GPT-5.4 / GPT-5.4 mini / GPT-5.4 nano / GPT-4o / GPT-4o mini の料金・性能比較
OpenAI の現行 API モデルである GPT-5.4、GPT-5.4 nano、GPT-5.4 mini、GPT-4o、GPT-4o mini の料金・スペック・性能を比較した。用途に応じてどのモデルを選ぶべきかをまとめる。
単位: USD / 1M トークン (MTok)。2026 年 4 月時点の情報。
料金比較
| モデル | 入力 | キャッシュ入力 | 出力 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | $2.50 | $1.25 | $15.00 |
| GPT-5.4 mini | $0.75 | $0.075 | $4.50 |
| GPT-5.4 nano | $0.20 | $0.02 | $1.25 |
| GPT-4o | $2.50 | $1.25 | $10.00 |
| GPT-4o mini | $0.15 | $0.075 | $0.60 |
GPT-4o mini が入力・出力ともに最安だが、ナレッジカットオフが 2023 年 10 月と古いため最新知識が必要なタスクには不向きである。GPT-5.4 nano は入力コストで GPT-4o mini とほぼ同等ながら、GPT-5.4 ファミリーの品質と 2025 年 8 月までの最新知識を持つ。GPT-5.4 (フラグシップ) は入力コストが GPT-4o と同額だが、出力コストが $15.00 / MTok と高く、最高品質の推論が必要な場面向けである。
リージョナル処理エンドポイントを使用する場合は、GPT-5.4 シリーズに対して 10% の割増料金 が発生する。
スペック比較
| モデル | コンテキスト | 最大出力 | 画像入力 | ナレッジカットオフ |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.4 | 400K | 128K | ○ | 2025 年 8 月 |
| GPT-5.4 mini | 400K | 128K | ○ | 2025 年 8 月 |
| GPT-5.4 nano | 400K | 128K | ○ | 2025 年 8 月 |
| GPT-4o | 128K | 16,384 | ○ | 2023 年 10 月 |
| GPT-4o mini | 128K | 16,384 | ○ | 2023 年 10 月 |
GPT-5.4 シリーズはコンテキスト ウィンドウが 400K トークン と大幅に拡張され、最大出力も 128K トークンまで対応する。GPT-4o / GPT-4o mini は 128K / 16K に留まる。
性能・精度比較
GPT-5.4
GPT-5.4 ファミリーのフラグシップ モデル。OpenAI が提供する現世代最高の知能を持ち、複雑な推論・長文生成・高度なコーディングにおいて GPT-5.4 mini を大きく上回る。コンピュータ使用・MCP・Web 検索などすべてのネイティブ ツールに対応し、マルチモーダル入出力も完全サポートする。出力コストが $15.00 / MTok と高いため、高品質な出力が必要な場面に絞って使用するのが効果的である。
GPT-5.4 mini
GPT-5.4 ファミリーの中間モデルで、コーディング、コンピュータ使用、サブエージェントに最適化されている。GPT-5 mini より一貫して高い性能を示し、フラグシップの GPT-5.4 に近いパス レートを、より高速な処理で実現する。GPT-5 mini 比で 2 倍以上の速度向上が確認されており、コーディング ワークフローにおいて最高クラスのパフォーマンス / レイテンシー トレードオフを提供する。
GPT-5.4 nano
GPT-5.4 ファミリーの最小・最安モデル。分類、データ抽出、ランキング、コーディングのサブエージェントなど、大量処理で速度とコストが最優先のユース ケース向けに最適化されている。深い推論が必要な複雑なタスクには向かない。
GPT-4o
汎用フラグシップ モデルとして登場し、テキスト・画像の両方に対応する高い知能を持つ。現在は GPT-5.4 系に後継されたレガシー モデルの位置付けで、ChatGPT からは 2026 年 2 月に退役したが API アクセスは継続している。
GPT-4o mini
「ファインチューニングに最適な小型モデル」として設計された。大規模モデル (GPT-4o) の出力を蒸留することで同等の結果を低コスト・低遅延で実現する。MMLU スコアは 82.0%。シンプルなタスクへの投入コストを抑えたい場合に適している。
どのモデルを選ぶか
- 大量処理・コスト最優先: GPT-5.4 nano か GPT-4o mini。最新知識が必要なら GPT-5.4 nano、ファインチューニングが必要なら GPT-4o mini。
- コーディング・エージェント: GPT-5.4 mini。速度・精度のバランスが最良。
- 複雑な推論・高品質出力: GPT-5.4。入力 $2.50、出力 $15.00 / MTok と高コストだが、現世代最高品質の出力が得られる。
- レガシー システムとの互換性: GPT-4o。API は継続提供されているため既存の統合を維持できる。
コスパ良く選ぶなら...
コスパの観点で特に注目すべきは GPT-5.4 nano と GPT-5.4 mini の 2 モデルである。
GPT-5.4 nano は GPT-4o mini とほぼ同じ入力コスト ($0.20 vs $0.15) ながら、400K のコンテキスト、2025 年 8 月までのナレッジ、Web 検索・ファイル検索・MCP などのネイティブ ツールをすべて利用できる。ナレッジカットオフを除いて GPT-4o mini に優る点がほとんどであるため、ファインチューニングが不要であれば GPT-5.4 nano への移行が合理的である。
GPT-5.4 mini は GPT-4o ($2.50 / MTok) より安い入力コスト ($0.75) で、コーディングや エージェント ワークフローにおいては GPT-4o を超える性能を発揮する。GPT-4o を日常的に使っているなら、GPT-5.4 mini への切り替えでコスト削減と性能向上を同時に実現できる可能性が高い。
一方、GPT-4o は現時点では割高感がある。入力コストが GPT-5.4 と同額 ($2.50) でありながら、コンテキスト・知識・ツール対応のいずれでも GPT-5.4 系に劣る。ファインチューニングや既存システムとの互換性が必要な場合を除き、積極的に選ぶ理由は薄い。
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