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GPT-4o-mini

GPT-4o miniは、[GPT-4 Omni](/models/openai/gpt-4o)の後に続くOpenAIの最新モデルであり、テキストと画像の両方の入力をサポートし、テキスト出力を生成します。 最も高度な小規模モデルとして、他の最近のフロンティアモデルよりも何倍も手頃な価格であり、[GPT-3.5 Turbo](/models/openai/gpt-3.5-turbo)よりも60%以上安くなっています。最先端の知能を維持しながら、大幅にコスト効率が向上しています。 GPT-4o miniはMMUで82%のスコアを達成し、現在[一般的なリーダーボード](https://arena.lmsys.org/)のチャット選好度でGPT-4を上回るランクに位置しています。 詳細については、[ローンチアナウンスメント](https://openai.com/index/gpt-4o-mini-advancing-cost-efficient-intelligence/)をご覧ください。 #マルチモーダル

2024/7/18
128,000 トークン
入力: ¥25.2/M
出力: ¥100.8/M

仕様

モダリティ

入力
text
image
file
出力
text

サポートされているパラメータ

frequency_penalty
logit_bias
logprobs
max_tokens
presence_penalty
response_format
seed
stop
structured_outputs
temperature
tool_choice
tools
top_logprobs
top_p
web_search_options

最大出力トークン

16,384

データの取り扱い

プロンプトの保持
不明 — 確認できていません
学習への利用
学習には利用されません

「不明」は「問題なし」ではありません。確認できていない、という意味です。

学習の可否は提供元との条件に基づく申告値です。保持の可否は、このモデルが到達しうる実行先すべてについて上流が公表する一覧から判定しています。いずれも推測は含みません。

実測パフォーマンス

応答開始 (p50)1.3s
生成速度 (p50)124 トークン/秒

    FastMetalのゲートウェイ経由で実測した値です(直近30日・応答開始661回)。

    生成速度は1日1回の計測で、直近30日・27回分の中央値です。

    応答開始は最初の応答が返るまで、生成速度は思考トークンを含む出力トークン数から算出しています。実測値であり、性能を保証するものではありません。

    コード例

    curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "gpt-4o-mini",
        "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
      }'

    GPT-4o-miniの実際の回答

    FastMetal上で実際に記録した、標準プロンプトへの回答です。

    このエラーをデバッグして

    以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…

    エラーメッセージ「TypeError: unsupported operand type(s) for *: 'str' and 'int'」から判断すると、`order["price"]`または`order["quantity"]`のいずれかが文字列(`str`)であり、整数(`int`)と掛け算をしようとして失敗しています。この場合、`price`や`quantity`を数値型に変換する必要があります。 以下のように修正できます: ```python def get_user_orders(user_id): orders = db.query("SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s", user_id) total = sum(float(order["price"]) * int(order["quantity"]) for order in orders) return {"user_id": user_id, "total": total, "orders": orders} ``` ### 修正点: 1. `order["price"]`を`float(order["price"])`に変更して、文字列を浮動小数点数に変換。 2. `order["quantity"]`を`int(order["quantity"])`に変更して、文字列を整数に変換。 これにより、計算が正常に行われるようになり、エラーが解消されるはずです。 ### 注意点: - データベースから…
    応答時間 3.1秒出力 345 トークン

    コードレビュー

    以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…

    関数 `fetchAllUsers` について、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点からいくつかの改善点を提案します。 ### 1. `Promise<any[]>` の型定義を明確に 返り値の型を `any[]` とするのは避けるべきです。適切な型定義を作成することで、可読性と安全性を向上させることができます。 ```typescript interface User { id: number; name: string; email: string; } async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<User[]> { ``` ### 2. 名前付き変数の使用 `currentPage` という変数名より、直接 `page` 変数を更新するほうが理解しやすくなります。また、ページネーションに関する処理を関数内で管理することで、より明確になります。 ### 3. `for` ループから `Array.filter` と `Array.map` を活用 データをフィルタリングし、必要な情報を整理する場合、配列の `filter` と `map` メソッドを使うことで、コードが簡潔かつ読みやすくなります。 ### 4. エラーハンドリング `fetch` の結果が成功かどうかチェックし、エラーを適切に処理することをお勧めします。 ### 5. テンプレート文字列の使用 ユーザーの名前を結合する際にはテンプレートリテラルを使うと、読みやすさが向上します。 ### 改善…
    応答時間 10.8秒出力 720 トークン

    SQLクエリの最適化

    以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…

    このSQLクエリを高速化するために、以下の点に注意してインデックスを追加・最適化し、方針を見直すことが重要です。主な改善点を説明します。 ### 1. インデックスの追加 - **インデックスの追加** - `orders` テーブルに `status` と `created_at` についての複合インデックスを追加します。 ```sql CREATE INDEX idx_orders_status_created_at ON orders(status, created_at); ``` - `order_details` および `reviews` テーブルの `product_id` に対してインデックスを追加します。これにより、結合処理が高速化されます。 ```sql CREATE INDEX idx_order_details_product_id ON order_details(product_id); CREATE INDEX idx_reviews_product_id ON reviews(product_id); ``` ### 2. 条件の見直し - **INNER JOINの使用** - `status` が '完了' の注文だけを対象にしているため、LEFT JOINをINNER JOINに変更することを検討します。ただし、この変更は、`orders` テーブルに該当する注文がない商品も表示する必要がある場合には影響しますので、この点を考慮する必要があります。 ```…
    応答時間 7.2秒出力 892 トークン

    他のモデルと並べて比較する →

    よくある質問

    GPT-4o-miniのAPI料金はいくらですか?
    FastMetalでは100万トークンあたり入力¥25.2・出力¥100.8(税別)の円建て従量課金です。前払いクレジットから使った分だけ差し引かれ、月額料金やサブスクリプションはありません。
    GPT-4o-miniはOpenAI SDKからそのまま使えますか?
    はい。base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に変更し、model に "gpt-4o-mini" を指定するだけで、既存のOpenAI向けコードから呼び出せます。ストリーミング、ツール呼び出し、構造化出力にも対応しています。
    GPT-4o-miniのコンテキスト長はどのくらいですか?
    128,000トークンです。プロンプトと回答を合わせてこの範囲に収める必要があります。
    GPT-4o-miniを試すには何が必要ですか?
    アカウントを作成してクレジットをチャージすると、ブラウザのチャット画面とAPIの両方から利用できます。契約や最低利用額はありません。

    GPT-4o-miniを今すぐ試す

    GPT-4o-miniはFastMetalのAPIキー1つで利用できます。ブラウザですぐに試す、またはOpenAI SDKからそのまま呼び出せます。