GPT-4o miniをローカルで実行できますか？

OpenAI | 128,000トークンコンテキスト | 入力$0.15/M、出力$0.60/M。GPT-4o miniはOpenAIの最新モデルで、GPT-4 Omniの後継です。テキストと画像入力に対応しテキスト出力を行います。最先端の小型モデルとして、他の最新フロンティアモデルよりもはるかに低コストで、GPT-3.5 Turboより60%以上安価です。最先端の知能を維持しつつ、コスト効率を大幅に向上させています。MMLUで82%のスコアを達成し、現在のチャット好みランキングではGPT-4を上回っています。詳細はローンチ発表をご覧ください。#multimodal

このモデルのガイド

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

GPT-4o miniはOpenAIの小型高速モデルで、テキストと画像入力を受け付けテキストを出力します。入力トークンあたり0.15ドルと多くの最先端モデルより安価ながら、OpenAIはGPT-3.5 Turboより上位の性能と位置付けています。大規模なAPIコストを抑えつつ信頼できる知能が必要な開発者やビルダーに適しています。

得意分野

テキストだけでなく画像入力も受け付ける。
128,000トークンのコンテキストウィンドウ—予算モデルとしては十分な長さ。
入力トークン単価はGPT-3.5 Turboの60％以下。
MMLUで82％のスコアを獲得し、大型モデルと競合。
OpenAIによるチャット好感度ランキングでGPT-4を上回る。

注意点

重みは非公開でローカル展開やセルフホスティングは不可、APIのみ。
出力トークンは入力の4倍のコストなので長い会話では注意。
oシリーズの推論モデルではなく、複雑な多段階論理は他モデルが得意。

最適な用途

試してみるプロンプト

大量のカスタマーサポートチケット分類と抽出

顧客サポートチケットのバッチがあります。例：『注文が2週間経っても届かない』『アプリがログイン時に毎回クラッシュする』『1つの注文で二重請求された』。各チケットについて、JSONオブジェクトでcategory（billing, shipping, technical）、urgency（high, medium, low）、1文の返信案を出力してください。

画像の説明とタグ付け

添付画像を見てください。内容を2文で事実的に説明し、検索エンジンで見つけやすくするための簡潔なタグを最大5つ挙げてください。最後に画像内で曖昧または特定が難しい部分を指摘してください。

長文レポートの要約

長いレポートがあります。以下3部構成で要約してください：非専門家向けの1段落のエグゼクティブサマリー、最重要な5つの発見の箇条書き、読者が取るべき最も緊急の行動を1文で。合計300語以内に収めてください。

比較する

GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力
GPT-5.6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$1.20/M 出力
GPT-4o (2024-11-20)
API専用モデル
128,000トークンのコンテキスト · $2.50/M 入力、$10.00/M 出力
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
API専用モデル
4,095トークンのコンテキスト · $1.00/M 入力、$2.00/M 出力

openaiの他のテキストモデル

よくある質問

GPT-4o miniをローカルで実行できますか？: いいえ。重みは公開されておらず、OpenAIのAPI経由のみ利用可能です。
料金とコンテキスト長は？: 入力トークンは100万あたり0.15ドル、出力は100万あたり0.60ドル、コンテキストウィンドウは128,000トークンです。
GPT-4o miniは完全版GPT-4oとどう違いますか？: GPT-4o miniは小型で安価な兄弟モデルで、トークン単価は大幅に低いですが、最も要求の高い推論や指示追従タスクには余裕が少ないです。

キャプテンの評価
OpenAI品質を大量に使いたいがコストも気にするなら、賢明なデフォルト選択です。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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GPT 4o mini の人気トレンド

ヒートスコア、過去12ヶ月

ヒートスコア

8,105°

今週

▲

0.3%

8,104° 当時、8,105° 今

今月

▲

1.1%

8,100° 当時、8,105° 今

過去1年

▲

25.1%

8,029° 当時、8,105° 今

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,105°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で48,101,380,955トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計4,810です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,105°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから4,810のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,105°
8,105°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
8,105°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。