低コストで検索指向テキスト生成を行うための、拡張コンテキストを備えたOpenAI GPT-4o-miniプレビュー。
このモデルは、OpenAIのGPT-4o-miniのプレビュー版であり、検索指向のテキスト生成に最適化されています。テキスト入力のみを受け付け、128,000トークンのコンテキストウィンドウを提供し、非常に長いユーザークエリやドキュメントを1回のリクエストで処理できます。1回の呼び出しあたりの最大出力は16,384トークンです。OrcaRouterのOpenAI互換APIを介してアクセスされ、既存…
このモデルは、大規模なコンテキスト（最大128kトークン）に基づくテキストの理解と生成、および最大16,384トークンの出力生成に優れています。GPT-4o-miniの中核的な強みである高速推論、良好な指示追従、コスト効率を保持しています。検索プレビューチューニングにより、関連スニペットの抽出、情報の比較、長い文章をスキャンする必要がある質問への回答能力が向上していると考えられます。入力がテキストである限り、要約、質問応答、情報抽出、マルチターン会話に使用できます。デフォルトでは関数呼び出しやツール使用をサポートしていませんが、プロンプトに外部検索結果を組み込むことは可能です。
その設計に基づき、このモデルは、ユーザーが回答を生成するために必要な情報を含む長いテキストブロックを提供するタスクに最適です。これには、検索結果セットの分析（テキストとして提供）、商品説明の比較、研究論文からの重要な事実の抽出、会議の書き起こしの要約などのシナリオが含まれます。128kのコンテキストにより、一度のリクエストで書籍全体や複数ドキュメントのコレクションを処理できます。ただし、クリエイティブライティング、コード生成、またはマルチモーダル理解を必要とするタスクには最適ではない場合があります。そのような場合は、標準のGPT-4o-miniまたはGPT-4oモデルを検討してください。
もしあなたのタスクが非常にシンプルな場合—例えば短いQ&Aや分類など—で、大きなコンテキストウィンドウや検索特化のチューニングが必要ないのであれば、より安価なモデル（プレビュー版ではないGPT-4o-miniや、さらにはGPT-3.5 Turboなど）でも十分かもしれません。プレビューモデルの価格はGPT-4o-miniと同一であるため、コスト面での差別化要因にはなりません。ただし、レイテンシが優先事項であれば、GPT-4o-miniはすでに最速クラスのモデルの一つであり、プレビュー版も同程度の速度になるはずです。もし検索に特化した機能が必要ないのであれば、標準のGPT-4o-miniの方がより広くテストされており、安定しているかもしれません。
1回のリクエストにおける最大出力トークン数は16,384です。入力コンテキストは最大128,000トークンまで可能です。これらは寛大な制限であり、長い応答や非常に長いコンテキストを可能にします。ただし、モデルはテキストのみのため、すべてのトークンはテキストである必要があります。JSONスキーマの強制のような構造化データに対するネイティブサポートはありませんが、モデルにJSONを出力するよう指示することは可能です。プレビュー版にはレート制限がある場合があります。OrcaRouterを使用する場合、これらの制限はお客様のアカウント階層およびバックエンドプロバイダーの可用性に依存します。
OpenAIは、この特定のプレビューモデルに対して別個のベンチマークスコアを公開していません。ただし、ベースのGPT-4o-miniは、多くのNLPベンチマークで優れた結果を達成することが知られており、GPT-4oよりも大幅に高速で低コストです。ユーザーは同様の一般的なパフォーマンスを期待すべきであり、検索チューニングにより、情報検索や長文脈推論を含むタスクでは潜在的に優れた結果が得られる可能性があります。公式ベンチマークがないため、モデルを独自のテストセットで評価し、ドメインに対する有効性を判断することを推奨します。
GPT-4o-miniはGPT-4ファミリーの中で最も高速なモデルのひとつであり、このプレビュー版でも同等のレイテンシが期待できます。最初のトークンまでの時間（time-to-first-token）は低く、インタラクティブなアプリケーションに適しています。実際のレイテンシはリクエストサイズ、出力長、および現在のプロバイダの負荷に依存します。128kコンテキストは短いコンテキストと比較して最初のトークンまでの時間が増加する可能性がありますが、ストリーミングが開始されるとトークンは迅速に生成されます。OrcaRouterは大きなオーバーヘッドを追加せず、API呼び出しは最小限のレイテンシになるよう最適化されています。
主な強みは、高速性、低コスト、そして非常に長いコンテキストを処理できる能力の組み合わせです。提供されたテキストに答えが存在するタスクにおいて、このモデルはGPT-4oよりも高いコストをかけずに効率的に答えを抽出できます。また、GPT-4o-miniの強力な指示追従能力を継承しています。ただし、GPT-4oやGPT-4 Turboのような大規模モデルの微妙な推論、創造性、または事実の正確性には及ばない場合があります。複雑な推論タスクでは、大規模モデルの方が優れたパフォーマンスを発揮することが多いですが、レイテンシーとコストは高くなります。
プレビューとして、このモデルには未発見のバグや一貫性のない動作が存在する可能性があります。安定版リリースほど広くテストされていません。検索チューニングにより、入力に十分な情報が含まれていない場合に予期しない出力が発生し、幻覚を引き起こす可能性があります。このモデルは外部ツールを使用したりウェブを閲覧したりすることはできません。必要なコンテンツを提供する必要があります。最新のウェブ検索結果が必要な場合は、手動でプロンプトに挿入する必要があります。さらに、画像や音声をサポートしていないため、マルチモーダルシナリオでの使用が制限されます。
OrcaRouterはプロバイダーの価格をマークアップなしでそのまま適用します。openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11のコストは、入力トークン100万個あたり$0.15、出力トークン100万個あたり$0.60です。入力トークンには、プロンプト全体（システムメッセージ、ユーザーメッセージ、およびすべての履歴）が含まれます。出力トークンは生成されたテキストです。OrcaRouterからの追加料金は一切かかりません。これにより、このモデルは大量使用、特に長いコンテキストを処理する場合に非常に手頃な価格になります。
OrcaRouterでは、このモデルに関する特定のキャッシュ割引は記載されていません。料金はトークン単位の従量課金制です。一部のプロバイダーは、繰り返されるプレフィックスに対するコストを削減するプロンプトキャッシングを提供していますが、このプレビューでは確認されていません。通常、OpenAIはAPI内で特定のモデルに対してキャッシングを提供する可能性がありますが、このプレビューは対象外かもしれません。最新のキャッシュポリシーについてはOpenAIのドキュメントを確認してください。OrcaRouterでは、使用パターンに関係なく同じ料金が請求されます。
0.15ドル入力／0.60ドル出力（100万トークンあたり）の場合、標準のGPT-4o-miniと同一です。これにより、GPT-4o（入力2.50ドル／出力10ドル）やGPT-4 Turbo（入力10ドル／出力30ドル）よりも大幅に安価です。古いモデルであるGPT-3.5 Turbo（100万トークンあたり0.50ドル／1.50ドル？）よりは高価です。しかし、その価値は大規模なコンテキストと検索チューニングにあります。フルコンテキストが必要な場合、より大きなモデルに対するコスト面での優位性は顕著です。
モデルを使用するには、APIベースURLを https://api.orcarouter.ai/v1 に設定し、APIキー（OrcaRouterから）を指定し、モデルIDを正確に "openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11" に設定します。標準のOpenAI Pythonクライアントの例： ```python client = OpenAI(api_key="your_orcarouter_key", base_url="https://api.orcarouter.ai/v1") response = client.chat.completions.create( model="openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11", messages=[{"role": "user", "content": "Your prompt"}] ) ``` temperature、max_tokens、top_p、frequency_penalty、presence_penalty、stopシーケンスなど、すべての標準チャット完了パラメータがサポートされています。stream=Trueを使用したストリーミングが利用可能です。
このモデルはOpenAI Chat Completions APIと同一のパラメータをサポートしています。主なパラメータ：temperature（デフォルト1.0、範囲0-2）、top_p（デフォルト1.0）、max_tokens（デフォルトは可変、最大16384まで設定可能）、stop（文字列のリスト）、frequency_penalty（デフォルト0）、presence_penalty（デフォルト0）、logit_bias。また、監視のためにuser_idを渡すこともできます。現在、response_formatスキーマのネイティブサポートはありません。構造化出力が必要な場合は、プロンプトの指示を使用してください。このモデルはコンテキスト設定のためにシステムメッセージを尊重します。
移行には、モデルIDの更新以外にリクエスト構造のコード変更は必要ありません。API呼び出しで、モデル文字列を"openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11"に置き換えてください。ベースURLがすでにOrcaRouter（https://api.orcarouter.ai/v1）を指していない場合は、そのように設定してください。プレビュー版のため、十分にテストしてください。応答のスタイルや精度が異なる可能性があります。アプリケーション内でモデルIDを設定に保存することで、条件付きでモデルを切り替えることができます。本番展開前にプレビューが要件を満たしているかどうか、パフォーマンスとコストを監視してください。
両方のモデルは同じ基本アーキテクチャと価格設定を共有しています。標準のGPT-4o-miniは、特定の検索調整を行わない汎用モデルです。プレビュー版は、検索結果分析など、大規模なテキストコンテキストから情報を抽出・統合するタスクのパフォーマンスを向上させるように設計されています。実際には、プレビュー版は多くの事実を含む長いプロンプトをより正確に処理できる一方、標準版は自由な会話、創作執筆、または検索動作が不要なタスクに適している場合があります。アプリケーションが既に標準のGPT-4o-miniで動作している場合、同一のAPIのため、プレビュー版のテストはリスクが低いです。
GPT-4oはOpenAIのフラッグシップマルチモーダルモデルであり、より高い推論能力、画像理解、およびより大きなコンテキストウィンドウ（128kトークンも）を備えています。しかし、大幅に高コスト（100万トークンあたり$2.50/$10）で、処理速度も遅くなります。GPT-4o-miniの検索プレビューは、推論の深さをある程度犠牲にして速度とコストを優先しています。純粋なテキストベースで複雑な多段階推論を必要としないタスクには、このプレビューで十分であり、コストを大幅に抑えられます。マルチモーダル入力やより高い精度が必要なタスクには、引き続きGPT-4oが優れています。
Claude 3 Haiku (Anthropic) と Gemini 1.5 Flash (Google) は、どちらも高速で低コスト、かつ大規模なコンテキストを持つモデルです。Haiku は 200k トークン、Flash は最大 1M トークンのコンテキストを持ち、価格は異なります。GPT-4o-mini のサーチプレビューは、OpenAI が検索用に調整したバリアントのプレビューである点が特異です。直接的なベンチマーク比較がないため、どれが最良かを判断するのは困難です。3 つとも情報検索タスクに優れており、選択はエコシステムの互換性、プロンプトスタイル、データに対する特定のパフォーマンスに依存する可能性があります。OrcaRouter はこれらすべてへの統一アクセスを提供し、簡単な A/B テストを可能にします。
このモデルは、主な要件がコスト効率と高速な応答時間であり、高度な推論を必要としないテキストのみの入力を扱う場合に適しています。各リクエストのコンテキストが大きい（例：長いドキュメントの処理）が出力が比較的短い大量のアプリケーションに最適です。あいまいまたは複雑なクエリに対して最高の精度が必要な場合、または画像を処理する必要がある場合は、GPT-4oの方が適しています。このプレビューモデルは、より高コストのモデルにコミットする前のプロトタイピングやテストにも適しています。
OpenAI 互換——今お使いの SDK のまま
https://api.orcarouter.ai/v1from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatstreamstructured_outputsweb_search_options| 入力 / 1M tokens | $0.150 |
| 出力 / 1M tokens | $0.600 |
| 通貨 | USD |
表示価格に基づく概算
見積もりのみ — 実際のトークン数はプロバイダーのトークナイザーに依存します。
GET /api/public/models/openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11開く @misc{orcarouter_gpt_4o_mini_search_preview_2025_03_11,
title = {openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11 API},
author = {openai},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11}
}openai. (n.d.). openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11 API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/openai/gpt-4o-mini-search-preview-2025-03-11