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※本記事では、2026年9月時点の各社公式API料金・モデル情報をもとに比較しています。AIモデルやAPI料金は変更される可能性があるため、導入時には各公式ページもあわせて確認してください。
こんにちは！Conomacです。
今回は、OpenClawを使ったWordPressブログ運営の自動化をさらに一歩進めるために、「結局、OpenClawの頭脳にはどのAIモデルを使うのがいいのか？」というテーマを掘り下げてみます。
これまで当ブログでは、実際に
- Google API（Gemini）
- OpenAI API
- DeepSeek API
をOpenClawと組み合わせて使ってきました。
そして実際にブログ記事を自動生成していくと、単純に「一番賢いAIを使えばいい」という話ではないことが分かってきました。
重要なのは、
記事の品質 × SEOへの適性 × API料金 × 処理速度 × 自動化との相性
です。
特にブログ運営では、1記事だけ作って終わりではありません。
毎週、毎日と記事を生成していくので、1回あたり数十円の差が、長期的にはかなり大きな差になります。
今回は、実際のOpenClaw運用を前提として、Google・OpenAI・DeepSeekの3つを比較してみます。
この記事でわかること・できるようになること
この記事では、以下について詳しく紹介します。
- OpenClawでブログを自動化する仕組み
- Google API・OpenAI API・DeepSeek APIの違い
- 2026年9月時点のAPI料金比較
- 2026年8月に価格体系が変更されたDeepSeekの最新料金
- SEO記事生成における各モデルの強み・弱み
- 「記事を考えるAI」と「記事を書くAI」を分けるメリット
- 実際のブログ運営ならどのAIモデルを選ぶべきか
- OpenClawを使ったおすすめのAIモデル構成
1. OpenClawでブログ運営を自動化すると何が変わる？
まず、OpenClawについて簡単に説明します。
OpenClawは、AIモデルに指示を出すだけではなく、
- Web検索
- ファイル操作
- プログラム実行
- API連携
- WordPress操作
- データ収集
- 文章生成
などを組み合わせて、一連の作業そのものをAIに実行させることができます。
以前の記事でも、ConoHa WING上のWordPressとOpenClawを組み合わせ、記事生成から投稿まで自動化する仕組みを紹介しました。
通常なら、
- 記事テーマを考える
- キーワードを調べる
- 構成を考える
- AIに記事を書かせる
- 内容を確認する
- WordPressへ貼り付ける
- SEOタイトルを設定する
- メタディスクリプションを設定する
- アイキャッチ画像を設定する
- 公開する
という作業が必要です。
OpenClawを使えば、これらを一つのワークフローとして組み立てられます。
テーマ選定
↓
Webリサーチ
↓
検索意図・SEO分析
↓
記事構成作成
↓
本文生成
↓
SEOタイトル・メタディスクリプション生成
↓
HTML/Markdown整形
↓
WordPress API
↓
下書き保存・公開ここで重要になるのが、
「どのAIモデルに、この仕事をさせるのか？」
という問題です。
2. ブログ自動化では「AIの賢さ」だけを見てはいけない
AIモデルを比較するとき、どうしても
「どのAIが一番賢い？」
という視点になりがちです。
しかし、ブログ自動化では少し違います。
例えば1記事を生成するために、
- キーワード調査
- 構成案
- 本文
- SEOタイトル
- メタディスクリプション
- FAQ
- 内部リンク候補
- リライト
- ファクトチェック
など、複数回AIを呼び出す場合があります。
すると、
1回のAPI料金 × 呼び出し回数 × 記事数
という形でコストが積み上がっていきます。
そのため、
「1回の回答が最高品質か？」
ではなく、
「ブログという長期運営システム全体で、品質とコストのバランスが取れているか？」
を見る必要があります。
3. 今回比較する3つのAI
今回比較するのは、
| AI | 主なAPI | ブログ運営での位置づけ |
|---|---|---|
| Gemini API | 長文・リサーチ・大量処理 | |
| OpenAI | OpenAI API | 推論・構成・品質重視 |
| DeepSeek | DeepSeek API | 低コスト大量生成 |
です。
なお、今回は「ChatGPTやGeminiの月額サービス」ではなく、OpenClawからAPIを呼び出して利用する場合を中心に比較します。
4. API料金を比較してみる
ここが今回の大きなポイントです。
API料金は基本的に、
- 入力トークン
- 出力トークン
によって決まります。
ブログ生成では大量の文章を「出力」するため、特に出力料金が重要になります。
4-1. OpenAI「GPT-5.6 Luna」
OpenAIでは現在、GPT-5.6シリーズの中に、
- GPT-5.6 Sol
- GPT-5.6 Terra
- GPT-5.6 Luna
という複数のモデルがあります。
その中でもブログ自動生成との相性が良いのが、GPT-5.6 Lunaです。
2026年7月30日から大幅な価格引き下げが行われ、現在は、
| GPT-5.6 Luna | 料金 |
|---|---|
| 入力 | $0.20 / 100万tokens |
| 出力 | $1.20 / 100万tokens |
となっています。
これは以前のOpenAIのイメージからすると、かなり安くなっています。
しかもGPT-5.6 Lunaは、OpenAI自身が**「コストに敏感な大量処理向け」**として位置づけているモデルです。
5. Google「Gemini 3.8 Flash」
Google側では、2026年9月現在、Gemini 3.8 Flashが最新のFlashモデルとして提供されています。
Gemini 3.8 Flashは、
- 1Mトークンのコンテキスト
- コーディング
- エージェント処理
- 長時間のタスク
- ツール利用
などを重視したモデルです。
2026年末までは導入価格として、
| Gemini 3.8 Flash | 料金 |
|---|---|
| 入力 | $0.75 / 100万tokens |
| 出力 | $3.75 / 100万tokens |
となっています。2027年1月からは標準料金として入力$1.50、出力$7.50になる予定です。
つまり、
現時点ではかなりコストパフォーマンスの高いモデル
と言えます。
6. DeepSeekは「安い」だけではなく価格体系が変わった
ここは今回、特に注意したいポイントです。
以前のDeepSeek APIといえば、
「とにかく安いAI」
というイメージがありました。
しかし2026年8月、DeepSeek V4シリーズのリリースに伴って料金体系が変更されました。
現在はピーク時間とオフピーク時間で料金が異なる仕組みになっています。
DeepSeek V4 Flashの場合、
| DeepSeek V4 Flash | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| オフピーク | $0.22 | $0.66 |
| ピーク | $0.44 | $1.32 |
※100万tokensあたり
となっています。
さらに上位のV4 Proでは、
| DeepSeek V4 Pro | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| オフピーク | $0.66 | $1.98 |
| ピーク | $1.32 | $3.96 |
です。
つまり、
「DeepSeekなら常に激安」
と考えるのは、現在では少し正確ではありません。
ただし、それでもV4 Flashは非常に安価です。
しかもオフピーク時間に自動処理を回せるのであれば、ブログ自動化との相性はかなり良いでしょう。
7. 3社の料金を同じ条件で比較してみる
ブログ記事の自動生成をイメージして、
入力100万tokens＋出力100万tokens
という条件で比較してみます。
| モデル | 入力 | 出力 | 合計 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | $1.40 |
| Gemini 3.8 Flash | $0.75 | $3.75 | $4.50 |
| DeepSeek V4 Flash（オフピーク） | $0.22 | $0.66 | $0.88 |
| DeepSeek V4 Flash（ピーク） | $0.44 | $1.32 | $1.76 |
| DeepSeek V4 Pro（オフピーク） | $0.66 | $1.98 | $2.64 |
| DeepSeek V4 Pro（ピーク） | $1.32 | $3.96 | $5.28 |
※API料金のみの単純比較。Web検索、Grounding、その他の有料機能などは含めていません。
この数字だけを見ると、
DeepSeek V4 Flashのコストは非常に強い
です。
一方で、面白いのがOpenAIです。
GPT-5.6 Lunaは現在、大幅な値下げによってDeepSeekとかなり近い価格帯になっています。
つまり以前のように、
「OpenAI＝高い、DeepSeek＝安い」
と単純に考える時代ではなくなってきました。
8. 実際のブログ運営ではどれくらいの差になる？
例えば、1記事あたり、
- 入力：10万tokens
- 出力：2万tokens
だったとします。
これを月30記事生成すると、
- 入力：300万tokens
- 出力：60万tokens
になります。
この条件で概算すると、
| モデル | 月間APIコスト目安 |
|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 約$1.32 |
| Gemini 3.8 Flash | 約$4.50 |
| DeepSeek V4 Flash オフピーク | 約$1.06 |
| DeepSeek V4 Flash ピーク | 約$2.11 |
となります。
この数字からも分かるように、ブログ記事生成だけならAPI料金そのものは意外と小さい場合があります。
むしろ重要なのは、
何回AIを呼び出すか
です。
例えば1記事につき、
キーワード分析
↓
競合分析
↓
構成案
↓
本文
↓
SEOタイトル
↓
メタディスクリプション
↓
校正
↓
リライトと8回呼び出せば、単純に1回生成する場合の8倍近いAPI利用量になります。
だからこそOpenClawでは、モデルの使い分けが重要になります。
9. SEOブログ運営でGoogle Geminiが強い理由
Google Geminiの大きな強みは、大量の情報を扱えることです。
Gemini 3.8 Flashは1Mトークンのコンテキストを持ち、複雑なエージェント処理や長時間タスクにも対応しています。
例えば、
過去の記事50本
↓
カテゴリ情報
↓
今回狙うキーワード
↓
競合記事
↓
検索意図
↓
内部リンク候補などをまとめてAIに渡す用途と相性が良いでしょう。
Geminiの強み
- 長いコンテキストを扱いやすい
- 大量の情報をまとめて分析できる
- リサーチ用途に向いている
- マルチモーダル対応
- コストと性能のバランスが良い
- Google SearchとのGroundingも利用できる
特にSEOでは、
「この記事単体」ではなく「サイト全体」を見る
ことが重要です。
その意味ではGeminiはかなり面白い選択肢です。
10. Geminiの弱点
一方で、実際にOpenClawで運用してみると、
APIのレート制限や利用上限との付き合い方
は考える必要があります。
私自身も以前、Gemini系モデルをOpenClawから利用していた際に、Limit関連の問題に遭遇しました。
そのため、
「一番安いモデルを一つだけ設定して、全部任せる」
という設計より、
メインモデル
↓
Limit発生
↓
サブモデルへ切り替え
↓
処理継続というフェイルオーバー構成にしたほうが、ブログ自動化では安心です。
11. OpenAIがSEO記事生成に強い理由
OpenAIの強みは、やはり指示への追従性と推論能力です。
例えば、
H2は5個まで
H3を必ず使用
SEOキーワードを自然に含める
同じ表現を繰り返さない
初心者向けに説明
HTMLは禁止
Markdownで出力
最後にFAQを追加といった複数条件を与えた場合でも、比較的扱いやすいのが特徴です。
またGPT-5.6 Lunaは、現在ではコスト重視の大量処理向けモデルとして提供されており、1M tokensあたり入力$0.20、出力$1.20という料金になっています。
以前と比べると、
「OpenAIは高いから自動化には向かない」
という判断はかなり見直す必要があります。
12. OpenAIの弱点
あえて挙げるなら、
最上位モデルを大量処理に使うと、やはりコストが上がる
という点です。
GPT-5.6 Solの場合は、標準料金で入力$4、出力$20/100万tokensです。
そのため、
すべてSolという使い方より、
難しい仕事 → Sol
通常の記事 → Luna
簡単な分類 → Lunaというモデルルーティングを考えたほうが合理的です。
13. DeepSeekがブログ自動化と相性が良い理由
そして、私が実際にOpenClaw運用で非常に魅力を感じているのがDeepSeekです。
特に、
大量の文章を生成する
というブログ運営では、コスト面が大きな武器になります。
DeepSeek V4 Flashは現在、
- オフピーク入力：$0.22
- オフピーク出力：$0.66
という料金です。
しかもDeepSeekはOpenAI互換の開発環境との親和性が高く、2026年8月にはResponses APIへのネイティブ対応も発表されています。OpenClawのようなエージェント環境との組み合わせも意識されたアップデートです。
14. DeepSeekの弱点
ただし、
「安い＝全部DeepSeek」
にするのも危険です。
SEO記事で重要なのは、単純な文字数ではありません。
例えば、
- 読者の検索意図
- 導入文
- 情報の優先順位
- 見出し構成
- 独自性
- 読みやすさ
- 情報の正確性
- 内部リンク
- E-E-A-Tを意識した情報設計
などがあります。
特に専門性の高い記事では、AIが生成した内容をそのまま公開するのではなく、ファクトチェックや人間による最終確認を入れるべきです。
これはDeepSeekに限らず、すべての生成AIに言えることです。
15. SEO記事作成における3モデル比較
ここまでをまとめると、以下のようになります。
| 比較項目 | Google Gemini | OpenAI | DeepSeek |
|---|---|---|---|
| 文章生成 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 推論 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 日本語 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 長文処理 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| SEO構成 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| 大量生成 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| APIコスト | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
| エージェント用途 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| リサーチ | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★☆ |
| コスト重視 | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
※上記は当ブログでの実運用を踏まえた個人的な評価です。ベンチマークスコアそのものを意味するものではありません。
16. 「結局どれを使えばいい？」に対する答え
ここまで読んで、
「結局、どれを使えばいいの？」
と思う方も多いと思います。
私の答えは、
「1つに決めない」
です。
これがOpenClawを使う大きなメリットでもあります。
17. 私ならこうする！OpenClaw×AIモデルの使い分け
例えば、以下のような構成にします。
OpenClaw
│
┌────────┼────────┐
↓ ↓ ↓
Gemini OpenAI DeepSeek
│ │ │
調査・分析 推論 本文生成
│ │ │
└────────┼────────┘
↓
WordPress
具体的には、
Gemini
情報収集・大量データ分析
競合記事を調査
↓
検索意図を分析
↓
関連キーワード抽出
↓
過去記事との重複チェックOpenAI
記事戦略・構成・品質チェック
SEO戦略
↓
記事構成
↓
読者ペルソナ
↓
文章品質チェック
↓
最終レビューDeepSeek
大量の本文生成
構成案
↓
本文生成
↓
FAQ
↓
メタディスクリプション
↓
リライトという役割分担です。
18. 実は「AIに記事を書かせる」だけではSEO自動化にならない
ここは今回の記事で一番伝えたいところです。
AIブログ自動化というと、
「AIに記事を書かせてWordPressに投稿する」
と思われがちです。
しかし、それだけでは単なる記事量産システムです。
本当に目指したいのは、
検索需要を調査
↓
狙うキーワードを選定
↓
競合分析
↓
既存記事とのカニバリ確認
↓
記事構成
↓
本文生成
↓
ファクトチェック
↓
SEOチェック
↓
内部リンク設定
↓
WordPress投稿
↓
Search Consoleデータ確認
↓
リライトというSEO運用そのものの自動化です。
OpenClawを使う意味は、ここにあります。
19. これから作りたい「AIブログ運営システム」
現在、私が目指しているのは、
「記事を書くAI」ではなく「ブログを育てるAI」
です。
例えば毎週、
OpenClaw
↓
Search Console確認
↓
アクセスが伸びている記事を発見
↓
検索順位を確認
↓
順位11～30位の記事を抽出
↓
競合を再調査
↓
不足情報を分析
↓
リライト案作成
↓
人間が確認
↓
WordPress更新という流れまで自動化できれば、単純な記事量産とはまったく違うブログ運営になります。
20. 私の現在の結論
実際にGoogle API、OpenAI API、DeepSeek APIをOpenClawで試してきた経験から、現在の私なら以下のように考えます。
とにかく大量生成したい
→ DeepSeek V4 Flash
コストを最優先するなら非常に魅力的です。
特にオフピーク時間にバッチ的に記事生成する仕組みとの相性が良いでしょう。
品質とコストを両立したい
→ GPT-5.6 Luna
現在はOpenAIも大幅な値下げを行っており、以前の「OpenAIは高い」というイメージだけで避ける必要はありません。
GPT-5.6 Lunaは入力$0.20、出力$1.20/100万tokensと、かなり現実的な価格になっています。
大量の情報を分析したい
→ Gemini 3.8 Flash
1Mトークンのコンテキストとエージェント処理への対応を考えると、競合調査や大量の記事分析などに非常に面白いモデルです。
21. まとめ｜OpenClaw時代は「モデルを選ぶ」のではなく「モデルを使い分ける」
今回は、OpenClawを使ったブログ運営自動化という視点から、
- Google Gemini
- OpenAI
- DeepSeek
を比較してみました。
結論としては、
「一番賢いAIを1つ選ぶ」のではなく、「仕事ごとにAIを使い分ける」ことが、これからのAIブログ運営では重要
だと考えています。
特に現在は、OpenAIがGPT-5.6 Lunaを大幅値下げし、DeepSeekもV4シリーズで料金体系を変更するなど、AIモデルの価格競争がかなり激しくなっています。
そのため、以前のように
「DeepSeek＝激安」
「OpenAI＝高い」
「Gemini＝大量処理」
と単純に分類するだけでは、現在のAI市場を捉えきれなくなっています。
OpenClawのようなAIエージェント環境では、
Gemini
＝ 調査・大量情報分析
OpenAI
＝ 推論・構成・品質管理
DeepSeek
＝ 大量生成・低コスト処理
↓
OpenClaw
↓
WordPress
↓
SEOブログというように、それぞれのAIに得意な仕事を任せることができます。
そして最終的に目指したいのは、
「AIに記事を書かせるブログ」ではなく、「AIがブログを育てていく仕組み」
です。
私自身、まだまだ試行錯誤の途中ですが、OpenClawを中心にAIモデルを組み合わせながら、どこまでブログ運営を自動化できるのか、これからも実際の運用結果を紹介していきたいと思います。
「AIに記事を書かせる」から「AIと一緒にブログを運営する」へ。
OpenClawを使ったブログ自動化は、これからさらに面白くなっていきそうです。
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