この記事のポイント
2026年2月13日にChatGPTから提供終了、APIも同月に非推奨化。後継はo3（推論）またはGPT-5.2（汎用）- AIME 2025で92.7%、SWE-Bench 68.1%など、小型モデルとしてトップクラスの性能を記録したレガシーモデル
- API料金は入力$1.10/出力$4.40（100万トークンあたり）と、o3の半額以下のコスト効率を実現していた
- 2026年4月現在、推論用途にはo3（$2/$8）、汎用用途にはGPT-5.2への移行が推奨
Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社 代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会 優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。
OpenAI o4-miniは、2025年4月にリリースされた高速・低コスト特化のAI推論モデルです。フラッグシップモデル「o3」とは異なり、より「速く」「安く」使えるモデルとして注目を集めました。
しかし、2026年2月13日にChatGPTからは提供終了となり、現在はレガシーモデルの位置づけです。
本記事では、o4-miniの特徴やベンチマーク性能、o3との違い、安全性への取り組みに加え、2026年4月時点の後継モデルへの移行先についても解説します。
ChatGPTの新料金プラン「ChatGPT Go」については、以下の記事をご覧ください。
ChatGPT Goとは？料金や機能、広告の仕様、Plus版との違いを解説
最新モデル「GPT-5.4」については、以下の記事をご覧ください。
GPT-5.4(ChatGPT5.4)とは？使い方や料金、GPT-5.2との違いを徹底解説
目次
OpenAI o4-miniとは
o4-miniは、OpenAIが2025年4月にリリースした小型AI推論モデルで、高速な応答とコストの安さに特化していました。
2026年2月13日にChatGPTからは提供終了となり、APIも同月に非推奨化されています。2026年4月現在、推論用途にはo3、汎用用途にはGPT-5.2への移行が推奨されています。
以下では、o4-miniが提供されていた時期の特徴・性能・料金体系を記録として解説します。
これまでの高性能モデル「o3」とは立ち位置が異なり、
手軽に使いたいユーザーやアプリ向けに、軽量で実用的な設計がされていました。
o4-miniの実際の選択画面
o4-miniの主な特徴は以下の3点です。
- 高速な推論
AIの考えるスピードが速い - コスト効率が高い
使っても安い - 小型でも高性能
特に数式処理・コード生成・画像処理に強い
「o3-mini」の後継モデルとして登場し、速度・価格・性能のバランスがさらに洗練されました。
そのため、日常的なAI活用や、ビジネス用途でも導入しやすい軽量AIモデルとして注目を集めました。
miniとは？
oシリーズの中で、最も小型のモデルを指します。
oシリーズは推論モデルのため、その返答に時間を要すこと・APIの利用コストが高いことが課題でした。
miniは、これらの課題を解決するために設計されたモデルです。
o4-mini-highとは
o4-mini-highも同様に公開されましたが、これはminiを高速で動作させるモデルです。
また、推論機能が最大限に上がっているので画像での推論やコーディングに適しています。
OpenAI o4-miniの使い方（提供時の情報）
o4-miniは2025年4月〜2026年2月までChatGPTで利用可能でした。2026年4月現在はChatGPTから提供終了となっています。以下は提供時の利用方法を記録として残しています。
無料プランのユーザー（当時）
ChatGPTの 文章作成画面（Composer） で、「Think」というオプションを選ぶと、o4-miniの試用が可能でした。
機能制限はありましたが、動作の速さや精度の高さを体験できました。
有料プラン（Plus / Pro / Team）（当時）
ChatGPTの画面でモデルを選ぶメニューから「o4-mini」を選ぶだけで利用可能でした。
当時のモデル選択画面
Enterprise / 教育機関向け（Edu）
Business・Enterprise・Eduプランでは、GPT-4oについてはCustom GPTs内で2026年4月3日まで利用可能とされていました。
APIでの利用（当時）
開発者向けには、Chat Completions API や Responses API を通じて o4-mini を利用可能でした。2026年2月16日以降、APIも非推奨化されています。
Azure・GitHub Copilot
Microsoft Azureが提供するAzure OpenAI Serviceでも、o4-miniモデルが利用可能です。
参考：GitHub
OpenAI o4-miniの料金（提供時の情報）
o4-miniは提供時、無料プランおよびすべての有料プランで利用可能でした。2026年2月13日にChatGPTから提供終了となっています。
現在のChatGPTの料金プランについては、以下の記事をご覧ください。
ChatGPT料金プラン徹底比較！無料・有料版の違いと選び方
ChatGPTの回数制限とは？時間あたりの使用上限や対処法について解説
API料金（提供時）
以下はo4-miniが提供されていた当時のAPI料金です。2026年4月現在、推論用途の後継モデルであるo3のAPI料金は入力$2.00/出力$8.00（100万トークンあたり）となっています。
| 項目 | 料金（100万トークンあたり） |
|---|---|
| 入力 | $1.10（約165円） |
| キャッシュ入力 | $0.275（約41円） |
| 出力 | $4.40（約660円） |
- 「入力」はユーザーからのプロンプト（指示文）
- 「出力」はAIの返答部分
- 「キャッシュ入力」は過去のやりとりの再利用部分で割安になります
【OpenAI】Responses APIとは？AgentSDKとの関係、使い方、料金をご紹介
o4-miniの主な特徴
o4-miniの特徴
o4-miniは、単なる小型版モデルではなく、パフォーマンスと効率性を高いレベルで両立させた、実用性に優れたAIモデルです。その主な特徴を3つの側面から見ていきましょう。
1.高速性と効率的な設計
o4-miniは、AIが答えを出すまでの「考える時間（＝推論）」がとても速いのが特長です。
このため、リアルタイムでの対話や応答が快適で、ストレスなく使えます。
しかも、軽量な設計なので、使うコストも安く抑えられるというメリットもあります。
開発者にとっては、低コストで高性能なAIアプリを作りやすく、個人ユーザーも手軽に試せるAIとなっています。
2.性能面での進化 (o3-mini比較)
o4-miniは、旧モデル「o3-mini」の後継として、性能面でも着実な進化を遂げています。単に高速・低コストなだけでなく、多様なタスクに対応できる能力を獲得しました。
OpenAIの発表や専門家の評価によると、o4-miniは、o3-miniが得意としていた数学やコーディング分野だけでなく、
- STEM（科学・技術・工学・数学）以外のタスク
- データサイエンス分野
など、より幅広い領域においてもo3-miniを上回る結果を示しています。これは、o4-miniが単なる特定タスク特化型ではなく、より汎用性の高いモデルへと進化し、多様なニーズに応えられるようになったことを意味します。
3.優れた画像推論能力
テキストだけでなく、画像やグラフなどの視覚情報を理解し、それに基づいて推論するマルチモーダル能力も、o4-miniの重要な特徴の一つです。
単に画像の内容を認識するだけでなく、画像に関する質問に答えたり、グラフから情報を読み取ったり、テキストと画像を組み合わせてより複雑なタスクを処理したりすることが可能です。
この能力により、o4-miniはデータ分析の可視化、教育コンテンツの作成、視覚的な情報検索など、より多様な応用が期待できます。この視覚・マルチモーダル能力に関する客観的な性能評価も、後述のベンチマークセクションで確認できます
4.優れたコストパフォーマンス (o3-mini比較)
o4-miniは、コスト効率の面でも旧モデルから大きな改善が見られます。高性能なAIをより多くのユーザーが経済的に利用できるように、コストパフォーマンスが追求されています。
AIMEやGPQAといったベンチマークにおけるコストパフォーマンス比較では、o4-miniは旧モデルのo3-miniよりも厳密に優れたコストパフォーマンスフロンティアを示しています。これは、同じコストをかけた場合、o4-miniの方がより高い性能を発揮し、また同じ性能レベルであれば、o4-miniの方がより低いコストで達成できることを意味します。
図：AIME 2025 (左) と GPQA Pass@1 (右) におけるコスト対性能比較。o4-miniは旧モデルo3-miniと比較して、より優れたコストパフォーマンスフロンティア（同じコストでより高い性能、または同じ性能をより低コストで実現）を示している (出典: OpenAI Blog)
実際に性能を確認してみましょう
-
まずは、ChatGPTにログインして「o4-mini」を選択します。
-
以下の画像のようにo4-mini-highに画像を添付して、理解できるか行ってみました。
画像の認識2(o4-mini-high)
内容を認識して、しっかりと答えられていますね。
- o4-miniでは「ではこの画像はどこでしょうか」と聞いてみました。
画像の認識(o4-mini)
こちらは、直島の地中美術館に設置されたジェームズ・タレルの作品《Open Sky》（オープン・スカイ）です。
白いコンクリートの空間に四角い天井開口部が設けられ、刻一刻と変化する自然光と空の色彩を取り込むスカイスペースとなっています。
o3ほどの回答ではありませんがこちらもしっかりと答えられていますね。
o3でも試してますのでぜひご覧ください！
OpenAI o3(ChatGPT o3)とは？特徴や料金体系、o4-miniについて解説！
o4-miniのベンチマーク性能
o4-miniの高い能力は、様々な客観的なベンチマークテストの結果によって裏付けられています。特に得意とされる分野での性能を見ていきましょう。
数学能力 (AIMEベンチマークなど)
o4-miniは数学的能力において非常に高い評価を得ています。
図：AIMEやGPQAなどの主要ベンチマーク結果。o4-miniは特にAIME(数学)で高い精度を示している (出典: OpenAI Blog)
- AIME (American Invitational Mathematics Examination)
高校生向けの難関数学コンペティションにおいて、o4-miniは2024年版で93.4%、2025年版で92.7%という驚異的な精度を記録。これは、比較対象のo3を含む他のモデルをも上回る最高レベルのパフォーマンスです。
- GPQA Diamond
博士レベルの科学問題においても、o4-miniは81.4%と、小型モデルながら高い精度を示しています。
コーディング能力
コーディング関連タスクにおいても、o4-miniは実用的な性能を発揮します。
図：SWE-Bench (上段) や Aider Polyglot (下) などコーディング関連ベンチマークの結果。o4-miniは実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクやコード編集においても高い性能を発揮する (出典: OpenAI Blog)
- SWE-Bench
実世界のソフトウェアエンジニアリング問題において、68.1%の精度を達成。
- Aider Polyglot
多言語でのコード編集能力においても、68.9%（全体）の精度を示しています。
これらの結果は、o4-miniがコーディング支援ツールとしても十分に活用できるレベルにあることを示しています。
視覚・マルチモーダル能力
画像やグラフを含む視覚情報の処理能力も、o4-miniの強みの一つです。
図：MMMU (左)、MathVista (中央)、ChartXiv (右) の結果。o4-miniは、大学レベルの視覚問題解決やグラフ読解など、複雑な視覚タスクでも高性能を発揮する (出典: OpenAI Blog)
- MMMU (College-level visual problem-solving)
大学レベルの視覚的な問題解決能力を測るベンチマークで、81.6%の精度を達成。
- MathVista (Visual Math Reasoning)
図やグラフを用いた数学的な推論能力において、84.3%の高い精度。
- ChartXiv (Scientific Figure Reasoning)
科学論文中の図表（グラフ）を解釈し推論する能力において、72.0%の精度。
これらの結果から、o4-miniがテキストと視覚情報を組み合わせて扱うマルチモーダルタスクにおいても高い能力を持つことがわかります。
指示追従能力
複雑な指示を理解し、それに従ってタスクを実行する能力も備えています。
図：Scale MultiChallenge (左) の結果。o4-miniはマルチターンの複雑な指示追従タスクにおいても、実用的な性能レベルを持つ (出典: OpenAI Blog)
- Scale MultiChallenge
複数ターンにわたる複雑な指示を正確に実行する能力において、42.99%の精度を示しました。これはo3には及ばないものの、実用的なレベルと言えます。
フラッグシップモデル「o3」との比較
o4-miniの特徴をより深く理解するために、同時に発表されたフラッグシップモデル「o3」との主な違いを比較してみましょう。
| 特徴項目 | OpenAI o3 | OpenAI o4-mini |
|---|---|---|
| 主な位置づけ | 最も強力・高性能な推論モデル | 高速・コスト効率に優れた小型モデル |
| 得意分野 | 複雑な分析、高度な研究、最先端タスク (※1) | 数学、コーディング、ビジュアルタスク、大量処理 (※2) |
| 適した用途 | 答えがすぐに見つからない問題解決、高度な思考支援 | 日常的なタスク、高速応答、コスト重視、大量処理 |
| パフォーマンス | 最高レベル | サイズ・コスト比で非常に高い |
| 利用制限 | 標準的 | o3より大幅に高い（制限が緩い） |
| コスト | o4-miniより高価 | o3より安価 |
(※1) コーディング、数学、科学、視覚タスクなどで最高性能を目指す
(※2) サイズ・コスト比で優れた性能を発揮し、AIMEベンチマーク等で高評価
このように、o3は最高のパフォーマンスを求めるユーザーや、複雑で高度なタスクに取り組む場合に最適な選択肢です。
一方、o4-miniは速度、コスト効率、そして大量処理能力をバランス良く備え、より幅広い実用的なシーンでの活躍が期待されるモデルと言えます。
o4-miniを選ぶメリット：どのような場面で役立つのか？
o4-miniの持つ特徴は、具体的な利用シーンにおいて大きなメリットとなります。どのような場面でo4-miniが特に役立つのかを見ていきましょう。
大量処理を可能にする高い利用制限とスループット
o4-miniの重要な利点の一つが、その「効率性」によって、フラッグシップモデルのo3と比較して「大幅に高い使用制限をサポート」している点です。
これは、以下のようなケースで非常に有効です。
- 多数のユーザーが利用するサービス
一度に多くのリクエストを処理する必要があるWebサービスやアプリケーション。 - 大量のタスク自動化
大量のテキスト生成、データ処理、定型的な問い合わせ応答など。
o4-miniは、「推論の恩恵を受ける質問に対して強力な大量、高スループットのオプション」と位置づけられており、AIを活用した大規模な処理やサービス展開を検討する際に、有力な選択肢となります。
性能とコストのバランスが良い「コストパフォーマンス」
高いパフォーマンスを維持しながらも、利用コストが抑えられている点は、o4-miniの大きな魅力です。
- 予算を抑えたいプロジェクト
スタートアップ企業や個人開発者など、限られた予算内で高性能なAIを利用したい場合に最適でした。 - 費用対効果を重視する場合
大規模な導入において、運用コストを最適化したい企業にとってもメリットがありました。
o4-miniは、コストを理由に高性能AIの導入をためらっていた層にとっても、AI活用のハードルを下げる存在と言えるでしょう。
リアルタイム性が求められる場面での「応答速度」
o4-miniの高速な推論能力は、応答速度が重要となるアプリケーションでその真価を発揮します。
- インタラクティブなチャットボット
ユーザーとの自然でスムーズな会話を実現します。 - リアルタイム情報処理ツール
素早い分析や応答が必要なツール開発に貢献します。 - コーディング支援
コード補完や簡単なコード生成が迅速に行われ、開発効率が向上します。
ユーザー体験の向上や業務効率化において、AIの応答速度は重要な要素であり、o4-miniはこの点で大きなアドバンテージを持っています。
o4-miniのデメリット・利用時の注意点
システムカードによると、o4-miniは他のo3やo1に比べてハルシネーションが出やすい傾向にありました。
小型モデルであることも踏まえ、この点は理解しておく必要があります。
ハルシネーション:参考：システムカード
o4-miniの安全性への取り組みについて
AIの能力向上には、それに伴う安全性の確保が不可欠です。OpenAIは、o4-mini（およびo3）の開発において、安全性を非常に重視していました。
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安全トレーニングデータの再構築
バイオリスク、マルウェア生成、ジェイルブレイク（意図しない挙動を引き出す試み）といった潜在的なリスクに対応するため、トレーニングデータが全面的に見直されました。
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拒否能力の向上・システムレベルの緩和策
不適切または危険な指示に対して、適切に拒否する能力が強化されました。危険なプロンプトを検知し、フラグを立てるためのシステム的な対策も開発されています。
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厳格な評価
OpenAIが定める安全性評価基準「Preparedness Framework」に基づき、生物学的・化学的脅威、サイバーセキュリティ、AI自己改善の3分野で評価が行われ、o4-miniは「高リスク」の閾値を下回っていると判断されました。
これらの取り組みにより、ユーザーがより安心してo4-miniを利用できる環境が整備されています。
コスパ特化型推論モデルの理解を業務AI導入に活かす
生成AIの業務活用を体系的に学べるガイド
o4-miniのようなコスト効率に優れた推論モデルの登場により、APIコストを抑えながら高度なAI処理を業務に組み込む選択肢が広がっています。AI総合研究所では、最新モデルの特性を踏まえた業務AI導入の手順をまとめたガイドを無料で提供しています。
コスパ特化型推論モデルの理解を業務AI導入に活かすなら
o4-miniのようなコスト効率に優れた推論モデルが登場したことで、API利用料を抑えつつ高度な推論処理を業務に組み込むハードルが大幅に下がっています。コーディング支援やデータ分析、文書の構造化など、日常的に発生する知的作業を低コストでAIに委ねられる環境が整いつつあります。
AI総合研究所では、o4-miniをはじめとする最新モデルの特性を踏まえた業務へのAI導入手順をまとめた「AI業務自動化ガイド」を無料で提供しています。コスト効率の高いAIモデルを味方につけて、業務のAI化を始めてみてください。
コスパ特化型推論モデルの理解を業務AI導入に活かす
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まとめ
OpenAI o4-miniは、「高速」「高コスト効率」そして「高性能」を兼ね備えた、非常に実用的なAIモデルでした。フラッグシップモデルo3がAIの最先端を切り拓く一方で、o4-miniはAI技術をより身近にし、その恩恵を多くのユーザーや開発者にもたらしました。
特に、応答速度が求められるアプリケーション、コストを抑えつつAIを導入したいケース、大量のタスクを効率的に処理したい場面などで、o4-miniはその真価を発揮しました。AIME 2025で92.7%という驚異的な数学性能や、入力$1.10/出力$4.40という低価格は、小型推論モデルの可能性を示しました。
2026年2月にChatGPT・APIともに提供終了となりましたが、o4-miniが示した「高速・低コスト・高精度」のバランスは、後継モデルの設計思想に引き継がれています。2026年4月現在、推論用途にはo3（API料金 $2/$8）、汎用用途にはGPT-5.2への移行が推奨されています。最新モデルのGPT-5.4も選択肢に含まれます。
