OpenAI o3-mini（オープンエーアイオースリーミニ）
OpenAIが2025年1月に公開した推論特化の小型モデル。連鎖思考（Chain-of-Thought）を内部で実行し、数学・科学・コーディング問題でo1を上回るコストパフォーマンスを実現。
OpenAI o3-mini — 推論特化の高コスパ小型モデル
OpenAI o3-miniは2025年1月31日にAPIで公開された推論特化モデル。OpenAIのoシリーズ（旧称: strawberryプロジェクト）の一環として開発され、内部での連鎖思考（CoT）実行により困難な推論タスクで従来のGPTシリーズを大幅に上回る。
oシリーズの設計思想
GPT-4o等の標準モデルが「応答速度とコスト最適化」を優先するのに対し、oシリーズは「推論精度の最大化」を優先。ユーザーには見えない内部思考ステップ（Hidden Chain-of-Thought）を実行した後、最終回答のみを出力する。これにより：
- 数学: AIME 2024で69.7%（o1は74.4%、GPT-4oは13.4%）
- コーディング: Codeforces Ratingで1820（o1は1891）
- 科学: GPQA Diamondで77.0%（o1は78.0%）
ほぼo1に匹敵しながら、コストはo1の約1/10。
thinking_effortパラメータ
o3-mini固有の機能として、推論深度を3段階で制御できる：
| レベル | 推論時間 | コスト | 用途 |
|---|---|---|---|
| low | 短い | 最安 | 簡単な推論、高速応答 |
| medium | 中程度 | 標準 | 一般的な問題 |
| high | 長い | 高め | 競技数学、複雑なコーディング |
デフォルトはmedium。バッチ処理や単純タスクにはlowを、最高精度が必要な場合はhighを指定する。
ARC-AGI-2への挑戦
ARC-AGI（Abstraction and Reasoning Corpus）はAGIへの道筋を測るベンチマーク。o3（フルサイズ）がARC-AGI-1で87.5%を達成し話題を呼んだ。o3-miniもlow computeモードで52%を達成し、GPT-4o（5%）やClaude 3 Opus（3%）を大幅に上回った。ただし、ARC-AGI-2（2025年公開）はより難化しており、o3含む最先端モデルでも30-40%台に留まっている。
oシリーズのモデル系列
| モデル | 公開時期 | 位置づけ |
|---|---|---|
| o1-preview | 2024年9月 | 初代推論モデル（研究プレビュー） |
| o1 | 2024年12月 | 正式版、高コスト |
| o1-mini | 2024年9月 | o1の低コスト版 |
| o3-mini | 2025年1月 | o3系の小型版、コスパ最高 |
| o3 | 2025年4月 | フラグシップ推論モデル |
| o4-mini | 2025年4月 | ツール使用統合、画像入力対応 |
競合推論モデルとの比較
| モデル | 開発元 | 強み |
|---|---|---|
| o3-mini | OpenAI | バランス・API品質・ツール統合 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | オープンソース・コスト効率 |
| QwQ-32B | Alibaba Qwen | 無料利用可・数学特化 |
| Gemini 2.0 Flash Thinking | マルチモーダル推論 |
API利用時の注意
- system_promptは制限あり（highモードでは無視される場合あり）
- streaming対応だが、内部思考は出力されない
- temperature設定不可（推論モデルは内部で最適化）
- max_completion_tokensで出力長制御（input_tokensとは別枠）
まとめ
o3-miniは「推論能力が必要なタスクを、フラグシップモデルより安く解きたい」という用途に最適。thinking_effortの柔軟な調整により、コストと精度のトレードオフを自在にコントロールできる点が特徴。