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一般的な 3:1 の出力と入力の組み合わせ (1M トークンあたり)
2026-04-28 時点の価格 · ソース: legacy_model_catalog
複雑な推論、分析、計画、および複数のステップからなる問題解決では、実際のコストよりも回答の品質が重要になります。
o4-mini-deep-researchは、OpenAIのより高速で手頃な価格の深い研究モデルで、複雑で多段階の研究タスクに対応するのに適しています。注意：このモデルは常に'web_search'ツールを使用し、追加のコストが発生します。
o4-mini-deep-research は OpenAI (US) の 推論 モデルです。 HotON.ai は、200K トークン コンテキスト ウィンドウを使用して、1M 入力トークンあたり $2.00 および 1M 出力トークンあたり $8.00 で追跡します。複合効率スコアは、成功したタスクごとの推定 $0.008 で 86/100 です。
o4-mini-deep-research は、1M 入力トークンごとに $2.00 で追跡され、1M 出力トークンごとに $8.00 で追跡されます。一般的な 3:1 の出力と入力のワークロードは、100 万トークンあたりおよそ $6.50 にブレンドされます。図はデモデータの例です。
複雑な推論、分析、計画、および複数のステップからなる問題解決では、実際のコストよりも回答の品質が重要になります。
o4-mini-deep-research は最大 200K トークン コンテキスト ウィンドウをサポートします。これは、単一のリクエストで長いドキュメントや長時間の会話を処理するのに十分な大きさです。
HotON.ai 追跡セット内では、o4-mini-deep-research は入力価格でモデルの 15% より安く、全体的な効率で 535 の #453 にランクされます。
はい — grok-4-1-fast-reasoning は、同様の 推論 ユースケースをカバーしながら、1M 出力トークンあたりの $0.50 の低コスト オプションです。 HotON.ai で並べて比較してください。
記事、論文、または AI プロンプトに貼り付ける準備ができています。価格と日付はライブ データで更新されます。
HotON.ai — o4-mini-deep-research (OpenAI): $2.00/1M input, $8.00/1M output, as of 2026-04-28. https://hoton.ai/ja/models/openai-o4-mini-deep-research価格は実際のものです (毎日更新される TestKey カタログ経由)。 LMArena でモデルがランク付けされる品質 (Arena Elo) は本物です。効率は、実際の価格と状況を組み合わせてモデル化されたものです。