%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
O1 Mini
O1 Mini
o1-miniはOpenAIによって開発された費用対効果の高い言語モデルで、高度な推論タスクに特化して設計され、同時に計算リソースの使用を最小限に抑えます。
インテリジェンス(中程度)
速度(速い)
入力サポートモダリティ
いいえ
推論モデルかどうか
128,000
コンテキストウィンドウ
65,536
最大出力トークン
2023-09-01
知識カットオフ
価格設定
￥21.6 /M tokens
入力
￥86.4 /M tokens
出力
￥13.86 /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
2023-09-01
オープンソースカテゴリ
Proprietary
マルチモーダルサポート
テキストのみ
スループット
115
リリース日
2024-09-12
応答速度
211.91,708 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
5382
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
4493
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
74.2
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
60.3
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
4.9
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
57.6
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
32.3
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
97.2
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
94.4
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
60.3
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
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