o3 推論モデル（オースリーすいろんモデル）

o3 推論モデル

概要

o3 は、OpenAI が 2024 年 12 月に発表した推論特化型の大規模言語モデルです。o1 の後継として、テスト時のより長い思考（Test-time Compute Scaling）を活用し、数学、科学、プログラミングなどの分野で人間の専門家レベルの推論能力を実現しました。Chain of Thought（CoT）を内部で自動生成し、複雑な問題を段階的に解決します。

ラインナップ

o3

• フラッグシップ推論モデル
• 最高品質
• 研究・高度な分析向け

o3-mini

• 軽量版
• 低コスト、高速
• 日常的な推論タスク
• API: $1.10/M input、$4.40/M output

o3-pro（ChatGPT Pro 限定）

• 最長の思考時間
• 複雑な研究課題向け

主要特徴

Deep Reasoning

• 内部で詳細な思考を実行
• Chain of Thought 自動生成
• ユーザーには結論のみ表示（安全性のため）

Test-time Compute Scaling

• 推論時間を長くすると品質向上
• low/medium/high の 3 段階
• 計算量を調整可能

Tool Use

• Web 検索
• Python 実行
• File Search
• 画像解析

ベンチマーク

ARC-AGI のブレークスルー

ARC-AGI は「汎用人工知能」の評価基準として知られるタスクで、人間の平均スコア（85%）を o3 が上回ったことは大きな注目を集めました。

o1 との違い

使用例

数学問題

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Prove that there are infinitely many primes of the form 4n+3."
    }],
    reasoning_effort="high"
)
print(response.choices[0].message.content)

コーディング

response = client.chat.completions.create(
    model="o3",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "Design a distributed rate limiter for 1M QPS with 99.99% accuracy."
    }]
)

適した用途

複雑な推論

• 数学の証明
• アルゴリズム設計
• 科学研究

長期的計画

• プロジェクト計画
• 戦略立案

デバッグ

• 複雑なバグの分析
• パフォーマンス問題の診断

適さない用途

単純な質問

• GPT-5 の Quick Mode で十分

リアルタイム応答

• 思考時間のため遅い

創造的ライティング

• GPT-5 のほうが自然

GPT-5 との統合

2025 年の GPT-5 リリースで、o シリーズと GPT シリーズは統合されました。GPT-5 は内部で推論モードと通常モードを切り替え、ユーザーはモデル選択を意識する必要がなくなりました。

関連用語

• o1、GPT-5
• Chain of Thought
• Test-time Compute Scaling
• DeepSeek R1
• Reinforcement Learning