2025年初頭、OpenAIは4.5つの重要なモデル、GPT-3とO4.5シリーズを発表しました。コードネーム「Orion」のGPT-3は会話型AIの進歩を象徴する一方、OXNUMXモデルは複雑な推論と問題解決タスク向けに設計されています。この記事では、両モデルの機能、パフォーマンス、そして応用分野を詳細に分析し、現在のAI市場においてどちらが際立っているかを明らかにします。
GPT-4.5とは
GPT-4.5は27年2025月XNUMX日にリリースされ、当初はOpenAI APIを通じてChatGPT Proユーザーと開発者に提供されました。その後まもなく、ChatGPT PlusおよびTeamユーザーへのアクセスも拡大される予定です。
主な改善点
GPT-4.5 は前身の GPT-4 をベースに構築されており、いくつかの注目すべき機能強化が行われています。
- 拡張コンテキストウィンドウ: 最大 128,000 個のトークンをサポートし、より広範で一貫性のある会話を可能にします。
- マルチモーダル機能: 画像処理のサポートが導入され、ユーザーはテキストと一緒に画像をアップロードして分析できるようになりました。
- 心の知能指数の向上: 感情的な合図をよりよく理解して反応することで、より人間らしいインタラクションを提供します。
- 幻覚発生率の低下: 以前のモデルと比較して、不正確な情報や捏造された情報の生成が 37.1% 減少しました。
製品制限
これらの進歩にもかかわらず、GPT-4.5 には欠点もあります。
- 費用: 入力トークン 75 万個あたり 150 ドル、出力トークン 3.5 万個あたり XNUMX ドルで、GPT-XNUMX Turbo などのモデルよりも大幅に高価です。
- 推論チャレンジ: 一部のユーザーからは、GPT-4.5 は複雑な推論タスクに苦労し、詳細な指示に一貫して従わない可能性があると報告されています。
O3とは
OpenAIのO3モデルシリーズは、高度な推論能力を持つAIシステムへの移行を象徴しています。強化学習を活用することで、O3モデルは応答を生成する前に「考える」ように訓練され、「プライベートな思考連鎖」を用いてタスクを計画し、推論します。
OpenAI o3の主な機能
1. 推論能力の向上
o3の設計の中核は、段階的な論理的推論を実行する能力です。これは「プライベート思考連鎖」メカニズムによって実現され、モデルが応答を生成する前に内部で熟考することを可能にします。この機能により、o3は数学、コーディング、科学的分析における複雑なタスクをより高い精度で処理することができます。
2. 優れたベンチマークパフォーマンス
o3 は、いくつかのベンチマークで優れたパフォーマンスを実証しました。
- GPQA ダイヤモンド：専門レベルの科学の質問で 87.7% のスコアを達成しました。
- SWEベンチ検証済み: 実際のソフトウェア エンジニアリング タスクの解決において 71.7% のスコアを獲得し、O1 の 48.9% を上回りました。
- コードフォース: Elo レーティング 2727 を達成し、競技プログラミング チャレンジで高い能力を発揮しました。
- ARC-AGIベンチマーク: 抽象的推論タスクにおいてO1のXNUMX倍の精度を実証しました。
3. マルチモーダル機能
o3はテキスト以外にも、優れた視覚認識能力を発揮します。画像、グラフ、図表を分析できるため、視覚データの解釈を必要とするタスクに優れています。
4. 自律的な道具の使用
o3は、Webブラウジング、Python実行、画像生成、ファイル解析といったツールを自律的に活用する機能を備えています。これにより、モデルはユーザーからの明示的な指示なしに多面的なタスクを実行でき、汎用性が向上します。
5. 安全のための慎重な調整
信頼性と安全性を確保するために、o3は熟慮に基づくアライメントアプローチを採用しています。この手法は、構造化された推論プロセスを通じて、モデルの安全ガイドライン遵守能力を強化します。
6. 多様なニーズに対応するバリエーション
OpenAI は、さまざまな要件に対応するために、o3 を複数のバージョンでリリースしました。
- o3-mini: 技術分野での速度と精度を最適化した、小型でコスト効率の高いモデルです。
- o3-ミニハイ: o3-mini の変種で、強化された推論のためにより多くの計算リソースを割り当て、有料加入者が利用できます。
考慮事項と制限事項
o3 は大きな進歩を示していますが、課題がないわけではありません。
- 計算需要の増加: モデルの審議プロセスにはより多くの計算能力が必要となり、運用コストの増加や応答の遅延が発生する可能性があります。
- 出力の予測不可能性: 改善が見られるものの、o3 では特定のタスクにおいて幻覚やエラーなどの矛盾が見られることがあり、これは AI 開発におけるより広範な課題を反映しています。
比較分析: GPT-4.5 vs. O3
自然言語処理と創造性
ChatGPT-4.5は、創造的で文脈に富んだ応答を生成することに優れており、ストーリーテリング、顧客サービス、戦略立案などのアプリケーションに最適です。強化された感情知能により、より繊細なインタラクションが可能になります。
対照的に、OpenAI o3は創造的な表現よりも論理的推論を重視します。会話の巧みさではChatGPT-4.5に及ばないかもしれませんが、構造化されたアプローチにより、詳細な分析を必要とするタスクの精度が確保されます。
推論と問題解決
OpenAI o3は、技術分野においてChatGPT-4.5を凌駕する性能を発揮します。内部で熟考する能力により、コーディング、数学、そして科学的な問題解決において高い精度を実現します。例えば、o3はソフトウェアエンジニアリング能力を評価するSWE-bench Verifiedベンチマークで71.7%のスコアを獲得しました。
ChatGPT-4.5は優秀ではあるものの、これらの分野ではo3の精度に匹敵しない可能性があります。その強みは、専門的な技術的問題解決よりも、一般的な知識と創造的なタスクにあります。
コストとアクセシビリティ
ChatGPT-4.5はプレミアムサービスとして位置付けられており、入力トークン75万個あたり150ドル、出力トークンXNUMX万個あたりXNUMXドルの料金がかかります。この価格は高度な機能を反映していますが、一部のユーザーにとっては高額すぎる可能性があります。現在、ChatGPT Proのサブスクリプションとエンタープライズクライアントのみにご利用いただけますが、今後、より幅広いお客様にご利用いただけるようになる予定です。
O3はプレミアムサービスとして位置付けられており、入力トークン10万個あたり40ドル、出力トークン2.5万個あたりXNUMXドル、キャッシュ入力XNUMX万個あたりXNUMXドルのコストがかかります。計算効率に重点を置いているため、論理的推論を必要とするタスクにとって、より費用対効果の高いソリューションとなります。パフォーマンスとリソース利用のバランスをとることを目指した設計で、技術的なアプリケーションにとってよりアクセスしやすい選択肢となる可能性があります。
結論：適切なモデルの選択
GPT-4.5とO3のどちらを選択するかは、ユーザーの具体的なニーズによって異なります。
- 自然な会話のためにGPT-4.5 は、人間のようなインタラクションと感情的知性を必要とするアプリケーションに適しています。
- 複雑な推論タスクの場合: O3 は、高度な問題解決、コーディング、科学的研究を伴うタスクに適しています。
AI が進化し続けるにつれて、将来のモデルに会話の流暢さと深い推論を統合することで、GPT-4.5 と O3 のギャップが埋められ、さまざまな領域にわたる包括的なソリューションが提供されるようになるかもしれません。
スタートガイド
開発者はアクセスできる GPT-4.5 API および O3 API コメットAPIまず、プレイグラウンドでモデルの機能を調べ、 APIガイド 詳細な手順については、こちらをご覧ください。開発者によっては、モデルを使用する前に組織の確認が必要となる場合がありますのでご注意ください。
GPT-4.5 API and O3 API CometAPI での価格設定、公式価格より 20% オフ:
| モデルバージョン | GPT-4.5 | O3 |
| CometAPIの価格 | 入力トークン: $60 / XNUMX万トークン | o3-mini-all : 入力トークン: $0.88 / XNUMX万トークン 出力トークン: $3.52 / XNUMX万トークン o3-mini-high:価格: $0.06 o3-mini-high-all: 価格: $0.06 |
| 出力トークン: 120ドル / XNUMX万トークン | o3-2025-04-16 : 入力トークン: $8 / XNUMX万トークン 出力トークン: $32 / XNUMX万トークン | |
| モデル名 | gpt-4.5-preview-2025-02-27 gpt-4.5-preview gpt-4.5 | o3 o3-2025-04-16 |