【衝撃】ChatGPT 4o-mini登場：GPT-4oの1/30価格で高性能AI体験！

LLM
2025.02.14

OpenAIが新たな軽量マルチモーダルAIモデル「GPT-4o mini」を発表し、従来のハイエンドモデルより大幅に安価で、GPT-3.5 Turboを上回る性能を提供すると話題を呼んでいる。このモデルは、テキストと画像に対応し、将来的には動画と音声の入出力もサポートする計画だという。

ChatGPT 4o-miniのサマリ

  1. コスト効率：GPT-4o miniは、高性能でありながら低コストで利用できるように設計されています。
  2. マルチモーダル機能：テキストと画像の両方を処理できる能力を持っています。
  3. 利用可能時期：無料ユーザー、Plusユーザー、Teamユーザー：2024年7月18日からEnterpriseユーザー：2024年7月25日頃から
  4. 価格設定：入力トークンあたり15セント出力トークンあたり60セント
  5. アクセス方法：ChatGPTのインターフェースを通じて利用可能で、GPT-3.5の代替として提供されます。
  6. API対応：OpenAIのAssistants API、Chat Completions API、Batch APIでも利用可能です。
  7. 性能：既存のモデルと比較して優れた性能を発揮するとされています。
  8. 開発者向け：APIを通じて、開発者は自社のアプリケーションにGPT-4o miniの機能を組み込むことができます。

ChatGPT 4o-miniの詳細

GPT-4o miniは、OpenAIが開発した最新の小型AIモデルで、高性能と低コストを両立させた革新的な製品です。このモデルは、従来のGPT-3.5 Turboに代わり、ChatGPTの新しい基盤モデルとして導入されました。GPT-4o miniの主な特徴は以下の通りです：

  • 性能：MMLUベンチマークで82%のスコアを達成し、業界をリードする小型モデルを上回る性能を示しています。
  • コスト効率：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セントという価格設定で、GPT-3.5 Turboよりも60%以上安価です。
  • マルチモーダル対応：現在はテキストと画像の処理に対応しており、将来的には音声や動画の入出力もサポートする予定です。
  • 大規模コンテキスト処理：128,000トークンのコンテキストウィンドウを持ち、約1冊の本に相当する長さのテキストを処理できます。
  • 最新の知識：2023年10月までの情報を学習しており、比較的新しい知識を活用できます。
  • 多言語対応：改良されたトークナイザーにより、英語以外の言語でもより効率的に処理できます。

GPT-4o miniは、その高性能と低コストの特性から、多様なアプリケーションでの利用が期待されています。例えば、複数のAPI呼び出しを必要とするアプリケーション、大量のコンテキストを処理するシステム、リアルタイムのテキスト応答を要するカスタマーサポートチャットボットなどに適しています。また、OpenAIは「instruction hierarchy」と呼ばれる新しいセーフティ手法を導入し、モデルの誤用を防ぐための優先指示を設定できるようにしています。GPT-4o miniは、開発者やビジネスユーザーに幅広い可能性を提供し、AIの民主化を促進する重要な一歩となっています。OpenAIのプロダクトAPI責任者であるOlivier Godemontは、「世界のあらゆる場所でAIの力を活用するためには、モデルをはるかに手頃な価格にする必要があります。GPT-4o miniは、その方向への大きな一歩だと思います」と述べています。

GPT-4o miniのAPI仕様と利用方法 

GPT-4o miniのAPIは、開発者が容易に利用できるよう設計されており、既存のOpenAI APIと互換性を持っています。主な仕様と特徴は以下の通りです：

  1. エンドポイントとモデル名:
    GPT-4o miniは、”gpt-4o-mini-2024-07-18″というモデル名で指定します。このモデルは、OpenAIの標準的なChat Completions API、Assistants API、およびBatch APIを通じて利用可能です。
  2. 入出力トークン制限:
  • 入力コンテキスト: 最大128,000トークン
  • 出力: 1回のリクエストで最大16,000トークンの生成が可能
  1. 料金設定:
  • 入力トークン: 100万トークンあたり0.15ドル（約15セント）
  • 出力トークン: 100万トークンあたり0.60ドル（約60セント）

この価格設定は、GPT-3.5 Turboと比較して60%以上安価であり、従来のハイエンドモデルと比べると大幅なコスト削減が実現されています。

  1. マルチモーダル機能:
    現在、テキストと画像の処理に対応しています。将来的には、テキスト、画像、動画、音声の入出力もサポートする予定です。
  2. API使用例 (Python):
pythonfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini-2024-07-18",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)
  1. 特殊機能:
  • Function Calling: 外部システムとの連携やデータ取得のためのアクションを実行するアプリケーションの構築が可能です。
  • 改良されたトークナイザー: 英語以外の言語（例：日本語）でのテキスト処理のコスト効率が向上しています。
  1. 安全性機能:
    OpenAIは「instruction hierarchy」と呼ばれる新しい手法を導入し、モデルのジェイルブレイクやプロンプトインジェクション攻撃、システムプロンプトの抽出に対する耐性を向上させています。
  2. 知識カットオフ:
    GPT-4o miniは2023年10月までの知識を保有しています。

GPT-4o miniのAPIは、その高性能と低コストの特性から、多様なアプリケーション開発に適しています。特に、複数のAPI呼び出しを必要とするアプリケーション、大量のコンテキストを処理するシステム、リアルタイムのテキスト応答を要するカスタマーサポートチャットボットなどに適しています。このAPIを利用することで、開発者はより効率的かつ経済的にAIソリューションを構築できるようになります。

GPT-4o miniの技術的進化

GPT-4o miniは、OpenAIによる技術的革新の結晶であり、従来のモデルと比較して大きな進歩を遂げています。この小型モデルは、アーキテクチャの改良とトレーニング方法の最適化により、高い性能と効率性を実現しています。主な技術的進化点は以下の通りです：

  • 長文処理能力：GPT-4o miniは128Kトークンの入力コンテキストをサポートし、最大16Kトークンの出力が可能です。この能力により、全コードベースや長い会話履歴など、大量のコンテキストを必要とするタスクに適しています。
  • 改良されたトークナイザー：GPT-4oと同じ改良版トークナイザーを採用しており、非英語テキストの処理効率が向上しています。これにより、多言語対応の精度が高まり、グローバルな利用シーンでの活用が期待できます。
  • マルチモーダル対応：現在はテキストと画像の処理に対応していますが、将来的にはテキスト、画像、動画、音声の入出力をすべてサポートする予定です。これにより、より幅広いアプリケーションでの利用が可能になります。
  • 安全性の向上：OpenAIは新たに「instruction hierarchy」と呼ばれる手法を導入し、モデルのジェイルブレイク（制約の回避）やプロンプトインジェクション攻撃、システムプロンプトの抽出に対する耐性を向上させています。
  • 知識の更新：2023年10月までの情報を学習しており、比較的最新の情報を扱うことができます。これにより、ユーザーは最新のトピックについても適切な応答を得ることができます。

GPT-4o miniの技術的進化は、特に数学的推論やコーディングタスクにおいて顕著です。数学的推論を測定するMGSMでは87.0%、コーディング性能を測定するHumanEvalでは87.2%のスコアを記録しており、これらの数値は同じ小型モデル市場の競合製品を大きく上回っています。さらに、マルチモーダル推論の評価であるMMMUでも59.4%のスコアを達成し、GoogleのGemini Flashの56.1％を上回る結果を示しています。これらの性能指標は、GPT-4o miniが単なる小型化モデルではなく、高度な推論能力と多様なタスクへの適応力を持つことを示しています。この技術的進化により、GPT-4o miniは高性能と低コストを両立させ、AI技術の民主化と幅広い応用を促進することが期待されています。企業や開発者は、このモデルを活用することで、より効率的かつ経済的にAIソリューションを開発・展開できるようになります。

GPT-4oとの性能比較

GPT-4o miniは、その小型化にもかかわらず、多くの面でGPT-4oに匹敵する性能を示しています。テキストインテリジェンスとマルチモーダル推論の学術ベンチマークでは、GPT-4o miniはGPT-3.5 Turboや他の小型モデルを上回り、GPT-4oと同等の言語サポート範囲を提供しています。特に、Function Callingにおいて優れた性能を発揮し、開発者がデータを取得したり外部システムでアクションを実行したりするアプリケーションの構築を可能にしています。また、ロングコンテキスト処理能力においても、GPT-3.5 Turboと比較して向上が見られます。GPT-4o miniの処理速度は、初速で若干の遅れがあるものの、その後のテキスト生成は非常に高速であり、翻訳など速度が求められるタスクに適しています。これらの性能特性により、GPT-4o miniは多くのアプリケーションでGPT-4oの代替として機能し、より低コストで高性能なAI体験を提供することが可能となっています。

競合モデルとの性能比較

GPT-4o miniは、競合する小規模モデルと比較して優れた性能を示している。数学的推論を測定するMGSMでは、GPT-4o miniが87.0%のスコアを達成し、Gemini Flashの75.5%やClaude Haikuの71.7%を大きく上回っている。同様に、コーディング性能を評価するHumanEvalでも、GPT-4o miniは87.2%のスコアを記録し、Gemini Flashの71.5%やClaude Haikuの75.9%を凌駕している。マルチモーダル推論の評価であるMMMUにおいても、GPT-4o miniは59.4%のスコアを達成し、GoogleのGemini Flashの56.1%を上回る結果を示している。これらの比較結果は、GPT-4o miniが同クラスのモデルの中で最も高いパフォーマンスを発揮していることを示唆している。

ビジネスでの具体的な活用事例

GPT-4o miniは、その高性能と低コストの特性を活かし、様々なビジネス分野で活用されている。カスタマーサポートでは、迅速かつ的確な応答が可能なチャットボットとして導入され、顧客満足度の向上に貢献している。コンテンツ制作においては、ブログ記事やマーケティング資料の自動生成に活用され、クリエイティブ作業の効率化を実現している。また、大規模なコードベースや長い会話履歴の処理、大量文書の要約など、コスト効率が重視されるタスクにも適している。教育分野では、個別指導のAIアシスタントとして活用され、学生一人ひとりに合わせた学習支援を提供している。これらの活用事例は、GPT-4o miniが幅広いビジネスニーズに対応し、企業の生産性向上とコスト削減に貢献していることを示している。

コメント

タイトルとURLをコピーしました