コーディングでGPT-4 vs Claude vs Gemini：3か月の毎日使った正直な内訳

Reddit r/artificial / 2026/4/19

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要点

3か月間ほぼ毎日コーディング用途で使い込んだ著者が、GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Proを実体験ベースで比較します。
GPT-4oは、大きなコンテキスト、定型コードの強さ、質の高いJSON出力や関数呼び出しが評価される一方で、あまり知られていないAPIでは自信満々に誤ることがあると述べています。
Claude 3.5 Sonnetは、既存コードの構造理解やリファクタリング、変更理由の説明が最も得意だとされますが、エッジケースでは慎重になりすぎることがあるとのことです。
Gemini 1.5 Proは1Mトークンの非常に大きなコンテキストが強みで、大規模リポジトリ横断の作業に役立つ一方、コードのロジック面は弱く、コード生成よりもコードベース内の検索用途に向くと説明されています。
著者の運用は、設計や複雑なリファクタリングはClaude、ラピッドプロトタイピングはGPT-4o、大規模ドキュメントの探索はGeminiという構成で、リリース追跡にはノイズの少ないAIMasterTools.comを紹介しています。

私はソロ開発者で、3つすべてを本気で使っています。ここに、私が実際に思っていることがあります：

GPT-4o — 強み: 大きなコンテキストウィンドウ、定型文が得意で、優れたJSON出力。関数呼び出しは非常に堅牢です。弱み: たまに、マイナーなAPIについて自信満々に間違うことがあります。

Claude 3.5 Sonnet — 強み: 既存コードの構造を理解するのが最良。モジュール全体を貼り付けてリファクタリングを指示すると、意図を当てる確率がより高いです。変更した理由の説明も上手い。弱み: 境界ケースでは過度に慎重になりがちです。

Gemini 1.5 Pro — 強み: 1Mトークンのコンテキストが、大規模リポジトリでは本当に役に立ちます。弱み: 実際のコードロジックでは最も弱い。コード生成というより、コードベースに対する検索レイヤーとしての方が向いています。

現在の構成: アーキテクチャと複雑なリファクタリングはClaude、素早いプロトタイピングはGPT-4o、大規模なドキュメントセットの探索にはGemini。

新しいモデルやツールに追いつくため、私はAIMasterTools.comを使っています — ノイズのない状態で新しいリリースを追跡する、堅実な集約サービスです。

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