GPT 4o Mini
GPT 4o Mini
GPT-4o miniはOpenAIが開発した最新の費用対効果の高い小型モデルで、人工知能をより手軽に利用できるように、かつ手頃な価格で提供することを目的としています。このモデルは、テキスト理解とマルチモーダル推論の分野で卓越した性能を発揮し、GPT-3.5 Turboなどの従来のモデルを上回っています。128Kトークンのコンテキストウィンドウと、テキストおよびビジュアル情報の両方をサポートする機能を備え、顧客サポート用チャットボットなどの低コストのリアルタイムアプリケーションに最適です。料金は、入力トークン100万個あたり15セント、出力トークン100万個あたり60セントで、前代のモデルよりも大幅に安価です。また、セキュリティ対策を組み込み、セキュリティ脅威に対する耐性を高めることで、セキュリティを最優先にしています。
インテリジェンス(比較的弱い)
速度(比較的遅い)
入力サポートモダリティ
はい
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
16,384
最大出力トークン
2023-10-01
知識カットオフ
価格設定
¥1.08 /M tokens
入力
¥4.32 /M tokens
出力
¥1.89 /M tokens
混合価格
クイック簡易比較
GPT-4.1
¥2
GPT-4.1 mini
¥0.4
GPT-4.1 nano
¥0.1
基本パラメータ
GPT-4.1技術パラメータ
パラメータ数
未発表
コンテキスト長
128.00k tokens
トレーニングデータカットオフ
2023-10-01
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキスト、画像
スループット
92
リリース日
2024-07-18
応答速度
72.6,019 tokens/s
ベンチマークスコア
以下はclaude-monetの様々な標準ベンチマークテストでのパフォーマンスです。これらのテストは、異なるタスクやドメインにおけるモデルの能力を評価します。
インテリジェンス指数
3568
大規模言語モデルインテリジェンスレベル
コーディング指数
2315
コーディングタスクにおけるAIモデルのパフォーマンス指標
数学指数
-
数学的問題の解決、数学的推論、または数学関連タスクの実行における能力指標
MMLU Pro
64.8
大規模マルチタスクマルチモーダル理解 - テキスト、画像、音声、ビデオの理解をテスト
GPQA
42.6
大学院物理学問題評価 - ダイヤモンド科学レベルの問題で高度な物理学知識をテスト
HLE
4
Hugging Face Open LLMリーダーボードにおけるモデルの包括的な平均スコア
LiveCodeBench
23.4
実世界のコード作成とプログラミングコンテスト問題解決における大規模言語モデルの能力を評価する特定の評価
SciCode
22.9
科学計算または特定の科学分野のコード生成におけるモデルの能力
HumanEval
87.6
特定のHumanEvalベンチマークテストセットでAIモデルが達成したスコア
Math 500スコア
78.9
最初の500の大規模でよく知られた数学ベンチマークテストのスコア
AIMEスコア
11.7
高難度の数学競技問題(特にAIMEレベル)を解決するAIモデルの能力を測定する指標
おすすめAIモデル
Gemini 1.0 Pro
google

¥3.6
入力トークン/百万
¥10.8
出力トークン/百万
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¥216
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
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入力トークン/百万
¥0.65
出力トークン/百万
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¥0.58
入力トークン/百万
¥2.16
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¥18
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¥72
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meta

¥0.43
入力トークン/百万
¥0.43
出力トークン/百万
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google

¥0.72
入力トークン/百万
¥5.04
出力トークン/百万
1M
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O1 Preview
openai

¥108
入力トークン/百万
¥432
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長