O4 Mini

o4-miniはGPTProto.comで利用できる、高速かつコスト効率に優れた推論モデルです。基本的なチャットと最先端の論理推論のギャップを埋め、ネイティブなマルチモーダル機能、エージェント型のツール利用、複雑なタスクにおける優れたSTEM性能を提供します。

モダリティ

コンテキスト

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": "o4-mini",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "Hello"
            }
        ]
    }'

O4 Mini 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10%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）	$13.64	$14.39	$12.28	−$1.36≈ $16.37 / 年
チーム100M トークン / 月（キャッシュ 48M）	$136.40	$143.90	$122.76	−$13.64≈ $163.68 / 年
ビジネス500M トークン / 月（キャッシュ 240M）	$682.00	$719.51	$613.80	−$68.20≈ $818.40 / 年

提供元別の月額コスト

OpenRouter

$0.00

OpenAI

$0.00

GPTProto

$0.00

月あたり $0.00 節約

年間節約 ≈ $0.00 · 従量課金

o4の主な機能と能力

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。

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。

エージェント型の自律性

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。

卓越したSTEM数学能力

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。

可変推論深度

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。

o4推論モデルに関するよくある質問

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。

o4推論モデルの独自性は何ですか？

o4モデルは、ネイティブなマルチモーダル推論とエージェント型の自律性を提供する「mini」クラス初のモデルです。以前のバージョンでは画像を個別の入力として扱っていましたが、o4は思考の連鎖の中で視覚的な論理を処理します。その結果、複雑なSTEMの問題やコーディングタスクにおいて、はるかに高い精度を実現しながら、o3のような最先端モデルよりも10倍高いコスト効率を維持しています。これにより、チャットと高度な論理処理の間にあるギャップを効果的に埋めています。

o4は視覚的な論理や画像をどのように処理しますか？

o4は統合型のマルチモーダルアプローチを採用しています。UIのスクリーンショット、ホワイトボードのスケッチ、建築図面などを、推論プロセス内で直接分析できます。この内部的な視覚的論理により、o1-miniなどのモデルと比較してエラーを35%削減します。技術的な視覚データに特化して最適化されているため、複雑な技術マニュアルや請求書からの視覚的なデバッグや半構造化データの抽出において、非常に高い能力を発揮します。

o4は自律型のコーディングタスクに使用できますか？

はい。o4はエージェント型コーディングに最適化されています。Responses APIをサポートしているため、長時間にわたるエンジニアリングタスク中も状態を維持できます。LiveCodeBenchで85.9%のスコアを達成しているo4は、サンドボックス環境でのPythonコードの実行や再帰的なファイル分析など、複数ステップにわたるツール利用が可能です。プロジェクト全体のディレクトリを推論する必要があるCLIツールやIDE拡張機能の構築に最適です。

GPTProto.comでのo4の料金はいくらですか？

o4は、入力トークン100万個あたり1.10ドル、出力トークン100万個あたり4.40ドルという、コスト効率を重視した設計になっています。さらにコストを削減するため、GPTProto.comでは再利用される入力トークンに対して50%のキャッシュ割引を提供しています。また、Batch API経由で処理されるo4のタスクには50%の割引が適用されます。これにより、o4はフルサイズのo3モデルよりもおよそ10倍安価となり、これまで大量生産環境では高コストだった推論機能を利用できるようになります。

o4は構造化されたJSON出力をサポートしていますか？

はい。o4はresponse_formatパラメータを介したStructured Outputsを完全にサポートしています。これは、o4が視覚データやテキストデータを信頼性の高いJSONオブジェクトに解析する必要があるエージェント型ワークフローに不可欠です。モデルが特定のスキーマに準拠するようにすることで、開発者は手書きの請求書や技術図面を、フォーマットエラーなく下流のデータベース用の構造化データに変換するなど、複雑なデータ抽出タスクにo4を利用できます。

o3-miniからo4へ移行するにはどうすればよいですか？

o4への移行は簡単です。モデルパラメータを「o4-mini」に更新するだけで済みます。o4では、コンテキストウィンドウが200kトークンに拡張され、ネイティブなマルチモーダルサポートが追加されている点に注意してください。ロジック処理にo3-miniを使用していた場合、STEM分野での性能向上と、より優れた指示追従性を実感できる可能性があります。また、reasoning_effortパラメータを活用して、o4へのリクエストにおけるレイテンシーと推論の深さを制御することもできます。

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