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。 citeturn3search1turn1news15turn2view0turn7view0turn0search3turn1search6turn4search2turn4search3turn5view0turn6search0