o3と o4‑miniと o4‑mini‑highの違い

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](https://www.theverge.com/news/649941/openai-o3-o4-mini-model-images-reasoning?utm_source=chatgpt.com))。  
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
```bash
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