マルチモーダルな視覚ロジック
o4は図やスクリーンショットを推論の流れに直接取り込み、従来のminiモデルと比べて視覚的なロジックエラーを35%削減します。
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o4-mini",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Chat, coding agents & document work. Priced per 1M tokens — input, cached input and output are billed separately. GPTProto is 10% below official rates.
OpenAI · ≈ 148M tokens/mo (48M cached)
OpenRouter costs include its ~5.5% credit purchase fee. GPTProto applies a per-model discount (10–30% off) and your bonus credits are also spent at discounted rates — savings compound. Estimates assume a 60% cache hit rate.
ネイティブな視覚推論からエージェント型のツール利用まで、o4の優れた能力をご紹介します。これらの機能により、o4は同クラスで最も高性能かつ費用対効果の高い推論モデルとなっています。
o4は図やスクリーンショットを推論の流れに直接取り込み、従来のminiモデルと比べて視覚的なロジックエラーを35%削減します。
複数ステップのツール利用に対応した初のminiモデルとして、o4は複雑なワークフローにおいて、Webの閲覧、Pythonコードの実行、再帰的なファイル分析を自律的に行えます。
AIMEで94%、MATH-500で98.9%のスコアを達成したo4は、科学・数学分野のアプリケーションに対して、コストを大幅に抑えながら最先端レベルの論理能力を提供します。
開発者は推論負荷パラメータを使用してo4の論理の深さを調整でき、シンプルなチャットから複雑な数学問題まで、速度と精度のバランスを取れます。
GPTProto.comにおけるo4-miniのマルチモーダル推論、性能ベンチマーク、API統合に関するよくある質問です。論理処理の深さとコストを最適化する方法を学べます。
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