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O

o1-pro-all

入力:$120/M
出力:$480/M
商用利用
概要
機能
料金プラン
API

Technical Specifications of o1-pro-all

AttributeDetails
Model IDo1-pro-all
Provider familyOpenAI o1 series
Model typeReasoning-focused large language model
Core positioningHigher-compute version of o1 for more reliable answers on difficult tasks
Input modalitiesText, image
Output modalitiesText
Context window200,000 tokens
Max output100,000 tokens
Knowledge cutoffOctober 1, 2023
API compatibilityBest aligned with the Responses API
Reasoning supportYes
Structured outputsSupported
Function callingSupported
StreamingNot supported
Fine-tuningNot supported
DistillationNot supported
Predicted outputsNot supported

What is o1-pro-all?

o1-pro-all is CometAPI’s platform identifier for access to OpenAI’s o1-pro reasoning model. Based on OpenAI’s model documentation, o1-pro is a more compute-intensive version of o1 that is designed to “think harder” before responding, making it suitable for complex reasoning, advanced coding, math-heavy workflows, and high-stakes analytical tasks.

Compared with standard general-purpose models, this model is positioned for accuracy and depth rather than speed. It is slower and significantly more expensive than baseline o1-tier models, but it is intended to deliver more consistent performance on difficult prompts, multi-step problem solving, and expert-oriented workloads. Through CometAPI, o1-pro-all lets developers call this capability using a unified model ID without integrating directly against a single upstream vendor configuration.

Main features

  • Advanced reasoning depth: o1-pro-all is built for tasks that benefit from extra inference-time compute, such as multi-step analysis, formal reasoning, difficult debugging, and technical problem solving.
  • Large context handling: With a 200K-token context window, it can work across long documents, extensive instructions, large codebases, and multi-part conversations.
  • High output ceiling: The model supports up to 100K output tokens, which is useful for long-form reports, detailed explanations, and substantial generated artifacts.
  • Text-and-image input support: It can accept both text and image inputs, enabling workflows where visual material must be analyzed alongside written instructions.
  • Structured integration options: Support for function calling and structured outputs makes it easier to connect the model to production applications, internal tools, and downstream parsers.
  • Reasoning-first tradeoff: This model prioritizes answer quality and consistency over latency, so it is best used when correctness matters more than response speed.
  • Enterprise-friendly aggregation: Through CometAPI, o1-pro-all can be accessed with a unified API layer, simplifying vendor abstraction, routing, and deployment across applications.

How to access and integrate

Step 1: Sign Up for API Key

Sign up on CometAPI and generate your API key from the dashboard. After that, store the key securely as an environment variable so your application can authenticate requests safely.

Step 2: Send Requests to o1-pro-all API

Use CometAPI’s OpenAI-compatible endpoint and set the model field to o1-pro-all.

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "o1-pro-all",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Analyze this architecture decision and recommend the best option."
      }
    ]
  }'
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="o1-pro-all",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Analyze this architecture decision and recommend the best option."}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Step 3: Retrieve and Verify Results

Parse the response content from the API result, then validate output quality against your task requirements. For production use, add retries, schema validation, and human review for sensitive reasoning workflows to ensure the model’s conclusions are reliable.

o1-pro-allの機能

o1-pro-all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-pro-allの料金

o1-pro-all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-pro-all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
入力:$120/M
出力:$480/M
入力:$150/M
出力:$600/M
-20%

o1-pro-allのサンプルコードとAPI

o1-pro-all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-pro-all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。
A

Claude Opus 4.6

入力:$4/M
出力:$20/M
Claude Opus 4.6 は、Anthropic の「Opus」クラスの大規模言語モデルで、2026年2月にリリースされた。ナレッジワークや研究ワークフローの主力として位置づけられており、長文脈での推論、多段階の計画立案、ツールの利用(エージェント型ソフトウェアワークフローを含む)、およびスライドやスプレッドシートの自動生成といったコンピュータ操作タスクを強化する。
A

Claude Sonnet 4.6

入力:$2.4/M
出力:$12/M
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。
O

GPT-5.4 nano

入力:$0.16/M
出力:$1/M
GPT-5.4 nano は、分類、データ抽出、ランキング、サブエージェントなど、速度とコストが最も重要となるタスク向けに設計されています。
O

GPT-5.4 mini

入力:$0.6/M
出力:$3.6/M
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。
A

Claude Mythos Preview

A

Claude Mythos Preview

近日公開
入力:$60/M
出力:$240/M
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。