G

GPT 4o Mini Realtime (Dec '24)

GPT - 4o miniはOpenAIの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、テキスト処理能力とマルチモーダル推論能力に優れており、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サポートを備え、低コストでのリアルタイムアプリケーション(例えば、カスタマーサポート用のチャットボット)を実現します。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セントの価格設定で、前代のモデルよりも大幅に安価です。また、組み込みのセキュリティ対策を備え、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しています。
インテリジェンス(弱い)
速度(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
- /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
2024-12-17
応答速度
0 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
-
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
-
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
-
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
40.2
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
-
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
-
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
-
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
87.2
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
-
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
-
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
AIbase
未来を切り開く、あなたのAIソリューション知識ベース
© 2025AIbase