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O

o1-mini-2024-09-12

入力:$0.88/M
出力:$3.52/M
商用利用
概要
機能
料金プラン
API

Technical Specifications of o1-mini-2024-09-12

SpecificationDetails
Model IDo1-mini-2024-09-12
ProviderOpenAI
Model familyo1 series reasoning model
Release snapshotSeptember 12, 2024 snapshot of o1-mini
Primary modalityText input, text output
Core strengthCost-efficient reasoning, especially for STEM, math, and coding tasks
Relative positioningFaster and lower-cost than o1-preview, with strong performance on coding-oriented reasoning workloads
Training approachReinforcement-learning-based reasoning model designed to spend more time thinking before responding
Availability statusSnapshot listed by OpenAI as deprecated

What is o1-mini-2024-09-12?

o1-mini-2024-09-12 is a snapshot of OpenAI’s o1-mini reasoning model, released on September 12, 2024. It belongs to the o1 family, which OpenAI introduced as models that “think before they answer” and are optimized for complex reasoning rather than only fast next-token generation.

Compared with larger o1 variants, o1-mini was positioned as the faster and more economical option for workloads that need strong reasoning without requiring the broadest possible world knowledge. OpenAI specifically highlighted its usefulness for STEM-heavy applications, noting that it performs especially well in math and coding and was designed as a cost-efficient alternative to o1-preview.

In practical terms, this makes o1-mini-2024-09-12 a good fit for developers building applications such as code assistants, technical problem-solving tools, structured analytical workflows, and math-focused copilots. Because this exact snapshot is now marked deprecated in OpenAI’s model documentation, teams using the CometAPI identifier should verify ongoing compatibility and behavior in their own environment.

Main features of o1-mini-2024-09-12

  • Reasoning-first design: OpenAI describes the o1 series as models trained to perform complex reasoning and to spend more time thinking before responding, which can improve performance on multi-step technical tasks.
  • Strong STEM performance: o1-mini was explicitly introduced as excelling at STEM workloads, especially math and coding, making it suitable for engineering and analytical use cases.
  • Lower cost profile: OpenAI stated that o1-mini launched at a significantly lower cost than o1-preview, positioning it as the more budget-friendly reasoning option.
  • Faster response characteristics: The model was presented as faster than o1-preview, which is useful when balancing reasoning quality with latency-sensitive application needs.
  • Good fit for coding applications: OpenAI’s release materials and system documentation repeatedly describe o1-mini as particularly effective for coding-related tasks.
  • Snapshot stability: Using the exact snapshot ID o1-mini-2024-09-12 can help teams target a fixed model version for reproducibility, though OpenAI currently labels this snapshot as deprecated.

How to access and integrate o1-mini-2024-09-12

Step 1: Sign Up for API Key

To access o1-mini-2024-09-12, first create an account on CometAPI and generate an API key from the dashboard. Once you have your key, store it securely as an environment variable so your application can authenticate requests to the API.

Step 2: Send Requests to o1-mini-2024-09-12 API

After getting your API key, send requests to CometAPI’s OpenAI-compatible endpoint while setting the model field to o1-mini-2024-09-12.

curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "o1-mini-2024-09-12",
    "input": "Write a Python function that solves a quadratic equation and explain the math."
  }'

You can also use the OpenAI SDK format by pointing the client to CometAPI’s base URL and keeping the model name as o1-mini-2024-09-12.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
    base_url="https://api.cometapi.com/v1"
)

response = client.responses.create(
    model="o1-mini-2024-09-12",
    input="Solve this step by step: If 3x + 5 = 20, what is x?"
)

print(response)

Step 3: Retrieve and Verify Results

Once the API returns a response, parse the output text in your application and validate it for your use case. For reasoning-heavy tasks such as coding, mathematics, or technical analysis, it is a good practice to add automated checks, test cases, or human review to verify that the model’s conclusions are correct before using them in production.

o1-mini-2024-09-12の機能

o1-mini-2024-09-12のパフォーマンスと使いやすさを向上させるために設計された主要機能をご紹介します。これらの機能がプロジェクトにどのようなメリットをもたらし、ユーザーエクスペリエンスを改善するかをご確認ください。

o1-mini-2024-09-12の料金

o1-mini-2024-09-12の競争力のある価格設定をご確認ください。さまざまな予算や利用ニーズに対応できるよう設計されています。柔軟なプランにより、使用した分だけお支払いいただけるため、要件の拡大に合わせて簡単にスケールアップできます。o1-mini-2024-09-12がコストを管理しながら、お客様のプロジェクトをどのように強化できるかをご覧ください。
コメット価格 (USD / M Tokens)公式価格 (USD / M Tokens)割引
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o1-mini-2024-09-12のサンプルコードとAPI

o1-mini-2024-09-12の包括的なサンプルコードとAPIリソースにアクセスして、統合プロセスを効率化しましょう。詳細なドキュメントでは段階的なガイダンスを提供し、プロジェクトでo1-mini-2024-09-12の潜在能力を最大限に活用できるよう支援します。

その他のモデル

G

Nano Banana 2

入力:$0.4/M
出力:$2.4/M
コア機能の概要: 解像度: 最大4K(4096×4096)、Proと同等。参照画像の一貫性: 参照画像は最大14枚(オブジェクト10件 + キャラクター4件)、スタイル/キャラクターの一貫性を維持。極端なアスペクト比: 1:4、4:1、1:8、8:1を新規追加、縦長画像・ポスター・バナーに最適。テキストレンダリング: 高度なテキスト生成、インフォグラフィックおよびマーケティングポスターのレイアウトに最適。検索機能の強化: Google Search + Image Searchを統合。グラウンディング: 思考プロセスを内蔵、複雑なプロンプトは生成前に推論。
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Claude Sonnet 4.6 は、これまでで最も高性能な Sonnet モデルです。コーディング、コンピューターの利用、長文脈推論、エージェントの計画立案、ナレッジワーク、デザインにわたってモデルのスキルを全面的にアップグレードしました。Sonnet 4.6 は、ベータ版で 1M トークンのコンテキストウィンドウも備えています。
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GPT-5.4 mini は、GPT-5.4 の強みを、高スループットのワークロード向けに設計された、より高速で効率的なモデルにもたらします。
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Claude Mythos Preview

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Claude Mythos Preview

近日公開
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Claude Mythos Preview は、当社のこれまでで最も高性能なフロンティアモデルであり、 従来のフロンティアモデルである Claude Opus 4.6 と比べ、多くの評価ベンチマークでスコアが顕著に向上していることを示しています。