o4-mini-deep-research-2025-06-26
OpenAI · Responses model
o4-mini-deep-research-2025-06-26 は OpenAI の Responses モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。
正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。
openai-o4-mini-deep-research-2025-06-26
カタログ生成日: 2026/09/19
要点
向いている確認
自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。
公式側で確認すること
割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。
料金
| 項目 | 料金 |
|---|---|
| 入力 | $2.0000 / 1M tokens |
| 出力 | $8.0000 / 1M tokens |
| キャッシュ入力 | $0.5000 / 1M tokens |
| キャッシュ書き込み | $2.0000 / 1M tokens |
| 埋め込み | $2.0000 / 1M tokens |
| バッチ入力 | $1.0000 / 1M tokens |
| バッチ出力 | $4.0000 / 1M tokens |
上限
機能
| 機能 | 対応 |
|---|---|
| Vision | 対応 |
| Function calling | 対応 |
| Parallel function calling | 対応 |
| Tool choice | 対応 |
| Prompt caching | 対応 |
| Reasoning | - |
| Response schema | 対応 |
| System messages | 対応 |
| Audio input | - |
| Audio output | - |
| Web search | 対応 |
| PDF input | 対応 |
| Video input | - |
| Native streaming | 対応 |
| Computer use | - |
| Assistant prefill | - |
| Structured output | - |
| Output config | - |
| URL context | - |
ベンチマーク
多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く
近いモデル
下の候補は、確認済みの入出力形式が同じで、トークン料金を比較できるモデルだけです。フィルターで重視する観点を切り替えてから比較できます。
| モデル | 料金 | 入力形状 | 機能 | コンテキスト | 近い理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| o4-mini-deep-research-2025-06-26 OpenAI | 入力 $2.0000 / 1M tokens 出力 $8.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 現在のモデル 基準行 |
| モデル | 料金 | 入力形状 | 機能 | コンテキスト | 近い理由 |
|---|---|---|---|---|---|
| o4-mini-deep-research OpenAI | 入力 $2.0000 / 1M tokens 出力 $8.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 同じプロバイダー 総合 76% |
| codex-mini Azure | 入力 $1.5000 / 1M tokens 出力 $6.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 入出力形式が一致 総合 66% |
| codex-mini-latest OpenAI | 入力 $1.5000 / 1M tokens 出力 $6.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 同じプロバイダー 総合 66% |
| gpt-5-codex Azure | 入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 128.0K | 入出力形式が一致 総合 62% |
| gpt-5-codex OpenAI | 入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 128.0K | 同じプロバイダー 総合 62% |
| gpt-5.1-codex OpenAI | 入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 128.0K | 同じプロバイダー 総合 62% |
| gpt-5.1-codex-max OpenAI | 入力 $1.2500 / 1M tokens 出力 $10.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 128.0K | 同じプロバイダー 総合 62% |
| gpt-5.2-codex OpenAI | 入力 $1.7500 / 1M tokens 出力 $14.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 128.0K | 同じプロバイダー 総合 62% |
| o3-deep-research OpenAI | 入力 $10.0000 / 1M tokens 出力 $40.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 同じプロバイダー 総合 60% |
| o3-deep-research-2025-06-26 OpenAI | 入力 $10.0000 / 1M tokens 出力 $40.0000 / 1M tokens | pdf 出力: text | VisionFunction callingParallel function callingTool choice | 100.0K | 同じプロバイダー 総合 60% |
このフィルターに合うモデルはありません。
関連記事
このモデルのプロバイダー、機能、ユースケースに関連する記事です。
LLM API Provider Pricing Comparison
Compare OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, and DeepSeek across cheapest chat, mid-range, and reasoning model pricing.
OpenAI Provider Guide
When to use GPT-4o, GPT-4.1, GPT-5, o3, and o4-mini across chat, reasoning, and coding workloads.
Cache and Batch Pricing Guide
How cached input and batch pricing change cost estimates across providers.
Agentic AI Cost Estimation Guide
Multi-step agent costs across budget, cascade, and premium strategies. Context accumulation, tool calls, reasoning multipliers, and optimization techniques.
ソース
料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。
カタログ生成日: 2026-09-19T10:13:11.700Z