工作清單

Claude Opus 5.5がかなり良い！GPT-6 SolやFable 5.1と徹底比較

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はい、こんにちは。ケトです。この
チャンネルは生成の最新情報や活用事例を紹介してます。是非チャンネル登録のお
願いいたします。そして今回のテーマは
ですね、主要AIサービスのチャットGPTとCloudに新しいモデルとしてCLドス5.5とGPT6とソルが出てきましたので、こちらについての解説とどのような進化が起きたのか、そしてこれらの
AIの比較をですね、徹底的に行っていきたいと思います。ま、結論ですね、この
検証をしてみて個人的に思ったのはオパス5.5めちゃくちゃすごかったので、え、今後ですね、5.5をメインに使ってって使いどろによってはGPT6関連をね、うまいことを使っていくっていう流れで
いいんじゃないかなって思ってます。え、
今までのクロードだとFA5.1がですね、やっぱり1番クオリティが高かった。え
、かなりいいものを出してくれるっていうイメージがあったんですけど、今後はですね、Oパス5.5でも十分なんじゃないかなって思ってます。ま、その辺りがなぜ
かっていうのもですね、理解できると思いますので、是非最後まで見てってください。え、ということで本題に入っていき
ましょう。はい、ということでですね、
今回はOPS5.5GPT6あたりをですね、徹底的に比較していきたいんですけど、今回はですね、20パターンぐらいにですね、比較をですね、してきましたので、色々と違いはね、見えてくるんじゃない
かなって思ってます。と、その前にですね
、どういう進化が起きたのかというのをですね、このオパス5.5に作ってもらったこのいい感じのレポートをですね、使って解説していきたいんですけど、え、まずですね、え、安くなりました。はい。
オパス5.安くなったっていう話らしいんですよ。え
、それもですね、前回のオパス5と比べても安くなってるんですよ。ここね、かなり
ありがたいんじゃないかなと思いますね。
はい。え、前回のOPS5は入力5ドル
だったに対してオパス5.5は4ドルにね、下がってますね。で、出力に関しても
5ドルぐらい下がってるっていう感じですね。キャッシュ読み込み時も下がって
ます。で、Oパス5からOパス5.5に
なった時点で料金が安くなってるってことは、え、フェイブル5.1とかと比べてもですね、かなり安くなってますよっていう話ですね。で、他のですね、
GPT関連のモデルと比較してみたらですね、え、GPT関連と比べたらオパス5.5はですね、え、高いですね。はい、
高いという話ではあります。え、ただ
5.1とかと比べたら、え、半額以下になってます。ていうところです。え、
そしてですね、能力に関するところの公式のベンチマークを見てみると、あの、料金安くなってるのにある部分ではフェイブル5.1より良くなってるんですよね。はい
。を使う実務タスク、難しいコーディング
カー業務の評価、ELOっていう部分らしいんですけど、え、この辺りがですね、フェイブル5.1よりもスコアは高くなってるので、もうシンプルにFA5.1より頭が良くなってる部分は頭が良くなり
つつかなり安くなってる、半額以下になってますっていうところですね。え、そして
ですね、GPT6、ASTRAとかと比べてもかなりね、この辺りのスコアはですね、高いらしいですね。ま、プログラミング
のタスクとかがメインだと思いますね。え
、なので結構シンプルなウェブサイトを作ってみるとかゲームを作ってみるみたいなところ、そこでこのオパス5.5のですね、すさっていうのは体感できるんじゃないかなと思います。安くて早いのに精度
がかなりいいみたいなところはですね、体感することができるんじゃないかなと思います。はい。ていうのがですね、
Oパス5.5の話なんですけど、GPTの方にもですね、GPT6ソルっていうのがですね、出てきましたね。うん。GPT6
ASTラってやつはまた別であって、え、GPT6ソルっていうのがですね、出てきたっていう感じです。で、アストラで使わ
れてた手法より低い費用で扱えるモデルになってるみたいですね。え、なので1番で
強いのはアストラになってるけど、その次がGPT6ソルになってくっていう話ですかね。なんここかなりやこしいんですけど
、え、今までは、え、5.6ソルが1番上で、え、ソル、テラ、ルナみたいな形になってたと思うんですけど、今回からはちょっと話が変わるのかな。はい。ここの
ね、デスクトップアプリとか見てみれば分かりやすいと思うんですが、え、ここですね。はい。アストラソルナになりまし
たね。だからテラは、え、リストラですね
。はい。テラは排除されたっていう感じ
ですね。え、だから、ま、上から順ですよ
ね。アストラが1番いけてるモデルで、え
、1番高くて1番高性能なモデル。そして
次がソルで次がルナっていう風になってきてるはずです。はい。ここね、かなり
やこしいんですけど、そんな感じになったというところです。はい。なので、特に
ソルとルナに関してはこれといったなんかインパクトのあるような感じではないんですけど、アストラよりも扱いやすくなったので、今までアストラを使っててトクンの費用1週間の使用制限みたいなところが
速攻でなくなってしまうみたいな人。え、
こっちのね、GPT6ソルかルナをね、使うようにすればその辺りはある程度抑えることができるようになるんじゃないかなって思います。はい。っていうのが
ですね、今回紹介したい新しく出てきたモデルたちになってるんですけど、え、これらのモデルの比較をですね、がっつりしてきましたので、その結果をですね、皆さんに共有していきたいと思います。はい
。ということでですね、今回はこちらあの
AI出路クラボっていう自分で作った比較用のサイトをですね、使ってやっていきたいんですけど、メインはですね、Oパス5.5とGPT6ソルが、ま、退避みたいな感じになるかなと思うので、ここの2つ
の違いっていうのを比べるっていうのと、あとクロードFA5.1ですよね。
クロードフェイブル5.1とオパス5.5の違いを見てみたいっていうところが僕個人的な目的になってますね。ま、
アストラトフェイブル5.1がなんかライバルみたいなイメージですかね。で、
オパス5.5とGPT6ソルがライバルみたいなイメージだと思います。え、だ
からルナはね、結構しょぼいのであんまり気にしないで大丈夫です。え、ということ
でですね、まず1つ目ですね。1つ目は
アニメーションもですね、作らせてみたんですけど、こんな感じになりました。これ
ね、結構すごいですよ。はい。え、まず
ですね、この左上がですね、オパス5.5ですね。パス5.5です。ちょっと拡大し
て見ていきましょうか。こんな感じです。
え、検索の裏側っていうのを紹介してくれるようなアニメーションなんですけど、めちゃくちゃスムーズですごく分かりやすいんすよね。かなり分かりやすく作っ
てくれましたね。これなんかそのまんま
全然使えるようなレベルでこういったアニメーションを作ってくれました。で、
GPT5.6ソルはこちらですね。はい。
こんな感じですね。ま、全然分かりやすく
できてるとは思うんですけど、さっきのやつと比べたらどちらかと言うとオパス5.5のやり方の方が好きなんじゃないかなと思いますね。なんかアニメーションと
してすごくクオリティが高かったような印象を受けました。はい。そしてですね、
じゃ、フェイブル5.1ですね。
フェイブル5.1はこんな感じになりました。
はい。はい。はい。
ま、分かるは分かるすけど、ま、5.5と別に競り合うかなって感じですかね。ま、
どっちでもいいかなっていう感じです。
はい。そしてですね、GPT6ルナ。ルナ
はこんな感じですね。ま、特にこれといっ
たすさっていうのは感じなかったんですけど、ちゃんとま、作ってくれたら作ってくれたですね。え、そしてですね、速さ
みたいなところはこんな感じですね。ま、
5.5はですね、1番時間かかったみたいですね。で、5.6ソルはですね、結構
早く終えたみたいです。なんかこの辺の
応答時間みたいなところもですね、結構変わってくるんだなっていう印象を受けました。っていう感じでね、どんどんやっ
ていきたいと思います。次は
アニメーションですね。もう1個
アニメーションですね。はい。こんな感じ
のアニメーションを作ってみました。え、
左が5.5ですね。オパス5.5です。右
がGPT6ソルです。
結構行けてますよね。ま、どっちも行け
てるなという印象ですね。はい。配達ロボ
の1日っていうアニメーションもね、なんか作ってくれたみたいですね。
はい。そしてこの下が、えっと、右が
フェイブル5.1ですね。で、左が
GPT6ルナです。ま、フェイブルはね、
やっぱさすがだなって感じですよね。
はい。といった違いが起きました。速さ
みたいなところはやっぱりオパス5.5は1番時間かかったんだなといった感じですね。で、今回はGPT6ルナが1番早かっ
たです。で、この辺りのコスト感とかもね
、見てみると面白いと思います。えっと、
5.5が1番コストを使ってました。はい
。じゃ、次ですね。次またアニメーション
なんですけど、こんな感じです。
左がOPス5.5です。右がGPT5.
GPT6か6ソルですね。
結構すごいっすよね。オパス5.5の
アニメーションがかなり細かくやってくれてるなという印象です。
そしてこれが右が5.1左が6GPT6ルナになります。
ちょっとね、皆さんこの配置ね、覚えてください。[笑い]
毎回なんか5.6とか5.5とか6とかさ、なんか数字言うのね、間違えちゃうんで。はい。間違えたら申し訳ないですけど
左下がGPT6ルナ。右下がFAイブル
5.1。右上がGPT6ソル、左上が
OPAS5.じゃ、次行きましょう。次、デザイン対決
ですね。建築雑誌の特集ページっていうの
を作ってくれたみたいです。え、まず
5.5ですね。オパス5.5。こんな感じ
です。
うん。なるほどね。あ、なんか雑誌風の
特集ページを作ろうとしてくれてたみたいですね。ま、こういう形で作ってくれまし
た。ま、雑誌っぽい雰囲気でね、作って
くれました。じゃ、次、GPT6ソルは
こんな感じです。
はい。これ雑誌っぽく作って欲しいみたい
な話だったんですけど、どちらかというとウェブサイトっぽさがかなり出たなっていうイメージです。ま、なんかここね、
結構違い出ましたね。はい。ここにですね
、プロンプトをね、入れてるんですけど、ウェブ反則LPではなく雑誌の見開きを思わせる構図っていう風にですね、指示は入れてるのでオパス5.5の方がですね、その辺りは的確にやってくれた感じはあります。
じゃ、次、フイブル5.1ですね。5.1
もこんな感じで雑誌っぽくやってくれましたね。あ、ただ5.5よりはなんかウェ
ブっぽさがあるな。
あ、これなんか結構違いが出るかもしれないですね。え、オパス5.5で紙っぽい
デザインをしてもらうっていうのやってもらうと結構な違いが出るような気がします。なんかパッと見でもすごく違いが出
たなって印象ですね。なんかウェブっぽさ
と紙っぽさっていうのがすごく理解してるような気がします。
5.5はこれいいんじゃないですかね。
じゃ、次またデザイン対決です。次は
こんな感じ。まず5.5はこれ。ほい。
ああ、なんかブランドデザインみたいのを作ってくれましたね。めちゃくちゃ綺麗
ですね。あ、これすごいな。なるほどね。
ブランドデザインですね。じゃ、次。
GPT6ソル。
ああ、5.5の方がオパス5.5の方が明らかに明らかに良かったですね。うん。
なんかわかんないな。言語できないけど。
これなんか5.5の方が全然いいよ。
こっちオパス5.5ですね。オパス5.5
。こっちGPT
6ソル。
オパス5.5の方が全然いいですね。うん
。
はい。次フェイブルですね。フェイブルは
こんな感じ。ああ、フェイブルよりオパス
の方がいいな。これ何だろう?うまく言語
化ができないな。すごくセンスを感じます
ね、5.5は。で、GPT6ルナは
ちょっとダメですね。
え、これ何なんだろう?
何にセンスを感じるんだろう?[笑い]
分からないな。なんかがいい。すごくいい
。ちゃんと揃ってるっていうところとか
揃ってるメリハリがかなり強く出てる。
ちょっと皆さんなんかね、オパス5.5のこのデザインセンスの良さっていうところ言語化できたらね、いいですよね。なんか
皆さんコメント欄とかで教えていただけたら嬉しいです。何かがすごくいい。はい
。というところですね。あ、ちなみになん
ですけど、これ最初に言えばよかったですけど、最近さ、モデルの進化がめちゃくちゃ激しいじゃないですか。O
パス5が出てきて、フェイブルが出てきて、またOパス5.5が出てきてと、え、GPT5が出てきて、5.2とか5.1とか5.6とか、そして6が出てきてとね。
はい。モデルの進化が激しいと思うんです
けど、最終的に結論はですね、どれを使ってももう人間超えてるからどれを使ってもいいと思ってるんですよ。はい。いいと
思ってるんですけど、現在値みたいなところをですね、理解しておくっていうのはですね、意外と大事になってくる部分はあるかなっと思ってるので、念のためね、伝えてるっていう感じですね。ま、僕も
ですね、え、そのAI、生成AIモデルの現在値ってどうなってるのかっていうのを把握するためにこんな感じで動画出してるだけですので、え、これで比較したから1番いいのはオパス5.5だってね、
あんまりね、強く言うつもりはないですね。はい。僕個人的には5.5いいなって
思ったから5.5使っていくんですけど、え、全然多分2週間ぐらい経ったら、あ、GPTいいじゃんってなってGPT使ってると思うので、はい。あんまりね、え、
その比較の結果どっちがいい、有列みたいなところはですね、気にしなくていいと思います。はい。重よりね、どっちも使っ
てるのではい、僕ははい、もうチャATGPTもクロードもジェミニも全部使ってるので、いいところだけ抜き出して、え、その辺理解して、ま、今回の場合はオパスのデザインセンスってめちゃくちゃ
良さそうだなと思ったから、デザインのブラッシュアップとかはOパス5.5とかにお願いすればいいんじゃない?みたいな
感じで、なんとなくふわっとね、え、思ってるっていう感じですね。え、で

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://www.youtube.com/watch?v=goQkMiOa7kM --language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

    來源：https://www.youtube.com/watch?v=goQkMiOa7kM

    辨識語言：ja ｜ 參數：--language ja --bilingual --learning --auto-source-subtitles

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 自動字幕優先，Whisper 作為備援
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 雙語翻譯
    5. 雙語時間軸與學習單元
    6. 筆記與發布
    7. 公開網頁發布

  3. 1. 下載與語音辨識

    工具：videonote-transcribe-url（主辨識管線：下載、Whisper 辨識與選稿）

    處理：下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿

    產出：yt_dlp_meta.json（影片元資料）、audio_16k_mono.wav（16kHz 單聲道音訊）、transcript.whisper.json（Whisper 辨識結果）、transcript.json（正式逐字稿）、transcript_selection_report.json（來源選擇報告）

    耗時：15.3 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 2. 全文快速校讀

    工具：videonote_rapid_transcript_review.py

    處理：先速讀完整逐字稿，再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目

    產出：rapid_transcript_review_report.json（產出檔案）

    耗時：67.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 3. 建立句子單元

    工具：videonote-build-sentence-units

    處理：將逐字稿切成帶時間軸的句子單元

    產出：sentence_units.json（句子單元）

    耗時：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 4. 時間軸稽核

    工具：videonote_timeline_audit.py

    處理：檢查時間軸與音訊對齊

    產出：timeline_audit_report.json（時間軸稽核）

    耗時：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 5. 品質檢查

    工具：videonote_controlled_quality.py（檢查時間軸與品質）

    處理：檢查語言、時間軸與可讀性品質

    產出：controlled_quality_report.json（品質報告）、language_sanity_report.json（語言檢查）

    耗時：521.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  8. 6. 播放時間軸回填

    工具：videonote_rebase_display_timeline.py

    處理：將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間

    產出：display_timeline_rebase_report.json（時間軸回填報告）

    耗時：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 7. 雙語翻譯

    工具：vnt-sentence（句子雙語翻譯）

    處理：將句子翻譯成繁體中文

    產出：sentence_bilingual_transcript.json（雙語逐字稿）

    耗時：186.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 8. 雙語時間軸與學習單元

    工具：videonote_learning_timeline_v2.py（建立雙語時間軸與學習單元）

    處理：建立雙語時間軸與學習內容

    產出：sentence_bilingual_timeline.html（雙語時間軸頁）、learning.json（學習單元）、japanese_learning.json（日文學習單元）

    耗時：129.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 9. 生成筆記摘要

    工具：videonote-generate-note（生成筆記摘要）

    處理：生成筆記摘要與重點

    產出：note.md（筆記 Markdown）、note.html（筆記 HTML）

    耗時：142.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 10. 建立筆記頁面

    工具：videonote-render-html（產生筆記 HTML）

    處理：產生可閱讀的筆記 HTML 頁面

    產出：note.html（筆記 HTML）

    耗時：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 11. 發布公開頁面

    工具：videonote-publish（發布公開頁面）

    處理：發布到公開網站與每日列表

    產出：公開筆記網址、result.json（管線結果）

    耗時：0.8 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

手動來源字幕

自動來源字幕

Whisper 字幕

Qwen 字幕

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
使用 Workbench 上傳校正字幕、中文參考稿或回饋 SRT，重新產生雙語與學習單元。
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