GPT-4o miniの料金はいくらですか？

GPT-4o miniは、入力100万tokenあたり$0.15、出力100万tokenあたり$0.60です。この価格設定により、従来のGPT-3.5 Turboモデルよりも60%安価になっています。

GPT-4o miniのcontext windowはどれくらいですか？

128,000 tokenのcontext windowを備えています。この容量により、一度のpromptで約300ページ分のテキストを処理することが可能です。

GPT-4o miniは画像を処理できますか？

はい、GPT-4o miniはネイティブでvision機能に対応しています。画像を解析してOCRを実行したり、テキスト入力と併せて視覚的なコンテキストを理解したりできます。

GPT-3.5 Turboとの違いは何ですか？

GPT-3.5 Turboと比較して、より高速で安価、かつ高性能です。MMLU benchmarkでは約82.0%のスコアを記録しており、前モデルの約70%を大きく上回っています。

GPT-4o miniはfunction callingをサポートしていますか？

はい、ツール利用（tool use）および関数呼び出し（function calling）をネイティブでサポートしています。これにより、モデルが外部のAPIや構造化データシステムと連携することが可能です。

最大出力制限はどれくらいですか？

一度のレスポンスで最大16,384 tokensまで生成可能です。これは、ほとんどの長文生成タスクに十分な容量です。

GPT-4o miniはAPI経由で利用可能ですか？

はい、OpenAI APIを通じてモデルID「gpt-4o-mini」で利用可能です。Chat completions、Assistants、およびバッチ処理モードに対応しています。

GPT-4o mini

GPT-4o miniはOpenAIの最もコスト効率の高い小型モデルで、GPT-4クラスの知能と優れた速度、multimodalなvision機能を高負荷なタスク向けに提供します。

小型モデルコスト効率Vision対応高速AIMultimodal

openaiGPT-4o2024年7月18日

コンテキスト

128Kトークン

最大出力

16Kトークン

入力価格

$0.15/ 1M

出力価格

$0.60/ 1M

モダリティ:TextImage

機能:ビジョンツールストリーミング

ベンチマーク

GPQA

40.2%

HLE

2.3%

MMLU

82%

MMLU Pro

57%

SimpleQA

8.6%

IFEval

76.5%

AIME 2025

MATH

50.2%

GSM8k

91.3%

MGSM

87%

MathVista

42%

SWE-Bench

8.7%

HumanEval

87.2%

LiveCodeBench

32.5%

MMMU

59.4%

MMMU Pro

34%

ChartQA

78%

DocVQA

88%

Terminal-Bench

40%

ARC-AGI

APIドキュメントを見る

GPT-4o miniについて

GPT-4o miniの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

小型モデルの新しいスタンダード

GPT-4o miniは、AI効率における飛躍的な進化を遂げたモデルであり、開発者にとってGPT-3.5 Turboの後継となるモデルです。ネイティブなmultimodalアーキテクチャで構築されており、コストとlatencyを抑えつつGPT-4クラスのパフォーマンスを提供します。128,000 tokenという膨大なcontext windowと最大16,384 tokensの出力に対応しており、長文ドキュメント処理や大量のデータストリーム処理に最適です。

知能と手頃な価格の両立

速度のために知能を犠牲にしてきた従来の小型モデルとは異なり、GPT-4o miniはテキストおよびvisionタスク全体で高い推論能力を維持しています。GPT-3.5 Turboより60%安価でありながら性能は大幅に向上しており、MMLU benchmarkでは82%を記録しました。このモデルは、リアルタイムの顧客アシスタントや大規模なデータ分類エンジンなど、低latencyと高い信頼性が求められるアプリケーションに最適化されています。

GPT-4o miniのユースケース

GPT-4o miniを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

カスタマーサポートの自動化

低latencyかつ高精度な対応を低コストで実現し、大量の問い合わせを処理します。

コンテンツの要約

128kのcontext windowを活用し、大規模なドキュメントや長文コンテンツを簡潔に要約します。

データ抽出

非構造化テキストや画像をJSONなどの構造化データ形式に変換し、データベースへの取り込みを容易にします。

多言語翻訳

チャットアプリケーションやグローバルなコミュニケーション向けに、数十の言語でリアルタイム翻訳を提供します。

学習支援（チューター）

数学、科学、言語学習などにおいて、学生向けの対話型学習アシスタントとして活用できます。

基本的なVisionタスク

画像を解析して物体を特定したり、OCRでテキストを抽出したり、アクセシビリティ向上のために説明を提供したりします。

強み

制限

圧倒的なコストパフォーマンス: 入力100万tokenあたり$0.15という価格で、MMLUスコア82%というfrontierレベルの推論能力を提供します。

高度な推論の限界: GPQAスコアは40.2%であり、専門家レベルの科学的推論においてはGPT-4oやo1などの大型モデルに及びません。

高いスループットと速度: 極めて低いlatencyでレスポンスを生成するため、リアルタイムのUIに適しています。

コーディングの制約: Claude 3.5 Sonnetと比較すると、複雑なソフトウェアエンジニアリングに必要な深いアーキテクチャ理解が不足しています。

大規模なcontext window: 128kのcontext windowを維持しており、小型モデルでは珍しい複雑なドキュメント処理が可能です。

出力Windowの制限: 16kの出力制限があるため、大規模なコード移行や書籍単位の生成を行うタスクには制限がかかる場合があります。

ネイティブなVisionサポート: 小型なフォームファクタでありながらmultimodal機能を備えており、画像解析やOCRタスクに優れています。

事実性の安定性: 小型モデルであるため、特定のニッチなドメインではフラグシップモデルと比較してhallucinationが起こりやすい傾向があります。

APIクイックスタート

openai/gpt-4o-mini

ドキュメントを見る

openai SDK

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI();

async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    messages: [{ role: "user", content: "量子物理学について説明してください。" }],
    model: "gpt-4o-mini",
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

GPT-4o miniについてのユーザーの声

GPT-4o miniについてコミュニティがどう思っているか見てください

“GPT-4o miniは、基本的なRAGのために古いモデルをfine-tuningする市場を事実上終わらせました。無視できない低コストです。”

— AI_Dev_Central

“速度が異常です。翻訳エージェントでほぼ瞬時にtokenが返ってきます。”

— TechCruncher

twitter

“OpenAIはこの価格設定で、AnthropicとGoogleを追い詰めました。100万tokenで$0.15というのは新しい基準です。”

— hn_reader_99

hackernews

“3.5からminiに入れ替えましたが、最初の5分間のテストで論理的な改善がはっきりとわかりました。”

— PromptEngineerPro

youtube

“ついに大規模なデータクレンジングにLLMをコストを気にせず利用できるようになりました。”

— DataVizWiz

“OCRのvision性能は、10倍のコストがかかる一部の専門モデルよりも実際に優れています。”

— VisionDev

twitter

GPT-4o miniについての動画

GPT-4o miniについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“あらゆる面でGPT-3.5 Turboより高速かつ安価です。”

“このサイズのモデルにしてはvision機能が本当に驚くべきレベルです。”

“今回のリリースで、価格競争は実質的にゼロへの競争になっています。”

“小型でありながら、膨大なcontext windowを維持しているのが特徴です。”

“benchmarkではほぼすべてのカテゴリーでClaude Haikuを上回っています。”

“GPT-4o miniは軽量モデルなので、GPT-4oよりもはるかに高速です。”

“GPT-4よりも圧倒的に速いです。”

“日常的なタスクでは、推論能力の差を感じることはほとんどないでしょう。”

“基本的な物体の画像認識は非常に安定しています。”

“旧モデルの3.5よりも複雑な指示をはるかにうまく処理できます。”

“現在、LMSYS Leaderboardのチャット選好において彼らのGPT-4を上回っています。”

“すべてが完璧に見え、この領収書は一般的な領収書のように見事に認識されました。”

“短いpromptの場合、反応時間は実質的に1秒未満です。”

“APIを通じて長いPDFを要約するのに非常に効果的です。”

“わずか数ドルで数百万tokenを処理できます。”

プロンプト以上のもの

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GPT-4o miniのプロのヒント

GPT-4o miniを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

RAGへの活用

低い入力コストを活かし、高額な費用をかけずに大規模なRetrieval Augmented Generationを実行しましょう。

JSONモードによる構造化

JSONモードやfunction callingパラメータを使用して、バックエンドのワークフローに適した一貫性のあるデータ構造を確保します。

バッチ処理の利用

OpenAIのBatch APIとこのモデルを併用することで、緊急性の低いタスクのコストを50%削減できます。

Temperatureの調整

事実抽出などのタスクでは、精度を最大化するためにTemperatureを0.1から0.3の低めに設定してください。

お客様の声

ユーザーの声

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