4/17に発表されたChatGPT-o3とo4-miniの詳細比較、性能、料金、活用法などを含めたレポートを作成しました👐🏻 参考にどうぞ☺️

はじめに

ChatGPTは2025年に入り、新たな高度AIモデルである 「ChatGPT-o3」 と 「ChatGPT-o4-mini」（以下、o3とo4-mini）を公開しました (法人向けChatGPT「ChatSense」、最新の「OpenAI o3」「o4-mini」に対応予定 | 株式会社ナレッジセンスのプレスリリース)。これらはOpenAIの“推論（リーン）モデル”と位置付けられ、より**「長く考えて回答する」**能力を強化した最新モデルです (法人向けChatGPT「ChatSense」、最新の「OpenAI o3」「o4-mini」に対応予定 | 株式会社ナレッジセンスのプレスリリース)。本レポートでは、初心者からビジネスユーザー、開発者まであらゆる読者を対象に、o3とo4-miniの 違い・特徴・性能・料金・用途 を網羅的に調査し、分かりやすく比較・解説します。見出しや箇条書き、比較表を交え、SNS投稿やブログ記事、メールマガジンなどにも活用しやすい構成でまとめました。最新の発表内容や機能アップデート（2025年4月時点）も含めて紹介します。

ChatGPT-o3とo4-miniとは何か？

ChatGPT-o3（以下、o3）は、OpenAIが提供するChatGPTモデル群における新たな フラッグシップ（最上位）モデル です。従来のGPT-4系モデルを上回る高度な推論力を持ち、コーディングや数学・科学、視覚認識 など複雑な分野で卓越した性能を発揮します (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。複雑な問題に対して複数ステップにわたる論理的推論を行い、**「深く考えて」**回答するよう設計されています (法人向けChatGPT「ChatSense」、最新の「OpenAI o3」「o4-mini」に対応予定 | 株式会社ナレッジセンスのプレスリリース)。

一方、ChatGPT-o4-mini（以下、o4-mini）は、o3と同時に登場した 小型・軽量版モデル です。名前に“mini”とありますが、決して単なる劣化版ではなく、高速応答 と コスト効率 に最適化されつつ高い知性を維持したモデルです (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。特に数学、コーディング、画像を用いるタスクなどで強力なパフォーマンスを示し、汎用的なAIモデルとして幅広い用途に適しています (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。o3ほど推論能力は強化されていませんが、その分 回答スピードが速く、大規模なリクエスト処理やリアルタイム性が求められるシナリオに向いています (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。

両モデルとも、OpenAIが目指す「AIにより長く考えさせる」コンセプトのもとで開発された oシリーズ に属しています (Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI)。従来モデル（GPT-4やGPT-4 Turboなど）より高度な推論力とツール統合能力を備えており、ChatGPTの能力を一段と引き上げる存在です (Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI)。次章では、両者の特徴と性能を詳細に見ていきましょう。

特徴と性能の比較

(OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所) (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)まずはo3とo4-miniそれぞれの特徴を整理します。以下の比較表に、主要な違いをまとめました。

高度な推論力とチェーン・オブ・ソート (CoT)

o3とo4-miniはいずれも、人間さながらに論理的思考を積み重ねて回答を導く「推論モデル (Reasoning Model)」です (GPT-4o、o3-mini 怎麼選？ChatGPT 模型一次解析！｜Yourator 職涯平台專欄｜找工作、求職、徵才)。特にo3はChatGPTシリーズ中もっとも強力な推論エンジンであり、複雑な問題に対する微妙な推論や深い理解に秀でています (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。多段階の思考過程（Chain of Thought）を内部で行うことで、答えに至るまでの推論を緻密に積み上げることが可能です (GPT-4o、o3-mini 怎麼選？ChatGPT 模型一次解析！｜Yourator 職涯平台專欄｜找工作、求職、徵才)。

• ChatGPT-o3: 大学院レベルの難問や専門的な推論が必要な課題でも、新たな**業界標準（SOTA）**となる高精度を記録しています (Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI)。例えば言語理解ベンチマークMMLUや常識推論HellaSwagで過去最高スコアを更新し、数学分野のGSM8KやMATHベンチマークでも卓越した問題解決能力を示しました (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。コード生成評価のHumanEval等でも高い性能を発揮し、プログラミング、ビジネスコンサル、創造的発想といった実務領域で先行モデルより主要なエラーを約20%減少させたとの評価報告もあります (Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI)。まさに「考えるAI」として、難問に取り組む際に頼れる存在です。
• ChatGPT-o4-mini: 推論深度ではo3に及ばないものの、その性能は非常に優秀です。多くの標準ベンチマークで高得点を叩き出し、従来の旗艦モデルGPT-4 Turbo（開発コード: o1）をしばしば上回る成績を収めています (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。特に数学・コーディング・視覚タスクでコスト当たりの効率が驚異的に高く、性能/コスト比のリーダーと称されています (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。小型モデルでありながら、「考える力」を備えているため、多くの場面で実用上十分な回答品質を提供します。

マルチモーダル対応と「画像で考える」能力

両モデルとも、画像や図表など視覚情報を直接取り込み、推論に活用できる点が大きな特徴です。OpenAIによれば、o3とo4-miniは同社初の「画像で思考する」モデルであり、単に画像内の物体を認識したり文字を読み取ったりするだけでなく、画像そのものを思考プロセスに組み込むことができます (OpenAI、新たな推論AIモデル「o3」と「o4-mini」を公開 - ZDNET Japan)。これは、従来のモデルでは困難だった高度な視覚的推論を可能にするものです。

例えば、複雑なグラフ画像を与えれば、モデルはその傾向や意味を解析し、関連するテキスト情報と照らし合わせて結論を導くことができます (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。実験装置の写真や設計図をアップロードすれば、その配置や構造を理解し、次の作業手順をステップバイステップで指示したりトラブル箇所を推定することも可能です (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。また、視覚情報と文章を組み合わせたマルチモーダルな問題（例えば生物学的プロセスを図と文章で説明する課題）にも強く、画像中の要素を核心的なヒントとして活用しながら推論できます (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。創造的な応用として、画像のスタイルや構図からインスピレーションを得て物語を執筆したり、視覚的コンセプトを提案するといったことも可能です (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。

要するに、画像が「単なる入力データ」からモデルの思考を深める能動的な要素へと変わったのです (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。その結果、現実世界の物体や図、データ可視化、複雑なシーンを含むタスクにおいて、より正確で洞察に富んだ応答を生成できるようになりました (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。例えば以下の図は、ChatGPTに写真を解析させながら質問に答えさせている様子です。モデルが画像を拡大・分析しつつ推論を進めていることが分かります。

(Introducing OpenAI o3 and o4-mini | OpenAI) ChatGPT-o3/o4-miniはアップロード画像を段階的に解析し、チェーン・オブ・ソートに組み込んで回答を導く。「画像で考える」能力により、写真中の対象を理解し、必要に応じ拡大や解析を繰り返してユーザーの質問（例：「一番大きな船の名前と次の寄港先は？」）に答えることが可能 (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所) (OpenAI o3 と o4-mini: ベンチマーク、API価格、使用場所)。