O4 Mini
1678°
OpenAI | 200,000 トークンコンテキスト | 入力 $1.10/M、出力 $4.40/M。OpenAI o4-mini は oシリーズのコンパクト推論モデルで、高速かつコスト効率に優れながら強力なマルチモーダル・エージェント能力を維持しています。ツール利用をサポートし、AIME（Pythonで99.5%）、SWE-bench などのベンチマークで競争力のある推論・コーディング性能を示し、前モデル o3-mini を上回り、一部領域では o3 に迫ります。小型ながら STEM タスク、視覚問題解決（MathVista、MMMU など）、コード編集で高精度を発揮し、レイテンシやコストが重要な高スループット環境に最適です。効率的なアーキテクチャと洗練された強化学習トレーニングにより、ツール連鎖、構造化出力生成、多段階タスク解決をほぼ遅延なく（多くは1分以内に）実行可能です。
このモデルのガイド
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キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
o4 MiniはOpenAIのコンパクトな推論モデルで、より大きなモデルに比べて低コストで強力なSTEM、コーディング、視覚問題解決を提供します。ツール利用、構造化出力、マルチステップのエージェントタスクをサポートしつつ低遅延を維持します。高額な請求を避けつつ真剣な推論スループットが必要な場合、oシリーズの実用的な選択肢です。
得意分野
- SWE-benchで競争力のある強力なコーディング性能。
- サイズクラスを超えたSTEMや数学推論の正確性。
- 画像ベースの数学やマルチモーダルタスクに対応する視覚問題解決。
- ツール利用とマルチステップのエージェントチェーンを低遅延で実行。
- o3より大幅に安価で、いくつかのベンチマークでo3に迫る性能。
注意点
- 重みは非公開でOpenAIのAPI経由のみ。ローカル展開不可。
- 出力トークンは入力の4倍の料金で、冗長なタスクはコストがかさむ。
- 思考時間は組み込み済みで、推論予算を直接制御できない。
試してみるプロンプト
難解な非同期バグのデバッグ
以下のPythonの非同期関数は、スレッドプールエグゼキュータから呼び出すと時々「イベントループが閉じられている」というRuntimeErrorを発生させます。なぜそうなるのか説明し、同期・非同期の両方のコンテキストから安全に呼び出せるように外部インターフェースを変えずに関数を書き直してください。
マルチステップ計画問題
工場に3台の機械があります。機械Aは1単位あたり4分、Bは6分、Cは3分かかります。合計8時間の機械稼働時間を3台に割り当てます。各単位はAを通過し、その後BかCのどちらか一方を通ります。総生産単位数を最大化し、推論を段階的に示してください。
画像からの視覚数学問題
教科書のジオメトリ問題の写真を添付します。与えられた測定値をすべて特定し、適用する定理を述べ、未知の角度または長さを解いてください。各ステップを明確に示してください。
比較する
- gpt-oss-120bオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.15/M 入力、$0.60/M 出力
- gpt-oss-20bオープンウェイトモデル131,072トークンのコンテキスト · $0.02/M 入力、$0.09/M 出力
- GPT-6 LunaAPI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 LunaAPI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
openaiの他のテキストモデル
よくある質問
- o4 Miniをローカルで実行できますか？
- いいえ。OpenAIは重みを公開しておらず、API専用で自分のハードウェアでの実行はできません。
- o4 Miniの料金とコンテキストウィンドウは？
- 入力100万トークンあたり1.10ドル、出力100万トークンあたり4.40ドルで、200,000トークンのコンテキストウィンドウがあります。
- o4 Miniはo3 Miniやo3とどう違いますか？
- o4 Miniは前身のo3-miniを上回り、コーディングやSTEMベンチマークでo3にかなり近づきつつ、o3より高速かつ安価です。
キャプテンの評価高ボリュームの推論作業における妥当なデフォルト選択肢です。ほとんどのSTEMやコーディングタスクでo3レベルの結果を、予算会議不要の価格で提供します。
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。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
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。
O4 Mini は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。
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