【徹底比較】OpenAI o3 / o4‑mini vs. 最新LLM勢 ─ 性能・用途・価格まで丸わかりガイド（2025年4月版）

最前線のLLM選び、何が正解？ 「結局どのモデルを選べばいいの？」――2025年現在、大規模言語モデル（LLM）は百花繚乱。性能・価格・ユースケースの差が広がり、プロダクト選定やPoCで頭を抱えるエンジニア／PMは少なくありません。本記事では、OpenAIが2025年4月に公開した最新モデル “o3” と “o4‑mini” を軸に、Anthropic、Google、Meta、Mistralの 競合LLM を“ガチ比較”。開発者視点で使いどころ・コスト・技術的特徴を整理し、“迷わないモデル選定”を後押しします。 前提知識・背景 1. LLMとは？ 大規模言語モデル（Large Language Model）は、膨大なテキスト（数兆トークン）と自己注意機構で学習した推論エンジン。2023年のGPT‑4を皮切りに、推論特化・マルチモーダル・長文処理など“特化型LLM”が続々登場しています。 2