o4-mini vs o3-mini
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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OpenAIのo4-miniとOpenAIのo3-miniは、注目度の高い主要AIモデルです。o4-miniは200K トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$1.10/出力$4.40、一方のo3-miniは200K トークンのコンテキストで入力$1.10/出力$4.40です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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o4-mini
ディープ推論・論理エンジンOpenAI の o4-mini は、高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 105 トークンの生成速度、知能指数 50/100（1Mトークンあたり入力$1.1・出力$4.4）を実現しています。
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
57.5%
o3-mini
ディープ推論・論理エンジンOpenAI の o3-mini は、高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）向けに設計されたAIモデルです。200K のコンテキストウィンドウ、毎秒 85 トークンの生成速度、知能指数 51/100（1Mトークンあたり入力$1.1・出力$4.4）を実現しています。
$1.10 / 1M
$4.40 / 1M
200K tokens
49%
ひと目でわかる主な違い
- o4-mini is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- o4-mini is faster at 105 tok/s vs 85 tok/s.
- o4-mini leads on SWE-bench coding (57.5% vs 49.0%).
| Feature | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 50 | 51 |
Provider | OpenAI | OpenAI |
Input Price Cost per million input tokens | $1.10 / 1M | $1.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $4.40 / 1M | $4.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.85 / 1M | $1.05 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 200K tokens~300 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 100K | 100K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 105 tok/s | 85 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 57.5% | 49% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 73% | 79.7% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.28 / 1M | $0.55 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework検証済みベンチマークスコア比較
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
o4-mini · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 100K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 57.5% · GPQA Diamond 73%）
- 毎秒 105 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1800ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.1・出力$4.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
o3-mini · Strengths & Key Advantages
- 200K のコンテキストウィンドウと最大 100K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 49% · GPQA Diamond 79.7%）
- 毎秒 85 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 1400ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.1・出力$4.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.72 | $1.30 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 25K | 25K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | o4-mini | o3-mini |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | o4-mini | o3-mini |
| API Protocol | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 |
| Release Date | 2025-04 | 2025-01 |
| Knowledge Cutoff | June 2024 | October 2023 |
| Architecture | Compact reasoning transformer | Chain-of-Thought Reasoning Dense |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K window | Flat rate ($1.1/1M in) across full 200K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix caching at $0.275/1M (no extra cache-write fee) | Automatic prefix caching at $0.55/1M (no extra cache-write fee) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG | Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG |
| Official Fine-Tuning Support | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) | Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text, vision | text |
| Output Modalities | text | text |
o4-mini vs o3-mini: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, o4-mini or o3-mini?
o3-mini is more intelligent. It scores 51 compared with 50 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
o4-mini is faster, generating 105 tokens per second compared with 85 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
o4-mini is cheaper at $0.85 per 1M tokens blended, compared with $1.05 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
o3-mini has lower latency, with a time to first token of 1.40s compared with 1.80s.
総合評価
o4-mini（高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とo3-mini（高度な数学的推論、科学技術計算、多段階の思考連鎖（Chain-of-Thought）、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではo3-miniがリードし、応答速度とスループットではo4-miniが優れ、APIコスト効率ではo4-miniが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には o4-mini と o3-mini のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では o3-mini が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
o4-mini と o3-mini ではどちらのAPI料金が安いですか？+
o4-mini は100万トークンあたり入力$1.10 / 出力$4.40、o3-mini は入力$1.10 / 出力$4.40です。総合的なコスト効率では o4-mini がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは o4-mini が 200K トークン、o3-mini が 200K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では o4-mini がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
公的ソース: OpenAIおよびOpenAI公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。