OpenAI o3-miniは、STEMアプリケーション向けに設計された高速でコスト効率の高い推論モデルで、科学、数学、コーディングにおいて強力な性能を発揮します。2025年1月にリリースされ、関数呼び出し、構造化出力、開発者メッセージなどの重要な開発者機能を備えています。このモデルは、低、中、高の3つの推論努力レベルを提供し、ユーザーは深い分析と高速な応答時間の間で最適化できます。o3モデルとは異なり、視覚機能はありません。API使用層3-5の選択された開発者向けに最初に提供され、Chat Completions API、Assistants API、およびBatch APIを介してアクセスできます。
| o3-mini | GPT-4.1 Nano | |
|---|---|---|
ウェブサイト
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プロバイダー
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チャット
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リリース日
| ||
モダリティ
| テキスト | テキスト 画像 |
APIプロバイダー
| OpenAI API | OpenAI API |
知識のカットオフ日
| 不明 | - |
オープンソース
| いいえ | いいえ |
入力料金
| $1.10 100万トークンあたり | $0.10 100万トークンあたり |
出力料金
| $4.40 100万トークンあたり | $0.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 86.9% pass@1, high effort ソース | 80.1% ソース |
MMLU-Pro
| 利用不可 | - |
MMMU
| 利用不可 | 55.4% ソース |
HellaSwag
| 利用不可 | - |
HumanEval
| 利用不可 | - |
MATH
| 97.9% pass@1, high effort ソース | - |
GPQA
| 79.7% 0-shot, high effort ソース | 50.3% Diamond ソース |
IFEval
| 利用不可 | 74.5% ソース |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | - | 29.4% ソース |
AIME 2025 | - | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | 66.9% ソース |
MathVista
| - | 56.2% Image Reasoning ソース |
モバイルアプリケーション |
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