ネイティブなマルチモーダルビジョン
思考チェーン内で図やUIスクリーンショットを直接処理します。ビジュアルデバッグや技術文書の抽出に最適です。
o4-mini / web-search
openai o4 miniは、20万コンテキストに対応した、高速かつコスト効率に優れた推論モデルです。基本的なモデルと最先端の推論モデルの間を埋め、ネイティブなマルチモーダル推論と多段階のツール利用により、高度なSTEMおよびコーディングタスクに対応します。
$ 0.99
$ 1.1
text
$ 3.96
$ 4.4
text
API
ウェブ検索
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/responses" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "o4-mini",
"tools": [
{
"type": "web_search_preview"
}
],
"input": [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "input_text",
"text": "量子コンピューティングにおける最新のブレークスルーと、その潜在的な応用例は何ですか？"
}
]
}
]
}'openai o4の主な機能と能力
openai o4を際立たせる技術的な機能をご紹介します。エンタープライズ用途に向けて、ネイティブなマルチモーダル処理、エージェント型の自律性、数学およびコーディングベンチマークでの卓越した性能を提供します。
エージェント型ツール自律性
独立した複数ステップのツール利用、Python実行、ウェブブラウジングに対応した初のminiモデルです。実際に作業を完了できるエージェントを構築できます。
200Kの大容量コンテキスト
長いドキュメントや複雑なコードベースも、文脈を失わずに処理できます。openai o4は、深く長文の生成に対応する100k出力トークンをサポートします。
高度なSTEM論理推論
2024年のモデルを上回り、AIMEで94%、MATH-500で98.9%を達成。openai o4は、複雑な方程式や科学的推論を सहजに処理します。
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。
openai o4 FAQ：推論とユースケース
openai o4モデルに関するよくある質問をご紹介します。GPTProtoでのコーディングおよびSTEMタスクにおける推論能力、料金、他のモデルとの比較について説明します。
openai o4は視覚的推論タスクをどのように処理しますか？
openai o4 miniは、チェーン・オブ・ソートのロジック内で画像やPDFをネイティブに処理します。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、この統合アプローチにより、視覚的な論理エラーを35%削減できます。そのため、本番環境でUIスクリーンショット、技術図、ホワイトボードのスケッチを解釈する際に非常に高い信頼性を発揮し、空間的および論理的な関係をより深く理解できます。
openai o4モデルがエージェント型である理由は何ですか？
これは、複数ステップのツール使用が可能な初のminiクラスモデルです。自律的にウェブを閲覧し、サンドボックス環境でPythonコードを実行し、再帰的なファイル分析を行えます。この自律性により、開発者はopenai o4が単にテキストで回答するだけでなく、最初から最後までタスクの実行を管理する複雑なワークフローを構築できます。これは、完全自律型AIエージェントの実現に向けた隔たりを埋めるものです。
openai o4の推論の深さを制御できますか？
はい。このモデルはlow、medium、highの設定を持つreasoning_effortパラメータに対応しています。これにより、速度と精度のバランスを調整できます。難しいSTEM問題や複雑なコードロジックにはhighを使用し、より高速で単純な推論タスクにはlowを使用してください。この柔軟性により、特定のアプリケーションの成功に深い思考が実際に必要な場合にのみ、レイテンシーのコストを負担できます。
openai o4の料金とコンテキスト上限はどのようになっていますか？
openai o4 miniは、200kトークンの大容量コンテキストウィンドウを備え、最大100k出力トークンに対応しています。料金は入力100万トークンあたり$1.10、出力100万トークンあたり$4.40に設定されています。GPTProtoでは、キャッシュ入力に対する50%割引と非同期バッチ処理も提供しています。この料金設定により、高水準の推論性能を維持しながら、openai o4はより大規模な最先端モデルと比べておよそ10倍の費用対効果を実現します。
openai o4はリアルタイムチャットアプリケーションに適していますか？
高性能である一方、openai o4は内部思考フェーズがあるため、Time-To-First-Token（TTFT）が長くなります。即時の返信が不可欠な、レイテンシーに敏感なカスタマーサポート用チャットボットには推奨されません。ただし、技術チュータリングやデバッグなど、速度よりも正確さが重要なタスクでは、このトレードオフに十分な価値があります。高速でシンプルなチャットには、GPT-4o-miniのほうが適しています。
既存のアプリをopenai o4に移行するにはどうすればよいですか？
移行は簡単です。APIのモデルパラメータをo4-mini-2025-04-16に更新するだけです。Responses APIとの機能互換性が維持されているため、既存の関数呼び出しや構造化出力の設定はシームレスに動作します。GPTProtoは統合請求と同等の高いレート制限を提供しているため、スムーズに移行できます。特定のユースケースに合わせてパフォーマンスを最適化するため、reasoning_effortの設定を必ずテストしてください。
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