# CodeGeeX vs OpenAI プラットフォーム CodeGeeX は月間 0 訪問、前月比成長率 —、料金体系無料を記録しています。OpenAI プラットフォームは月間 234,678,639 訪問、成長率 -9.6%、料金体系有料を記録しています。 | 指標 | [CodeGeeX](https://openaitools.app/ja/tool/codegeex) | [OpenAI プラットフォーム](https://openaitools.app/ja/tool/openai) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://huggingface.co/spaces/THUDM/CodeGeeX | https://openai.com | | カテゴリ | AIコード生成, Large Language Models (LLMs), AI 翻訳 | AIモデル, AI API, Large Language Models (LLMs), AIチャットボット | | 料金モデル | 無料 | 有料 | | 月間訪問数 | 0 | 234,678,639 | | 前月比成長率 | — | -9.6% | | 主要市場 | グローバル | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 0 | 105,101,079 | | レビュースコア | 4.4 | 4.8 | | 保存数 | 6 | 144 | | 対応プラットフォーム | オープンソース | ウェブサイト | ## CodeGeeX CodeGeeX は 130 億パラメータの多言語コード生成モデルを中心に据えたオープンな AI コーディングプロジェクトです。事前学習コーパスは 20 以上のプログラミング言語にわたる大量のソースコードを含み、Python、Java、C/C++、JavaScript、Go といった主要言語から利用頻度の低い言語まで一つのモデルで扱えます。モデルの上には無料のコーディング支援があり、一般的なエディタに組み込めます。現在行や後続行の補完、自然言語コメントからの関数全体の生成、既存コードへの解説コメント付与、そしてある言語のスニペットを別の言語へ変換する作業を担います。 プロジェクトがオープンであるため、CodeGeeX の使い方には大きく二通りあります。手早く試したい開発者は公式の Hugging Face Space を開き、プログラミングやコンピュータサイエンスの質問を入力すれば、コードと解説が返ってきます。作業をローカルに留めたいチームは重みをダウンロードして自前のハードウェアで実行するか、ホスト型 API を呼び出し、CodeGeeX のエディタ拡張から操作します。モデルは複数世代にわたり更新されており、CodeGeeX4 コレクションが公開されている最新世代です。 なお、この Space は原作者自身による公式デモであり、第三者による非公式ミラーではありません。ホスト型の Gradio デモに共通することですが、コンテナの再起動や再ビルド中は一時的に利用できない場合があります。対話パネルにランタイムエラーが表示されても、リポジトリ、API、ローカル配備を通じてモデルと拡張機能は引き続き利用できます。 **料金とプラン:** CodeGeeX のエディタ拡張と公開モデルは無料で利用でき、重みとコードリポジトリはダウンロードおよびセルフホスト用に公開されています。プロジェクトページには席位単位のライセンス価格表が掲載されていないため、商用やチームでの導入条件は提供元に確認してください。 - **多言語コード生成:** 広範なコードコーパスで学習した 130 億パラメータモデルが、20 以上のプログラミング言語で現在行と後続行のコードを提案します。 - **言語をまたぐコード変換:** スニペットを貼り付けて別のプログラミング言語で表現するよう指示でき、ユーティリティの移植や未知のスタックの学習に役立ちます。 - **コメントの自動生成:** 既存の関数に解説コメントや docstring を生成し、プロジェクトの引き継ぎと保守を容易にします。 - **自然言語による質問応答:** ホスト型デモはプレーンテキストのプログラミング・情報科学の質問を受け取り、実行可能なコードと解説を返します。 - **オープンな重みとセルフホスト:** モデルは Hugging Face で公開されているため、コードをホスト型サービスに送らず自社インフラで実行できます。 **強み:** モデルの重みとリポジトリが公開されており、検証もセルフホストも可能。; 20 以上のプログラミング言語をカバーする真の多言語対応。; エディタ拡張と Web デモを通じて個人開発者は無料で利用可能。; 複数世代のモデルを公開してきた活発な研究系列に支えられている。 **制約・デメリット:** 公式の Hugging Face デモは共有 Space で動作するため、ランタイムエラーや再ビルド時の停止が起こり得る。; チーム向け・商用のライセンス条件がプロジェクトページに明示されておらず、企業利用には確認が必要。; ローカル配備には自前の GPU 資源と機械学習エンジニアリングの工数がかかる。 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/codegeex.md) ## OpenAI プラットフォーム ChatGPT がエンドユーザー向けであるのに対し、openai.com と OpenAI デベロッパープラットフォーム（developers.openai.com）は、世界中の数千の本番 AI アプリケーションを支える基盤 API、SDK、エンタープライズインフラを提供しています。2026年後半、OpenAI の API カタログは GPT-6 と GPT-6.1 のモデルスイートを中核としており、いずれも105万トークンのコンテキストウィンドウと最大128K の出力トークンを備えています。ラインアップは、フロンティア推論とミッションクリティカルな調査向けの GPT-6 Astra、5分の1の価格で Astra に近い知能を提供する GPT-6.1 Sol、高速な視覚推論とコンピュータ使用向けの GPT-6.1 Terra、超大規模で低遅延なタスク向けの GPT-6 Luna に及び、さらに `gpt-5.3-codex` や `gpt-6-astra-law` といった特化モデルも用意されています。 OpenAI プラットフォームは、基本的なチャット補完エンドポイントをはるかに超えて進化しています。統合された `v1/responses` API を通じて、開発者は外部のオーケストレーションフレームワークを組み合わせることなく、ホスト型のウェブ検索、ベクトルファイル検索、コードインターリタサンドボックス、GUI のコンピュータ使用といった組み込みのサーバーサイドツールを備えたステートフルな多段階エージェントを編成できます。すべての旗艦モデルが、設定可能な推論強度（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）、厳格な JSON スキーマの構造化出力、マルチモーダルな画像・音声入力をサポートし、`gpt-live-1` は秒単位で課金される speech-to-speech の音声エージェントを支えます。 OpenAI は API 利用を透明な従量課金モデルで請求し、利用階層（Build、Launch、Grow）に応じて最大で毎分4,000万トークン以上まで拡張します。2026年、6.x 世代への大幅な値下げにより、GPT-6 Luna のエントリーレベルの知能は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力100万トークンあたり0.50ドルに下がり、GPT-6.1 Sol は2ドル/10ドル、旗艦の GPT-6 Astra は10ドル/50ドルとなりました。エンジニアリングチームは自動プロンプトキャッシュで繰り返しコンテキストのコストを90%削減し、Batch API で非同期ワークロードを50%節約し、10%のコンプライアンス割増で地域データレジデンシーを実現できます。 **料金とプラン:** トークン単位の従量課金 API：GPT-6 Astra は入力10ドル/1M・出力50ドル/1M；GPT-6.1 Sol は入力2ドル/1M・出力10ドル/1M；GPT-6.1 Terra は入力1ドル/1M・出力5ドル/1M；GPT-6 Luna は入力0.10ドル/1M・出力0.50ドル/1M；GPT-Live-1 音声は毎分0.05ドル；キャッシュ入力は90%割引、Batch API は50%割引。 - **105万コンテキストを備えた GPT-6／GPT-6.1 モデルラインアップ:** GPT-6 Astra（1M トークンあたり10/50ドル）、GPT-6.1 Sol（2/10ドル）、GPT-6.1 Terra（1/5ドル）、GPT-6 Luna（0.10/0.50ドル）にわたり、すべて1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128K の出力を備えています。 - **設定可能な推論強度コントロール:** API リクエストごとに6つの粒度（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）で思考トークンの予算を調整し、遅延・精度・コストのバランスを取ります。 - **Responses API とネイティブなコンピュータ使用ツール:** モデル推論を、ホスト型のウェブ検索、ファイル検索、関数呼び出し、自律的な GUI コンピュータ操作と、単一のステートフルな API 呼び出しで組み合わせます。 - **GPT-Live-1 リアルタイム音声 API:** 秒単位の課金（毎分0.05ドル）で、端数を切り上げることなく超低遅延のマルチモーダル音声エージェントを構築できます。 - **90%のプロンプトキャッシュ割引と Batch API:** キャッシュされた入力トークンは標準入力料金のわずか10%で請求され、非同期の24時間 Batch API ジョブは入力・出力の両方のトークンコストを50%削減します。 **強み:** GPT-6 Luna（1M トークンあたり0.10/0.50ドル）からフロンティアの GPT-6 Astra（10/50ドル）まで、100倍のコスト柔軟性; 旗艦の GPT-6／GPT-6.1 ファミリー全体で統一された105万トークンのコンテキストウィンドウと128K の出力上限; キャッシュ入力トークンの90%割引と Batch API の50%割引により、本番推論の請求額を大幅に削減; 業界標準の SDK、構造化出力、組み込みの Responses API ツールにより、エージェントの定型コードを最小化 **制約・デメリット:** 標準ウィンドウの閾値を超える長いコンテキストのリクエストは、トークンあたりの課金が約2倍になる; 旗艦の GPT-6 Astra（1M トークンあたり入力10ドル／出力50ドル）は Claude Opus 5.5（4/20ドル）や Grok 4.7（2/6ドル）より明らかに高価; 地域データレジデンシーのエンドポイントは、2026年3月以降にリリースされたモデルで10%の価格上昇がかかる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/openai.md) ## よくある質問 ### CodeGeeX と OpenAI プラットフォームの月間トラフィックはどのように比較されますか？ CodeGeeX の月間訪問数は 0、OpenAI プラットフォームは 234,678,639 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ CodeGeeX の前月比成長率は —、OpenAI プラットフォームは -9.6% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ CodeGeeX: 無料。CodeGeeX のエディタ拡張と公開モデルは無料で利用でき、重みとコードリポジトリはダウンロードおよびセルフホスト用に公開されています。プロジェクトページには席位単位のライセンス価格表が掲載されていないため、商用やチームでの導入条件は提供元に確認してください。 OpenAI プラットフォーム: 有料。トークン単位の従量課金 API：GPT-6 Astra は入力10ドル/1M・出力50ドル/1M；GPT-6.1 Sol は入力2ドル/1M・出力10ドル/1M；GPT-6.1 Terra は入力1ドル/1M・出力5ドル/1M；GPT-6 Luna は入力0.10ドル/1M・出力0.50ドル/1M；GPT-Live-1 音声は毎分0.05ドル；キャッシュ入力は90%割引、Batch API は50%割引。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | フリーミアム | DeepSeek-V4 と R1 を中核とし、極めて低いトークンコストで提供される高効率なオープンウェイト／ホスト型推論 AI。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | GoogleのGeminiモデルへ直接APIアクセスでき、無料のプロトタイプ枠も豊富ですが、OpenAIのような広範なエコシステムはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | フリーミアム | Alibaba Cloud の第4世代基盤モデルファミリー＆マルチモーダルAIアシスタント — Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B、Qwen 3.8-Flash-Next アーキテクチャ搭載 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 何百ものサードパーティ製モデルを1つのAPIキーで統合し、OpenAIの厳選されたカタログよりも豊富なモデル選択肢を提供します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | オープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) | | 6 | [BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | フリーミアム | Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel.md) | | 7 | [Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4)](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-4-carbon) | 4,339,429 | +12.7% | フリーミアム | Google DeepMind による世界第1位のサイバーセキュリティ防御・長期エージェンティック開発モデル — Gemini 4 Argon に続く Gemini 4 Carbon (Gemini Carbon 4) | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-4-carbon.md) | | 8 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 汎用的なテキストLLMではなく、生成AIや画像モデルの超高速なサーバーレス実行に最適化されています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 9 | [Pi コーディングエージェント](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent) | 1,929,244 | +4% | 無料 | ターミナルで自在に作り変えられるミニマルなコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent.md) | | 10 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | オープンソースモデル向けの高性能サーバーレス推論と専用GPUクラスターに特化し、クローズドな商用制限を回避します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/codegeex-vs-openai More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)