2026年 データ抽出に最適なLLM
大量の抽出・分類では、安くて速く、構造化出力を安定して返せるモデルが効いてきます。このリストは大規模でも破綻しない、手頃でツール対応のモデルを優先しているので、フラッグシップの料金をかけずに数百万トークンを処理できます。
おすすめのモデル
qwen/qwen-flash · dashscopeopenai/gpt-6-luna · OpenAIanthropic/claude-haiku-5.5 · Anthropicz-ai/glm-4.7-flashx · Zhipugoogle/gemini-2.5-flash-lite · googleqwen/qwen-plus · dashscopeもっと具体的に絞り込みたい?
このシナリオがあらかじめ入力された状態でインタラクティブなファインダーを開けます。優先度や必須機能を変えて、候補をさらに細かく絞り込めます。
ファインダーで絞り込む推薦スコアの見方
自分のタスクで検証
候補モデルに同じ入力を与え、正確性、一貫性、実際の利用料金を比較してください。コンテキストウィンドウが大きくても、記憶や回答品質が優れているとは限りません。
スコアの意味と限界
適合スコアはモデルカタログ、利用可能なベンチマーク資料、推定ルールを組み合わせています。品質には公開時期も反映されます。速度にはスループットのデータがあればそれを使い、なければ推定値を使います。実際のリクエスト遅延を測定した値ではありません。ベンチマークがない場合はモデル系列などに基づいて推定します。これは選定の参考であり、個別タスクの実測結果ではありません。カタログが更新されても参考ベンチマークが更新されたとは限りません。
関連する質問
よくある質問
モデルファインダーはどうやってモデルを選んでいますか?+
テキスト・画像・埋め込みの候補は、用途別のルールと利用可能な参考評価で採点します。動画・音声合成・文字起こしはモデル ID 順に表示し、比較スコアや種類をまたぐ品質ランキングは提供しません。
無料ですか?アカウントは必要ですか?+
はい、完全無料でブラウザ上で動作します。おすすめを見るのにログインもAPI Keyも不要です。実際にモデルを呼び出す段階になって初めてOfoxアカウントが必要になります。
これらは実在する最新のモデルですか?+
モデルは Ofox カタログから取得します。提供状況やメタデータは変わる場合があります。カタログ更新は評価資料の更新を意味しません。利用前にモデル詳細を確認してください。
なぜ最安のモデルが常に1位にならないのですか?+
「最安コスト」を選ばない限り、ファインダーは価格を品質や機能とのバランスで評価します。少し高くても格段に高性能なモデルの方が高スコアになることはよくあります。人間が選ぶ場合と同じです。
おすすめされたモデルを既存のコードでそのまま使えますか?+
接続方法はモデルと用途によって異なります。動画・音声合成・文字起こしではエンドポイント、パラメータ、課金単位が異なる場合があります。API キーとベース URL の変更だけで済むとは限らないため、モデルのドキュメントに従ってください。