ChatGPT vs. Gemini vs. Claude

Julkaistu: 25. maaliskuuta 2026 · Päivitetty viimeksi: 18. kesäkuuta 2026

Generatiivisen tekoälyn kehitys on tuonut mukanaan monia edistysaskeleita kielimallien parissa, erityisesti suomenkielisessä kontekstissa. Aiemmin kielimallit olivat rajallisia ja niiden sovellusmahdollisuudet olivat kapeampia. Nykyään meillä on käytössämme monia edistyneitä vaihtoehtoja, kuten OpenAI ChatGPT, Google Gemini ja Anthropic Claude, jotka ovat tuoneet uusia ulottuvuuksia kielimallien hyödyntämiseen. Tässä artikkelissa vertailemme näitä kolmea johtavaa kielimallia suomenkielisessä kontekstissa arvioiden niiden kielitaidon laatua, päättelykykyä, koodaustaitoja ja hinnoittelua.

Suomi on niin sanottu matalan resurssin kieli: sitä puhuu äidinkielenään noin viisi miljoonaa ihmistä, ja sen osuus suurten kielimallien koulutusdatasta on murto-osa englannin määrästä. Tämä näkyy käytännössä siinä, miten mallit taivuttavat sijamuotoja, hallitsevat yhdyssanat ja ymmärtävät suomen kielen agglutinatiivisen rakenteen, jossa yhteen sanaan voi liittyä useita peräkkäisiä päätteitä (esimerkiksi "taloissammekinko"). Juuri näistä syistä mallien suomenkielinen suorituskyky ei seuraa suoraan niiden englanninkielisistä vertailuluvuista, ja siksi rehellinen, käytännön testaukseen perustuva vertailu on tarpeen.

Kielimallien testausmetodologia

Jotta voimme tarjota mahdollisimman kattavan vertailun, määritimme selkeän testausmetodologian. Arvioimme kunkin mallin kielitaitoa eri suomenkielisissä tehtävissä, kuten tekstin ymmärtämisessä ja tuottamisessa, päättelykyvyssä sekä ohjelmointitehtävissä. Lisäksi otimme huomioon mallien hinnoittelun ja niiden soveltuvuuden erilaisiin käyttötarkoituksiin.

Käytännössä rakensimme jokaiselle mallille saman tehtäväpatteriston ja annoimme identtiset kehotteet (promptit) suomeksi. Testikierroksia oli useita, jotta satunnaisvaihtelu ei vääristäisi tuloksia, ja vastaukset arvioitiin sokkona ilman tietoa siitä, mikä malli oli kyseessä. Pisteytys jakautui viiteen osa-alueeseen:

Kielen oikeellisuus: sijamuodot, kongruenssi, yhdyssanat ja välimerkit.
Sävy ja tyyli: kyky vaihtaa asiatyylistä rentoon ja pitää rekisteri johdonmukaisena.
Päättely: monivaiheiset loogiset tehtävät ja sanalliset matematiikkaongelmat suomeksi.
Koodaus: toimiva koodi sekä suomenkieliset selitykset ja kommentit.
Faktantarkkuus: Suomeen liittyvät tietokysymykset ja niiden lähdekriittisyys.

Konkreettisia testikehotteita olivat muun muassa: virallisen asiakaspalveluvastauksen laatiminen reklamaatioon, pitkän PDF-raportin tiivistäminen kymmeneen ranskalaiseen viivaan, suomenkielisen runon kirjoittaminen annetulla mitalla, Python-funktion toteuttaminen yksikkötesteineen sekä murresävyisen tekstin kääntäminen yleiskielelle. Näin saimme esiin sekä mallien vahvuudet että niiden tyypilliset virhekuviot.

ChatGPT: Monipuolinen ja tunnettu

OpenAI ChatGPT on laajalti tunnettu ja monipuolinen kielimalli, joka tarjoaa vahvan suorituskyvyn yleiskäyttöön. Se tukee tekstin generointia, analysointia ja multimodaalisia tehtäviä, riippuen valitusta suunnitelmasta. ChatGPT:n etuihin kuuluu sen laaja ekosysteemi ja julkinen tunnettuus, mutta monien edistyneiden ominaisuuksien käyttö edellyttää maksullista tilausta, joka maksaa noin 20 dollaria kuukaudessa.

Testeissämme ChatGPT erottui ennen kaikkea monipuolisuudellaan. Sama malli taipui sujuvasti markkinointitekstin, teknisen dokumentaation ja luovan kirjoittamisen välillä, ja sävynvaihdot onnistuivat luotettavasti pelkän ohjeistuksen perusteella. Suomen kielen oikeellisuudessa malli oli vahva: sijamuodot ja kongruenssi olivat pääosin kunnossa, ja vain harvoissa pitkissä yhdyssanoissa esiintyi luonnottomia muodosteita. Multimodaaliset ominaisuudet, kuten kuvien analysointi ja äänikeskustelu, laajentavat käyttöalaa selvästi tekstipohjaisten tehtävien ulkopuolelle.

Vahvuudet: laajin ekosysteemi ja liitännäiset, vahva yleisosaaminen, hyvä suomen taivutus, kypsät multimodaaliset ominaisuudet.
Heikkoudet: pisimmissä asiakirjoissa konteksti voi katketa nopeammin kuin Claudella, ja tyyli kallistuu toisinaan ylikohteliaaseen "avustajasävyyn".
Sopii parhaiten: käyttäjälle, joka haluaa yhden työkalun moneen eri tehtävään ja arvostaa laajaa lisäosavalikoimaa.

Google Gemini: Integroitu Google-ekosysteemiin

Google Gemini on suunnattu erityisesti niille käyttäjille, jotka ovat jo osa Google-ekosysteemiä. Se tarjoaa vahvan integraation Googlen palveluiden ja työtilojen kanssa, mikä tekee siitä houkuttelevan vaihtoehdon monille. Gemini tukee sekä tekstin että multimodaalisten tehtävien käyttöä. Kuten ChatGPT, myös Gemini vaatii maksullisen tilauksen, jonka hinta on noin 19.99 dollaria kuukaudessa.

Geminin selkein etu testeissä oli sen kytkeytyminen Googlen palveluihin. Gmailin, Google Docsin, Driven ja Kalenterin kanssa toimiessaan malli pystyi noutamaan tietoa suoraan käyttäjän omista dokumenteista ja tiivistämään esimerkiksi pitkän sähköpostiketjun muutamaan lauseeseen suomeksi. Reaaliaikainen hakuyhteys teki ajankohtaisia faktoja vaativista kysymyksistä luotettavampia kuin malleilla, joiden tieto perustuu pelkkään koulutusdataan. Suomen kielen tuotannossa Gemini oli pääosin sujuva, joskin se tuotti toisinaan englannista käännetyn oloisia lauserakenteita, joissa sanajärjestys oli kankea.

Vahvuudet: saumaton Google Workspace -integraatio, reaaliaikainen haku, vahva multimodaalisuus ja pitkä konteksti-ikkuna.
Heikkoudet: ajoittain käännöksenomainen suomi ja vaihteleva sävynhallinta verrattuna kahteen muuhun malliin.
Sopii parhaiten: organisaatioille ja yksilöille, jotka työskentelevät päivittäin Googlen työkaluilla ja hyötyvät tiedon noutamisesta omista tiedostoista.

Anthropic Claude: Kirjoitus- ja analyysipainotteinen

Anthropic Claude on suunniteltu erityisesti pitkiin kontekstuaalisiin ja kirjoituspainotteisiin työnkulkuihin. Se soveltuu hyvin pitkien asiakirjojen käsittelyyn ja tiivistämiseen. Claude on saatavilla verkkosovelluksena ja mobiililaitteilla, ja sen käyttö edellyttää maksullista tilausta, joka maksaa noin 20 dollaria kuukaudessa.

Kirjoituspainotteisissa testeissä Claude tuotti johdonmukaisesti luontevinta suomea: lauseet rytmittyivät luettavasti, sävy pysyi vakaana läpi pitkienkin tekstien, eikä malli sortunut yhtä helposti toistoon tai täytefraaseihin. Erityisen vahva se oli pitkien dokumenttien käsittelyssä – kymmenien sivujen raportin tiivistäminen tai useamman lähteen yhdistäminen onnistui ilman, että alkupään tiedot unohtuivat loppua kohden. Tämä tekee Claudesta luontevan valinnan toimittajille, tutkijoille ja juristeille, jotka käsittelevät laajoja tekstimassoja. Vastapainoksi siitä puuttuu yhtä laaja kolmannen osapuolen liitännäisten ekosysteemi kuin ChatGPT:llä.

Vahvuudet: luontevin suomenkielinen kirjoitustyyli, vahva pitkän kontekstin hallinta, huolellinen ja varovainen päättely.
Heikkoudet: suppeampi liitännäisvalikoima ja pidättyväisempi suhtautuminen tiettyihin pyyntöihin.
Sopii parhaiten: raskaaseen kirjoittamiseen, tiivistämiseen ja pitkien asiakirjojen analyysiin.

Suomenkielisten tehtävien suorituskyky

Kun tarkastelimme kielimallien suomenkielistä suorituskykyä, huomioimme erityisesti FinGPT3:n kaltaiset mallit, jotka ovat suunniteltu puhtaasti suomen kielelle. Testiemme perusteella ChatGPT ja Claude osoittivat vahvaa suorituskykyä tekstin ymmärtämisessä ja tuottamisessa, kun taas Gemini erottui edukseen integroituneisuudellaan Googlen ekosysteemissä. Kaikilla kolmella mallilla on kuitenkin omat vahvuutensa ja heikkoutensa, mikä tekee valinnasta riippuvan käyttäjän erityistarpeista.

Konkreettisten esimerkkien tasolla erot tulivat esiin esimerkiksi yhdyssanoissa ja erikoistermeissä. Pyydettäessä mallia kirjoittamaan teksti aiheesta "sähköpostimarkkinoinnin segmentointistrategiat" Claude ja ChatGPT tuottivat oikeat yhdyssanat ja taivutukset, kun taas Gemini erotti satunnaisesti yhdyssanan osat toisistaan. Murteiden ja puhekielen tunnistuksessa kaikki kolme ymmärsivät yleisimmät ilmaukset, mutta vain Claude ja ChatGPT osasivat luotettavasti muuntaa puhekielisen tekstin huoliteltuun yleiskieleen säilyttäen sisällön. Alla suuntaa antava yhteenveto testikierrostemme suorituskyvystä:

Osa-alue	ChatGPT	Gemini	Claude
Suomen kielen oikeellisuus	Erinomainen	Hyvä	Erinomainen
Kirjoitustyyli ja sävy	Hyvä	Tyydyttävä	Erinomainen
Pitkän kontekstin hallinta	Hyvä	Hyvä	Erinomainen
Päättely	Erinomainen	Hyvä	Erinomainen
Koodaus	Erinomainen	Hyvä	Erinomainen
Reaaliaikainen tieto	Hyvä	Erinomainen	Tyydyttävä

Päättelykyky ja koodaustaidot

Päättelykyvyn ja koodaustaitojen osalta vertailu oli erityisen mielenkiintoinen. ChatGPT ja Claude osoittivat vahvaa kykyä loogiseen päättelyyn ja koodin tuottamiseen, kun taas Gemini hyötyi sen vahvasta Google-integraatiosta, joka mahdollistaa monien työtehtävien tehostamisen. Paikallisesti koulutetut mallit, kuten Poro-kielimalli, tarjoavat myös mielenkiintoisia vaihtoehtoja erityisesti suomenkielisille käyttäjille.

Päättelytesteissä annoimme malleille monivaiheisia sanallisia ongelmia suomeksi, kuten aikataulu- ja logistiikkapulmia, joissa piti yhdistää useita ehtoja. ChatGPT ja Claude selvittivät nämä luotettavasti ja perustelivat välivaiheet selkeästi suomeksi; Gemini onnistui useimmiten mutta teki satunnaisia laskuvirheitä monimutkaisimmissa tapauksissa. Koodaustehtävissä pyysimme muun muassa REST-rajapinnan toteuttamista, virheellisen funktion korjaamista ja algoritmin selittämistä maallikolle. Kaikki kolme tuottivat toimivaa koodia, mutta erottavin tekijä oli suomenkielisten selitysten ja kommenttien laatu – Claude ja ChatGPT kirjoittivat luettavimmat selostukset, kun taas Geminin selitykset olivat paikoin niukempia.

On myös syytä muistaa kotimaiset ja eurooppalaiset vaihtoehdot. Poron kaltaiset avoimet mallit eivät yllä yleisosaamisessa kaupallisten jättien tasolle, mutta ne ovat arvokkaita silloin, kun data halutaan pitää omalla palvelimella tietosuojasyistä tai kun halutaan tukea avointa, suomen kielelle räätälöityä kehitystä. Tällaisille malleille on selkeä paikkansa erityisesti julkishallinnossa ja tutkimuksessa.

Hinnoittelu ja saatavuus

Hinnoittelu on merkittävä tekijä, kun valitaan kielimallia käyttöön. ChatGPT, Gemini ja Claude asettuvat kaikki samaan hintaluokkaan, noin 20 dollaria kuukaudessa, mikä tekee niistä kilpailukykyisiä vaihtoehtoja. Käyttäjien kannattaa kuitenkin tarkistaa ajantasaiset hinnat suoraan valmistajien sivustoilta ennen päätöksentekoa.

Hintavertailussa kannattaa katsoa kuukausimaksun lisäksi sitä, mitä tilaukseen sisältyy. Kaikilla kolmella on ilmainen taso, jolla pääsee kokeilemaan perustoimintoja, mutta käyttörajat, vastausnopeus ja pääsy uusimpiin malleihin paranevat maksullisessa versiossa. Yritys- ja tiimitasot tuovat mukanaan tietosuojaehtoja, hallintatyökaluja ja korkeammat käyttörajat. Lisäksi kaikilla on rajapinta (API), jonka hinnoittelu perustuu käytettyihin tokeneihin – tämä on olennaista, jos malli halutaan kytkeä omiin sovelluksiin tai automaatioihin.

Ilmainen taso: sopii satunnaiseen kokeiluun ja kevyeen käyttöön, mutta rajat tulevat nopeasti vastaan tehokäytössä.
Yksittäistilaus (~20 USD/kk): riittää useimmille ammattikäyttäjille ja antaa pääsyn parhaisiin malleihin.
Tiimi- ja yritystasot: tuovat tietosuojan, hallinnan ja korkeammat rajat organisaatiokäyttöön.
API-käyttö: maksu perustuu tokeneihin ja sopii sovelluskehitykseen sekä automaatioon.

Yhteenveto ja suositukset

Yhteenvetona voidaan todeta, että paras kielimalli suomeksi riippuu käyttäjän erityistarpeista ja käytön kontekstista. Kielimallit tarjoavat monipuolisia mahdollisuuksia, ja valinta tulisi tehdä omien tarpeiden mukaan. Suosittelemme tutustumaan tarkemmin itse testattuihin työkaluihimme ja arvioimaan, mikä malli sopii parhaiten omaan käyttöön.

Testiemme perusteella tiivistäisimme suositukset näin: jos etsit luontevinta suomenkielistä kirjoitusta ja vahvinta pitkien asiakirjojen käsittelyä, Claude on todennäköisesti paras valinta. Jos haluat yhden monipuolisen työkalun moneen tehtävään laajalla liitännäisvalikoimalla, ChatGPT on turvallinen yleisvalinta. Jos taas työsi pyörii Googlen palveluiden ympärillä ja arvostat reaaliaikaista tietoa, Gemini tuo eniten lisäarvoa integraatioidensa kautta. Lopullinen valinta kannattaa tehdä omalla testidatalla – paras tapa varmistua on kokeilla kutakin mallia omilla, oikeilla työtehtävillä ja verrata tuloksia rinnakkain.