OpenAI、フラッグシップに匹敵する安価なAIモデルを発表

GPT-5.4 Mini、性能差を3.3%に縮小しつつコストを70%削減

3月17日、OpenAIは2つの新しい小型AIモデル、GPT-5.4 miniとnanoを発表し、開発者にとってのコストと性能のバランスを根本的に変えました。GPT-5.4 miniモデルは、フラッグシップモデルであるGPT-5.4に匹敵する性能を、はるかに低い価格で提供します。miniのAPI価格は、入力トークン100万個あたり0.75ドル、出力トークン100万個あたり4.50ドルに設定されており、これはフラッグシップモデルの各料金2.50ドルと15.00ドルと比較して70%のコスト削減を意味します。

このコスト効率は、能力の大幅なトレードオフを伴うものではありません。実際のGitHub問題を解決する能力をテストするSWE-bench Proベンチマークでは、GPT-5.4 miniは54.4%のスコアを達成し、フラッグシップモデルGPT-5.4の57.7%からわずか3.3パーセントポイントの差でした。OSWorld-Verifiedベンチマークで測定されたコンピューター操作タスクでは、miniモデルは72.1%を記録し、フラッグシップモデルの75.0%にほぼ匹敵し、人間のベースラインである72.4%をわずかに上回りました。

新モデルがAIワークフローの「サブエージェント」アーキテクチャを可能に

このリリースは、強力なAIがより小型で高速なモデルのコーディネーターとして機能するマルチモデルシステムへの戦略的な推進を示唆しています。この「サブエージェント」アーキテクチャにより、開発者は大量の、より複雑でないタスクを安価なモデルに委任し、高価なフラッグシップAIを高レベルの計画と推論のために温存することができます。たとえば、OpenAI独自のCodexプログラミングアシスタント内では、GPT-5.4がタスクをオーケストレーションし、GPT-5.4 miniサブエージェントがコード検索やファイルレビューなどの並行作業を約3分の1のコストで処理できます。

このアプローチは、応答速度がユーザーエクスペリエンスに直接影響を与えるレイテンシーに敏感なアプリケーションにとって非常に重要です。新モデルが低コストで複雑なツール呼び出しを確実に処理できる能力は、業界にとって重要な前進です。

最近まで、最も高価なモデルだけがエージェント的なツール呼び出しを確実にナビゲートできました。今日では、GPT-5.4 miniやnanoのような小型モデルでもこれを容易に処理できるため、Notionユーザーはカスタムエージェントを構築する際に、必要なインテリジェンスの量を正確に選択できるようになります。

— Notion AIエンジニアリングリーダー、アビシェク・モディ。

GPT-5.4 Nanoは100万トークンあたり0.20ドルの高ボリュームタスクをターゲット

最も経済的なオプションとして位置付けられるGPT-5.4 nanoは、OpenAIのAPIを通じてのみ利用可能であり、入力トークン100万個あたりわずか0.20ドル、出力トークン100万個あたり1.25ドルで価格設定されています。OpenAIはこのモデルを、データ分類、テキスト抽出、シンプルなコーディングサポートなどの高頻度・低複雑度タスク向けに特別に設計しました。

nanoのOSWorld-Verifiedのような視覚タスクにおける性能は先行モデルよりも低いものの、推論およびツール使用のベンチマークでは以前の小型モデルと比較して著しい改善を示しています。例えば、GPQA Diamond一般知能テストでの82.8%というスコアは、以前のGPT-5 miniの81.6%を上回っています。nanoの導入は、速度と予算が主要な制約である費用対効果の高いAIシステムを構築するための高度に専門化されたツールを開発者に提供します。