以下では OpenAI が 2025 年 4 月に正式提供を始めた o‑series 最新モデルのスペック・料金・性能差・使い分けポイントを、公式ドキュメントと公開ベンチマークを基に整理します。
✨概要
OpenAI の o‑series は「じっくり考える（reasoning）」設計が特徴の高性能モデル群です。最上位 o3、高速・安価な o4‑mini、そして o4‑mini に“reasoning effort”を最大に振った o4‑mini‑high の3兄弟は いずれも20 万トークンの巨大コンテキスト に対応し、ツール呼び出し・ビジョン入力・Python実行など ChatGPT の全機能を利用できます【turn3search1】 (OpenAI's upgraded o3 model can use images when reasoning)。
違いは主に 推論品質 vs. 速度・コストのトレードオフ と 利用上限 にあります。本記事ではそれぞれの長所・短所と選び方を解説します。
🏗️ モデルの位置付け
| 項目 | o3 | o4‑mini | o4‑mini‑high |
|---|---|---|---|
| 設計思想 | 最高精度の reasoning | 高速・低コスト | mini を高推論モードで動作 |
| context_window | 200 k tokens | 200 k tokens | 200 k tokens |
| reasoning_effort デフォルト | medium | low | high |
| 代表的な用途 | 難度の高い数理・コード生成 | 大量バッチ処理、チャットボット | 精度とコストの中間を狙う API 呼び出し |
*context_window = 入力＋出力合計の上限トークン数。
💸 料金と使用上限
API 料金（2025/04 時点、1M token あたり）
- o3 : Input $10.00 / Output $40.00【turn2view0】
- o4‑mini / o4‑mini‑high : Input $1.10 / Output $4.40【turn2view0】【turn5view0】
ChatGPT Plus/Team/Enterprise のメッセージ枠
- o3 : 週 50 msg【turn7view0】
- o4‑mini : 日 150 msg【turn7view0】
- o4‑mini‑high : 日 50 msg【turn7view0】
⚡ 性能とベンチマーク
-
数理系ベンチマーク (AIME 2024/25)
o4‑mini > o3 > Gemini 2.5 Pro【turn0search3】 -
GPQA や MMMU など総合知識
o3 が依然トップ、o4‑mini は僅差【turn0search3】 -
SWE‑bench (コード修正)
o4‑mini が o3‑mini を上回り o3 に肉薄【turn1search6】 -
推論速度 (出力速度)
o3‑mini ≈ 179 tok/s【turn4search3】 → o3 より高速
o4‑mini ≈ 72 tok/s【turn4search2】
体感では mini の方が初速は速いが総トークン速度は遅め との報告も【turn4search4】 -
latency (TTFT)
o3‑mini は 13.6 s、o4‑mini は 1.25 s 程度との外部計測【turn4search3】【turn4search7】
🔧 reasoning_effort と「‑high」の正体
o‑series では reasoning_effort パラメータで「考えるトークン数」を調整できます【turn6search0】。
OpenRouter のモデルカードによると o4‑mini‑high は o4‑mini に reasoning_effort=high を固定したプリセット名 で、料金は同一【turn5view0】。
- 長所 : 複雑な課題で一段深い推論を試みる
- 短所 : 出力速度がさらに低下、ChatGPT 枠も 50 msg/日に制限
🛠️ API 利用例
curl https://api.openai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
-d '{
"model": "o4-mini",
"messages": [
{"role":"system","content":"You are a concise assistant."},
{"role":"user","content":"Explain LU decomposition in 3 bullet points."}
],
"reasoning_effort": "high", # o4-mini-high と同等
"max_tokens": 512,
"temperature": 0.4
}'
reasoning_effort を明示すれば o4‑mini で “‑high” 相当の動作を得られます。逆に コスト最優先 なら low を指定してさらに高速化も可能です。
🎯 選び方の指針
| シナリオ | 推奨モデル |
|---|---|
| 研究・専門職向け：厳密な数式証明、長大コードの改変 | o3（高精度） |
| 業務チャットボット/大規模バッチ：FAQ、RAG、大量議事録要約 | o4‑mini（高コスパ） |
| エッジケース検証：o4‑mini で精度不足、o3 は高価 | o4‑mini‑high または o4‑mini+reasoning_effort=high
|
📝 まとめ
- o3 は最強精度と最大コスト。1 回の応答で何十万トークンを生成する“長距離走者”。
- o4‑mini は 1/9 以下のコストで ほぼ o3 に匹敵する数学・コード性能 を実現。大量処理に最適。
- o4‑mini‑high は mini のコストのまま深い推論を狙える “コスパ重視の高打点” オプション。ただし速度とメッセージ枠に注意。
用途・予算・応答速度の三要素で天秤を掛け、自分のユースケースに最適なモデルを選びましょう。 citeturn3search1turn1news15turn2view0turn7view0turn0search3turn1search6turn4search2turn4search3turn5view0turn6search0