テキスト生成 12 モデル、埋め込み 1 モデル、動画生成 1 モデル。
第三者機関 Artificial Analysis の評価では、HAI が提供する GLM-5.3 は Intelligence Index 45 で、重みが公開されたモデルの中で 1 位です。重みが公開されたモデルなので当社の設備で動かせます。だから国内で完結し、データを保持しません。
glm-5.3
Artificial Analysis の LLM リーダーボードで、GLM-5.3 は Intelligence Index 45。重みが公開されたモデルの中では 1 位です。上位の Claude Fable 5.1（53）や GPT-6 Astra（53）とは 8 ポイント差です。
deepseek-v4.1-flash
DeepSeek V4.1 Flash は Intelligence Index 40 で、Claude Opus 5 (low) と同点です。同じ 1 タスクを実行したときのコストは、HAI の公開単価で約 1/3 になります。
| モデル | Intelligence Index | Cost per Task |
|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 (xhigh with fallback) | 53 | ¥897 |
| GPT-6 Astra (xhigh) | 53 | ¥347 |
| Claude Opus 5 (max) | 51 | ¥879 |
| GPT-5.6 Sol (max) | 47 | ¥299 |
| GLM-5.3 glm-5.3 | 45 | ¥401 |
| Kimi K3 kimi-k3 | 44 | ¥389 |
| Gemini 3.8 Flash (high) | 41 | ¥186 |
| Claude Opus 5 (low) | 40 | ¥165 |
| Qwen3.8 2.4T-A95B qwen3.8-2.4t-a95b | 40 | ¥461 |
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | 40 | ¥53 |
| Gemini 3.7 Flash (high) | 39 | ¥140 |
| Claude Sonnet 5 (max) | 38 | ¥764 |
| GPT-5.6 Luna (max) | 38 | ¥27 |
| DeepSeek V4 Flash deepseek-v4-flash | 35 | ¥16 |
| Gemini 3.6 Flash | 34 | ¥140 |
出典: Artificial Analysis LLM Leaderboard（2026-09-12 取得、Intelligence Index v4.3）。
掲載行は Anthropic / OpenAI / Google の各モデルを最高性能設定で 1 行ずつ、Intelligence Index の降順に 34 まで並べたものです。同一 Index のときは Cost per Task が低い方を採っています。
HAI 以外の Cost per Task は Artificial Analysis の公表値（各社の公表価格に基づく測定）で、1 USD = ¥150（2026-09-12 時点）で円に換算しています。HAI の料金は円建て固定のため、為替の変動を受けません。
HAI の Cost per Task は当社算出です。Intelligence Index を 1 タスク実行するのに要するトークン数（GLM-5.3: 入力 1,209,054 / 出力 71,128、Kimi K3: 入力 424,435 / 出力 48,455、Qwen3.8 2.4T-A95B: 入力 872,050 / 出力 68,515、DeepSeek V4.1 Flash: 入力 529,788 / 出力 88,574、DeepSeek V4 Flash: 入力 313,030 / 出力 62,054）に、当社の公開単価を適用しています。
ベンチマークのスコアは実際の業務での性能を保証するものではありません。全モデルの単価と仕様はこの下の一覧、チャージと支払いの条件は料金ページに掲載しています。
長文コンテキストに強い汎用モデル
入力 ¥585 / キャッシュ読取 ¥85 / 出力 ¥2,910（1M tok）
コンテキスト 1,048,576
対応入力 テキスト / 画像
出力速度 30 tok/s
コーディングと長時間エージェント向け。思考は常時 ON
入力 ¥430 / キャッシュ読取 ¥60 / 出力 ¥1,250（1M tok）
コンテキスト 262,144
対応入力 テキスト
出力速度 49 tok/s
複雑なコーディングと長時間エージェント向け。思考は常時 ON
入力 ¥280 / キャッシュ読取 ¥55 / 出力 ¥880（1M tok）
コンテキスト 1,048,576
対応入力 テキスト
出力速度 30 tok/s
汎用。思考の ON / OFF を選べる
入力 ¥160 / キャッシュ読取 ¥35 / 出力 ¥730（1M tok）
コンテキスト 262,144
対応入力 テキスト / 画像
出力速度 30 tok/s
27B dense のマルチモーダル。コーディングと画像・動画理解
入力 ¥90 / 出力 ¥640（1M tok）
コンテキスト 262,144
対応入力 テキスト / 画像 / 動画
出力速度 30 tok/s
27B dense の無検閲派生。拒否応答を返さない
入力 ¥70 / 出力 ¥700（1M tok）
コンテキスト 245,760
対応入力 テキスト / 画像
出力速度 52 tok/s
1M コンテキストのネイティブマルチモーダル。入力の多いエージェント向け
入力 ¥60 / キャッシュ読取 ¥5 / 出力 ¥240（1M tok）
コンテキスト 1,048,576
対応入力 テキスト / 画像
出力速度 111 tok/s
動画入力に対応。低コストなマルチモーダル
入力 ¥55 / 出力 ¥125（1M tok）
コンテキスト 262,144
対応入力 テキスト / 画像 / 動画
出力速度 95 tok/s
日本語特化の 9B マルチモーダル。文書・図表の読み取り向け
入力 ¥55 / 出力 ¥125（1M tok）
コンテキスト 32,768
対応入力 テキスト / 画像
出力速度 30 tok/s
35B/3B の軽量 MoE。エージェントコーディングと動画入力
入力 ¥35 / 出力 ¥230（1M tok）
コンテキスト 262,144
対応入力 テキスト / 画像 / 動画
出力速度 30 tok/s
高速・低コスト。大量処理向け
入力 ¥35 / キャッシュ読取 ¥10 / 出力 ¥75（1M tok）
コンテキスト 1,048,576
対応入力 テキスト
出力速度 85 tok/s
1M コンテキストのマルチモーダル。最安帯で画像・動画入力に対応
入力 ¥30 / キャッシュ読取 ¥10 / 出力 ¥100（1M tok）
コンテキスト 1,048,576
対応入力 テキスト / 画像 / 動画
出力速度 59 tok/s
出力速度は直近 24 時間の中央値です。
テキストをベクトル化。検索・分類・クラスタリング向け
入力 ¥10（1M tok・出力単価なし）
次元 4,096（32〜4096 で指定可）
コンテキスト 32,000
埋め込みは /v1/embeddings です。対応モデルは GET /v1/embeddings/models で確認できます（テキスト生成の GET /v1/models には含まれません）。
テキストと参照画像から動画を生成
秒単価 ¥30 / 参照画像 ¥10（1 枚・最大 2 枚）
長さ 5〜15 秒 / 解像度 2K / 音声あり
アスペクト比 21:9 / 16:9 / 4:3 / 1:1 / 3:4 / 9:16
動画生成は /v1/videos です。対応モデルは GET /v1/videos/models で確認できます（テキスト生成の GET /v1/models には含まれません）。詳細は ドキュメント と 料金 を参照してください。
掲載してほしいモデルがあれば教えてください。ご意見箱扱いとなるため、こちらでは返信いたしません。
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