OpenAI o3は、OpenAIの最も高度な推論モデルで、複雑で高度な認知タスクを処理するために特別に構築されています。2025年4月にリリースされ、ソフトウェアエンジニアリング、数学、科学的問題解決において卓越したパフォーマンスを発揮します。このモデルは、低、中、高の3段階の推論努力を導入し、ユーザーがタスクの複雑さに応じてレイテンシと推論の深さをバランスさせることができます。o3は、関数呼び出し、構造化出力、システムレベルのメッセージングなど、開発者向けの必須ツールをサポートしています。組み込みの視覚機能により、o3は画像を解釈および分析でき、マルチモーダルアプリケーションに適しています。Chat Completions API、Assistants API、Batch APIを通じて利用可能で、企業や研究ワークフローに柔軟に統合できます。
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 | o3-mini | |
|---|---|---|
ウェブサイト
| ||
プロバイダー
| ||
チャット
| ||
リリース日
| ||
モダリティ
| テキスト 画像 | テキスト |
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
| $10.00 100万トークンあたり | $1.10 100万トークンあたり |
出力料金
| $40.00 100万トークンあたり | $4.40 100万トークンあたり |
MMLU
| 82.9% ソース | 86.9% pass@1, high effort ソース |
MMLU-Pro
| - | 利用不可 |
MMMU
| - | 利用不可 |
HellaSwag
| - | 利用不可 |
HumanEval
| - | 利用不可 |
MATH
| - | 97.9% pass@1, high effort ソース |
GPQA
| 83.3% Diamond, no tools ソース | 79.7% 0-shot, high effort ソース |
IFEval
| - | 利用不可 |
SimpleQA
| - | - |
AIME 2024 | 91.6% ソース | - |
AIME 2025 | 88.9% ソース | - |
Aider Polyglot
| - | - |
LiveCodeBench v5
| - | - |
Global MMLU (Lite)
| - | - |
MathVista
| - | - |
モバイルアプリケーション |
Compare AI. Test. Benchmarks. モバイルアプリチャットボット, Sketch
Copyright © 2025 All Right Reserved.