エージェントによるツールの自律操作
Pythonコードを実行し、ウェブを閲覧して、人の介入なしに複数ステップの問題を解決します。
o4-mini / image-to-text
o4 miniモデルは、高速推論に特化した強力なモデルです。ネイティブなマルチモーダル機能とエージェント型の自律性を兼ね備え、GPTProto.comを利用する開発者に、費用対効果の高い価格で、優れたSTEM分野の論理推論能力とコーディング性能を提供します。
$ 0.99
$ 1.1
image
$ 3.96
$ 4.4
text
API
画像からテキストへ（レスポンス）
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/responses" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o4-mini",
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "この画像には何が写っていますか？"
},
{
"type": "input_image",
"image_url": "https://tos.gptproto.com/resource/cat.png"
}
]
}
]
}'画像からテキストへ（Chat）
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": [
{
"type": "text",
"text": "この画像には何が写っていますか？"
},
{
"type": "image_url",
"image_url": {
"url": "https://tos.gptproto.com/resource/cat.png"
}
}
]
}
],
"max_tokens": 300
}'o4 miniの主な技術的特徴
GPTProto.comでo4 miniを効率的な推論モデルのリーダーにする、エンジニアリング上の画期的な進歩をご覧ください。
本番環境対応のコーディング
LiveCodeBenchで85.9%を獲得し、開発者向けに最先端レベルのソフトウェアエンジニアリング能力を提供します。
大容量の20万トークンコンテキストウィンドウ
長文のドキュメントや大規模なコードベースを容易に処理し、タスク間で状態を維持します。
ネイティブなマルチモーダル推論
画像や図表を思考の連鎖に直接取り込み、視覚的な論理エラーを35%削減します。
o4-mini APIキーの取得方法
o4-mini APIキーの取得は、4つのステップで数分で完了します。GPTProtoの無料アカウントを作成し、クレジットを追加してキーを生成し、最初のAPIコールを行ってください。$0.99 / $3.96 GPTProto経由であれば、直接契約するよりも安価にo4-mini APIキーを利用でき、1つのキーでプラットフォーム上のすべてのモデルにアクセス可能です。詳細はo4-mini ドキュメントをご覧ください。
サインアップ
無料のGPT Protoアカウントを作成して開始しましょう。チーム用の組織はいつでも設定可能です。
チャージ
残高はo4-miniを含むプラットフォーム上の全モデルで利用可能です。必要に応じて柔軟に実験やスケールアップを行えます。
APIキーを生成
ダッシュボードでAPIキーを作成してください。o4-miniへのリクエスト時に認証用として必要になります。
最初のAPIコールを実行
サンプルコードでAPIキーを使用し、GPT Proto経由でo4-miniにリクエストを送信して、AIによる結果をすぐに確認しましょう。
o4 miniの推論と機能に関するFAQ
GPTProto.comで利用できるo4 miniのマルチモーダル機能、料金、統合に関する技術的な質問への回答をご覧ください。
o4 miniは視覚的推論をどのように処理しますか？
個別のビジョンエンコーダーを使用する従来のモデルとは異なり、o4 miniは画像やPDFを思考の連鎖の中でネイティブに処理します。これにより、UIスクリーンショット内のバグの特定など、視覚的なロジックを以前のモデルよりもはるかに高い精度で推論できます。GPTProto.comでは、複雑な図表の分析や技術文書の解析に、この機能を最先端の推論モデルよりもわずかなコストで活用できます。
o4 miniの'reasoning_effort'パラメータとは何ですか？
このパラメータを使用すると、モデル内部の思考の深さを制御できます。'high'に設定すると、複雑な数学やソフトウェアアーキテクチャのタスクに適しています。一方、'low'に設定すると、より単純なロジックにおけるレイテンシを削減できるため、o4 miniはさまざまな本番環境のニーズに柔軟に対応できます。難しいSTEM問題を解く際に、数秒のレイテンシと引き換えに論理的な精度を大幅に高める選択肢を開発者に提供します。
o4 miniはリアルタイムチャットに適していますか？
推論に必要な「思考」フェーズがあるため、o4 miniはGPT-4o-miniと比較して初期レイテンシ（TTFT）が高くなります。即時の応答よりもロジックと精度が重視されるタスク、たとえばコーディングアシスタント、自動デバッグ、STEMチュータリングなどに適しています。超高速の会話型インターフェースにはGPT-4o-miniを検討してもよいでしょう。ただし、複雑なロジックにはo4のほうが優れています。
o4 miniはコードを自律的に実行できますか？
はい。o4 miniは、エージェント型の自律性を備えた初のminiクラスモデルです。安全なサンドボックス環境でツールを使用してウェブを閲覧したり、ファイルを分析したり、Pythonコードを実行したりしながら、論理的な手順を検証できます。そのため、GPTProto.com上で、継続的な人間の監督や手動プロンプトなしにテストを実行したり、複数ファイルのリポジトリを分析したりする自律型コーディングエージェントの構築に最適です。
o4 miniの思考トークンの料金はいくらですか？
GPTProto.comでは、o4 miniの内部推論トークンと表示される出力トークンの両方が、1Mトークンあたり$4.40の同一料金で課金されます。入力トークンの料金は1Mトークンあたり$1.10です。深い推論では大量のトークンを消費する可能性があるため、複雑なロジックタスク中の途中切断を防ぐために、'max_completion_tokens'を十分に高く設定することをおすすめします。これにより、モデルが問題を十分に考え抜くための「余裕」を確保できます。
o3-miniからo4 miniへはどのように移行できますか？
移行は簡単です。GPTProto.com経由のAPIリクエストで、'model'パラメータを'o4-mini'に更新するだけです。これにより、200,000トークンの拡張コンテキストウィンドウとネイティブなマルチモーダルサポートをすぐに利用できます。o4 miniの知識カットオフは2024年6月である点に注意してください。そのため、それ以降に発生した出来事についてリアルタイムの正確性が必要な場合は、モデルに統合されたブラウジングツールを使用することをおすすめします。
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