ネイティブなマルチモーダル対応
GPT 4oはテキスト、画像、音声向けにエンドツーエンドでトレーニングされており、個別のエンコーダーを使わず、あらゆる入力を統合的に推論できます。
GPT 4o
OpenAI GPT 4oは、テキスト、音声、視覚にわたるネイティブな推論を提供するフラッグシップのマルチモーダルモデルです。GPT-4 Turboの2倍の速度と128kのコンテキストを備え、低遅延のエージェント型アプリケーションや構造化データに最適な選択肢です。
API 利用例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gpt-4o",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'GPT 4o 料金
チャット、コーディングエージェント、ドキュメント作業。1Mトークン単位の料金 — 入力、キャッシュ入力、出力は別々に課金。GPTProtoは公式料金より30%低価格です。
| シナリオ | OpenAI リスト | OpenRouter | GPTProto | 月間の節約 |
|---|---|---|---|---|
| 個人10M トークン / 月（キャッシュ 4.8M） | $34.00 | $35.87 | $23.80 | −$10.20≈ $122.40 / 年 |
| チーム100M トークン / 月（キャッシュ 48M） | $340.00 | $358.70 | $238.00 | −$102.00≈ $1224.00 / 年 |
| ビジネス500M トークン / 月（キャッシュ 240M） | $1700.00 | $1793.50 | $1190.00 | −$510.00≈ $6120.00 / 年 |
月あたり $0.00 節約
年間節約 ≈ $0.00 · 従量課金
関連モデル
すべてのモデル
GPT 4o現在
OpenAI · 128K context · $1.75/M input · $7/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
モデル
価格: GPTProto
公式比
OpenRouter比
コンテキスト
安定性
GPT 4o現在
OpenAI
$1.75 / $7.001M トークンあたり
-30%
-34%
128K
OpenAI GPT 4oの主な性能機能
GPT 4oモデルの独自の強みを活用し、マルチモーダル推論と構造化データを実現します。
100%構造化出力
json_schemaモードはデータ構造への厳密な準拠を保証するため、信頼性の高い自動化ワークフローやAPI連携に最適です。
超低レイテンシー
GPT-4 Turboの2倍の速度を体験できます。会話型AI、リアルタイムチャット、エージェントによる迅速な計画ループに最適です。
グローバルなコスト効率
新しいトークン化により、アジア圏およびアラビア語の文字体系でトークン数を最大4.4倍削減し、国際的な運用コストを抑えられます。
OpenAI GPT 4o FAQ：主な機能と利用方法
次のAIプロジェクトに向けて、OpenAI GPT 4oの性能、料金、マルチモーダル機能に関する疑問への回答をご覧ください。
OpenAI GPT 4oはGPT-4 Turboと何が違いますか？
GPT 4oはGPT-4 Turboの2倍の速度で動作し、テキスト、画像、音声をネイティブに処理します。この統合型ニューラルネットワークのアプローチにより、異なるモダリティ間の推論能力が向上し、リアルタイムアプリケーションのレイテンシーも大幅に低減されます。また、トークナイザーも改善され、英語以外の言語にかかるコストを削減できるほか、構造化JSON出力で100%の信頼性を実現しているため、OpenAI GPT 4o APIを利用する開発者にとって、より効率的なモデルとなっています。
GPT 4oは画像などのマルチモーダル入力をどのように処理しますか？
OpenAI GPT 4oは、高い空間精度で画像や動画フレームを処理します。MMMUやMathVistaなどのベンチマークで従来のモデルを上回っており、技術図、手書き文字、複雑なUIモックアップの解釈に最適です。GPT 4oモデルはネイティブなマルチモーダルモデルであるため、画像とテキストに別々のエンコーダーを使用するシステムよりも、異なる種類のデータ間の関係を直感的に理解できます。
GPT 4o APIに送信したデータはトレーニングに使用されますか？
いいえ。GPTProto.comを通じてOpenAI GPT 4oにアクセスする場合、データは保護されます。処理のために送信されたデータが、当社またはOpenAIによって基盤モデルのトレーニングに使用されることはありません。GPTProtoのプラットフォームは、エンタープライズ向けアプリケーションに必要なセキュリティとコンプライアンスを提供しているため、データのプライバシーや保存場所に関する要件を満たしながら、安心してGPT 4oを導入できます。
OpenAI GPT 4oのコンテキストウィンドウのサイズはどのくらいですか？
OpenAI GPT 4oは128,000トークンのコンテキストウィンドウを備えており、文書全体や長い会話履歴の処理に十分な容量があります。1回の出力で最大16,384トークンを生成できます（バージョン2024-08-06）。100万トークンを超えるさらに大規模なコンテキストの取得が必要なタスクには、Gemini 1.5 Proとの比較をおすすめしますが、低レイテンシーの推論と速度においては、GPT 4oが依然として優れています。
OpenAI GPT 4oのトークン料金の割引を受けることはできますか？
はい。OpenAI GPT 4oの料金では、コンテキストキャッシュにヒットした入力トークンが50%割引になります（1,024トークンを超えるメッセージに対して自動適用）。さらに、リアルタイムではないリクエストをBatch APIで24時間以内に処理する場合も、50%割引が適用されます。GPTProto.comでは、標準的なベンダーのレート制限を超えてGPT 4oの利用を拡大したいエンタープライズユーザー向けに、請求の一元化と段階的なボリュームディスカウントも提供しています。
アプリをGPT 4o対応に移行するにはどうすればよいですか？
移行は簡単です。OpenAI GPT 4o APIはGPT-4 Turboのスキーマと後方互換性があるため、API呼び出しでモデル文字列を「gpt-4o」に更新するだけで利用できます。temperature、top_p、function callingなどの既存のパラメータもすべて問題なく動作します。モデルのJSONスキーマに対する100%の信頼性を最大限に活用するため、構造化出力モードをテストすることをおすすめします。
関連記事
このモデルに関連するガイド、比較、最新情報。
すべての記事
OpenAI GPT-5.3-Codex vs Claude Opus 4.6：AIエージェントとコーディングの巨頭が切り開く新時代
OpenAIとAnthropicがGPT-5.3-CodexとClaude Opus 4.6によって生産性をどのように革新しているのかを紹介します。最新のベンチマーク、AIエージェントの能力、そしてテクノロジー企業向けにGPTProtoを通じて利用できる費用対効果の高いAPIソリューションについて解説します。自律型エージェントへの移行が、今日のあらゆる業界にとって重要な理由を学びましょう。
GPT-5.3-Codex：ソフトウェアエンジニアリングAIを再定義
OpenAIのGPT-5.3-CodexによるAIコーディングの飛躍的な進化について解説します。この再帰型モデルがTerminal-BenchとSWE-Bench Proを圧倒する理由や、視覚的なOSWorldの能力、そしてGPTProtoのようなツールを活用して、開発者がこれらの強力なAPIを低コストで統合し、最大限の効率を実現する方法を紹介します。
GPT-5.3-Codex vs Claude 4.6：エージェント型AIの時代
OpenAIとAnthropicによる大幅なアップデートについて解説します。GPT-5.3-CodexとClaude Opus 4.6が、自律型コーディングとエージェントチームによって生産性をどのように再定義しているのかを紹介します。統合APIソリューションを活用して、これらの強力なモデルを効率的に管理し、コストを最大限に削減する方法を学びましょう。