み込めます。

GPT-6ファミリーやClaude Opus 5.5など、推論やコーディング、ツール利用に対応した最新モデルもAPI経由で利用でき、社内データを参照するRAGや、外部ツールと連携して業務を実行するAIエージェントの構築に活用されています。

一方、APIによって利用できるモデルや機能、料金、データの取り扱いは異なります。導入にあたっては、自社の用途に必要な精度や処理速度、運用コスト、セキュリティ要件を比較し、適切なAPIを選ぶことが重要です。

この記事では、生成AI APIでできることや導入メリット、選定時の注意点を解説します。

OpenAI、Anthropic、Googleなどの代表的なAPIに加え、オープンウェイトモデルの利用方法や、生成AI APIを利用できる主要なクラウドプラットフォームも紹介します。

関連記事：「生成AIとは？相談事例、種類や使い方、メリット、企業での活用方法まで徹底解説！」
関連記事：「AI開発の手順は？AIモデル・生成AIシステムの構築から運用まで徹底解説」

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は、アプリケーション間で情報や機能をやり取りするためのインターフェースを指します。

例えば、自社のアプリケーションから質問や資料をAPI経由で送信し、AIが生成した回答や分析結果を受け取って、画面への表示や後続の処理に利用できます。これにより、既存のシステムに文章作成や情報抽出、問い合わせ対応などの機能を追加できます。

生成AIのAPIでできること・活用例

生成AIのAPIで利用できる主な機能と、その活用例を以下にまとめます。RAGやAIエージェントなどは、外部ツールやデータ検索の仕組みと組み合わせて実現します。

利用できる機能は、APIやモデルによって異なります。必要な機能を選び、自社のデータや業務フローと組み合わせることで、既存業務の効率化や自動化につなげられます。

生成AI APIとAIエージェントの違い・関係

生成AI APIは、アプリケーションから生成AIモデルの機能を呼び出すためのインターフェースです。一方、AIエージェントは、与えられた目的に向けて、AIモデルやツールを使いながら作業を進めるシステムです。

両者は役割が異なり、AIエージェントが判断や文章生成などを行うために、生成AI APIを利用する関係にあります。

AIエージェントでは、生成AI APIを判断や文章生成に使い、別のAPIを社内データの検索や業務システムへの登録に使うなど、複数の接続先を組み合わせます。

生成AI APIを接続するだけで業務が自動化されるわけではなく、処理の流れや権限、結果の確認方法も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

APIを活用して生成AIを活用する際にデメリットとなり得る点は、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、使用トークンに応じた使用料を支払う必要があります。

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を活用すると、モデルの開発や推論インフラの構築・保守にかかる負担を抑えながら、自社システムにAI機能を追加できます。

主なメリットを以下にまとめます。それぞれの内容は、表の後で詳しく解説します。

開発期間の短縮

生成AIモデルを自社でゼロから開発するには、学習データの収集・整備、モデルの設計、学習、性能検証など、多くの工程が必要です。

APIを利用すれば、学習済みのモデルを呼び出せるため、自社の業務に必要な機能の実装や、既存システムとの連携に開発リソースを集中できます。

例えば、問い合わせ対応機能を開発する場合、文章を理解・生成するモデル自体の開発を省き、参照するFAQの整備、回答ルールの設定、担当者への引き継ぎなどを中心に設計できます。

小規模な試作で実際の回答を確認しながら改善できるため、導入の実現性を早い段階で判断しやすくなります。

初期投資の削減

生成AIモデルの開発・学習や自社運用には、専門人材の確保に加え、GPUなどの計算設備、データの保管環境、推論システムの整備が必要です。

APIを利用すると、こうした基盤の多くを提供事業者が担うため、モデルの開発や推論設備にかかる初期投資を抑えて導入を始められます。

従量課金型のAPIであれば、対象業務や利用者を限定して試し、効果を確認しながら利用範囲を広げることができます。導入前に大規模な設備を購入する必要がないため、利用量が見通しにくい段階でも検証を進めやすい点がメリットです。

最新技術を導入しやすい

APIの提供事業者が新しいモデルや機能を公開すると、利用企業は自社でモデルを再学習させることなく、それらを導入候補として試せます。

回答精度の向上や処理速度の改善、画像・音声への対応などを、自社システムへ取り入れやすい点がメリットです。

例えば、従来は文章のみを扱っていた問い合わせ対応に、画像を読み取れるモデルを採用することで、利用者が送った製品写真を踏まえた回答機能を追加できます。モデルの呼び出し部分を切り替えやすく設計しておけば、用途ごとに新旧モデルを比較しながら導入を進められます。

データ処理・分析の効率化

企業に蓄積された問い合わせ、アンケート、議事録、報告書などの文章データは、表記や形式が揃っておらず、人手による整理に時間がかかります。

生成AIのAPIを利用すると、文章の分類・要約・情報抽出をシステム上で実行し、分析に使いやすい形へ整えられます。

例えば、問い合わせ内容から「製品名」「不具合の内容」「対応状況」を抽出してデータベースへ登録したり、アンケートの自由記述をテーマ別に分類したりできます。集計処理と組み合わせれば、問い合わせが多い問題の把握や、顧客の意見をまとめたレポートの作成にもつなげられます。

数値の集計や将来予測では、必要に応じてコード実行や専用の分析・予測モデルを組み合わせます。また、抽出漏れや誤分類が生じる可能性があるため、重要な判断に使うデータには確認工程を設けることが必要です。

提供事業者のセキュリティ対策を活用

モデルを自社環境で運用する場合、推論サーバーや関連ソフトウェアの脆弱性対応、通信の保護、監視なども自社で担う必要があります。

APIを利用すると、モデル基盤や推論インフラの保護の一部を提供事業者に任せられるため、自社が管理する範囲を絞りやすくなります。

提供サービスによっては、通信の暗号化、アクセス制御、監査ログ、接続経路の制限などを利用できます。既存のクラウド環境と認証や権限管理を揃えることで、社内の運用ルールに沿った管理を進めやすくなる場合もあります。

ただし、APIの利用自体が安全性を保証するわけではありません。入力データの保存期間や学習への利用有無、処理地域を確認するとともに、APIキーの管理、送信する情報の範囲、利用者ごとのアクセス権限などは自社で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、推論用ソフトウェアの更新、サーバーの保守、GPUメモリの管理、障害への対応など、継続的な運用作業が発生します。

APIを利用すれば、モデルを動かす環境の保守を提供事業者に任せ、自社のアプリケーションや業務改善に注力できます。

特に複数のモデルを利用する場合、モデルごとに異なる動作環境や必要な計算資源を管理する負担を抑えられます。

運用担当者は、APIの応答時間やエラー率、利用料金、回答品質など、サービスの利用状況を中心に確認できます。

利用規模の変化への対応

自社でGPUなど推論設備を用意する場合、利用者が増えるたびに、サーバーの追加やモデルの配置、処理の分散などを検討する必要があります。

APIでは提供元のインフラを利用できるため、利用規模の拡大に伴う設備の調達・構築の負担を抑えられます。

例えば、特定部署で始めた文章作成支援を全社へ展開する場合でも、推論設備を自社で増設する工程を省き、利用量に応じた契約や処理設計の見直しを中心に進められます。

処理を待ち行列に入れて順番に実行するなど、アプリケーション側の工夫によってアクセスの集中にも対応しやすくなります。

生成AI APIを選ぶ際のポイント

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モデル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の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モデル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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代表的な生成AIモデル・API

OpenAI API

OpenAI APIは、文章生成、推論、コード生成、画像生成、音声認識・音声合成などの機能を、自社のシステムやアプリケーションに組み込むためのAPIです。

以下は、2026年10月時点の代表的なモデル（抜粋）です。

文章生成・推論・コーディング

文章の作成・要約・翻訳から、複雑な問題の分析、コード生成、ツールを利用した複数工程の処理まで対応します。

最新世代はGPT-6ファミリーです。必要な推論性能、応答速度、利用料金に応じて、以下のモデルを使い分けます。

• GPT-6 Astra：最も高い性能を持ち、複雑な推論、ソフトウェア開発、Web調査、コンピューター操作、複数工程の専門業務に適したモデル
• GPT-6.1 Sol/GPT-6 Sol：高度な推論性能と処理コストのバランスに優れ、専門業務やコーディング、AIエージェントの構築に適したモデル
• GPT-6 Luna：応答速度とコスト効率を重視し、定型処理や繰り返し実行する大量のタスクに適した軽量モデル

GPT-6ファミリーは、構造化出力、ストリーミング、コンピューター操作、ツール呼び出し、マルチエージェント、プロンプトキャッシュなどに対応しています。ツールを利用しながら推論させる場合は、Responses APIの利用が推奨されています。

関連記事：「GPT-6とは？Astra・Sol・Lunaの違い、料金・使い方と実使用レビュー」

参照：OpenAI｜Introducing GPT-6 Sol and Luna

画像生成・編集

テキストによる指示から画像を生成したり、既存の画像を編集したりできます。広告素材や商品紹介用の画像、イラストなどの制作に活用できます。

• GPT-Image-2.5 Sunburst：高い品質を重視した画像生成・編集向けモデル
• GPT-Image-2.5 Flare：高速で高品質な画像生成に対応するモデル

音声認識・文字起こし

録音ファイルやリアルタイムの音声をテキストに変換できます。会議の記録、インタビューの文字起こし、字幕作成などに活用でき、対応モデルでは話者ごとに発言を分けられます。

• GPT Transcribe：音声をテキストに変換する文字起こしモデル
• GPT-4o Transcribe：高精度な音声認識・文字起こしに対応するモデル
• GPT Live Transcribe：リアルタイムの文字起こしに対応するモデル

音声合成（TTS）

入力したテキストを音声に変換し、ナレーションや音声案内、読み上げ機能などに利用できます。対応モデルでは、話し方やトーンも指示できます。

• GPT-4o mini TTS：自然言語で話し方やトーンを指示できる音声合成モデル
• TTS-1：応答速度を重視した音声合成モデル

リアルタイム音声対話

音声を入力し、音声で応答する対話機能を構築できます。応答までの待ち時間を抑えた音声アシスタントや、会話を通じて操作するアプリケーションに活用できます。

• GPT-Realtime-2.1：推論やツール利用に対応するリアルタイム音声対話モデル
• GPT-Realtime-2.1 Mini：リアルタイム音声対話向けの小型モデル

Embedding（埋め込み）

テキストを意味的な特徴を持つ数値データに変換します。キーワードの一致だけでなく、意味の近さに基づく文書検索や、RAGで参照する社内資料の検索などに活用できます。

• text-embedding-3-large：検索精度を重視した高性能な埋め込みモデル
• text-embedding-3-small：コスト効率を重視した小型の埋め込みモデル

モデルによって対応機能や料金が異なるため、処理の難易度、必要な精度、データ量、コストに応じた使い分けが重要です。

OpenAIの提供するAPIについては、下記記事で詳しく解説していますので、ご参考ください。

関連記事：「OpenAI APIとは？提供モデル・使い方・料金・実際の活用方法例も徹底解説」
関連記事：「ChatGPTとは？何ができる？機能・モデル一覧・ビジネス活用事例・企業担当者向け導入方法・使い方徹底解説！」

参照：OpenAI｜APIのモデル一覧

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Anthropic API（Claude）

Claudeは、Anthropicが開発するLLMです。長文処理、コーディング、高度な推論、ツール利用などに対応し、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。

以下のような主要モデル（抜粋）が提供されています。

• Fable 5.1：特に高度な推論や長時間のエージェント処理に適した、Claudeの最高性能モデル
• Opus 5.5：長時間のエージェント型コーディングや知識業務、複雑なシステム開発に適した主要モデル
• Sonnet 5：性能・速度・コストのバランスに優れ、コーディングや業務自動化など幅広い用途に適したモデル
• Haiku 4.5：高速・低コストで、大量処理や軽量なタスクに適したモデル

Anthropicは、多くの用途ではOpus 5.5から検討し、特に高度な推論や長時間にわたるエージェント処理が必要な場合はFable 5.1を選択する方法を推奨しています。

また、Mythos 5.1は、Fable 5.1と同じ基盤モデルを使用し、サイバーセキュリティや生命科学分野の用途に合わせた安全対策を採用したモデルです。一般提供ではなく、認められたアクセスプログラムを通じて限定提供されています。

主要モデルはいずれもテキスト・画像入力に対応しています。Web検索やコード実行、外部ツールの呼び出しを組み合わせることで、情報収集から分析、作業の実行までを行うAIエージェントを構築できます。

さらに、MCP（Model Context Protocol）を利用し、社内データやSaaS、開発ツールなどとの連携も可能です。文章生成、要約、情報抽出、コード生成など、処理内容や応答速度、コストに応じてモデルを使い分けられます。

関連記事：「Claudeとは？AnthropicのLLMの最新機能・料金プラン・モデル一覧を徹底解説」
関連記事：「Anthropic APIとは？使えるClaudeのモデル・料金・実際の画面説明で分かる始め方を徹底解説！」
関連記事：「MCPとは？AIと外部ツールをつなぐ仕組み・特徴・使い方・活用事例を解説」

参照：Anthropic｜Claudeのモデル概要・比較

Google Gemini API

Gemini APIは、GoogleのAIモデルによる文章生成、推論、画像・音声・動画の処理などを、自社のアプリケーションやサービスに組み込むためのAPIです。Google AI Studioでモデルやプロンプトを試し、APIを利用した開発につなげられます。

以下は、代表的なモデル（抜粋）です。

文章生成・推論・コーディング

文章の作成・要約、コード生成に加え、テキスト・画像・音声・動画などを入力した分析に対応します。対応する入力形式やツールはモデルによって異なります。

• Gemini 3.8 Flash：長時間のソフトウェア開発、自律的なAIエージェント、複雑な企業業務に対応する高性能なFlashモデル
• Gemini 3.7 Flash：複雑なコーディングや複数工程のエージェント処理に対応する前世代のFlashモデル
• Gemini 3.1 Pro（プレビュー）：高度な推論や複雑な問題解決、コーディングに対応するモデル

画像生成・編集

テキストからの画像生成や、既存画像を使った編集に対応します。制作物の品質、処理速度、コストに応じてモデルを選択できます。

• Nano Banana Pro：複雑なレイアウトや画像内の文字表現など、品質を重視した画像生成・編集向けモデル
• Nano Banana 2：高速かつ効率的な画像生成・編集に対応するモデル

動画生成・編集

テキストや画像をもとに動画を生成できます。対応モデルでは、音声を伴う動画生成や、動画の編集・延長にも対応します。

• Veo 3.1（プレビュー）：映像と同期した音声を含む、高品質な動画生成に対応するモデル
• Gemini Omni Flash（プレビュー）：対話による動画生成・編集や延長に対応するモデル

音声認識・リアルタイム対話

音声の文字起こしや、音声を入力して音声で応答する対話機能を構築できます。会議記録、音声アシスタント、リアルタイム翻訳などに活用できます。

• Gemini 3.5 Transcribe：文字起こし、話者分離、単語単位のタイムスタンプなどに対応する音声認識モデル
• Gemini 3.5 Live Translate（プレビュー）：70以上の言語に対応するリアルタイム音声翻訳モデル

音声合成（TTS）

テキストを音声に変換し、ナレーションや読み上げ機能を実装できます。話し方や読み上げ速度などを調整した音声生成に活用できます。

• Gemini 3.1 Flash TTS（プレビュー）：自然な音声と、表現・読み上げ方の制御に対応する音声生成モデル
• Gemini 2.5 Flash TTS（プレビュー）：低遅延とコスト効率を重視した音声生成モデル

利用するモデルによって、対応機能、料金、提供状態が異なります。

本番環境へ導入する際は、安定版・プレビュー版の区分と利用条件を確認してください。

関連記事：「Geminiとは？使い方、機能、活用事例、API、料金プラン、AIエージェントを目指す進化を徹底解説！」

参照：Google｜Gemini APIのモデル一覧

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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。

現在は、DeepSeek-V4.1-FlashとDeepSeek-V4-Proが主要モデルとして公式APIで提供されています。V4.1-Flashは画像入力にも対応し、V4-Proは高度な推論や複雑なタスクに活用できます。

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

Meta / 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。

Alibaba / Qwen・Wan

Alibabaは、LLMファミリーの「Qwen」や動画生成モデルの「Wan」などを開発し、生成AIの開発・運用プラットフォーム「Alibaba Cloud Model Studio」を通じてAPIを提供しています。

QwenはLlamaと同様に、モデルのウェイトが公開されたオープンウェイトモデルを数多く展開しています。自社環境へ構築する方法だけでなく、Alibaba Cloud Model Studioを通じてAPIから利用することもできるため、ここではオープンウェイトモデルをAPIで活用する選択肢の一つとして紹介します。

Alibabaが展開する代表的なモデルシリーズは以下の通りです。

• Qwen：テキスト生成、推論、画像・動画理解、コーディング、AIエージェントなどに対応するLLMファミリー
• Qwen-Image：テキストからの画像生成と、参照画像を使った画像編集に対応
• Qwen-Audio：音声認識、音声合成、リアルタイム音声対話などに対応
• Wan：テキストや画像からの動画生成、動画編集などに対応する動画生成モデル

関連記事：「Qwenとは？」

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を利用できる主要開発プラットフォーム

生成AIモデルは、提供元のAPIを直接利用するほか、Microsoft Azure、Google Cloud、AWSなどのクラウドプラットフォームを通じて利用することもできます。

プラットフォームを利用することで、複数のモデルを選択でき、クラウドの認証・権限管理や自社のデータ基盤と組み合わせて活用できます。

ここでは、生成AI APIを利用できる代表的な開発プラットフォームを紹介します。

AI開発プラットフォーム全体の機能や選び方、サービス比較については、以下の記事で詳しく解説しています。
関連記事：「AI開発プラットフォームとは？主要14サービスを比較！基盤モデル・RAG・AIエージェントなど機能や選び方を解説」

Microsoft Foundry（旧Azure AI Foundry）

Microsoft Foundryでは、Foundry Modelsを通じて複数の提供元のAIモデルを選び、APIやSDKで自社システムに組み込めます。OpenAIモデルを提供する仕組みが、Azure OpenAI in Foundry Modelsです。

GPT、Claude、MicrosoftやMetaなどのモデルを用途に応じて選択し、Azureの認証・アクセス制御・ネットワーク機能と組み合わせて利用できます。

関連記事：「Microsoft Foundryとは？AIアプリ・エージェント開発の主要機能・導入方法・注意点を解説」
関連記事：「Microsoft Foundry Modelsとは？利用可能モデル・できること・実画面付きの使い方まで徹底解説！」

参照：Microsoft｜Microsoft Foundryとは

Google Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）

Gemini Enterprise Agent Platformでは、GeminiなどのGoogleのモデルや、Model Gardenで提供される他社モデル・オープンモデルをAPIで利用できます。文章生成や推論、画像・動画生成など、目的に応じたモデルを選択できます。

Google Cloudの認証・権限管理や、BigQuery・Cloud Storageなどのデータ基盤と組み合わせて、生成AIを業務システムに組み込める点が特徴です。

関連記事：「Gemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）とは？主要機能・料金・メリットを解説！」

参照：Google Cloud｜Model Gardenの概要

Amazon Bedrock

Amazon Bedrockは、Amazon、Anthropic、OpenAI、Meta、Mistral AIなど、複数の提供元の基盤モデルをAPIで利用できるAWSのサービスです。Amazon NovaやClaude、GPTなどから、用途や性能、コストに応じてモデルを選択できます。

AWSの認証・権限管理やデータ基盤と組み合わせて利用でき、社内データを参照するRAGなどへ拡張することも可能です。

関連記事：「Amazon Bedrockとは？できること・料金・利用できるモデル・活用事例を徹底解説」

参照：AWS｜Amazon Bedrock

利用できるモデル、料金、対応機能、提供リージョンはプラットフォームによって異なります。モデル提供元のAPIを直接利用する場合との違いも確認し、自社のクラウド環境や運用要件に合わせて選択してください。

生成AIのAPIについてよくある質問まとめ

まとめ

生成AIの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モデルを選定する際は、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。