OpenAI
GPT-6.1 Sol
gpt-6.1-sol
最大コンテキスト
1.1M
最大出力
128K
リリース日
N/A
入力$2 / 百万トークン
出力$10 / 百万トークン
o4-mini
o4-minio4 Mini は、参照元で強調されている特徴として small 推論 model with ツール利用, 視覚/数学/コーディング strength を持ちます。主な価値は 高速 production 推論 and compact エージェントワークフロー にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
200K tokens
Maximum Output
100K tokens
Release Date
2025年4月16日
Modalities
o4-mini の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $0.15/M | $0.6/M | $0.075/M |
o4-mini の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Not supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2024-05-01
Endpoint Protocols
geminiCompletions APIMessages API
o4-miniのモデル特長
o4-miniは、高速な推論と効率的なコーディング・視覚分析を組み合わせ、明確な技術タスクに対応します。
高速な推論
小型モデルで効果的に推論しながら、実用的な応答時間と処理コストを維持します。
効率的なコーディング
コード生成、診断、変更に推論を適用し、技術作業を効率よく進めます。
視覚タスク推論
テキストと画像を組み合わせて推論し、図、スクリーンショット、視覚的な問題文を解釈します。
o4-miniのユースケース
o4-miniは、コードの問題調査、視覚的な技術質問への回答、効率を重視する大量の推論タスクに適しています。
コードの問題調査
コードとエラー情報を分析し、原因を特定して、開発者が確認できる具体的な修正案を提示します。
図表に関する技術質問
図と関連テキストを解釈し、構成要素、関係性、技術的な問いへの解決方法を説明します。
推論タスクの一括処理
単純な分類以上の推論を必要とする技術・分析上の質問を大量に処理します。
TokenHub API で o4-mini を使用する方法
Replace these path values before running: {model}
curl 'https://us-api.tokenhub.com/v1beta/models/{model}:generateContent' \
-X 'POST' \
-H "Authorization: Bearer $TOKENHUB_API_KEY"o4-mini のベンチマーク
o4-mini (high)
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 25.6 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 25.6 |
| Artificial Analysis Math Index | 数学的推論の集約評価 | 90.7 |
| 知識と推論 | ||
| MMLU-Pro | 高度な複数分野の知識 | 83.2% |
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 78.4% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 17.5% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| LiveCodeBench | 最新のコーディング問題 | 85.9% |
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 46.5% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 15.2% |
| 数学 | ||
| MATH-500 | 高度な数学問題の解決 | 98.9% |
| AIME | 数学競技形式の問題 | 94% |
| AIME 2025 | 数学競技形式の問題 | 90.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 68.7% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 55.0% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 55.6% |
指標の出典 Artificial Analysis
o4 Mini よくある質問
o4 Mini の能力、用途、制約、TokenHub利用ガイド。
o4 Mini は何を解決しますか？+
o4 Mini は OpenAI の高速で費用対効果の高い数学・コード・視覚推論向けモデルです。
o4 Mini を選ぶべき場面は？+
数学推論、複雑なコーディング、視覚推論に向き、特に速度と費用対効果重視の場面に適します。
o4 Mini の得意分野は？+
主な強みは高速で経済的な推論、特にコードと視覚に強い点です。
o4 Mini は何を犠牲にしますか？+
非推奨または後継済みで、新規統合の既定値には向きません。 新規統合では GPT-5.4 Mini を優先してください。
TokenHubでo4 Miniを使うには？+
提供状況を確認し、新規統合では現行推奨モデルを使ってください。
o4-mini を使い始めますか？
1つの API キーで o4-mini とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
X (Twitter)
Reddit
YouTube