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OpenAI モデル

OpenAI の全 16 モデルを、詳細な価格、長所・短所、開発者向け推奨事項とともにご覧いただけます。

16
モデル
$0.100
最安入力
1.1M
最大コンテキスト
4
品質ティア

クイック推奨

ベストバリュー: GPT-4.1 Nano ($0.100/1M)
最高品質: GPT-5.6 Sol
推論に最適: GPT-5.5 Pro

GPT-5.6 Sol

新着Flagship

Agentic coding, complex workloads

公式価格

使用するタイミング: Best for frontier agentic coding, deep research and mission-critical workloads where accuracy matters most.

アップグレードのポイント

  • ◆GPT-5.6 flagship tier — released July 9, 2026
  • ◆Price held at $5/$30 while Terra and Luna were cut on July 30
  • ◆1.05M context, 128K max output, cache reads at $0.50/M (90% off)
入力価格
$5.00
per 1M tokens
出力価格
$30.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.500
per 1M tokens
バッチ入力
$2.50
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2026-01
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • Flagship tier of the GPT-5.6 family (launched Jul 9, 2026)
  • 1.05M shared context window with 128K max output
  • Fast mode available at 2x base price
  • Explicit cache breakpoints with 30-min minimum cache life

短所

  • Output still costs $30/M tokens
  • No fine-tuning support yet

パフォーマンス

出力速度~90 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

GPT-5.6 Terra

新着Mid-tier

Balanced performance & cost

公式価格

使用するタイミング: The default choice for production apps, agents and high-value everyday workloads.

アップグレードのポイント

  • ◆Price cut 20% on July 30, 2026: $2.50 → $2 input, $15 → $12 output
  • ◆Cache reads at $0.20/M (90% off input)
  • ◆1.05M context, 128K max output — same window as Sol
入力価格
$2.00
per 1M tokens
出力価格
$12.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.200
per 1M tokens
バッチ入力
$1.00
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2026-01
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • Everyday default tier of GPT-5.6
  • 20% price cut on Jul 30, 2026 ($2.50/$15 → $2/$12)
  • Same 1.05M context as Sol at less than half the price

短所

  • Below Sol-level accuracy on the hardest tasks
  • No Fast mode

パフォーマンス

出力速度~100 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

GPT-5.6 Luna

新着Lite

High-volume, low-latency tasks

公式価格

使用するタイミング: Ideal for chatbots, classification, extraction, batch jobs and any high-volume latency-sensitive workload.

アップグレードのポイント

  • ◆Price slashed 80% on July 30, 2026: $1 → $0.20 input, $6 → $1.20 output
  • ◆Cache reads at $0.02/M — among the cheapest frontier-family caches
  • ◆~1/25 of Sol list price for high-volume work
入力価格
$0.200
per 1M tokens
出力価格
$1.20
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.020
per 1M tokens
バッチ入力
$0.100
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2026-01
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • Fastest and most affordable GPT-5.6 tier
  • 80% price cut on Jul 30, 2026 ($1/$6 → $0.20/$1.20)
  • Full 1.05M context at budget price

短所

  • Lowest capability tier of the family
  • Not suited for deep reasoning tasks

パフォーマンス

出力速度~160 tok/s
レート制限10,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

GPT-5.5

Flagship

エージェントコーディング、複雑なワークロード

公式価格

使用するタイミング: 正確性が最も重要な複雑なコーディングエージェント、コンピューター使用、およびプロフェッショナルなワークロードに最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆SWE-bench Verified: 82.7% (+6.5pp vs GPT-5.4 76.2%)
  • ◆Terminal-Bench: 82.7% — エージェントコーディングの新SOTA
  • ◆1Mコンテキストウィンドウ維持、同じレイテンシでGPT-5.4より33%少ないトークン
  • ◆GeneBench科学的推論: 28.5% (+3.2pp over GPT-5.4)
  • ◆価格: $5/$30 — GPT-5.4の2倍、ただしキャッシュ入力は90%安い $0.50/M
入力価格
$5.00
per 1M tokens
出力価格
$30.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.500
per 1M tokens
バッチ入力
$2.50
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-06
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 最先端のエージェントコーディング (Terminal-Bench 82.7%)
  • 1Mトークンコンテキストウィンドウ
  • より少ないトークンでGPT-5.4のレイテンシに匹敵
  • 強力な科学研究能力

短所

  • GPT-5.4の2倍のコスト
  • まだファインチューニング未対応
  • 出力コスト $30/Mトークン

パフォーマンス

出力速度~85 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
90.0%
SWE-bench Verified
82.7%
Terminal-Bench
82.7%
GeneBench
28.5%

このモデルを使用するエージェント

7
PydanticAILettaSmolagentsComposioLangflowFlowiseAIDify

GPT-5.5 Pro

Reasoning

プレミアム精度、並列コンピューティング

公式価格

使用するタイミング: 法務、医療、科学分析において最大の精度が必要で、コストが二次的な場合に使用します。

アップグレードのポイント

  • ◆並列テスト時計算：複数の推論パスを実行し最適なものを選択
  • ◆GeneBench（科学的推論）：33.2% — 史上最高記録
  • ◆Pro/Business/Enterpriseサブスクライバー向け専用GPU割り当て
  • ◆GPT-5.5ベースと同じ1Mコンテキスト+128K出力、ただしより深い推論
  • ◆6倍の価格プレミアム（$30/$180） — ミッションクリティカルな分析にのみ正当化
入力価格
$30.00
per 1M tokens
出力価格
$180.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-06
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード

長所

  • 並列テスト時計算による最高精度
  • GeneBench（科学的推論）で33.2%達成
  • Proサブスクライバー向け専用GPU割り当て

短所

  • GPT-5.5ベースの6倍のコスト
  • バッチAPIサポートなし
  • Pro/Business/Enterprise層のみ

パフォーマンス

出力速度~40 tok/s
レート制限3,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
90.5%
GeneBench
33.2%
SWE-bench Verified
79.0%

GPT-5.5 Turbo

Mid-tier

高トラフィックアプリ、チャットボット、高速推論

公式価格

使用するタイミング: GPT-5.5の品質を低コストで必要とする高トラフィックのプロダクションアプリ（チャットボット、要約、分類）に最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆GPT-5.5クラスの品質を出力コスト約33%削減 ($20 vs $30/M)
  • ◆200Kコンテキストウィンドウ — ほとんどのプロダクション用途に十分
  • ◆高速推論: リアルタイムアプリケーションでGPT-5.5比1.5倍高速
  • ◆GPT-5.5ベースと同じ128K最大出力
  • ◆無料ティアあり — 大規模デプロイに最適な価値
入力価格
$5.00
per 1M tokens
出力価格
$20.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.500
per 1M tokens
バッチ入力
$2.50
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 200K
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-06
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • GPT-5.5クラスのインテリジェンスを低コストで
  • 200Kコンテキストウィンドウ
  • GPT-5.5より33%安い出力コスト
  • リアルタイムアプリ向けの高速推論

短所

  • GPT-5.5より小さいコンテキスト (200K vs 1M)
  • ファインチューニング非対応
  • やや低い推論精度

パフォーマンス

出力速度~120 tok/s
レート制限10,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
88.5%
SWE-bench Verified
80.0%
HumanEval
90.0%

GPT-5.4

Flagship

コーディング、コンピュータ使用、ナレッジワーク

公式価格

使用するタイミング: コーディングアシスタント、デスクトップ自動化、エンタープライズナレッジワークに優れたオールラウンダーです。

アップグレードのポイント

  • ◆OSWorld: 75% — 人間レベルのデスクトップ自動化を超えた初のAI
  • ◆GPT-5.2比33%少ない事実誤り (幻覚低減)
  • ◆Tool Search: 動的にツールを発見、エージェントのトークン使用量を約40%削減
  • ◆コンテキスト: 128K → 1Mトークン (GPT-4o比8倍増)
  • ◆最大出力: 16K → 128Kトークン (8倍増)、価格 $2.50/$15
入力価格
$2.50
per 1M tokens
出力価格
$15.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.250
per 1M tokens
バッチ入力
$1.25
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1M
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-03
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 人間のデスクトップ性能を超えた初のAI (75% OSWorld)
  • 統合コーディング + コンピュータ使用 + ナレッジワーク
  • GPT-5.2より33%少ない事実誤り
  • Tool Searchでエージェントのトークン使用量を削減

短所

  • GPT-4.1より高価
  • まだファインチューニング不可
  • 272Kコンテキスト超で入力価格が2倍

パフォーマンス

出力速度~90 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
89.5%
SWE-bench Verified
76.2%
OSWorld
75.0%
IFEval
87.0%

GPT-5.4 Mini

Mid-tier

コスト効率の高いコーディングおよび開発タスク

公式価格

使用するタイミング: 大量のコーディングタスク、チャットボット、軽量な開発ワークロードに最適な価値を提供します。

アップグレードのポイント

  • ◆SWE-bench Pro: 54.38% — GPT-5.4 Standardの57.7%より3.3pp低い
  • ◆GPT-5.4 Standardの6分の1のコスト（$0.75 vs $5/M入力）
  • ◆400Kコンテキストウィンドウ — ほとんどのコーディングタスクに十分
  • ◆フラッグシップと同じ128K最大出力、90%のキャッシュ入力節約
  • ◆標準リリースから12日後にリリース — 最速のミニバリアント
入力価格
$0.750
per 1M tokens
出力価格
$4.50
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.075
per 1M tokens
バッチ入力
$0.375
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 400K
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-03
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • SWE-bench Pro 54.38%（標準の57.7%に近い）
  • GPT-5.4 Standardの6分の1のコスト
  • 400Kコンテキストウィンドウ
  • 無料ティア利用可能

短所

  • 標準より低い推論品質
  • フル1Mより小さいコンテキストウィンドウ
  • 標準リリースから12日後にリリース

パフォーマンス

出力速度~120 tok/s
レート制限10,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

SWE-bench Pro
54.38%
MMLU
86.0%
HumanEval
88.2%

GPT-5.4 Nano

Lite

エッジ、組み込み、モバイル

公式価格

使用するタイミング: オンデバイスアシスタント、モバイルアプリ、ネットワークレイテンシが重要なシナリオに最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆エッジ/モバイル/IoT向け設計 — オンデバイス推論に最適化
  • ◆272Kコンテキストで最大128K出力 — 最高の出力/コンテキスト比率
  • ◆ビジョン＋関数呼び出し $0.20/M入力 — 以前はフラッグシップのみ
  • ◆リアルタイムモバイルインタラクション向けにレイテンシ最適化
  • ◆コンテキスト272K vs 標準1M — 速度とコストのトレードオフ
入力価格
$0.200
per 1M tokens
出力価格
$1.25
per 1M tokens
キャッシュ入力
—
per 1M tokens
バッチ入力
—
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 272K
最大出力: 128,000 tokens
知識のカットオフ: 2025-03
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • エッジ展開向けの超低コスト
  • モバイルおよびIoTデバイス向けに設計
  • 小型ながら最大128K出力

短所

  • 利用可能なベンチマークが限られている
  • コンテキストウィンドウが小さい
  • 複雑なタスクでの品質ギャップ

パフォーマンス

出力速度~150 tok/s
レート制限15,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
78.5%
HumanEval
76.0%

GPT-4o

Flagship

汎用、マルチモーダル

公式価格

使用するタイミング: 高品質なマルチモーダル出力を必要とするほとんどのアプリに最適なデフォルトの選択肢です。

アップグレードのポイント

  • ◆初のネイティブマルチモーダルモデル: 1つのモデルでテキスト + 画像 + 音声
  • ◆GPT-4 Turboの2倍の速度で50%低コスト($2.50 vs $5/M入力)
  • ◆ネイティブ音声理解 — 別途Whisperパイプライン不要
  • ◆ドメイン適応のためのファインチューニングサポート(フラッグシップ限定)
  • ◆128Kコンテキスト — 長文ドキュメントタスクではGPT-4.1の1Mに置き換え
入力価格
$2.50
per 1M tokens
出力価格
$10.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$1.25
per 1M tokens
バッチ入力
$1.25
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 128K
最大出力: 16,384 tokens
知識のカットオフ: 2023-10
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • マルチモーダル(テキスト + 画像 + 音声)
  • 優れた汎用品質
  • 強力な関数呼び出しとJSONモード

短所

  • ミニ/ナノバリアントよりも高いコスト
  • 128Kコンテキスト vs 最新の4.1モデルの1M+

パフォーマンス

出力速度~75 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
88.7%
HumanEval
90.2%
MATH
76.6%
IFEval
80.4%

このモデルを使用するエージェント

3
AutoGenSuperAGIOpenAI Agents SDK

GPT-4o Mini

Lite

高速でコスト効率の高いタスク

公式価格

使用するタイミング: チャットボットや要約など、大量処理でコスト重視のワークロードに最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆GPT-3.5 Turboを置き換え: 46%安く、品質大幅向上
  • ◆GPT-4oと同じ128Kコンテキストで1/17の価格
  • ◆MMLUで82%達成 — 知識タスクでGPT-4レベルに接近
  • ◆ビジョン＋関数呼び出し $0.15/M — 従来はフラッグシップ専用機能
  • ◆ファインチューニング可能 — チューニングモデルで最高のコスト/品質比
入力価格
$0.150
per 1M tokens
出力価格
$0.600
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.075
per 1M tokens
バッチ入力
$0.075
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 128K
最大出力: 16,384 tokens
知識のカットオフ: 2023-10
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 非常に手頃な価格
  • GPT-4oと同じ128Kコンテキスト
  • ビジョン＋関数呼び出し対応

短所

  • フラッグシップに比べて推論品質が低い
  • 複雑なマルチステップタスクには不向き

パフォーマンス

出力速度~130 tok/s
レート制限10,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
82.0%
HumanEval
87.2%
MATH
67.5%

GPT-4.1

Flagship

コーディング、指示追従

公式価格

使用するタイミング: コーディングアシスタントや長文書分析に最適な選択肢です。

アップグレードのポイント

  • ◆コンテキスト: 128K → 100万トークン (GPT-4oから8倍増)
  • ◆SWE-bench Verified: 54.6% — リリース時点で最高のコーディングスコア
  • ◆最大出力: 32Kトークン (GPT-4oの16Kの2倍)
  • ◆指示追従: IFEvalでGPT-4oより40%向上
  • ◆GPT-4oより安価 ($2 vs $2.50/M入力) でより多くの機能を提供
入力価格
$2.00
per 1M tokens
出力価格
$8.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.500
per 1M tokens
バッチ入力
$1.00
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.0M
最大出力: 32,768 tokens
知識のカットオフ: 2024-04
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 100万トークンのコンテキストウィンドウ
  • 最高クラスのコーディング能力
  • GPT-4oより安く、より優れたコンテキストを提供

短所

  • 単純なタスクではmini/nanoより遅い
  • 新しいモデルで、実績が少ない

パフォーマンス

出力速度~70 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
88.3%
SWE-bench Verified
54.6%
IFEval
84.0%
HumanEval
92.0%

このモデルを使用するエージェント

82
GitHub Copilot AgentCursor AgentBolt.newSWE-AgentPerplexity Deep ResearchCrewAILangGraphAutoGenSuperAGIOpenAI Agents SDKLindy.aiRelevance AIOpenAI OperatorBrowser UseLaVagueIntercom FinSierra AIAda AIDrift (Salesloft)Replit AgentCodeium (Windsurf)Sourcegraph Codyv0 by VercelPhindAiderClineStackBlitz AIQodo (CodiumAI)ElicitYou.com AIConsensus NLPIris.aiSTORM by StanfordMicrosoft Copilot StudioAgentGPTAutoGPTBabyAGIMetaGPTChatDevAgency SwarmFlowisen8n AIHaystackMarvin AIDSPyGuidance AINotion AIHubSpot AI AgentSalesforce EinsteinRelay.appActivepiecesWindmillSkyvernAgentforce BrowserPlaywright MCP AgentZendesk AITidio AIFreshdesk Freddy AIForethoughtUltimate (Zendesk)VoiceflowLandbot AIQuickchat AIKore.aiParloaJulius AIRows AIAkkioHex AIPolymer AITableau AI (Agentforce)Levity AIJasper AICopy.aiWritesonicFraseSurfer SEOAnywordPeppertype.aiSimplified AIInVideo AIMuleRun

GPT-4.1 Mini

Mid-tier

バランスの取れたパフォーマンスとコスト

公式価格

使用するタイミング: フラッグシップのコストをかけずに長いコンテキストが必要なプロダクションアプリに最適な選択肢です。

アップグレードのポイント

  • ◆入力100万コンテキストで$0.40/M — GPT-4.1フラッグシップ比5倍安い
  • ◆プロダクション利用でフラッグシップと同じ100万コンテキスト＋32K出力
  • ◆完全なマルチモーダルサポート（ビジョン、関数呼び出し、ファインチューニング）
  • ◆SWE-bench: 42.8% — ミッドレンジ価格で強力なコーディング
  • ◆長いコンテキストのプロダクションワークロード向けにGPT-4o Miniを置き換え
入力価格
$0.400
per 1M tokens
出力価格
$1.60
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.100
per 1M tokens
バッチ入力
$0.200
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.0M
最大出力: 32,768 tokens
知識のカットオフ: 2024-04
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • ミッドレンジ価格で100万コンテキスト
  • 価格に見合った強力なコーディング
  • 完全なマルチモーダルサポート

短所

  • 複雑な推論ではフラッグシップに品質で劣る
  • ナノよりはまだ高価

パフォーマンス

出力速度~110 tok/s
レート制限10,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
84.5%
SWE-bench Verified
42.8%
HumanEval
86.5%

このモデルを使用するエージェント

20
GensparkConsensusOpenAI Agents SDKZapier AI ActionsBardeen AIMake AIBland AITabninePieces for DevelopersAndiMicrosoft Copilot StudioAgentGPTBabyAGIMicrosoft Power AutomateWorkatoTray.ioPabbly ConnectRobylon AICoefficientRytr

GPT-4.1 Nano

Lite

超低遅延、エッジデバイス

公式価格

使用するタイミング: リアルタイム分類、抽出、および高スループットパイプラインに最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆1Mコンテキストを提供する最も安価なモデル: $0.10/M入力（GPT-3.5 Turboは$0.50）
  • ◆ライト層でのフル機能セット: ビジョン + 関数呼び出し + ファインチューニング
  • ◆コンテキスト: 128K → 1M（GPT-4o Miniの128Kから8倍増加）
  • ◆OpenAIラインナップで最速の応答時間 — 一般的なレイテンシは200ms未満
  • ◆キャッシュ入力: $0.025/M — 繰り返しプレフィックスで97.5%節約
入力価格
$0.100
per 1M tokens
出力価格
$0.400
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.025
per 1M tokens
バッチ入力
$0.050
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 1.0M
最大出力: 32,768 tokens
知識のカットオフ: 2024-04
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 1Mコンテキストを提供する最も安価なOpenAIモデル
  • 最速の応答時間
  • フル機能セット（ビジョン、FC、ファインチューニング）

短所

  • 複雑なタスクでの顕著な品質低下
  • 深い推論には不向き

パフォーマンス

出力速度~160 tok/s
レート制限15,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

MMLU
76.0%
HumanEval
72.8%

o3

Reasoning

複雑な推論、数学、科学

公式価格

使用するタイミング: 段階的な推論、数学の証明、科学的分析が必要な問題に使用してください。

アップグレードのポイント

  • ◆ARC-AGI: 87.5% — 新しい抽象的推論タスクで人間に近い
  • ◆最大出力: 100Kトークン (o1の25Kの4倍) 深い思考連鎖に対応
  • ◆ビジョン + 関数呼び出し — o1のテキストのみから新機能へ
  • ◆数学オリンピック: AIME 2024で金メダルレベル (93.3%)
  • ◆価格: $2/$8 — $200/Mのo1 Proの1/3のコスト
入力価格
$2.00
per 1M tokens
出力価格
$8.00
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.500
per 1M tokens
バッチ入力
$1.00
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 200K
最大出力: 100,000 tokens
知識のカットオフ: 2024-05
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 最先端の推論能力
  • 長い思考連鎖のための100K最大出力
  • 数学と科学に優れる

短所

  • 思考時間により遅い
  • ファインチューニング非対応
  • 推論トークンのコストが高い

パフォーマンス

出力速度~25 tok/s
レート制限3,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

ARC-AGI
87.5%
AIME 2024
93.3%
MATH
96.7%
GPQA
83.3%

このモデルを使用するエージェント

1
OpenAI Deep Research

o4-mini

Reasoning

低コストでの推論

公式価格

使用するタイミング: 推論ワークロードに最適な価値 — o3が過剰なプロダクション環境に最適です。

アップグレードのポイント

  • ◆推論タスクでo3より55%安い（$1.10 vs $2/M入力）
  • ◆o3と同じ100K最大出力 — 推論の深さを妥協しない
  • ◆最適化された思考予算でo3より高速な推論
  • ◆推論層でのビジョン＋関数呼び出し — 以前はo3専用
  • ◆キャッシュ入力: $0.275/M — 繰り返しプロンプトで75%節約
入力価格
$1.10
per 1M tokens
出力価格
$4.40
per 1M tokens
キャッシュ入力
$0.275
per 1M tokens
バッチ入力
$0.550
per 1M tokens
コンテキストウィンドウ: 200K
最大出力: 100,000 tokens
知識のカットオフ: 2024-05
ビジョン関数呼び出しファインチューニングJSONモード無料ティア

長所

  • 推論コストがo3より55%安い
  • 同じ100K最大出力
  • o3より高速

短所

  • 最も難しい問題ではo3より能力が低い
  • ファインチューニング不可
  • 推論トークンによる隠れコスト発生

パフォーマンス

出力速度~35 tok/s
レート制限5,000 RPM

マルチモーダル

画像入力画像出力音声入力音声出力

ベンチマーク

AIME 2024
90.0%
MATH
92.5%
GPQA
78.1%

このモデルを使用するエージェント

1
OpenAI Codex

並べて比較

モデルティア入力出力コンテキスト
GPT-5.6 SolFlagship$5.00$30.001.1M
GPT-5.6 TerraMid-tier$2.00$12.001.1M
GPT-5.6 LunaLite$0.200$1.201.1M
GPT-5.5Flagship$5.00$30.001M
GPT-5.5 ProReasoning$30.00$180.001M
GPT-5.5 TurboMid-tier$5.00$20.00200K
GPT-5.4Flagship$2.50$15.001M
GPT-5.4 MiniMid-tier$0.750$4.50400K
GPT-5.4 NanoLite$0.200$1.25272K
GPT-4oFlagship$2.50$10.00128K
GPT-4o MiniLite$0.150$0.600128K
GPT-4.1Flagship$2.00$8.001.0M
GPT-4.1 MiniMid-tier$0.400$1.601.0M
GPT-4.1 NanoLite$0.100$0.4001.0M
o3Reasoning$2.00$8.00200K
o4-miniReasoning$1.10$4.40200K