【徹底解説】o3 / o4‑mini：OpenAI新世代推論モデル



<a id="背景"></a>
## 1. 背景 ― oシリーズ誕生から最新モデルへ
- **o1（2024‑12 正式リリース）**  
  *長い CoT（Chain‑of‑Thought）により AIME 正答率 83% を達成*  
 ただし計算コスト・応答速度が課題に。  
- **mini / pro 派生 → 次世代へ**  
  商標問題で *o2* が見送りとなり、**o3 / o3‑mini** が開発。  
- **計画変更（2025‑04‑04）**  
  Sam Altman CEO が X で *「数週間以内に o3 と o4‑mini を先行リリース」* と宣言。  
  背景には DeepSeek など競合の台頭と GPT‑5 開発ロードマップの調整。  
- **2025‑04‑16 同時リリース**  
  - **o3** : 大規模・最高精度  
  - **o4‑mini** : 小型・高速・低コスト  

---

<a id="共通"></a>
## 2. 共通する進化ポイント
- **高度な段階的推論 (CoT)** ― さらに深い思考プロセスを内部生成  
- **マルチツール連携** ― 検索・Python 実行・ファイル解析・画像生成などを自律的に組み合わせ  
- **マルチモーダル強化** ― 画像内容を読み取って推論に統合（OCR＋回転・拡大など画像操作も可）  

---

<a id="違い"></a>
## 3. o3 と o4‑mini の主な違い

| 項目 | **o3** | **o4‑mini** |
|------|--------|-------------|
| 位置づけ | 最高性能フラッグシップ | 小型・高速・高効率 |
| 推論精度 | 最高レベル | o3 に迫る高精度 |
| 応答速度 | やや遅い | 大幅に高速 |
| API 料金 (1Mトークン) | \$10 / \$40 | **\$1.1 / \$4.4** |
| 得意領域 | 複雑な科学計算、戦略立案 | リアルタイム応答、コスト重視 |

> **結論**：精度最優先なら *o3*、速度とコストなら *o4‑mini*。

---

<a id="性能"></a>
## 4. ベンチマーク比較

| モデル | AIME 2024 正答率 | MMMU | SWE‑Bench |
|--------|-----------------|------|-----------|
| GPT‑4o (参考) | 13 % | 34.9 % | 33.2 % |
| o1 | 83 % | – | – |
| **o3** | **91.6 %** | **82.9 %** | **69.1 %** |
| **o4‑mini** | 88.9 % | （非公開） | （高水準と推定） |

- o3 / o4‑mini は **数学・マルチモーダル・コード生成すべてで GPT‑4 系を凌駕**。  
- o4‑mini はサイズを抑えつつ o1 超え・o3 迫る性能＝**驚異的な効率**。

---

<a id="推論"></a>
## 5. 推論スタイルと応答速度

```mermaid
graph TD
    subgraph GPT系
        Q1[質問] --> P1(思考⇔生成<br>同時進行)
    end
    subgraph oシリーズ
        Q2[質問] --> S{段階的思考<br>（CoT）}
        S --> T[必要に応じて<br>ツール実行]
        T --> A1(最終回答)
    end
```

- **GPT‑4o** : スピード重視。思考ステップが浅く複雑問題はやや不得意。  
- **o3 / o4‑mini** : CoT＋ツールで精度優先。応答は遅めだが確度が高い。  
  - *o3* : Precision モード  
  - *o4‑mini* : **高速＆低コスト**で実用範囲を拡大  

---

<a id="api"></a>
## 6. API 仕様 ― コンテキスト長・料金

| モデル | 入力 / 出力 (USD, 1M tok) | 備考 |
|--------|--------------------------|------|
| **o3** | \$10 / \$40 | 最高精度 |
| **o4‑mini** | **\$1.1 / \$4.4** | GPT‑4.1 より安価 |
| GPT‑4.1 | \$2 / \$8 | 参考 |
| GPT‑3.5‑Turbo | ≈\$0.4 / \$0.8 | 参考 |

- **Batch API** 利用でさらに **半額**。  
- コンテキスト長は公表なしだが *数十万トークン* 規模を維持と推測。  

---

<a id="内部"></a>
## 7. 内部アーキテクチャ（推測）
- **「思考時間」強化**：計算量を増やすほど性能が伸びる設計。  
- **段階的思考の明示学習**：CoT を内部生成 → 最終回答を構築。  
- **ツール使用を RL で最適化**：検索・コード実行タイミングを自己判断。  
- **安全対策**：ガードレール・赤チームテストを継続強化。  

---

<a id="ユースケース"></a>
## 8. ユースケース別の使い分け

| シーン | 推奨モデル | 理由 |
|--------|-----------|------|
| 高難度コード生成・デバッグ | **o3** | 最高精度で複雑仕様を解決 |
| 日常のコーディング補助 | **o4‑mini** | リアルタイム応答＆低コスト |
| 学術研究・科学計算 | **o3** | 深い論理展開が必要 |
| 大量データの定型分析 | **o4‑mini** | 高スループット |
| 顧客サポート Bot | **o4‑mini** | 高速応答が命 |
| 画像×テキストの深い解析 | **o3** | マルチモーダル精度重視 |

---

<a id="メリット"></a>
## 9. 開発者メリットと留意点

### メリット
- **ワンストップ**で検索・推論・コード・画像解析を統合  
- **プロンプトの手間削減**：モデル自身が「考えて」くれる  
- **o4‑mini の圧倒的コスパ**：GPT‑3.5 並み費用で GPT‑4 超級の推論

### 留意点
- **応答遅延**（特に o3）への UI 配慮  
- **ブラックボックス化**：Responses API で思考ログ確認を推奨  
- **コスト管理**：長考でトークン爆増 → Batch API 併用で最適化  
- **モデル選定**：単純タスクは GPT‑3.5 / 4.1 の方が速く安い場合も

---

<a id="まとめ"></a>
## 10. まとめ
- **o3** = *最高精度*、**o4‑mini** = *高速・低コスト*。  
- 両モデルとも **「考え、調べ、書き、見る」** を一体化した*AI エージェント*に進化。  
- **GPT‑5** はこれらの技術を取り込み、さらに飛躍する見込み。  

> **開発者は「精度・速度・コスト」の三軸で最適なモデルを選び、  
>  AI を“思考するパートナー”として活用する時代へ。**

---
### 会社紹介

**株式会社 Mosaica**  
最先端テクノロジーで社会課題を解決し、持続可能な未来を創造する IT カンパニー。
AI ソリューション、クラウド統合、DX 推進、経営コンサルティングなど包括的なサービスでビジネス変革を支援しています。  

詳しくは [公式サイト](https://mosaica.co.jp/) までお気軽にご相談ください。
公式サイト： https://mosaica.co.jp/